--- title: 'Meilleurs modèles pour Pi Coding Agent (2026) : choisir selon la tâche' description: >- Choisissez un modèle Pi pour le code au quotidien, le débogage complexe, les tâches à petit budget ou l'utilisation locale. ID de modèles actuels, niveaux de réflexion et configuration Haimaker inclus. date: 2026-10-14T00:00:00.000Z location: 'San Francisco, CA – 14 octobre 2026' image: /images/best-models-for-pi-coding-agent-hero.jpg keywords: >- meilleurs modèles pour pi coding agent, meilleur modèle pour pi agent, modèles pi coding agent, modèles pi.dev, pi agent claude, pi agent openai, pi agent modèles locaux, pi haimaker models: - provider: anthropic slug: claude-sonnet-5-5 name: Claude Sonnet 5.5 note: Point de départ pour le code au quotidien. - provider: openai slug: gpt-6.1-sol name: GPT-6.1 Sol note: Option OpenAI pour le codage et les tâches d'agent. - provider: anthropic slug: claude-opus-5-5 name: Claude Opus 5.5 note: Candidat pour le débogage complexe et les tâches ambiguës. - provider: minimax slug: minimax-m3 name: MiniMax M3 note: Candidat économique pour les tâches d'agent routinières. - provider: deepseek slug: deepseek-v4.1-flash name: DeepSeek V4.1 Flash note: >- Comparez également les tentatives, le temps écoulé et les tarifs par token. faq: - question: Puis-je changer de modèle sans perdre ma session Pi ? answer: >- Oui. Utilisez /model pour changer de modèle dans une session Pi existante. Pi enregistre les changements de modèle et de niveau de réflexion, et la reprise les restaure. Utilisez /scoped-models pour choisir les modèles disponibles pour le cyclage avec Ctrl+P. - question: Pourquoi mon modèle personnalisé n'apparaît-il pas dans Pi ? answer: >- Vérifiez que Pi peut résoudre les identifiants du fournisseur et que l'ID du modèle figure dans models.json. Une variable d'environnement doit être présente dans le processus qui lance Pi. Les modèles de classification et d'image utilisent des outils séparés et n'apparaissent pas dans le sélecteur principal /model. - question: Pi prend-il en charge Haimaker et les modèles Ollama locaux ? answer: >- Oui. Utilisez npx -y @haimaker/connect --pi pour configurer Haimaker via les fichiers natifs de Pi, ou ajoutez le fournisseur manuellement dans ~/.pi/agent/models.json. Ollama utilise un fournisseur local séparé à http://localhost:11434/v1 avec le tag exact du modèle local. locale: fr-fr translationKey: best-models-for-pi-coding-agent --- Les meilleurs modèles pour Pi Coding Agent dépendent de la tâche : commencez avec **Claude Sonnet 5.5** pour le code au quotidien ou **GPT-6.1 Sol** pour une option OpenAI. Essayez **Claude Opus 5.5** sur le débogage difficile, comparez **MiniMax M3** et **DeepSeek V4.1 Flash** pour les tâches routinières, et testez **Qwen3.8 27B** lorsque le code doit rester sur votre machine. [Pi](https://pi.dev/) est un harnais d'agent extensible qui s'exécute dans votre terminal. Le harnais gère la conversation et les outils ; le modèle décide quels fichiers lire, quelles commandes exécuter et quoi modifier. Pi vous permet de changer de modèle au sein de ce workflow, afin de les comparer sur le même dépôt plutôt que de vous fier à des classements sans rapport. Les ID de modèles et la disponibilité ont été vérifiés par rapport au [catalogue Haimaker](https://api.haimaker.ai/public/model_hub) le **14 octobre 2026**. Les recommandations combinent les informations actuelles des fournisseurs avec une petite évaluation Pi indépendante. Nous n'avons pas lancé de nouveau benchmark Haimaker de ces modèles dans Pi. ## Avec quel modèle commencer dans Pi ? Commencez avec Sonnet 5.5 ou GPT-6.1 Sol sur une tâche que vous savez déjà vérifier. Conservez l'accès aux outils et l'état du dépôt inchangés, puis comparez un candidat économique sur la même tâche. Passez à Opus lorsque le modèle moins cher répète une approche qui a échoué ou nécessite trop de corrections humaines. | Charge de travail Pi | Modèle à essayer | ID de modèle Haimaker | Compromis | |---|---|---|---| | Modifications quotidiennes, tests et travail sur le dépôt | Claude Sonnet 5.5 | `anthropic/claude-sonnet-5-5` | Coûte plus cher par token que les choix économiques | | Codage et planification avec un modèle OpenAI | GPT-6.1 Sol | `openai/gpt-6.1-sol` | Comparez l'effort de raisonnement et le total de tokens | | Débogage difficile ou exigences peu claires | Claude Opus 5.5 | `anthropic/claude-opus-5-5` | Tarifs par token plus élevés ; peut nécessiter moins de tentatives | | Codage routinier à petit budget | MiniMax M3 | `minimax/minimax-m3` | Testez les arguments d'outils et la reprise après erreur | | Tâches en arrière-plan à faible coût | DeepSeek V4.1 Flash | `deepseek/deepseek-v4.1-flash` | Les tentatives et la latence peuvent annuler l'avantage des tarifs bas | | Autre comparaison économique | GLM-5.3 Flash | `z-ai/glm-5.3-flash` | Vérifiez les sorties longues et le temps total de la tâche | | Recherche et entrées de documents volumineux | Gemini 3.8 Flash | `google/gemini-3.8-flash` | La grande capacité d'entrée nécessite toujours une vérification des réponses | | Recherche et raisonnement difficiles | Gemini 4 Argon | `google/gemini-4-argon` | Nouveau candidat payant, absent de l'évaluation Pi ci-dessous | La [vue d'ensemble des modèles d'Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) décrit les niveaux Claude actuels. La [documentation Sol d'OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol) couvre son rôle en codage et en agent, et la [liste des modèles de Google](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) couvre les choix Gemini. Ces descriptions aident à constituer une présélection ; elles ne désignent pas un vainqueur pour votre base de code. C'est la même approche par tâche que celle utilisée dans notre [guide des modèles Hermes](/fr-fr/blog/meilleurs-modeles-pour-hermes-agent/). La configuration de Pi, le cycle de modèles et les contrôles de réflexion sont différents, utilisez donc la configuration Pi ci-dessous plutôt que de copier une configuration Hermes. ## Que montrent les comparaisons réelles de codage avec Pi ? Une petite évaluation Pi soutient l'idée de tester Sonnet, Sol et Opus avant de supposer qu'un modèle économique terminera plus vite ou à moindre coût. Elle montre aussi qu'un raisonnement plus poussé peut ajouter des vérifications et des appels d'outils sans améliorer la réussite sur une tâche facile. La comparaison pertinente est le résultat final, en incluant les tentatives échouées et le temps de vérification. L'[évaluation personnelle de codage](https://ibragim.dev/leaderboard/) d'Ibragim Badertdinov a utilisé **10 tâches avec 3 exécutions par configuration**. Les résultats du 30 septembre rapportent : | Modèle et effort | Réussite de la tâche en une tentative | Temps rapporté par tâche | |---|---|---| | Sonnet 5.5, élevé | 100 % | 46 secondes | | GPT-6.1 Sol, moyen | 100 % | 1 minute 7 secondes | | Opus 5.5, faible | 100 % | 37 secondes | | DeepSeek V4.1 Flash, max | 93,3 % | 4 minutes 30 secondes | | GLM-5.3 Flash, max | 96,7 % | 7 minutes 1 seconde | Ce sont les résultats de l'auteur, pas les nôtres. La [méthodologie](https://ibragim.dev/writing/mini-benchmark-for-coding-agents/) décrit des tâches clairement définies issues du travail de l'auteur, des vérifications automatisées et un accès API. Les tâches restent privées, et les résultats ont utilisé **Pi 0.85.1**, et non la version actuelle Pi 1.x. Des taux de réussite égaux n'établissent pas non plus une qualité de code égale. La comparaison donne une raison de tester l'effort de raisonnement en plus du modèle. Opus à effort faible a terminé cette petite suite plus rapidement que les autres configurations affichées. Cela ne signifie pas qu'un effort faible suffit pour une migration difficile. Exécutez la tâche avec ses contraintes réelles, puis vérifiez si un raisonnement supplémentaire modifie le patch ou ajoute seulement des vérifications répétées. Pour votre propre comparaison, enregistrez la réussite complète, les arguments d'outils incorrects, les nouvelles tentatives, le temps écoulé et la facture finale. Notre [guide des coûts API pour agents de codage](/blog/cheapest-api-coding-agents/) explique pourquoi les tarifs par token seuls peuvent donner la mauvaise réponse. ## Comment connecter Pi à ces modèles ? Utilisez [Haimaker Connect](https://haimaker.ai/connect/) pour connecter Pi sans écrire la configuration du fournisseur à la main. Installez Pi d'abord, puis exécutez Connect pour configurer ses fichiers natifs et vérifier la connexion. Pour une nouvelle installation, le [démarrage rapide](https://pi.dev/docs/latest/quickstart) de Pi utilise le package npm actuel ci-dessous et nécessite **Node.js 22.19 ou plus récent** : ```bash npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent pi --version ``` #### Recommandé : Haimaker Connect Exécutez l'assistant de configuration et choisissez Pi : ```bash npx -y @haimaker/connect ``` Pour Pi avec la recommandation Sonnet ci-dessus, sélectionnez les deux explicitement : ```bash npx -y @haimaker/connect --pi --model anthropic/claude-sonnet-5-5 pi --provider haimaker --model anthropic/claude-sonnet-5-5 ``` Connect ouvre une connexion navigateur ou utilise un `HAIMAKER_API_KEY` existant. Il écrit le fournisseur Haimaker dans `models.json`, stocke la clé dans le `auth.json` de Pi, et vérifie une requête. Pi envoie ensuite les requêtes directement à Haimaker. Consultez la [documentation du package Connect](https://www.npmjs.com/package/@haimaker/connect) pour les options. Sans `--model`, Connect configure `haimaker/auto`. Utilisez un modèle nommé pour les comparaisons afin que le routage ne change pas le modèle entre les requêtes. Connect écrit une seule entrée de modèle ; utilisez la configuration manuelle ci-dessous pour conserver plusieurs candidats dans le sélecteur de Pi. Il sauvegarde les fichiers existants, mais réécrit `models.json` en JSON sans commentaires.

Utilisez Haimaker Connect pour configurer Pi, puis comparez les modèles sur la même tâche de dépôt.

CONNECTER PI À HAIMAKER
#### Configuration manuelle : conserver plusieurs modèles dans le sélecteur Définissez votre clé dans le shell qui lancera Pi : ```bash export HAIMAKER_API_KEY=your-haimaker-key ``` Ajoutez ce fournisseur à `~/.pi/agent/models.json`. Fusionnez-le dans un objet `providers` existant si vous en avez déjà un : ```json { "$schema": "https://pi.dev/schemas/models.schema.json", "providers": { "haimaker": { "baseUrl": "https://api.haimaker.ai/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "${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 } ] } } } ``` Les limites ci-dessus décrivent le catalogue Haimaker vérifié, qui peut différer de l'API directe d'un fournisseur. Pi accepte l'interpolation d'environnement dans les identifiants du fournisseur ; consultez son [guide de configuration des modèles](https://pi.dev/docs/latest/models). Commencez avec une tâche circonscrite avant d'envoyer un contexte de dépôt volumineux. Sélectionnez le modèle avec les deux identifiants : ```bash pi --provider haimaker --model anthropic/claude-sonnet-5-5 ``` Dans Pi, ouvrez `/model` pour sélectionner un autre modèle configuré. Le sélecteur recharge `models.json`. Les métadonnées de tarification personnalisées sont omises de cet exemple car les tarifs changent ; vérifiez la facture du fournisseur plutôt que de traiter un affichage de coût de session non configuré comme une exécution à coût nul mesuré. #### Un compte fournisseur que vous possédez déjà Pour un fournisseur intégré, exécutez `/login` et suivez le flux d'authentification de Pi, puis choisissez un modèle avec `/model`. La [référence des fournisseurs](https://pi.dev/docs/latest/providers) de Pi liste les variables de clé API et les options spécifiques au fournisseur. Un abonnement et une clé API à consommation peuvent avoir des accès et une facturation différents, utilisez donc la méthode de connexion que votre compte prend réellement en charge. ## Comment définir les niveaux de réflexion et changer de modèle ? Gardez le choix du modèle et l'effort de réflexion comme variables séparées. Utilisez un effort modéré lorsque c'est pris en charge pour la première comparaison, puis augmentez-le sur une tâche qui nécessite plus de raisonnement. Pi restreint les niveaux aux capacités du modèle sélectionné. Comparez l'utilisation de tokens et l'achèvement lors du choix de l'effort ; les fournisseurs interprètent le même niveau différemment. La [référence CLI](https://pi.dev/docs/latest/cli) de Pi prend en charge un modèle et un effort explicites : ```bash pi --provider haimaker --model openai/gpt-6.1-sol --thinking medium ``` Dans une session interactive, `/thinking` change l'effort et `/scoped-models` choisit les modèles parmi lesquels vous parcourez avec `Ctrl+P`. Commencez avec **2 modèles** dans ce cycle : un candidat pour les tâches routinières et une alternative plus puissante. N'en ajoutez un autre que lorsqu'il résout un échec récurrent. Enregistrez une valeur par défaut au démarrage depuis le sélecteur de modèles avec `Ctrl+S`. Changer de modèle manuellement garde le choix visible. Le `haimaker/auto` de Haimaker route côté API. Pour le routage au sein de Pi, utilisez le [routage de modèles virtuels](https://pi.dev/docs/latest/virtual-models) via les extensions. Configurez et testez cette extension séparément. Plusieurs entrées dans `models.json` vous donnent des modèles sélectionnables ; la liste ne choisit pas entre eux. Pi sépare également les modèles de codage des [modèles de classification et d'image](https://pi.dev/docs/latest/models#use-classifier-models). Sa documentation actuelle liste GPT-6 Luna via l'API Decisions comme classifieur utilisé par Codemode, plutôt que le sélecteur de conversation principal. Vérifiez l'API et le rôle du modèle lorsque vous suivez une recommandation communautaire, surtout si elle a été faite sur une ancienne version de Pi. ## Quels modèles locaux valent la peine d'être essayés avec Pi ? Comparez **Qwen3.8 27B**, **Muse Glimmer 30B** et **Qwen3 Coder 30B** lorsque vous disposez de mémoire de station de travail et souhaitez une inférence locale. Utilisez **Gemma 4 E4B** ou **Qwen3 8B** sur des machines plus petites. Vérifiez si le modèle local utilise correctement les outils de Pi et récupère après l'échec d'une commande. Pi dispose d'une [intégration routeur llama.cpp](https://pi.dev/docs/latest/llama-cpp) documentée pour les modèles GGUF. Si vous utilisez déjà Ollama, configurez son endpoint compatible OpenAI séparé. Téléchargez un modèle adapté à la machine, puis ajoutez son tag exact à `models.json` : ```bash ollama pull qwen3.8:27b ``` ```json { "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 } ] } } } ``` La clé fictive permet à Pi de résoudre l'authentification pour le fournisseur local ; Ollama l'ignore. Fusionnez ce fournisseur à côté de toute configuration cloud, puis sélectionnez-le : ```bash pi --provider ollama --model qwen3.8:27b ``` La [fiche Ollama de Qwen3.8](https://ollama.com/library/qwen3.8) indique un téléchargement d'environ **18 Go**, avant l'état de contexte et les tampons d'exécution. Un GPU de 24 Go ou une machine avec 32 Go+ de mémoire unifiée est un point de départ pour une session circonscrite. Le contexte de 32K dans cet exemple est un réglage de départ conservateur, pas une garantie d'adéquation. Pour des machines plus petites et d'autres candidats, consultez notre [guide des modèles de codage Ollama](/fr-fr/blog/meilleurs-modeles-ollama-pour-agents-de-codage/). L'inférence locale garde les prompts du modèle sur votre machine. Les outils externes peuvent toujours envoyer des données ailleurs, et un modèle avec un tag `cloud` utilise une inférence hébergée. Vérifiez à la fois le point de terminaison et les outils activés lorsque vous gardez le code privé. ## Questions fréquemment posées #### Puis-je changer de modèle sans perdre ma session Pi ? Oui. Utilisez /model pour changer de modèle dans une session Pi existante. Pi enregistre les changements de modèle et de niveau de réflexion, et la reprise les restaure. Utilisez /scoped-models pour choisir les modèles disponibles pour le cyclage avec Ctrl+P. #### Pourquoi mon modèle personnalisé n'apparaît-il pas dans Pi ? Vérifiez que Pi peut résoudre les identifiants du fournisseur et que l'ID du modèle figure dans models.json. Une variable d'environnement doit être présente dans le processus qui lance Pi. Les modèles de classification et d'image utilisent des outils séparés et n'apparaissent pas dans le sélecteur principal /model. #### Pi prend-il en charge Haimaker et les modèles Ollama locaux ? Oui. Utilisez npx -y @haimaker/connect --pi pour configurer Haimaker via les fichiers natifs de Pi, ou ajoutez le fournisseur manuellement dans ~/.pi/agent/models.json. Ollama utilise un fournisseur local séparé à http://localhost:11434/v1 avec le tag exact du modèle local. Commencez avec une tâche vérifiée du dépôt, gardez les outils et le contexte de Pi inchangés, et comparez deux modèles. Gardez le modèle qui la termine correctement avec moins d'attente et de vérification. Répétez cette comparaison lorsqu'une nouvelle version corrige une défaillance que vous rencontrez réellement.