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Pi 通过 OAuth 支持基于订阅的提供商，通过环境变量或认证文件支持 API 密钥提供商。内置目录随 pi 一起发布；已配置的提供商可能刷新较新的目录，并将其缓存到 ~/.pi/agent/models-store.json 以供离线使用。

目录

• 订阅
• API 密钥
• 认证文件
• 云提供商
• llama.cpp
• 自定义提供商
• 解析顺序

订阅

在交互模式下使用 /login，然后选择一个提供商：

• ChatGPT Plus/Pro（Codex）
• Claude Pro/Max
• GitHub Copilot
• xAI（Grok/X 订阅）
• OpenRouter（从 OpenRouter 额度计费的 OAuth 铸造 API 密钥）
• Radius

使用 /logout 清除凭据。Token 存储在 ~/.pi/agent/auth.json 中，并在过期时自动刷新。OpenRouter 改为铸造一个用户控制的 API 密钥，不会自动过期。

OpenAI Codex

• 需要 ChatGPT Plus 或 Pro 订阅
• 由 OpenAI 官方认可：Codex for OSS

Claude Pro/Max

Anthropic 订阅身份验证对 Claude Pro/Max 账户有效。第三方框架的使用从额外用量中扣除，并按 token 计费，不计入 Claude 计划限额。

GitHub Copilot

• 按 Enter 使用 github.com，或输入你的 GitHub Enterprise Server 域名
• 如果出现“model not supported”，请在 VS Code 中启用它：Copilot Chat → 模型选择器 → 选择模型 → “Enable”

xAI（Grok/X 订阅）

• 运行 /login xai，然后选择 Use a subscription
• XAI_API_KEY 仍可通过 Use an API key 使用

OpenRouter

• 运行 /login openrouter，然后选择 Sign in with OpenRouter 打开 OpenRouter PKCE 授权流程
• 授权会创建一个用户控制的 OpenRouter API 密钥，从你的 OpenRouter 额度计费
• 在远程/无头机器上（例如通过 SSH）浏览器无法到达环回回调；请将最终的重定向 URL（或授权码）粘贴到登录提示中
• OPENROUTER_API_KEY 仍可通过 Use an API key 使用

Radius

Radius 是一个动态的 pi-messages 网关。/login radius 将 OAuth token 存储在 auth.json 中；网关目录独立刷新并缓存在 models-store.json 中。自定义 Radius 网关可以在 models.json 中用 "oauth": "radius" 和一个网关 baseUrl 声明。

API 密钥

环境变量或认证文件

在交互模式下使用 /login 并选择提供商，将 API 密钥存储在 auth.json 中，或通过环境变量设置凭据：

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
pi

提供商	环境变量	auth.json 键
Anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	anthropic
Ant Ling	ANT_LING_API_KEY	ant-ling
Azure OpenAI Responses	AZURE_OPENAI_API_KEY	azure-openai-responses
OpenAI	OPENAI_API_KEY	openai
DeepSeek	DEEPSEEK_API_KEY	deepseek
NVIDIA NIM	NVIDIA_API_KEY	nvidia
Google Gemini	GEMINI_API_KEY	google
Amazon Bedrock	AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK	amazon-bedrock
Mistral	MISTRAL_API_KEY	mistral
Groq	GROQ_API_KEY	groq
Cerebras	CEREBRAS_API_KEY	cerebras
Cloudflare AI Gateway	CLOUDFLARE_API_KEY（+ CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID、CLOUDFLARE_GATEWAY_ID）	cloudflare-ai-gateway
Cloudflare Workers AI	CLOUDFLARE_API_KEY（+ CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID）	cloudflare-workers-ai
xAI	XAI_API_KEY	xai
OpenRouter	OPENROUTER_API_KEY	openrouter
Vercel AI Gateway	AI_GATEWAY_API_KEY	vercel-ai-gateway
ZAI Coding Plan（全球）	ZAI_API_KEY	zai
ZAI Coding Plan（中国）	ZAI_CODING_CN_API_KEY	zai-coding-cn
OpenCode Zen	OPENCODE_API_KEY	opencode
OpenCode Go	OPENCODE_API_KEY	opencode-go
Radius	RADIUS_API_KEY	radius
Hugging Face	HF_TOKEN	huggingface
Fireworks	FIREWORKS_API_KEY	fireworks
Together AI	TOGETHER_API_KEY	together
Baseten	BASETEN_API_KEY	baseten
Kimi For Coding	KIMI_API_KEY	kimi-coding
MiniMax	MINIMAX_API_KEY	minimax
MiniMax（中国）	MINIMAX_CN_API_KEY	minimax-cn
Qwen Token Plan（现有目录）	QWEN_TOKEN_PLAN_API_KEY	qwen-token-plan
Qwen Token Plan（个人）	QWEN_TOKEN_PLAN_API_KEY	qwen-token-plan-individual
Qwen Token Plan（中国）	QWEN_TOKEN_PLAN_CN_API_KEY	qwen-token-plan-cn
Xiaomi MiMo	XIAOMI_API_KEY	xiaomi
Xiaomi MiMo Token Plan（中国）	XIAOMI_TOKEN_PLAN_CN_API_KEY	xiaomi-token-plan-cn
Xiaomi MiMo Token Plan（阿姆斯特丹）	XIAOMI_TOKEN_PLAN_AMS_API_KEY	xiaomi-token-plan-ams
Xiaomi MiMo Token Plan（新加坡）	XIAOMI_TOKEN_PLAN_SGP_API_KEY	xiaomi-token-plan-sgp

环境变量和 auth.json 键的参考：packages/ai/src/env-api-keys.ts 中的 const envMap。

认证文件

将凭据存储在 ~/.pi/agent/auth.json：

{
  "anthropic": { "type": "api_key", "key": "sk-ant-..." },
  "ant-ling": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "openai": { "type": "api_key", "key": "sk-..." },
  "deepseek": { "type": "api_key", "key": "sk-..." },
  "nvidia": { "type": "api_key", "key": "nvapi-..." },
  "google": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "opencode": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "opencode-go": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "together": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "qwen-token-plan": { "type": "api_key", "key": "sk-sp-..." },
  "qwen-token-plan-individual": { "type": "api_key", "key": "sk-sp-..." },
  "qwen-token-plan-cn": { "type": "api_key", "key": "sk-sp-..." },
  "xiaomi": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "xiaomi-token-plan-cn": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "xiaomi-token-plan-ams": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "xiaomi-token-plan-sgp": { "type": "api_key", "key": "..." }
}

qwen-token-plan-individual 使用与 qwen-token-plan 相同的国际端点和 QWEN_TOKEN_PLAN_API_KEY，但将选择器限制为个人订阅所记录的模型。现有提供商为向后兼容保留其更广的目录。使用 auth.json 时，请在你选择的提供商下存储凭据；环境变量由两个国际提供商共享。

该文件以 0600 权限创建（仅用户读写）。认证文件凭据优先于环境变量。

API 密钥凭据还可以包含提供商作用域的环境值。在解析凭据密钥、提供商/模型头和提供商配置（如 Cloudflare 账户 ID、Azure OpenAI 设置、Vertex 项目/位置、Bedrock 设置、PI_CACHE_RETENTION 和 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY）时，这些值会优先于进程环境变量使用。

{
  "cloudflare-ai-gateway": {
    "type": "api_key",
    "key": "$CLOUDFLARE_API_KEY",
    "env": {
      "CLOUDFLARE_API_KEY": "...",
      "CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID": "account-id",
      "CLOUDFLARE_GATEWAY_ID": "gateway-id"
    }
  }
}

当 pi 应使用与项目 shell 环境不同的提供商设置时，使用此方式。

密钥解析

key 字段支持命令执行、环境插值和字面量：

• Shell 命令： 开头的 "!command" 将整个值作为命令执行并使用其 stdout（在进程生命周期内缓存）

  { "type": "api_key", "key": "!security find-generic-password -ws 'anthropic'" }
  { "type": "api_key", "key": "!op read 'op://vault/item/credential'" }

• 环境插值： "$ENV_VAR" 或 "${ENV_VAR}" 使用指定变量的值。插值可以在更大的字面量中使用。

  { "type": "api_key", "key": "$MY_ANTHROPIC_KEY" }
  { "type": "api_key", "key": "${KEY_PREFIX}_${KEY_SUFFIX}" }

  $FOO_BAR 是变量 FOO_BAR；当 BAR 是字面文本时使用 ${FOO}_BAR。缺失的环境变量会使该值无法解析。
• 转义： "$$" 输出字面 "$"；"$!" 输出字面 "!" 而不触发命令执行。

  { "type": "api_key", "key": "$$literal-dollar-prefix" }
  { "type": "api_key", "key": "$!literal-bang-prefix" }

• 字面值： 直接使用。纯大写字符串如 MY_API_KEY 是字面量；环境变量请使用 $MY_API_KEY。

  { "type": "api_key", "key": "sk-ant-..." }
  { "type": "api_key", "key": "public" }

OAuth 凭据在 /login 之后也存储在这里，并自动管理。

云提供商

Azure OpenAI

export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
export AZURE_OPENAI_BASE_URL=https://your-resource.ai.azure.com
# 也支持：https://your-resource.cognitiveservices.azure.com
# 也支持：https://your-resource.openai.azure.com
# 根端点会自动归一化为 /openai/v1
# 或使用资源名而不是基础 URL
export AZURE_OPENAI_RESOURCE_NAME=your-resource

# 可选
export AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-02-01
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME_MAP=gpt-4=my-gpt4,gpt-4o=my-gpt4o

Amazon Bedrock

使用 /login amazon-bedrock 存储 Bedrock API 密钥，或配置以下任一环境 AWS 凭据来源：

# 选项 1：AWS 配置文件
export AWS_PROFILE=your-profile

# 选项 2：IAM 密钥
export AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIA...
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...

# 选项 3：Bearer Token
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=...

# 可选区域（默认为 us-east-1）
export AWS_REGION=us-west-2

还支持 ECS 任务角色（AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_*）和 IRSA（AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE）。

pi --provider amazon-bedrock --model us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0

对于 ID 包含可识别模型名的 Claude 模型（基础模型和系统定义的推理配置文件），提示词缓存会自动启用。对于应用程序推理配置文件（其 ARN 不包含模型名），设置 AWS_BEDROCK_FORCE_CACHE=1 以启用缓存点：

export AWS_BEDROCK_FORCE_CACHE=1
pi --provider amazon-bedrock --model arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:application-inference-profile/abc123

如果你连接到 Bedrock API 代理，可以使用以下环境变量：

# 设置 Bedrock 代理的 URL（标准 AWS SDK 环境变量）
export AWS_ENDPOINT_URL_BEDROCK_RUNTIME=https://my.corp.proxy/bedrock

# 如果你的代理不需要身份验证，则设置此项
export AWS_BEDROCK_SKIP_AUTH=1

# 如果你的代理仅支持 HTTP/1.1，则设置此项
export AWS_BEDROCK_FORCE_HTTP1=1

Cloudflare AI Gateway

CLOUDFLARE_API_KEY 可以通过 /login 设置。账户 ID 和网关 slug 可以设置为环境变量，或在 auth.json 的 API 密钥凭据 env 对象中设置。

export CLOUDFLARE_API_KEY=...           # 或使用 /login
export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=...
export CLOUDFLARE_GATEWAY_ID=...        # 在 dash.cloudflare.com → AI → AI Gateway 创建
pi --provider cloudflare-ai-gateway --model "claude-sonnet-4-5"

通过 Cloudflare AI Gateway 路由到 OpenAI、Anthropic 和 Workers AI。Workers AI 使用 Unified API（/compat）和带前缀的模型 ID（workers-ai/@cf/...）。OpenAI 使用 OpenAI 直通路由（/openai）和原生 OpenAI 模型 ID，如 gpt-5.1。Anthropic 使用 Anthropic 直通路由（/anthropic）和原生 Anthropic 模型 ID，如 claude-sonnet-4-5。

AI Gateway 身份验证使用 CLOUDFLARE_API_KEY 作为 cf-aig-authorization。上游身份验证可以是以下之一：

模式	请求身份验证	上游身份验证
Workers AI	仅 Cloudflare token	Cloudflare 原生
统一计费	仅 Cloudflare token	Cloudflare 处理上游身份验证并扣除额度
存储的 BYOK	仅 Cloudflare token	Cloudflare 注入存储在 AI Gateway 仪表板中的提供商密钥
内联 BYOK	Cloudflare token 加上游 Authorization 头	请求提供上游提供商密钥

对于常规 pi 使用，优先选择统一计费或存储的 BYOK。内联 BYOK 需要为 Cloudflare AI Gateway 提供商配置额外的上游 Authorization 头，例如通过 models.json 的提供商/模型覆盖。

Cloudflare Workers AI

CLOUDFLARE_API_KEY 可以通过 /login 设置。CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 可以设置为环境变量，或在 auth.json 的 API 密钥凭据 env 对象中设置。

export CLOUDFLARE_API_KEY=...           # 或使用 /login
export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=...
pi --provider cloudflare-workers-ai --model "@cf/moonshotai/kimi-k2.6"

Pi 会自动为前缀缓存折扣设置 x-session-affinity。

Google Vertex AI

使用应用程序默认凭据：

gcloud auth application-default login
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1

或将 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为服务账户密钥文件。

llama.cpp

Pi 支持 llama.cpp 路由器服务器。用 /login llama.cpp 配置它，用 /llama 管理已加载的模型，用 /model 选择已加载的模型。

服务器设置、模型目录布局、环境变量和命令用法参见 llama.cpp。

自定义提供商

通过 models.json： 添加 Ollama、LM Studio、vLLM 或任何使用受支持 API（OpenAI Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Google Generative AI）的提供商。参见 models.md。

通过扩展： 对于需要自定义 API 实现或 OAuth 流程的提供商，请创建扩展。参见 custom-provider.md 和 examples/extensions/custom-provider-gitlab-duo。

解析顺序

为提供商解析凭据时：

1. CLI --api-key 标志
2. auth.json 条目（API 密钥或 OAuth token）
3. 环境变量
4. models.json 中的自定义提供商密钥