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title: "Pi Coding-Agent mit KI-Modellen aus der EU einrichten"
description: "Tragen Sie inference.eu in die models.json von Pi ein und betreiben Sie den schlanken Coding-Agenten mit Open-Weight-Modellen aus EU-Rechenzentren."
canonical: "https://inference.eu/de/integrationen/pi/"
language: "de"
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Coding-Agenten · Pi

# Den Coding-Agenten Pi mit Open-Source-Modellen aus der EU nutzen

Pi ist ein kleiner, erweiterbarer Coding-Agent für das Terminal. Eigene Provider liest er aus einer einzigen models.json. Für inference.eu genügt ein Provider-Block, danach verarbeiten Open-Weight-Modelle in europäischen Rechenzentren jeden Prompt, den Pi sendet.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Einrichtung](#setup)

1.  01API-Format: OpenAI und Anthropic
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Durch einen AV-Vertrag abgedeckt

## In wenigen Minuten eingerichtet

1.  1

    Erstellen Sie in Ihrem inference.eu-Konto einen API-Schlüssel und exportieren Sie ihn in Ihrem Shell-Profil als `INFERENCE_EU_API_KEY`.

2.  2

    Öffnen Sie `~/.pi/agent/models.json` oder legen Sie die Datei an.

3.  3

    Fügen Sie einen Provider `inference-eu` mit der Basis-URL von inference.eu hinzu, setzen Sie `api` auf `openai-completions` und `apiKey` auf `$INFERENCE_EU_API_KEY`.

4.  4

    Tragen Sie die gewünschten Modell-IDs unter `models` ein, etwa `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`.

5.  5

    Starten Sie `pi`, öffnen Sie `/model`, wählen Sie ein Modell von inference.eu und legen Sie es mit `Ctrl+S` als Standard fest.

~/.pi/agent/models.json

```
{
  "$schema": "https://pi.dev/schemas/models.schema.json",
  "providers": {
    "inference-eu": {
      "baseUrl": "https://api.inference.eu/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$INFERENCE_EU_API_KEY",
      "models": [
        { "id": "qwen3-coder-480b-a35b-instruct" },
        { "id": "glm-5.3" },
        { "id": "kimi-k3" }
      ]
    }
  }
}
```

## Was Pi ist

Pi ist ein schlanker Coding-Agent für das Terminal. Sein Kern bleibt bewusst klein: einige Werkzeuge zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Dateien und zum Ausführen von Shell-Befehlen, dazu ein knapper System-Prompt. Alles Weitere, von eigenen Befehlen bis zu neuen Providern, kommt über Erweiterungen, Skills und Konfigurationsdateien hinzu.

Pi beherrscht mehrere Modell-APIs direkt, darunter OpenAI Chat Completions und Anthropic Messages. Jeder Endpunkt, der eines dieser Formate spricht, lässt sich in der `models.json` eintragen. Auf diesem Weg verbinden Sie Pi mit inference.eu.

## So funktioniert die Konfiguration

Eigene Provider stehen in `~/.pi/agent/models.json` unter `providers`. Der Block `inference-eu` setzt `baseUrl` auf die Basis-URL von inference.eu mit Endung `/v1` und `api` auf `openai-completions`. `apiKey` versteht die Schreibweise `$NAME` oder `${NAME}`, der Schlüssel bleibt also in Ihrer Umgebung und nicht in der Datei.

Jeder Eintrag unter `models` braucht eine `id`, die der Modell-ID bei inference.eu entspricht. Pi lädt die Datei bei jedem Öffnen von `/model` neu, neue Modelle erscheinen also ohne Neustart. Wenn Sie das Anthropic-Format bevorzugen, setzen Sie `api` auf `anthropic-messages` und lassen das abschließende `/v1` weg.

## Welche Modelle sich eignen

Pi überlässt dem Modell die Planung von Änderungen und den Aufruf der Datei- und Shell-Werkzeuge in der richtigen Reihenfolge. Am besten arbeiten daher Modelle mit verlässlichen Tool-Aufrufen. `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` ist ein guter Standard für die tägliche Entwicklung: Es hält sich eng an den knappen System-Prompt und ändert Dateien präzise.

Für größere Refactorings oder Aufgaben, die mehr Überblick über die Codebasis verlangen, eignen sich `glm-5.3` und `kimi-k3`. `gpt-oss-120b` antwortet schnell und passt zu kurzen Fragen und Skripten. Tragen Sie mehrere Modelle ein und wechseln Sie mit `Ctrl+P`, um sie an Ihrem eigenen Repository zu vergleichen.

## Fehlerbehebung

Erscheint ein Modell von inference.eu nicht in `/model`, hat Pi keinen nutzbaren Schlüssel für den Provider. Prüfen Sie, ob `INFERENCE_EU_API_KEY` in der Shell exportiert ist, aus der Sie Pi starten, und ob `apiKey` genau `$INFERENCE_EU_API_KEY` lautet.

Ein Fehler 401 bedeutet, dass der Schlüssel falsch oder inaktiv ist. Ein 404 entsteht meist durch einen zusätzlichen Pfad in der Basis-URL oder, bei `anthropic-messages`, durch ein verbliebenes `/v1`. „Model not found“ heißt, dass eine `id` von der Modell-ID bei inference.eu abweicht. Fehlen Token-Angaben nach einem Lauf, aktualisieren Sie Pi.

## Code und Daten bleiben in der EU

Pi sendet die gelesenen Dateien, Ihre Prompts und die Ausgaben der Werkzeuge an den Modell-Provider. Mit inference.eu als Provider werden diese Anfragen in EU-Rechenzentren verarbeitet und nie zum Training verwendet. Wir schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, veröffentlichen unsere Unterauftragsverarbeiter und rechnen in Euro ab.

Pi selbst läuft lokal und leitet Ihre Prompts nicht über eigene Server. Es kann einen aktualisierten Modellkatalog von pi.dev laden; dieser enthält Metadaten zu Modellen, nicht Ihren Code. Nehmen Sie in `/scoped-models` nur Provider von inference.eu auf, damit keine Sitzung auf einen Anbieter außerhalb der EU ausweicht.

## Pi

Kategorie

Coding-Agenten

Anbieter

Earendil Works

API-Format

OpenAI und Anthropic

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Website

[pi.dev](https://pi.dev/)

Dokumentation

[github.com](https://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/docs/models.md)

## Pi: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Ja. Pi liest eigene Provider aus \`~/.pi/agent/models.json\`. Legen Sie einen Provider mit \`baseUrl\`, \`api\` auf \`openai-completions\`, einem \`apiKey\` und einer Modellliste an und wählen Sie das Modell anschließend über \`/model\` aus.

Ja. Setzen Sie im Provider-Block \`api\` auf \`anthropic-messages\` und verwenden Sie die Basis-URL von inference.eu ohne das abschließende \`/v1\`. Das OpenAI-Format ist der einfachere Standard, beide erreichen aber dieselben Modelle.

Schreiben Sie \`"apiKey": "$INFERENCE\_EU\_API\_KEY"\` und exportieren Sie die Variable in Ihrem Shell-Profil. Pi löst \`$NAME\` und \`${NAME}\` erst bei der Anfrage auf. Mit einem vorangestellten \`!\` führt Pi stattdessen einen Befehl aus, etwa für einen Passwortmanager.

Qwen3 Coder 480B ist ein guter Standard für Codeänderungen und Tool-Aufrufe. GLM-5.3 und Kimi K3 eignen sich für größere Refactorings mit mehr Denkaufwand, gpt-oss-120b für kurze Fragen und automatisierte Läufe.

Die Auswahl zeigt nur Modelle, deren Provider einen nutzbaren Schlüssel hat. Stellen Sie sicher, dass \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\` in der Shell gesetzt ist, aus der Sie Pi starten, prüfen Sie das JSON und öffnen Sie \`/model\` erneut.

Öffnen Sie \`/model\`, markieren Sie das Modell und drücken Sie \`Ctrl+S\`. Neue Sitzungen starten dann mit diesem Modell. Fortgesetzte Sitzungen behalten das Modell, mit dem sie aufgezeichnet wurden; wechseln Sie dort bei Bedarf von Hand.

Nein. Pi lädt die \`models.json\` bei jedem Öffnen von \`/model\` neu, neue Modelle und geänderte Einstellungen stehen sofort bereit. Ein Neustart ist nur nötig, wenn Sie eine Umgebungsvariable in einer neuen Shell ändern.

Der von Pi gesendete Schlüssel fehlt, ist falsch geschrieben oder inaktiv. Beachten Sie, dass ein mit \`--api-key\` übergebener oder in \`auth.json\` gespeicherter Schlüssel Vorrang vor der \`models.json\` hat. Entfernen Sie dort veraltete Zugangsdaten.

Nein. Pi läuft lokal und schickt Modellanfragen direkt an den konfigurierten Provider. Es kann einen aktualisierten Modellkatalog von pi.dev herunterladen, das sind aber Metadaten über Modelle, nicht Ihre Prompts oder Dateien.

Ja. Hinterlegen Sie den Schlüssel als CI-Secret mit dem Namen \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`, liefern Sie die \`models.json\` mit dem Job aus und starten Sie Pi nicht interaktiv mit dem gewählten Modell. Pi muss dafür keine Zugangsdaten auf die Festplatte schreiben.

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