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title: "Agent de code Pi avec des modèles hébergés en Europe"
description: "Ajoutez inference.eu au fichier models.json de Pi et utilisez cet agent de code minimaliste avec des modèles open-weight traités dans l’UE."
canonical: "https://inference.eu/fr/integrations/pi/"
language: "fr"
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Agents de code · Pi

# Utiliser l’agent de code Pi avec des modèles open source hébergés dans l’UE

Pi est un agent de code léger et extensible pour le terminal. Il lit ses fournisseurs personnalisés dans un seul fichier models.json. Un bloc suffit pour ajouter inference.eu, et chaque prompt envoyé par Pi est alors traité par des modèles open-weight dans des centres de données européens.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Configuration](#setup)

1.  01Format d'API: OpenAI et Anthropic
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Couvert par un seul DPA

## Configuré en quelques minutes

1.  1

    Créez une clé API dans votre compte inference.eu et exportez-la sous le nom `INFERENCE_EU_API_KEY` dans votre profil shell.

2.  2

    Ouvrez `~/.pi/agent/models.json`, ou créez-le s’il n’existe pas.

3.  3

    Ajoutez un fournisseur `inference-eu` avec l’URL de base d’inference.eu, `api` réglé sur `openai-completions` et `apiKey` sur `$INFERENCE_EU_API_KEY`.

4.  4

    Listez les identifiants de modèles voulus sous `models`, par exemple `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`.

5.  5

    Lancez `pi`, ouvrez `/model`, choisissez un modèle inference.eu et appuyez sur `Ctrl+S` pour en faire le modèle par défaut.

~/.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" }
      ]
    }
  }
}
```

## Qu’est-ce que Pi

Pi est un agent de code minimaliste qui fonctionne dans le terminal. Son cœur reste volontairement réduit : quelques outils pour lire, écrire et modifier des fichiers et lancer des commandes shell, avec un prompt système sobre. Le reste, des commandes personnalisées aux nouveaux fournisseurs, s’ajoute par des extensions, des skills et des fichiers de configuration.

Pi parle nativement plusieurs API de modèles, dont OpenAI Chat Completions et Anthropic Messages. Tout point d’accès qui utilise l’un de ces formats peut être déclaré dans `models.json` : c’est ainsi que vous le connectez à inference.eu.

## Comment fonctionne la configuration

Les fournisseurs personnalisés se trouvent dans `~/.pi/agent/models.json`, sous `providers`. Le bloc `inference-eu` règle `baseUrl` sur l’URL de base d’inference.eu terminée par `/v1` et `api` sur `openai-completions`. `apiKey` accepte la syntaxe `$NOM` ou `${NOM}` : la clé reste dans votre environnement, pas dans le fichier.

Chaque entrée sous `models` doit avoir un `id` identique à celui du modèle chez inference.eu. Pi recharge le fichier à chaque ouverture de `/model`, sans redémarrage. Si vous préférez le format Anthropic, réglez `api` sur `anthropic-messages` et retirez le `/v1` final de l’URL de base.

## Quels modèles choisir

Pi confie au modèle la planification des modifications et l’enchaînement des appels à ses outils de fichiers et de shell : les modèles aux appels d’outils fiables donnent les meilleurs résultats. `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` est un bon choix par défaut au quotidien, car il suit de près le prompt système de Pi et modifie les fichiers avec précision.

Pour des refontes plus larges ou des tâches qui demandent plus de raisonnement sur la base de code, `glm-5.3` et `kimi-k3` sont de bonnes options. `gpt-oss-120b` répond vite et convient aux questions courtes et aux scripts. Déclarez-en plusieurs et passez de l’un à l’autre avec `Ctrl+P` pour les comparer sur votre dépôt.

## Dépannage

Si un modèle inference.eu n’apparaît pas dans `/model`, Pi n’a pas de clé utilisable pour ce fournisseur. Vérifiez que `INFERENCE_EU_API_KEY` est exportée dans le shell qui lance Pi et que `apiKey` vaut exactement `$INFERENCE_EU_API_KEY`.

Une erreur 401 indique une clé erronée ou inactive. Une erreur 404 vient le plus souvent d’un chemin en trop dans l’URL de base ou, avec `anthropic-messages`, d’un `/v1` resté en fin d’URL. « Model not found » signifie qu’un `id` diffère de l’identifiant inference.eu. Si les compteurs de jetons manquent après une exécution, mettez Pi à jour.

## Garder le code et les données dans l’UE

Pi envoie au fournisseur de modèles les fichiers qu’il lit, vos prompts et la sortie des outils. Avec inference.eu, ces requêtes sont traitées dans des centres de données de l’UE et ne servent jamais à l’entraînement. Nous signons un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, publions la liste de nos sous-traitants et facturons en euros.

Pi s’exécute en local et ne fait pas transiter vos prompts par ses propres serveurs. Il peut télécharger un catalogue de modèles à jour depuis pi.dev, qui contient des métadonnées, pas votre code. Ne retenez que des fournisseurs inference.eu dans `/scoped-models` pour qu’aucune session ne bascule hors de l’UE.

## Pi

Catégorie

Agents de code

Éditeur

Earendil Works

Format d'API

OpenAI et Anthropic

Traitement

Centres de données dans l'UE

Site web

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

Documentation

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

## Pi : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Oui. Pi lit ses fournisseurs personnalisés dans \`~/.pi/agent/models.json\`. Ajoutez un fournisseur avec \`baseUrl\`, \`api\` réglé sur \`openai-completions\`, une \`apiKey\` et une liste de modèles, puis choisissez l’un d’eux avec la commande \`/model\`.

Oui. Réglez \`api\` sur \`anthropic-messages\` dans le bloc du fournisseur et utilisez l’URL de base d’inference.eu sans le \`/v1\` final. Le format OpenAI reste le plus simple, mais les deux donnent accès aux mêmes modèles.

Écrivez \`"apiKey": "$INFERENCE\_EU\_API\_KEY"\` et exportez la variable dans votre profil shell. Pi résout \`$NOM\` et \`${NOM}\` au moment de la requête. Un \`!\` en tête exécute plutôt une commande, pratique avec un gestionnaire de mots de passe.

Qwen3 Coder 480B est un bon choix par défaut pour les modifications de code et les appels d’outils. GLM-5.3 et Kimi K3 conviennent aux refontes qui demandent plus de raisonnement, et gpt-oss-120b aux questions courtes et aux exécutions scriptées.

Le sélecteur n’affiche que les modèles dont le fournisseur dispose d’une clé utilisable. Vérifiez que \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\` est définie dans le shell qui lance Pi, que le JSON est valide, puis rouvrez \`/model\` pour recharger le fichier.

Ouvrez \`/model\`, sélectionnez le modèle inference.eu et appuyez sur \`Ctrl+S\`. Les nouvelles sessions démarrent alors avec ce modèle. Les sessions reprises conservent le modèle avec lequel elles ont été enregistrées : changez-le à la main si besoin.

Non. Pi recharge \`models.json\` à chaque ouverture de \`/model\`, si bien que les nouveaux modèles et réglages apparaissent immédiatement. Un redémarrage n’est utile que si vous modifiez une variable d’environnement dans un nouveau shell.

La clé envoyée par Pi est absente, mal saisie ou inactive. Une clé passée avec \`--api-key\` ou enregistrée dans \`auth.json\` est prioritaire sur \`models.json\` : supprimez les identifiants obsolètes si Pi continue d’envoyer une ancienne clé.

Non. Pi s’exécute en local et envoie les requêtes de modèle directement au fournisseur configuré. Il peut télécharger un catalogue de modèles à jour depuis pi.dev, mais il s’agit de métadonnées sur les modèles, pas de vos prompts ni de vos fichiers.

Oui. Enregistrez la clé comme secret de CI exposé sous \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`, fournissez \`models.json\` avec le job et lancez Pi en mode non interactif avec le modèle inference.eu choisi. Pi n’a pas besoin d’écrire d’identifiants sur le disque.

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