1. 安装 pi

Shell
curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh

2. 创建 ~/.pi/agent/models.json

JSON
{
  "providers": {
    "ghc-api": {
      "baseUrl": "http://127.0.0.1:8313/v1",
      "api": "openai-responses",
      "apiKey": "1",
      "models": [
        {
          "id": "YOUR_RESPONSES_MODEL_ID",
          "name": "Copilot model via ghc-api",
          "reasoning": true,
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 16384,
          "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0}
        }
      ]
    }
  }
}

开启 ghc-api 用户鉴权后,把 apiKey 改为 "$GHC_API_TOKEN",并在环境变量中保存 Token。重新打开 pi 的 /model 即会重新加载该文件。

3. 从模型元数据填写能力

pi 字段如何确定
api支持 /responsesopenai-responses;支持 Chat Completions 可用 openai-completions;Messages 用 anthropic-messages
input只有确认模型支持 Vision 时才加入 image
contextWindow填写模型元数据中的最大上下文;不确定时保守设置。
maxTokens模型最大输出 Token,不是上下文窗口。
cost仅用于 pi 的费用展示。Copilot 计划并非按这些数字向 ghc-api 收费,不确定时填 0。

4. 映射推理等级

JSON fragment
"reasoning": true,
"thinkingLevelMap": {
  "off": "none",
  "minimal": null,
  "low": "low",
  "medium": "medium",
  "high": "high",
  "xhigh": "xhigh",
  "max": null
}

字符串表示发送给 Provider 的值,null 表示模型不支持并在 pi 中隐藏。不要为了显示更多选项而虚构等级。

一份 Provider 可配置多个协议。

也可以为 Responses、Completions、Messages 分别建立 provider,避免不同模型的协议和兼容参数互相干扰。

延伸阅读:pi custom models ↗

下一步

先查看当前账户真实可用的模型和端点,再把模型 ID 填入客户端配置。

查看模型与参数 →