Pi Coding Agent

交给我的 Agent 做Copy Anchor Link

把这段任务交给电脑上已经可用的 Agent：

阅读此教程，帮我将 Pi 接入 TokenLab：
https://tokenlab.sh/docs/zh/integrations/pi-coding-agent
先检查已安装版本和实际配置。
保留已有账户、提供商、权限及无关设置。
备份本机文件并展示修改内容。
让我在本机输入所需 API Key，不要在聊天里索取、打印或粘贴密钥。
先验证配置能否加载；真实请求测试的费用须单独说明后再运行。

安装与配置 PiCopy Anchor Link

使用 Pi 当前官方安装说明，npm 包为 @earendil-works/pi-coding-agent。Windows 请按官方终端设置配置，CLI 默认使用 Git Bash。已有 Pi 时跳过安装。

npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.85.1
pi --version

以下配置已在 Pi 0.85.1 核验；其他版本需按其官方文档重新确认。

先备份 ~/.pi/agent/models.json，再将 tokenlab 添加到 providers 中现有条目的末尾；文件不存在时才新建。非空 PI_CODING_AGENT_DIR 指定 models.json 所在目录。保留原提供商顺序、settings.json、账户、默认模型字段和权限。若配置或已保存账户中已有 tokenlab，请另选提供商名称并同步修改启动命令。按快速开始的 macOS、Linux、WSL 或 Windows PowerShell 步骤，在启动环境设置 TOKENLAB_API_KEY，不要把密钥粘贴进聊天。

{
  "providers": {
    "tokenlab": {
      "baseUrl": "https://api.tokenlab.sh/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$TOKENLAB_API_KEY",
      "models": [{ "id": "gpt-5.6-luna" }]
    }
  }
}

"$TOKENLAB_API_KEY" 开头的 $ 不能省略；"TOKENLAB_API_KEY" 会被当作字面字符串。请选择当前支持 Chat Completions 和工具调用的模型；上下文、输出上限、图片及思考设置应按该模型详情填写，不沿用其他模型的数值。

可选：使用可恢复的 Pi 配置器，通过 Python 3.11+ 预览、应用并恢复原文件。TokenLab Skills 插件 0.1.2 已包含新脚本；独立安装的 Skill 更新到包含这些脚本的版本后也可使用。已安装插件或独立 Skill 的用户请按 README 更新说明更新，并确认脚本已安装。也可直接完成本页手工配置。

验证与恢复Copy Anchor Link

在同一终端和 Agent 目录下检查加载，再为本次会话显式选择 TokenLab。未设置 TOKENLAB_API_KEY 时，模型列表可能不显示此提供商。列表只能确认模型注册及凭据存在，不能证明密钥有效或 API 请求成功。

pi --list-models tokenlab
pi --provider tokenlab --model gpt-5.6-luna

发送提示词会使用 TokenLab 余额。核对回复和对应请求记录后再测试工具。撤销手工配置时，仅移除本次添加的提供商条目，保留其他设置与账户。

Skills 与 MCPCopy Anchor Link

Pi 原生支持 Skills，可安装 TokenLab Skill获取接入指导。MCP 需要独立 Pi 扩展，不要把 MCP 客户端配置粘贴到 models.json。