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Pi
在 Pi 终端编程代理中添加 Token Factory 提供方,通过 models.json 配置国产模型,并用 /model 选择后开始使用。
开始前准备
- 按Pi 官方安装说明安装工具,确认终端可以运行
pi。 - 在控制台创建工具专用 API Key,确认通用余额充足。
- 从模型文档复制已开放 OpenAI Chat Completions 的模型 ID;编程任务需要模型支持工具调用与流式输出。
配置连接
Base URL 填写 https://api.tokenfactory.cn/v1,接口类型使用 openai-completions。这里的名称对应 Chat Completions,最终请求为 https://api.tokenfactory.cn/v1/chat/completions。
1. 提供 API Key
在准备启动 Pi 的终端内输入 API Key。执行下面的命令后会等待输入,粘贴后按回车;Key 不会显示在终端或写入命令历史。
bash
export TOKENFACTORY_API_KEY
read -r -s TOKENFACTORY_API_KEYpowershell
$tokenFactorySecret = Read-Host "Token Factory API Key" -AsSecureString
$env:TOKENFACTORY_API_KEY = [System.Net.NetworkCredential]::new("", $tokenFactorySecret).Password2. 添加自定义模型
创建或编辑 ~/.pi/agent/models.json,在 providers 中添加 tokenfactory。已有文件时合并此条目,保留其他提供方。
json
{
"providers": {
"tokenfactory": {
"baseUrl": "https://api.tokenfactory.cn/v1",
"api": "openai-completions",
"apiKey": "$TOKENFACTORY_API_KEY",
"models": [
{
"id": "<model-id>",
"name": "Token Factory"
}
]
}
}
}将 <model-id> 替换为平台模型 ID。apiKey 中的 $TOKENFACTORY_API_KEY 表示读取环境变量,保留开头的 $;单独写 TOKENFACTORY_API_KEY 会被当前 Pi 视为字面量。
此示例先使用基础文本配置。模型的上下文长度、最大输出及推理能力应按实际模型填写,不能用客户端默认值推断平台上限。字段说明见Pi 官方自定义模型文档。
选择模型并验证
- 在同一终端进入测试目录,运行
pi。 - 输入
/model,选择tokenfactory下的目标模型。每次打开选择器,Pi 都会重新读取models.json。 - 发送:“只回复‘连接成功’,不读取文件、不执行命令。”收到正常回复后,再对一个测试文件验证读取与解释任务。
在 CC Switch 中新增 Pi 提供方后,也要回到 Pi 用 /model 选择。新增配置与改变当前会话模型是两个步骤。
Pi 的本地价格估算不代表 Token Factory 账单。模型调用使用通用余额按实际用量计费,账户用量与余额以控制台为准。
常见问题
| 现象 | 检查方法 |
|---|---|
/model 中没有目标模型 | 检查 JSON 格式、providers 层级、模型 id 和鉴权配置;缺少可用凭据时模型可能不可选。 |
401 认证失败 | 确认 apiKey 使用带 $ 的环境变量引用,并从设置了变量的终端启动 Pi。 |
404 | Base URL 保留 /v1,不包含完整 /chat/completions 路径。 |
| 报接口或模型不可用 | 确认 api 为 openai-completions,模型 ID 与平台 Chat Completions 能力一致。 |
| 修改配置后仍调用旧模型 | 再次打开 /model 并显式选择新模型。 |
| 推理参数、上下文或工具调用报错 | 根据模型真实能力设置参数;工具调用需要模型支持,不能仅靠新增模型条目开启。 |
| 限流或中途断开 | 参考错误处理;先检查已经发生的文件修改与命令执行。 |
相关文档
验证范围:配置字段已按官方文档核对;Token Factory 的完整客户端调用仍待复验。