コーディングツール
Pi Coding Agent
Pi と TokenLab を組み合わせて使います。Pi は OpenAI・Anthropic・Google 風の設定を扱える最小限のターミナル向けコーディングツールです
既存のエージェントに設定を任せる
パソコンですでに使えるエージェントに、次のタスクをコピーして渡してください。
このガイドを読み、Pi を TokenLab に接続するのを手伝ってください：
https://tokenlab.sh/docs/ja/integrations/pi-coding-agent
インストール済みのバージョンと現在有効な設定を最初に確認してください。
既存のアカウント、プロバイダー、権限、その他の設定を保持してください。
ローカルファイルをバックアップし、変更案を示してください。
必要な API キーは私がローカルで入力します。チャットでキーを求めたり、表示したり、貼り付けたりしないでください。
最初に設定を読み込めることを確認してください。
有料リクエストによるテストは、実行前に費用を別途説明してください。Pi のインストールと設定
Pi 公式手順を使います。npm パッケージは @earendil-works/pi-coding-agent です。Windows はシェル設定を確認してください。標準は Git Bash です。導入済みならインストールは不要です。
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.85.1
pi --version以下の設定は Pi 0.85.1 で確認しています。他のバージョンは、それぞれの公式ドキュメントに沿って確認してください。
~/.pi/agent/models.json をバックアップし、providers 内の既存項目の末尾に tokenlab を追加します。ファイルがない場合だけ新規作成します。空でない PI_CODING_AGENT_DIR は models.json のディレクトリを指定します。プロバイダーの順序、settings.json、アカウント、既定モデルの項目、権限を保持してください。設定や保存済みアカウントに tokenlab がある場合は別名を使い、起動コマンドも変更します。クイックスタートの macOS、Linux、WSL、Windows PowerShell 手順で起動環境に TOKENLAB_API_KEY を設定し、キーを会話に貼らないでください。
{
"providers": {
"tokenlab": {
"baseUrl": "https://api.tokenlab.sh/v1",
"api": "openai-completions",
"apiKey": "$TOKENLAB_API_KEY",
"models": [{ "id": "gpt-5.6-luna" }]
}
}
}"$TOKENLAB_API_KEY" の $ は必須です。省略すると文字列として扱われます。Chat Completions とツールに対応する現在のモデルを選び、容量、画像、推論設定はそのモデルの情報で確認します。
任意で、Python 3.11+ の復元可能な Pi 設定ヘルパーを使い、変更のプレビュー、適用、元ファイルの復元を行えます。TokenLab Skills プラグイン 0.1.2 にこれらのスクリプトが含まれます。単体の Skill も、スクリプトを含む版に更新すれば利用できます。既存のプラグインまたは単体 Skill は README の更新手順に従って更新し、スクリプトの存在を確認してください。このページの手動設定だけでも完了できます。
確認と復元
同じターミナルと Agent ディレクトリで読み込みを確認し、このセッションのモデルを明示的に選択します。TOKENLAB_API_KEY が未設定だと一覧に表示されない場合があります。一覧は登録と認証情報の存在を確認するもので、キーの有効性や API 成功の証明ではありません。
pi --list-models tokenlab
pi --provider tokenlab --model gpt-5.6-lunaプロンプト送信には TokenLab 残高を使います。応答とリクエスト記録を照合してからツールを試してください。手動設定を戻す際は、追加したプロバイダー項目だけを削除し、他の設定とアカウントを残します。
Skills と MCP
Pi は Skills に標準対応しています。TokenLab Skillを追加できます。MCP は別の拡張が必要です。MCP 設定を models.json に入れないでください。