Pi Kodlaşdırma Agenti üçün ən yaxşı modellər işdən asılıdır: gündəlik kodlaşdırma üçün Claude Sonnet 5.5, OpenAI seçimi olaraq isə GPT-6.1 Sol ilə başlayın. Çətin sazlama üçün Claude Opus 5.5-i sınayın, rutin iş üçün MiniMax M3 və DeepSeek V4.1 Flash-ı müqayisə edin, kod maşınınızda qalmalı olduqda isə Qwen3.8 27B-ni test edin.
Pi terminalınızda işləyən genişləndirilə bilən agent mühitidir. Mühit söhbəti və alətləri idarə edir; model isə hansı faylları oxumağı, hansı əmrləri icra etməyi və nəyi dəyişməyi qərara alır. Pi bu iş axınında modelləri dəyişməyə imkan verir — beləliklə eyni repozitoriyada müqayisə apara bilərsiniz, əlaqəsiz lider lövhələrindən seçmək əvəzinə.
Model ID-ləri və mövcudluq 14 oktyabr 2026 tarixində Haimaker kataloqu ilə yoxlanılıb. Tövsiyələr cari provayder məlumatlarını kiçik, müstəqil Pi qiymətləndirməsi ilə birləşdirir. Bu modellərin Pi-də yeni Haimaker benchmarkını aparmamışıq.
Pi-də hansı model ilə başlamalısınız?
Artıq necə yoxlayacağınızı bildiyiniz bir tapşırıqda Sonnet 5.5 və ya GPT-6.1 Sol ilə başlayın. Alət girişini və repozitoriya vəziyyətini sabit saxlayın, sonra eyni tapşırıqda büdcə namizədini müqayisə edin. Daha ucuz model uğursuz yanaşmanı təkrarladıqda və ya çox insan düzəlişi tələb etdikdə Opus-a keçin.
| Pi iş yükü | Sınanacaq model | Haimaker model ID | Güzəşt |
|---|---|---|---|
| Gündəlik redaktələr, testlər və repozitoriya işi | Claude Sonnet 5.5 | anthropic/claude-sonnet-5-5 | Büdcə seçimlərindən token başına daha bahalı |
| OpenAI modeli ilə kodlaşdırma və planlaşdırma | GPT-6.1 Sol | openai/gpt-6.1-sol | Mühakimə səyini və ümumi tokenləri müqayisə edin |
| Çətin xəta sazlama və ya qeyri-müəyyən tələblər | Claude Opus 5.5 | anthropic/claude-opus-5-5 | Daha yüksək token qiymətləri; daha az cəhd tələb edə bilər |
| Büdcə ilə rutin kodlaşdırma | MiniMax M3 | minimax/minimax-m3 | Alət arqumentlərini və uğursuzluqdan bərpası test edin |
| Aşağı qiymətli fon tapşırıqları | DeepSeek V4.1 Flash | deepseek/deepseek-v4.1-flash | Təkrar cəhdlər və gecikmə aşağı qiymətləri üstələyə bilər |
| Başqa bir büdcə müqayisəsi | GLM-5.3 Flash | z-ai/glm-5.3-flash | Uzun çıxışları və ümumi tapşırıq vaxtını yoxlayın |
| Tədqiqat və böyük sənəd girişləri | Gemini 3.8 Flash | google/gemini-3.8-flash | Böyük giriş tutumu hələ də cavab yoxlaması tələb edir |
| Çətin tədqiqat və mühakimə | Gemini 4 Argon | google/gemini-4-argon | Yeni ödənişli namizəd, aşağıdakı Pi qiymətləndirməsində yoxdur |
Anthropic-in model icmalı cari Claude səviyyələrini təsvir edir. OpenAI-ın Sol sənədləşməsi onun kodlaşdırma və agent rolunu əhatə edir, Google-ın model siyahısı isə Gemini seçimlərini əhatə edir. Bu təsvirlər qısa siyahı formalaşdırmağa kömək edir, lakin sizin kod bazanızda qalibi müəyyən etmir.
Bu, Hermes model bələdçimizdə istifadə etdiyimiz eyni tapşırıq əsaslı yanaşmadır. Pi-nin konfiqurasiyası, model dövriyyəsi və düşünmə idarəetmələri fərqlidir, ona görə də Hermes konfiqurasiyasını kopyalamaq əvəzinə aşağıdakı Pi quraşdırmasından istifadə edin.
Real Pi kodlaşdırma müqayisələri nə göstərir?
Kiçik bir Pi qiymətləndirməsi büdcə modelinin daha sürətli və ya daha ucuz başa çatacağını güman etməzdən əvvəl Sonnet, Sol və Opus-u test etməyi dəstəkləyir. Həmçinin göstərir ki, daha çox mühakimə asan tapşırıqda tamamlanmanı yaxşılaşdırmadan yoxlama və alət çağırışları əlavə edə bilər. Faydalı müqayisə — uğursuz cəhdlər və nəzərdən keçirmə vaxtı daxil olmaqla — tamamlanmış işdir.
İbragim Badertdinov-un şəxsi kodlaşdırma qiymətləndirməsi hər konfiqurasiya üçün 3 icra olmaqla 10 tapşırıq istifadə edib. 30 sentyabr nəticələri:
| Model və səy | Tək cəhddə tapşırıq uğuru | Tapşırıq başına bildirilən vaxt |
|---|---|---|
| Sonnet 5.5, yüksək | 100% | 46 saniyə |
| GPT-6.1 Sol, orta | 100% | 1 dəqiqə 7 saniyə |
| Opus 5.5, aşağı | 100% | 37 saniyə |
| DeepSeek V4.1 Flash, maksimum | 93.3% | 4 dəqiqə 30 saniyə |
| GLM-5.3 Flash, maksimum | 96.7% | 7 dəqiqə 1 saniyə |
Bunlar müəllifin nəticələridir, bizim deyil. Metodologiya müəllifin işindən aydın müəyyən edilmiş tapşırıqları, avtomatlaşdırılmış yoxlamaları və API girişini təsvir edir. Tapşırıqlar məxfi qalır və nəticələr cari Pi 1.x buraxılışı əvəzinə Pi 0.85.1 istifadə edib. Bərabər uğur nisbətləri həm də bərabər kod keyfiyyətini müəyyən etmir.
Müqayisə model ilə yanaşı mühakimə səyini də test etmək üçün əsas verir. Opus aşağı səydə göstərilən digər konfiqurasiyalardan daha sürətli bu kiçik dəsti tamamladı. Bu, çətin miqrasiya üçün aşağı səyin kifayət etdiyi demək deyil. Tapşırığı real məhdudiyyətləri ilə icra edin, sonra əlavə mühakimənin patch-i dəyişdirib-dəyişdirmədiyini və ya yalnız təkrar yoxlamalar əlavə edib-etmədiyini yoxlayın.
Öz müqayisəniz üçün uğurlu tamamlanmanı, yanlış alət arqumentlərini, təkrar cəhdləri, sərf olunan vaxtı və yekun hesabı qeyd edin. Kodlaşdırma agenti API xərc bələdçimiz yalnız token qiymətlərinin niyə yanlış cavab verə biləcəyini izah edir.
Pi-ni bu modellərə necə qoşa bilərsiniz?
Provayder konfiqurasiyasını əl ilə yazmadan Pi-ni qoşmaq üçün Haimaker Connect istifadə edin. Əvvəlcə Pi-ni quraşdırın, sonra onun nativ fayllarını konfiqurasiya etmək və bağlantını yoxlamaq üçün Connect-i işə salın.
Yeni quraşdırma üçün Pi-nin sürətli başlanğıc bələdçisi aşağıdakı cari npm paketindən istifadə edir və Node.js 22.19 və ya daha yenisini tələb edir:
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi --version
Tövsiyə olunan: Haimaker Connect
Quraşdırma sehrbazını işə salın və Pi-ni seçin:
npx -y @haimaker/connect
Yuxarıdakı Sonnet tövsiyəsi ilə Pi üçün hər ikisini açıq şəkildə seçin:
npx -y @haimaker/connect --pi --model anthropic/claude-sonnet-5-5
pi --provider haimaker --model anthropic/claude-sonnet-5-5
Connect brauzer girişi açır və ya mövcud HAIMAKER_API_KEY istifadə edir. Haimaker provayderini models.json yazır, açarı Pi-nin auth.json saxlayır və bir sorğunu yoxlayır. Pi bundan sonra sorğuları birbaşa Haimaker-ə göndərir. Seçimlər üçün Connect paket sənədləşməsinə baxın.
--model olmadan Connect haimaker/auto konfiqurasiya edir. Müqayisələr üçün adlandırılmış model istifadə edin ki, marşrutlaşdırma sorğular arasında modeli dəyişməsin. Connect tək model girişi yazır; Pi-nin seçicisində bir neçə modeli saxlamaq üçün aşağıdakı əl konfiqurasiyasından istifadə edin. Mövcud faylların ehtiyat nüsxəsini çıxarır, lakin models.json kommentariyasız JSON kimi yenidən yazır.
Pi-ni konfiqurasiya etmək üçün Haimaker Connect istifadə edin, sonra modelləri eyni repozitoriya tapşırığında müqayisə edin.
PI-NI HAIMAKER-Ə QOŞUNƏl konfiqurasiyası: seçicidə bir neçə modeli saxlayın
Açarınızı Pi-ni başladacaq shell-də təyin edin:
export HAIMAKER_API_KEY=your-haimaker-key
Bu provayderi ~/.pi/agent/models.json əlavə edin. Əgər artıq belə biriniz varsa, mövcud providers obyektinə birləşdirin:
{
"$schema": "https://pi.dev/schemas/models.schema.json",
"providers": {
"haimaker": {
"baseUrl": "https://api.haimaker.ai/v1",
"api": "openai-completions",
"apiKey": "${HAIMAKER_API_KEY}",
"models": [
{
"id": "anthropic/claude-sonnet-5-5",
"name": "Claude Sonnet 5.5",
"reasoning": true,
"input": ["text", "image"],
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 128000
},
{
"id": "openai/gpt-6.1-sol",
"name": "GPT-6.1 Sol",
"reasoning": true,
"input": ["text", "image"],
"contextWindow": 922000,
"maxTokens": 128000
},
{
"id": "minimax/minimax-m3",
"name": "MiniMax M3",
"reasoning": true,
"input": ["text", "image"],
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 128000
}
]
}
}
}
Yuxarıdakı limitlər yoxlanılmış Haimaker kataloqunu təsvir edir və provayderin birbaşa API-sindən fərqli ola bilər. Pi provayder etimadnamələrində mühit interpolasiyasını qəbul edir; model konfiqurasiya bələdçisinə baxın. Böyük repozitoriya konteksti göndərməzdən əvvəl məhdud bir tapşırıqla başlayın.
Modeli hər iki identifikatorla seçin:
pi --provider haimaker --model anthropic/claude-sonnet-5-5
Pi daxilində başqa konfiqurasiya edilmiş modeli seçmək üçün /model açın. Seçici models.json yenidən yükləyir. Xüsusi qiymət metadatası bu nümunədən çıxarılıb, çünki qiymətlər dəyişir; konfiqurasiya edilməmiş sessiya xərc göstəricisini ölçülmüş sıfır xərcli icra kimi qəbul etmək əvəzinə provayder hesabını yoxlayın.
Artıq sahib olduğunuz provayder hesabı
Daxili provayder üçün /login işə salın və Pi-nin autentifikasiya axınını izləyin, sonra /model ilə model seçin. Pi-nin provayder istinadı API açar dəyişənlərini və provayderə xas seçimləri sadalayır. Abunəlik və ölçülən API açarı fərqli giriş və billinqə malik ola bilər, ona görə də hesabınızın həqiqətən dəstəklədiyi bağlantı metodundan istifadə edin.
Düşünmə səviyyələrini necə təyin etməli və modelləri necə dəyişməlisiniz?
Model seçimini və mühakimə səyini ayrı dəyişənlər kimi saxlayın. İlk müqayisə üçün dəstəklənən yerdə orta səy istifadə edin, sonra daha çox mühakimə tələb edən tapşırıqda artırın. Pi səviyyələri seçilmiş modelin imkanları ilə məhdudlaşdırır. Səy seçərkən token istifadəsini və tamamlanmanı müqayisə edin; provayderlər eyni səviyyəni fərqli şərh edir.
Pi-nin CLI istinadı açıq model və səyi dəstəkləyir:
pi --provider haimaker --model openai/gpt-6.1-sol --thinking medium
İnteraktiv sessiyada /thinking səyi dəyişir və /scoped-models Ctrl+P ilə keçid etdiyiniz modelləri seçir. Bu keçiddə 2 model ilə başlayın: rutin iş namizədi və daha güclü alternativ. Yalnız təkrarlanan uğursuzluğu həll etdikdə başqa birini əlavə edin. Model seçicisindən Ctrl+S ilə başlanğıc standartını saxlayın.
Modelləri əl ilə dəyişmək seçimi görünən saxlayır. Haimaker-in haimaker/auto API tərəfindən marşrutlaşdırır. Pi daxilində marşrutlaşdırma üçün genişləndirmələr vasitəsilə virtual model marşrutlaşdırmasından istifadə edin. Bu genişləndirməni ayrıca konfiqurasiya edin və test edin. models.json-də bir neçə giriş sizə seçilə bilən modellər verir; siyahı onlar arasında seçim etmir.
Pi həmçinin kodlaşdırma modellərini təsnifatçı və şəkil modellərindən ayırır. Cari sənədləşmə Codemode tərəfindən istifadə edilən təsnifatçı kimi Decisions API vasitəsilə GPT-6 Luna-nı sadalayır, əsas söhbət seçicisini deyil. İcma tövsiyəsinə əməl edərkən modelin API-sini və rolunu yoxlayın, xüsusilə köhnə Pi versiyasında verilən.
Pi ilə hansı lokal modelləri sınamağa dəyər?
İş stansiyası yaddaşınız varsa və lokal çıxarım (inference) istəyirsinizsə, Qwen3.8 27B, Muse Glimmer 30B və Qwen3 Coder 30B-ni müqayisə edin. Daha kiçik maşınlarda Gemma 4 E4B və ya Qwen3 8B istifadə edin. Lokal modelin Pi-nin alətlərini düzgün istifadə edib-etmədiyini və əmr uğursuz olduqdan sonra bərpa olub-olmadığını yoxlayın.
Pi GGUF modelləri üçün sənədləşdirilmiş llama.cpp router inteqrasiyasına malikdir. Əgər artıq Ollama istifadə edirsinizsə, onun ayrı OpenAI-uyğun endpointini konfiqurasiya edin. Maşına uyğun modeli çəkin, sonra dəqiq teqini models.json əlavə edin:
ollama pull qwen3.8:27b
{
"providers": {
"ollama": {
"baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
"api": "openai-completions",
"apiKey": "ollama",
"models": [
{
"id": "qwen3.8:27b",
"name": "Qwen3.8 27B local",
"reasoning": true,
"input": ["text", "image"],
"contextWindow": 32768,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}
Yer tutucu açar Pi-nin lokal provayder üçün autentifikasiyanı həll etməsinə imkan verir; Ollama onu laqeyd qoyur. Bu provayderi istənilən bulud konfiqurasiyası ilə yanaşı birləşdirin, sonra seçin:
pi --provider ollama --model qwen3.8:27b
Qwen3.8-in Ollama siyahısı kontekst vəziyyəti və icra buferlərindən əvvəl təxminən 18 GB yükləmə göstərir. 24 GB GPU və ya 32 GB+ vahid yaddaşlı maşın məhdud sessiya üçün başlanğıc nöqtəsidir. Bu nümunədəki 32K kontekst mühafizəkar başlanğıc parametrdir, uyğunluq zəmanəti deyil. Daha kiçik maşınlar və digər namizədlər üçün Ollama kodlaşdırma modeli bələdçimizə baxın.
Lokal inference modelin promptlarını maşınınızda saxlayır. Xarici alətlər hələ də məlumatı başqa yerə göndərə bilər və cloud teqi olan model bulud əsaslı inferencedən istifadə edir. Kodu məxfi saxlayarkən həm endpointi, həm də aktiv alətləri yoxlayın.
Tez-tez verilən suallar
Pi sessiyamı itirmədən modeli dəyişə bilərəmmi?
Bəli. Mövcud Pi sessiyasında modeli dəyişmək üçün /model istifadə edin. Pi model və düşünmə səviyyəsi dəyişikliklərini qeyd edir və bərpa zamanı onları geri qaytarır. Ctrl+P ilə dövrü keçid üçün əlçatan modelləri seçmək üçün /scoped-models istifadə edin.
Xüsusi modelim niyə Pi-də görünmür?
Pi-nin provayder etimadnamələrini həll edə bildiyini və model ID-nin models.json-da olduğunu yoxlayın. Mühit dəyişəni Pi-ni başladan prosesdə mövcud olmalıdır. Təsnifatçı və şəkil modelləri ayrı alətlərdən istifadə edir və əsas /model seçicisində görünmür.
Pi Haimaker və lokal Ollama modellərini dəstəkləyir?
Bəli. Haimaker-i Pi-nin nativ faylları vasitəsilə konfiqurasiya etmək üçün npx -y @haimaker/connect —pi istifadə edin və ya provayderi ~/.pi/agent/models.json-da əl ilə əlavə edin. Ollama http://localhost:11434/v1 ünvanında dəqiq lokal model teqi ilə ayrı lokal provayderdən istifadə edir.
Bir yoxlanılmış repozitoriya tapşırığı ilə başlayın, Pi-nin alətlərini və kontekstini sabit saxlayın və iki modeli müqayisə edin. Daha az gözləmə və nəzərdən keçirmə işi ilə düzgün tamamlayan modeli saxlayın. Yeni buraxılış həqiqətən qarşılaşdığınız uğursuzluğu həll etdikdə bu müqayisəni təkrarlayın.