自定义提供商
扩展可通过 pi.registerProvider() 注册自定义模型提供商。这使您能够:
- 代理 - 通过企业代理或 API 网关路由请求
- 自定义端点 - 使用自托管或私有模型部署
- OAuth/SSO - 为提供商添加认证流程
- 自定义 API - 为非标准 LLM API 实现流式传输
示例扩展
查看完整的提供商示例:
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快速参考
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
export default function (pi: ExtensionAPI) {
// 覆盖现有提供商的 baseUrl
pi.registerProvider("anthropic", {
baseUrl: "https://proxy.example.com"
});
// 带模型的注册新提供商
pi.registerProvider("my-provider", {
name: "My Provider",
baseUrl: "https://api.example.com",
apiKey: "$MY_API_KEY",
api: "openai-completions",
models: [
{
id: "my-model",
name: "My Model",
reasoning: false,
input: ["text", "image"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 128000,
maxTokens: 4096
}
]
});
}扩展工厂也可以是 async。对于动态模型发现,在工厂中获取并注册模型,而不是在 session_start 中。Pi 在启动继续前等待工厂,因此提供商在交互式启动期间和 pi --list-models 时可用。
覆盖现有提供商
最简单的用例:通过代理重定向现有提供商。
// 所有 Anthropic 请求现在通过您的代理
pi.registerProvider("anthropic", {
baseUrl: "https://proxy.example.com"
});
// 为 OpenAI 请求添加自定义标头
pi.registerProvider("openai", {
headers: {
"X-Custom-Header": "value"
}
});
// baseUrl 和标头组合
pi.registerProvider("google", {
baseUrl: "https://ai-gateway.corp.com/google",
headers: {
"X-Corp-Auth": "$CORP_AUTH_TOKEN" // 环境变量或字面量
}
});当仅提供 baseUrl 和/或 headers(无 models)时,该提供商的所有现有模型都将保留新端点。
注册新提供商
要添加全新提供商,需指定 models 和必需配置。
如果模型列表来自远程端点,使用异步扩展工厂:
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
export default async function (pi: ExtensionAPI) {
const response = await fetch("http://localhost:1234/v1/models");
const payload = (await response.json()) as {
data: Array<{
id: string;
name?: string;
context_window?: number;
max_tokens?: number;
}>;
};
pi.registerProvider("local-openai", {
baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
apiKey: "$LOCAL_OPENAI_API_KEY",
api: "openai-completions",
models: payload.data.map((model) => ({
id: model.id,
name: model.name ?? model.id,
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: model.context_window ?? 128000,
maxTokens: model.max_tokens ?? 4096,
})),
});
}这会在启动完成前注册获取的模型。
pi.registerProvider("my-llm", {
baseUrl: "https://api.my-llm.com/v1",
apiKey: "$MY_LLM_API_KEY", // 环境变量引用
api: "openai-completions", // 使用哪个流式传输 API
models: [
{
id: "my-llm-large",
name: "My LLM Large",
reasoning: true, // 支持扩展思考
input: ["text", "image"],
cost: {
input: 3.0, // 每百万 token 美元数
output: 15.0,
cacheRead: 0.3,
cacheWrite: 3.75
},
contextWindow: 200000,
maxTokens: 16384
}
]
});当提供 models 时,它会替换该提供商的所有现有模型。
apiKey 和自定义标头值使用与 models.json 相同的配置语法:以 !command 开头执行整个值,$ENV_VAR 和 ${ENV_VAR} 插值环境变量,$$ 输出字面量 $,$! 输出字面量 !。
注销提供商
使用 pi.unregisterProvider(name) 移除先前通过 pi.registerProvider(name, ...) 注册的提供商:
// 注册
pi.registerProvider("my-llm", {
baseUrl: "https://api.my-llm.com/v1",
apiKey: "$MY_LLM_API_KEY",
api: "openai-completions",
models: [
{
id: "my-llm-large",
name: "My LLM Large",
reasoning: true,
input: ["text", "image"],
cost: { input: 3.0, output: 15.0, cacheRead: 0.3, cacheWrite: 3.75 },
contextWindow: 200000,
maxTokens: 16384
}
]
});
// 稍后,移除它
pi.unregisterProvider("my-llm");注销会移除该提供商的动态模型、API 密钥回退、OAuth 提供商注册和自定义流处理器注册。任何被覆盖的内置模型或提供商行为将恢复。
初始扩展加载阶段之后的调用会立即应用,因此无需 /reload。
API 类型
api 字段决定使用哪个流式传输实现:
| API | 用途 |
|---|---|
anthropic-messages | Anthropic Claude API 及兼容版本 |
openai-completions | OpenAI Chat Completions API 及兼容版本 |
openai-responses | OpenAI Responses API |
azure-openai-responses | Azure OpenAI Responses API |
openai-codex-responses | OpenAI Codex Responses API |
mistral-conversations | Mistral SDK Conversations/Chat 流式传输 |
google-generative-ai | Google Generative AI API |
google-vertex | Google Vertex AI API |
bedrock-converse-stream | Amazon Bedrock Converse API |
大多数 OpenAI 兼容提供商使用 openai-completions。为特定模型使用模型级别的 thinkingLevelMap,为提供商特性使用 compat。xhigh 和 max 级别需要显式启用,要求非空映射条目,并可能被不支持的空位分隔:
models: [{
id: "custom-model",
// ...
reasoning: true,
thinkingLevelMap: { // 将 Pi 级别映射到提供商值;null 表示不支持
minimal: null,
low: null,
medium: null,
high: "default",
xhigh: null,
max: "max"
},
compat: {
supportsDeveloperRole: false, // 使用 "system" 而非 "developer"
supportsReasoningEffort: true,
maxTokensField: "max_tokens", // 而非 "max_completion_tokens"
requiresToolResultName: true, // 工具结果需要 name 字段
thinkingFormat: "qwen", // top-level enable_thinking: true
cacheControlFormat: "anthropic" // Anthropic 风格的 cache_control 标记
}
}]为 OpenRouter 风格的 reasoning: { effort } 控制使用 openrouter。为 Together 风格的 reasoning: { enabled } 控制使用 together;启用 supportsReasoningEffort 时,它还发送 reasoning_effort。为本地 Qwen 兼容服务器(读取 chat_template_kwargs.enable_thinking 且需要 preserve_thinking)使用 qwen-chat-template。
为通过 system_prompt、最后工具定义和最后用户/助手文本内容暴露 Anthropic 风格提示缓存的 OpenAI 兼容提供商,使用 cacheControlFormat: "anthropic"。
对于使用 api: "anthropic-messages" 的 Anthropic 兼容提供商,在需要自适应思考(thinking.type: "adaptive" 加上 output_config.effort)的上游模型上,设置 compat.forceAdaptiveThinking: true。内置自适应 Claude 模型会自动设置此选项。仅当提供商发出空思考签名且期望 signature: "" 重放时,才设置 compat.allowEmptySignature: true。
迁移说明:Mistral 已从
openai-completions迁移到mistral-conversations。 原生 Mistral 模型使用mistral-conversations。 如果您有意将 Mistral 兼容/自定义端点通过openai-completions路由,请显式设置所需的compat标志。
Auth Header
如果您的提供商期望 Authorization: Bearer <key> 但使用非标准 API,设置 authHeader: true:
pi.registerProvider("custom-api", {
baseUrl: "https://api.example.com",
apiKey: "$MY_API_KEY",
authHeader: true, // 添加 Authorization: Bearer 标头
api: "openai-completions",
models: [...]
});密钥对每个请求进行解析。显式的请求 Authorization 标头优先于生成的值。
OAuth 支持
添加与 /login 集成的 OAuth/SSO 认证:
import type { OAuthCredentials, OAuthLoginCallbacks } from "@earendil-works/pi-ai";
pi.registerProvider("corporate-ai", {
baseUrl: "https://ai.corp.com/v1",
api: "openai-responses",
models: [...],
oauth: {
name: "Corporate AI (SSO)",
async login(callbacks: OAuthLoginCallbacks): Promise<OAuthCredentials> {
const method = await callbacks.onSelect({
message: "选择登录方式:",
options: [
{ id: "browser", label: "浏览器 OAuth" },
{ id: "device", label: "设备码" }
]
});
if (!method) throw new Error("登录已取消");
let code: string;
if (method === "device") {
callbacks.onDeviceCode({
userCode: "ABCD-1234",
verificationUri: "https://sso.corp.com/device",
intervalSeconds: 5,
expiresInSeconds: 900
});
code = await pollDeviceCodeUntilComplete();
} else {
callbacks.onAuth({ url: "https://sso.corp.com/authorize?..." });
code = await callbacks.onPrompt({ message: "输入 SSO 代码:" });
}
// 换取令牌(您的实现)
const tokens = await exchangeCodeForTokens(code);
return {
refresh: tokens.refreshToken,
access: tokens.accessToken,
expires: Date.now() + tokens.expiresIn * 1000
};
},
async refreshToken(credentials: OAuthCredentials): Promise<OAuthCredentials> {
const tokens = await refreshAccessToken(credentials.refresh);
return {
refresh: tokens.refreshToken ?? credentials.refresh,
access: tokens.accessToken,
expires: Date.now() + tokens.expiresIn * 1000
};
},
getApiKey(credentials: OAuthCredentials): string {
return credentials.access;
}
}
});注册后,用户可通过 /login corporate-ai 进行认证。
OAuthLoginCallbacks
callbacks 对象提供提供商自有流程的中立 UI 交互:
interface OAuthLoginCallbacks {
// 在浏览器中打开 URL(用于 OAuth 重定向)
onAuth(params: { url: string }): void;
// 显示设备码(用于设备授权流程)
onDeviceCode(params: {
userCode: string;
verificationUri: string;
intervalSeconds?: number;
expiresInSeconds?: number;
}): void;
// 显示瞬态进度
onProgress?(message: string): void;
// 提示用户输入(用于手动令牌输入)
onPrompt(params: { message: string }): Promise<string>;
// 显示交互式选择器,例如选择浏览器 OAuth 还是设备码
onSelect(params: {
message: string;
options: { id: string; label: string }[];
}): Promise<string | undefined>;
}OAuthCredentials
凭证持久化在 ~/.pi/agent/auth.json:
interface OAuthCredentials {
refresh: string; // 刷新令牌(用于 refreshToken())
access: string; // 访问令牌(getApiKey() 返回)
expires: number; // 毫秒级过期时间戳
}自定义流式传输 API
对于非标准 API 的提供商,实现 streamSimple。在编写自己的之前,先研究现有提供商实现:
参考实现:
- anthropic.ts - Anthropic Messages API
- mistral.ts - Mistral Conversations API
- openai-completions.ts - OpenAI Chat Completions
- openai-responses.ts - OpenAI Responses API
- google.ts - Google Generative AI
- amazon-bedrock.ts - AWS Bedrock
流模式
所有提供商遵循相同模式:
import {
type AssistantMessage,
type AssistantMessageEventStream,
type Context,
type Model,
type SimpleStreamOptions,
calculateCost,
createAssistantMessageEventStream,
} from "@earendil-works/pi-ai";
function streamMyProvider(
model: Model<any>,
context: Context,
options?: SimpleStreamOptions
): AssistantMessageEventStream {
const stream = createAssistantMessageEventStream();
(async () => {
// 初始化输出消息
const output: AssistantMessage = {
role: "assistant",
content: [],
api: model.api,
provider: model.provider,
model: model.id,
usage: {
input: 0,
output: 0,
cacheRead: 0,
cacheWrite: 0,
totalTokens: 0,
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0, total: 0 },
},
stopReason: "stop",
timestamp: Date.now(),
};
try {
// 推送开始事件
stream.push({ type: "start", partial: output });
// 发出 API 请求并处理响应...
// 收到内容时推送事件...
// 推送完成事件
stream.push({
type: "done",
reason: output.stopReason as "stop" | "length" | "toolUse",
message: output
});
stream.end();
} catch (error) {
output.stopReason = options?.signal?.aborted ? "aborted" : "error";
output.errorMessage = error instanceof Error ? error.message : String(error);
stream.push({ type: "error", reason: output.stopReason, error: output });
stream.end();
}
})();
return stream;
}事件类型
按以下顺序通过 stream.push() 推送事件:
{ type: "start", partial: output }- 流已开始内容事件(可重复,跟踪每个块的
contentIndex):{ type: "text_start", contentIndex, partial }- 文本块开始{ type: "text_delta", contentIndex, delta, partial }- 文本块{ type: "text_end", contentIndex, content, partial }- 文本块结束{ type: "thinking_start", contentIndex, partial }- 思考开始{ type: "thinking_delta", contentIndex, delta, partial }- 思考块{ type: "thinking_end", contentIndex, content, partial }- 思考结束{ type: "toolcall_start", contentIndex, partial }- 工具调用开始{ type: "toolcall_delta", contentIndex, delta, partial }- 工具调用 JSON 块{ type: "toolcall_end", contentIndex, toolCall, partial }- 工具调用结束
{ type: "done", reason, message }或{ type: "error", reason, error }- 流已结束
每个事件中的 partial 字段包含当前的 AssistantMessage 状态。收到数据时更新 output.content,然后将 output 包含为 partial。
内容块
收到时向 output.content 添加内容块:
// 文本块
output.content.push({ type: "text", text: "" });
stream.push({ type: "text_start", contentIndex: output.content.length - 1, partial: output });
// 当文本到达时
const block = output.content[contentIndex];
if (block.type === "text") {
block.text += delta;
stream.push({ type: "text_delta", contentIndex, delta, partial: output });
}
// 当块完成时
stream.push({ type: "text_end", contentIndex, content: block.text, partial: output });工具调用
工具调用需要累积 JSON 并解析:
// 开始工具调用
output.content.push({
type: "toolCall",
id: toolCallId,
name: toolName,
arguments: {}
});
stream.push({ type: "toolcall_start", contentIndex: output.content.length - 1, partial: output });
// 累积 JSON
let partialJson = "";
partialJson += jsonDelta;
try {
block.arguments = JSON.parse(partialJson);
} catch {}
stream.push({ type: "toolcall_delta", contentIndex, delta: jsonDelta, partial: output });
// 完成
stream.push({
type: "toolcall_end",
contentIndex,
toolCall: { type: "toolCall", id, name, arguments: block.arguments },
partial: output
});使用量和成本
从 API 响应更新使用量并计算成本:
output.usage.input = response.usage.input_tokens;
output.usage.output = response.usage.output_tokens;
output.usage.cacheRead = response.usage.cache_read_tokens ?? 0;
output.usage.cacheWrite = response.usage.cache_write_tokens ?? 0;
output.usage.totalTokens = output.usage.input + output.usage.output +
output.usage.cacheRead + output.usage.cacheWrite;
calculateCost(model, output.usage);上下文溢出错误
当请求超过模型上下文窗口时,Pi 可通过压缩对话并自动重试来恢复。仅当 Pi 将失败识别为溢出时才触发此恢复。
检测在最终助手消息上运行:
stopReason === "error"errorMessage匹配 Pi 已知的溢出模式之一(参见packages/ai/src/utils/overflow.ts)
如果您的提供商返回 Pi 无法识别的溢出错误,请在注册提供商的同一扩展中规范化错误。使用 message_end 处理器重写助手消息,使其 errorMessage 以 Pi 识别的短语开头。通用后备 context_length_exceeded 是最安全的选择。
const MY_PROVIDER_OVERFLOW_PATTERN = /your provider's overflow phrase/i;
export default function (pi: ExtensionAPI) {
pi.registerProvider("my-provider", { /* ... */ });
pi.on("message_end", (event, ctx) => {
const message = event.message;
if (message.role !== "assistant") return;
if (message.stopReason !== "error") return;
if (
message.provider !== "my-provider" &&
ctx.model?.provider !== "my-provider"
)
return;
const errorMessage = message.errorMessage ?? "";
if (errorMessage.includes("context_length_exceeded")) return;
if (!MY_PROVIDER_OVERFLOW_PATTERN.test(errorMessage)) return;
return {
message: {
...message,
errorMessage: `context_length_exceeded: ${errorMessage}`,
},
};
});
}message_end 在 Pi 跟踪助手消息进行自动压缩之前运行,因此重写的 errorMessage 是 Pi 检查的内容。有了这个设置,Pi 将:
- 从
errorMessage检测到溢出。 - 从活动上下文中删除失败的助手消息。
- 运行压缩。
- 重试一次请求。
仔细保护重写:
- 限制在其提供商内(
message.provider和ctx.model?.provider),以便不影响其他提供商的无关错误。 - 匹配提供商特定模式,而非 Pi 的通用溢出模式。重写速率限制或节流错误(
rate limit、too many requests)会错误地触发压缩,而不是 Pi 的正常带退避重试路径。 - 当
errorMessage已包含context_length_exceeded时跳过,使处理器幂等。
注册
注册流函数:
pi.registerProvider("my-provider", {
baseUrl: "https://api.example.com",
apiKey: "$MY_API_KEY",
api: "my-custom-api",
models: [...],
streamSimple: streamMyProvider
});测试您的实现
使用与内置提供商相同的测试套件测试您的提供商。从 packages/ai/test/ 复制并调整这些测试文件:
| 测试 | 目的 |
|---|---|
stream.test.ts | 基本流式传输、文本输出 |
tokens.test.ts | Token 计数和使用量 |
abort.test.ts | AbortSignal 处理 |
empty.test.ts | 空/最小响应 |
context-overflow.test.ts | 上下文窗口限制 |
image-limits.test.ts | 图像输入处理 |
unicode-surrogate.test.ts | Unicode 边缘情况 |
tool-call-without-result.test.ts | 工具调用边缘情况 |
image-tool-result.test.ts | 工具结果中的图像 |
total-tokens.test.ts | 总 Token 计算 |
cross-provider-handoff.test.ts | 提供商间上下文传递 |
使用您的提供商/模型对运行测试以验证兼容性。
配置参考
interface ProviderConfig {
/** 在 UI(如 /login)中显示提供商的名称。 */
name?: string;
/** API 端点 URL。定义模型时必需。 */
baseUrl?: string;
/** API 密钥字面量、环境变量插值($ENV_VAR 或 ${ENV_VAR})或 !command。定义模型时必需(除非使用 oauth)。 */
apiKey?: string;
/** 流式传输的 API 类型。定义模型时在提供商或模型级别必需。 */
api?: Api;
/** 非标准 API 的自定义流式传输实现。 */
streamSimple?: (
model: Model<Api>,
context: Context,
options?: SimpleStreamOptions
) => AssistantMessageEventStream;
/** 包含在请求中的自定义标头。值使用与 apiKey 相同的解析语法。 */
headers?: Record<string, string>;
/** 如果为 true,添加带有解析 API 密钥的 Authorization: Bearer 标头。 */
authHeader?: boolean;
/** 要注册的模型。如果提供,将替换该提供商的所有现有模型。 */
models?: ProviderModelConfig[];
/** 为 /login 支持的 OAuth 提供商。 */
oauth?: {
name: string;
login(callbacks: OAuthLoginCallbacks): Promise<OAuthCredentials>;
refreshToken(credentials: OAuthCredentials): Promise<OAuthCredentials>;
getApiKey(credentials: OAuthCredentials): string;
};
}模型定义参考
interface ProviderModelConfig {
/** 模型 ID(如 "claude-sonnet-4-20250514")。 */
id: string;
/** 显示名称(如 "Claude 4 Sonnet")。 */
name: string;
/** 此特定模型的 API 类型覆盖。 */
api?: Api;
/** 此特定模型的 API 端点 URL 覆盖。 */
baseUrl?: string;
/** 模型是否支持扩展思考。 */
reasoning: boolean;
/** 将 Pi 思考级别映射到提供商/模型特定值;null 标记不支持的级别。 */
thinkingLevelMap?: Partial<Record<"off" | "minimal" | "low" | "medium" | "high" | "xhigh" | "max", string | null>>;
/** 支持输入类型。 */
input: ("text" | "image")[];
/** 每百万 token 的成本(用于使用量跟踪)。 */
cost: {
input: number;
output: number;
cacheRead: number;
cacheWrite: number;
};
/** 最大上下文窗口大小(token 数)。 */
contextWindow: number;
/** 最大输出 token 数。 */
maxTokens: number;
/** 此特定模型的自定义标头。 */
headers?: Record<string, string>;
/** 所选 API 的兼容性设置。 */
compat?: {
// openai-completions
supportsStore?: boolean;
supportsDeveloperRole?: boolean;
supportsReasoningEffort?: boolean;
supportsUsageInStreaming?: boolean;
maxTokensField?: "max_completion_tokens" | "max_tokens";
requiresToolResultName?: boolean;
requiresAssistantAfterToolResult?: boolean;
requiresThinkingAsText?: boolean;
requiresReasoningContentOnAssistantMessages?: boolean;
thinkingFormat?: "openai" | "openrouter" | "deepseek" | "together" | "zai" | "qwen" | "chat-template" | "qwen-chat-template" | "string-thinking" | "ant-ling";
chatTemplateKwargs?: Record<string, string | number | boolean | null | { "$var": "thinking.enabled" | "thinking.effort"; omitWhenOff?: boolean }>;
cacheControlFormat?: "anthropic";
sessionAffinityFormat?: "openai" | "openai-nosession" | "openrouter";
sendSessionAffinityHeaders?: boolean;
// anthropic-messages
supportsEagerToolInputStreaming?: boolean;
supportsLongCacheRetention?: boolean;
sendSessionAffinityHeaders?: boolean;
supportsCacheControlOnTools?: boolean;
forceAdaptiveThinking?: boolean;
allowEmptySignature?: boolean;
};
}openrouter 发送 reasoning: { effort }。deepseek 发送 thinking: { type: "enabled" | "disabled" },启用时还发送 reasoning_effort。together 发送 reasoning: { enabled },在启用 supportsReasoningEffort 时还发送 reasoning_effort。qwen 用于 DashScope 风格的顶层 enable_thinking。使用 qwen-chat-template 用于本地 Qwen 兼容服务器(读取 chat_template_kwargs.enable_thinking 且需要 preserve_thinking)。使用 chat-template 用于可配置的 chat_template_kwargs,例如 DeepSeek V3.x 背后 vLLM,chatTemplateKwargs: { "thinking": { "$var": "thinking.enabled" } }。 cacheControlFormat: "anthropic" 对系统提示、最后工具定义和最后用户/助手文本内容应用 Anthropic 风格的 cache_control 标记。