第 11 章
六種主流 provider 各適合什麼場合
上一章講完「為什麼要接不只一家 AI」，你可能已經心癢想再加第二家、第三家。這一章把 Pi Agent 支援的六大主流 provider 一家一家攤開來講：GLM、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Groq、OpenRouter，外加中國極長 context 的 MiniMax。讀完你會知道下一支金鑰該申請哪家、月費預算多花在哪家最划算，並且對每家在 Pi Agent 該填什麼參數心裡有底。
為什麼要花時間認識六家 AI
第 10 章已經說服你「多接幾家」是聰明的做法：貴的做貴的活、便宜的做便宜的活、有敏感題目換家問，但接下來馬上遇到現實的問題——市面上這麼多家，我下一支金鑰要挑誰？朋友推薦「Claude 最會寫程式」、YouTube 又說「Groq 快得離譜」、社群還在瘋「MiniMax 一次可以讀一整本書」，聽起來每一家都很讚，你到底要選哪一家？
這一章就是要幫你把這六家一次講清楚。看完你會有兩個直接的收穫：
- 清楚每一家的個性——每家 AI 都有明顯的偏科（就像高中生：有人數學好、有人英文強、有人體育天賦、有人音樂天分），選對家等於作業事半功倍。
- 知道 Pi Agent 該怎麼填——每家都有自己的 API 進入點（baseUrl）和溝通方式（api mode），填錯 Pi Agent 就連不上。這章每家都給你完整的填法範本，直接照抄就能用。
還沒申請過任何金鑰的人建議先看第 5 章把第一支 GLM 弄到手，貼進 Pi Agent（第 6 章），玩過一輪之後再回來讀這章決定下一家要加誰，會比較有感。
提示：沒有一家 AI 是「全能第一名」，只有「這個場景最合適的」。這章的表格記重點就好，你真正要學的是「怎麼判斷這個任務該問誰」的思路。
看 provider 資料的六個角度
下面每一家 provider 都會用同樣六個欄位講一遍，記住這六個角度以後看到新的 AI 廠商你也能自己判斷：
| 欄位 | 看的是什麼 | 白話解釋 |
|---|---|---|
| 定位 | 這家公司在市場上的位置 | 「業界標竿」、「性價比王」、「反應最快」……這種一句話標籤，讓你先有感。 |
| 代表模型 | 這家目前最有名的模型名 | 你貼進 Pi Agent 的 Models 欄位就是這串，例如 glm-4.6、gpt-5、claude-sonnet-4-6。 |
| 強項 | 這家真的比別人強在哪 | 可能是中文自然、可能是價格便宜、可能是速度飛快。 |
| 弱項 | 不擅長的地方或會踩的坑 | 可能是要翻牆、可能是敏感題會迴避、可能是常常 rate limit。 |
| 推薦場景 | 用這家 AI 最划算的活 | 「寫 HA 自動化」、「日常閒聊」、「讀超長文件」……。 |
| Pi Agent 該怎麼填 | 三個關鍵欄位 | api mode（溝通方式）、baseUrl（API 進入點）、thinkingFormat（思考塊格式，可能是空的）。 |
其中 Pi Agent 這三個欄位最容易讓新手卡關，先解釋一次以後不再重複：
- api mode：Pi Agent 用哪種協議跟 AI 講話。多數家都用
openai-completions（因為 OpenAI 的協議變成業界事實標準），只有 Anthropic 例外，要選anthropic-messages。Pi Agent 內建其他可選 mode 還有openai-responses（OpenAI 新版）、google-generative-ai、mistral-conversations、bedrock-converse-stream，日常設定用不太到。 - baseUrl：API 的門牌號碼。同樣是 openai-completions 協議，你要告訴 Pi Agent「這次要打去哪一家的門」，不然它會預設打去 OpenAI 官方。
- thinkingFormat：模型「想事情的時候把過程秀出來」的格式。有些家會把思考鏈跟正式回答分開送，Pi Agent 需要知道格式才能正確渲染成灰色的思考塊。內建可選值：
openai、openrouter、deepseek、together、baseten、zai（智譜 GLM）、qwen、chat-template、qwen-chat-template、string-thinking、ant-ling。Anthropic 直連走anthropic-messages是原生思考塊，不用填這欄。填錯不會壞，但思考塊會混在答案裡看起來很亂。
怎麼選：如果你完全不知道從哪家入手，走這個決策樹——「要不要翻牆？」不行 → GLM／DeepSeek／MiniMax。「預算緊嗎？」緊 → DeepSeek／GLM-4-Flash／Groq 免費額度。「寫程式為主嗎？」是 → Anthropic Claude／GLM-4.6。「要看圖嗎？」是 → OpenAI GPT-4o。「想懶得選？」→ OpenRouter 一支金鑰通吃。
GLM（智譜清言）——中文最順、送額度不用翻牆
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 中國最大的 AI 廠商之一，跟阿里通義、DeepSeek 三足鼎立。清華大學系統孵化，總部北京。 |
| 代表模型 | glm-4.6（旗艦，約 200K context）、glm-4-flash（輕量，超便宜甚至有免費配額）、glm-4-air（中階平衡款）。 |
| 強項 | 中文回應自然到嚇人（沒翻譯腔）、價格是 OpenAI 的 1/5~1/10、新戶送額度、台灣家用光世代直連沒問題、GLM-4-Flash 幾乎免費適合日常閒聊。 |
| 弱項 | 政治敏感題目會迴避（六四、台灣主權定位、香港運動）、國際新知識的跟進速度稍慢、實名認證需要中國身分證（台灣人只能用免費配額或找中國親友儲值）。 |
| 推薦場景 | 日常對話、家事顧問（「客廳幾坪要幾噸冷氣」）、HA YAML 生成、中文寫作、entry-level 入門首選。 |
| 申請入口 | https://open.bigmodel.cn/（注意 open. 開頭，不是 chatglm.cn）。手機 +886 註冊即可，看第 5 章詳細流程。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: GLM
API mode: openai-completions
Base URL: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
API key: （貼你在 GLM 後台複製的那串 abc123.XYZ）
Thinking format: zai
Models: glm-4.6
glm-4-flash
glm-4-air提示：thinkingFormat 填
zai（Zhipu AI 的縮寫）是 Pi Agent 內建的專屬解析器，能正確把 GLM 的思考鏈顯示成灰色塊。留空也不會壞，只是思考文字會混在正常答案裡看起來雜。OpenAI（GPT-5 系列）——業界標竿、多模態最強
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 整個 AI 產業的定調者。你聽到的「ChatGPT」就是他家的產品，開發的 API 協議變成事實標準（別家幾乎都相容）。舊金山公司。 |
| 代表模型 | 2026 主力是 GPT-5 家族：gpt-5（旗艦）、gpt-5-mini（性價比）、gpt-5-nano（超便宜快版）；reasoning 已整合進 GPT-5 Thinking 系列。舊 gpt-4o / gpt-4o-mini / o1-mini 仍在 API 可用但 OpenAI 已標為 legacy（新專案建議直接跳 GPT-5）。 |
| 強項 | 能讀圖（把家電照片、螢幕截圖、家中平面圖丟給它問問題）、生態最完整（社群、教程、範例最多）、多模態任務（圖 + 文 + 語音）最成熟、模型品質頂尖。 |
| 弱項 | 台灣要翻牆或走中轉（沒官方支付通路，信用卡帳單地址擋台灣）、價格偏高、中文回應偶有翻譯腔（不如 GLM 自然）、rate limit 對新帳號很嚴、model 迭代很快（半年就會標 legacy）。 |
| 推薦場景 | 家電照片辨識（「這個插座燒了嗎」）、看 HA 儀表板截圖問問題、需要多模態的任務、想要「最主流跟大家一樣」的選擇。 |
| 申請入口 | https://platform.openai.com/。註冊要有能在美國收信的地址、能收美國號碼的手機（有 SIM 就好），或者找代購儲值卡。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: OpenAI
API mode: openai-completions （新版可選 openai-responses，走 Responses API）
Base URL: https://api.openai.com/v1
API key: sk-...（OpenAI 的金鑰以 sk- 開頭）
Thinking format: openai （GPT-5 Thinking 系列需要；不用 reasoning 可留空）
Models: gpt-5
gpt-5-mini
gpt-5-nano注意：OpenAI 是「按實際用量扣款」，不是月費制。你不用先付月租，但要先儲值一筆 pre-paid credit（例如 5 美金起）才能開始用。用完會斷連，不會自動扣爆。Model 迭代快——2026/02 之後
gpt-4o 已從 ChatGPT 下架、API 側也不保證長期供應，新建 provider 建議直接掛 GPT-5 系列。Anthropic（Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7 / Haiku 4.5）——深度思考首選、寫程式最穩
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | OpenAI 前員工出來創的公司，主打「安全的 AI」。旗下 Claude 系列在寫程式、長文閱讀、深度推理三塊被公認是天花板。舊金山公司。 |
| 代表模型 | alias 格式（官方推薦，全用連字號、不用小數點）：claude-sonnet-4-6（中階旗艦，1M context）、claude-opus-4-7（大模旗艦，1M context）、claude-haiku-4-5（便宜快版，200K context）。要鎖版本則加日期後綴如 claude-haiku-4-5-20251001。注意「4.6」是廠商行銷寫法，API 一律用 4-6；填成 claude-sonnet-4.6 會 404。 |
| 強項 | 思考塊（thinking block）最詳細、可以清楚看到它怎麼推理、寫程式最穩（複雜自動化、code review、長 script）、prompt caching 機制省很多錢（重複問類似問題自動走快取）、對長文件理解力好（1M context 起跳）。 |
| 弱項 | 價格是所有家裡偏貴的（Opus 尤其貴）、繁體中文比 GLM 稍生硬（能用但有翻譯感）、台灣要走 VPN 或中轉、免費層很陽春（月 5 美金起才有正式配額）。 |
| 推薦場景 | 重要決策討論（「我家該選 Matter 還是 Zigbee」）、寫複雜的 HA 自動化（多 trigger + 多 condition 的那種）、幫你 review 別人寫的 YAML、跑 code 生成任務。 |
| 申請入口 | https://console.anthropic.com/。同樣要美國門檻，但比 OpenAI 好過一點點。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: Anthropic
API mode: anthropic-messages ← 注意！不是 openai-completions
Base URL: https://api.anthropic.com/v1
API key: sk-ant-...（Anthropic 的金鑰以 sk-ant- 開頭）
Thinking format: （留空，走 native thinking blocks 自動處理）
Models: claude-sonnet-4-6
claude-opus-4-7
claude-haiku-4-5注意：Anthropic 是唯一一家不用
openai-completions 的主流 provider，因為它的 API 協議自己一套（有 native 的 thinking blocks 和 prompt caching）。Pi Agent 這欄要選的正確值是 anthropic-messages（有些舊版文件寫 anthropic，現在統一叫 messages）。api mode 填錯（例如選成 openai-completions）Pi Agent 會直接連不上或思考塊全部亂碼。提示：Anthropic 的 prompt caching（API 欄位叫
cache_control）是省錢神器：你如果每次都問類似結構的問題（例如「這個 YAML 有什麼問題」），Pi Agent 走 anthropic-messages 模式時會自動幫你走快取，重複的部分只算 1/10 的價錢。走 OpenRouter 中轉就沒有這功能。DeepSeek（V3 / R1）——中國的性價比王
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 杭州量化基金幻方孵化的 AI 公司，2025 年初以 R1 開放推理模型震撼業界。中英雙強、極致 cost-performance。 |
| 代表模型 | deepseek-chat（V3 系列通用款）、deepseek-reasoner（R1 系列會思考的款）。 |
| 強項 | R1 是難得的公開權重 reasoning 模型（能像 o1 那樣深度思考）、便宜到誇張（V3 常常是 GLM 的 1/2 甚至 1/5）、中英雙強不偏科、開源社群有大量 fine-tuned 衍生模型。 |
| 弱項 | peak 時段（歐美白天、亞洲晚上）容易 rate limit 拒絕、伺服器有時候會慢、生態沒 OpenAI 那麼多教學文、reasoning 模型的思考鏈很長（會多花 token）。 |
| 推薦場景 | 需要 reasoning 但預算緊、大量爬蟲整理與資料清洗、程式除錯（R1 debug 能力強）、寫得長長的 essay 或報告。 |
| 申請入口 | https://platform.deepseek.com/。手機或 email 註冊即可，台灣直連沒問題。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: DeepSeek
API mode: openai-completions
Base URL: https://api.deepseek.com/v1
API key: （DeepSeek 後台複製的那串）
Thinking format: deepseek ← reasoner 才需要，chat 可留空
Models: deepseek-chat
deepseek-reasoner提示：用 R1（deepseek-reasoner）做決策討論的品質接近 Claude Sonnet 但便宜 5-10 倍，是預算派的救命解方。缺點是它「想很久」——一個問題可能思考 30 秒才開始答，急性子不習慣。
Groq（LPU 加速）——反應最快的一家
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 美國新創，自研 LPU（Language Processing Unit）晶片，把 Llama、Kimi、Mixtral 等開源模型跑到「秒回」等級。他們不做自家模型，是「跑別人模型跑最快」的專家。 |
| 代表模型 | 目前 production 清單：llama-3.3-70b-versatile（Meta 開源旗艦，280 tok/s）、llama-3.1-8b-instant（更小更快，560 tok/s）、openai/gpt-oss-120b（OpenAI 開源大模）、openai/gpt-oss-20b（1000 tok/s，超快）。過去常見的 mixtral-8x7b-32768、moonshotai/kimi-k2 已從 production 下架（Kimi K2 曾遷到 -instruct-0905，目前多為 preview 狀態）。清單隨開源模型節奏變動。 |
| 強項 | 速度是所有家最快的（實測 500 tokens/秒 vs GLM 一般 30 tokens/秒）——你按下 Enter 幾乎是話還沒說完答案就寫好了、免費額度慷慨（新戶送很多）、可以直接玩開源大模型（想試 Llama 又不想自己架 Ollama 的最省路徑）、台灣直連沒問題。 |
| 弱項 | 模型上限就是他們選的那幾個（不做自家模型，換代就跟著換）、context window 一般（大多在 8K-128K）、免費層有每分鐘請求上限。 |
| 推薦場景 | 需要「秒回」的即時對話、大量草稿（bulk drafting，例如一次生 30 則自動化說明）、跑開源大模型體驗、初學者玩不用錢的入門選擇。 |
| 申請入口 | https://console.groq.com/。Google 帳號登入 30 秒完事，直接進 API key 頁面複製，比其他家都輕鬆。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: Groq
API mode: openai-completions
Base URL: https://api.groq.com/openai/v1
API key: gsk_...（Groq 的金鑰以 gsk_ 開頭）
Thinking format: （留空；gpt-oss 系列想開推理時填 openai）
Models: llama-3.3-70b-versatile
llama-3.1-8b-instant
openai/gpt-oss-120b
openai/gpt-oss-20b提示：Groq 的速度真的會讓你重新想像「跟 AI 講話」的節奏——像跟人 chat 而不是等機器。缺點是模型清單隨他們心情變動，你今天存的模型名，半年後可能被下架。要用要偶爾回官網對一下清單。
OpenRouter（聚合器）——一把金鑰跑上百個模型
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 不是 AI 廠商，是「AI 中盤商」。他們幫你聚合上百個模型（OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral、xAI、Perplexity、DeepSeek、GLM、Cohere 全都在），你用一支金鑰、一個 baseUrl 就能通吃全部。 |
| 代表模型 | 模型名格式一律是 provider/model，OpenRouter 端沿用廠商行銷寫法（小數點），例如 anthropic/claude-sonnet-4.5、anthropic/claude-opus-5、anthropic/claude-haiku-4.5、openai/gpt-5、meta-llama/llama-3.3-70b-instruct、google/gemini-2.5-flash、deepseek/deepseek-chat。要注意 Anthropic 直連要用 4-6 連字號、走 OpenRouter 卻用 4.5 小數點，兩邊命名慣例不同。 |
| 強項 | 一支金鑰用上百個模型（省下每家申請的功夫）、跨家統一介面（換模型不用改設定）、便宜的自動 fallback（某家滿載自動切別家）、可以用信用卡買 OpenAI／Anthropic 金鑰的替代路徑（跳過原廠的地區限制）、台灣直連沒問題。 |
| 弱項 | 不是原廠所以價格會加 5-10% margin、Anthropic 的 native thinking blocks 走 OpenRouter 會被中繼「攤平」成純文字（因為走 openai-compatible 協議）、prompt caching 也失效、有時候某模型的最新更新要等他們 sync 幾天。 |
| 推薦場景 | 想試很多模型但不想每家都申請、地區限制的替代路徑（買 OpenAI 額度但不想搞美國卡）、備援與 fallback、月費預算單一化管理。 |
| 申請入口 | https://openrouter.ai/。Google 或 GitHub 登入，充值支援 Stripe 信用卡（台灣卡通常過得了）與加密貨幣。 |
Pi Agent 該怎麼填：
Provider name: OpenRouter
API mode: openai-completions
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API key: sk-or-v1-...（OpenRouter 金鑰以 sk-or-v1- 開頭）
Thinking format: openrouter （想開 reasoning 才需要，其餘留空）
Models: anthropic/claude-sonnet-4.5
anthropic/claude-opus-5
openai/gpt-5
deepseek/deepseek-r1
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
google/gemini-2.5-flash注意：如果你重度依賴 Anthropic 的思考塊或 cache_control（例如常常長對話 review 大段 YAML），不要走 OpenRouter 的 anthropic/*——那條路會把 thinking blocks 攤平、cache 失效，體驗跟直連差很多。改申請 Anthropic 直連的金鑰，把兩家都掛在 Models 裡各自用途各自跑。
MiniMax（M2 / abab7）——中國極長 context 之王
| 角度 | 內容 |
|---|---|
| 定位 | 上海的 AI 新創，旗下有海螺 AI（消費者聊天）與 abab / M 系列（開發者 API）。強項是極長 context，一次能吞下一整本書或一整份 log 都不腸胃不適。 |
| 代表模型 | MiniMax-M2（旗艦，支援 200K-1M tokens context）、abab7-chat-preview（便宜通用款）、abab6.5s-chat（更輕量）。 |
| 強項 | context window 大到誇張（最長可達 1M tokens——約等於 3-4 本厚小說）、abab7 便宜、中英日語都行、台灣直連沒問題、多模態（部分模型能吃圖）。 |
| 弱項 | 品牌認知較低（沒 GLM／DeepSeek 那麼紅）、社群小教學文少、模型迭代速度沒中國第一梯隊快、極長 context 開下去單次費用會滾雪球。 |
| 推薦場景 | 讀超長文件（整份 HA log 找問題、整本 e-book 摘要、整份 codebase 分析）、大量歷史對話回顧、需要「把所有材料一次餵給它」的任務。 |
| 申請入口 | 國際帳號：https://www.minimax.io/（API 走 api.minimax.io）；中國大陸帳號：https://platform.minimaxi.com/（API 走 api.minimaxi.com，末尾多一個 i）。台灣 +886 手機兩邊都能註冊，兩套帳號互不通用、金鑰也不共用，選一邊申請即可。 |
Pi Agent 該怎麼填（依你申請的帳號選對應 Base URL）：
Provider name: MiniMax
API mode: openai-completions
Base URL: https://api.minimax.io/v1 ← 國際帳號用這個
https://api.minimaxi.com/v1 ← 中國大陸帳號用這個（多一個 i）
API key: （MiniMax 開放平台複製的那串）
Thinking format: deepseek ← M2 系列走 reasoning 時建議填
Models: MiniMax-M2
abab7-chat-preview提示：MiniMax 的 1M context 是「用得起」跟「用得起還便宜」兩回事。同樣塞 500K tokens 進去問一個問題，單次可能要台幣好幾十元。適合偶爾用來啃硬骨頭，不適合當日常聊天的預設模型。日常還是掛 GLM-4-Flash 或 DeepSeek-chat 划算。
在 Pi Agent 加第二家 provider 的完整步驟
假設你已經按第 5 章設好 GLM，這一節示範怎麼再加一家（例子用 DeepSeek，其他家換 baseUrl 就好）：
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先去該家官網申請金鑰
參考上面每家的「申請入口」欄位。DeepSeek 的話開
https://platform.deepseek.com/，手機或 email 註冊，登入之後左邊選單找「API Keys」，按「Create new API key」，取名字（例如pi-agent-家裡），複製那串金鑰馬上貼到密碼管理器。 -
回 Pi Agent 的 Models 面板
左邊 tab 切到 Models。你會看到原本已經加的 GLM 排在列表裡。上方或右上通常有一個「+ Add Provider」或加號按鈕，按下去會展開一張新表單。
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照這章的 provider 表填四個欄位
Provider name 隨便取一個好認的名字（例如
DeepSeek）。API mode 選openai-completions。Base URL 填https://api.deepseek.com/v1。API key 貼你剛剛複製的那串。Thinking format 填deepseek（或留空）。 -
加要用的 Models
下面有一個 Models 區塊，按 + Add Model，填
deepseek-chat，再按一次加deepseek-reasoner。這些名字就是 API 呼叫時傳的 model ID，寫錯 Pi Agent 會回 404。 -
按 Test，看到綠色勾勾才 Save
右下有 Test 按鈕，按下去 Pi Agent 會發一個小小的 ping 過去。3-5 秒之內看到綠勾＝連得上，看到紅叉＝設錯了（先檢查金鑰、其次檢查 baseUrl 有沒有打錯）。綠勾之後按 Save 存起來。
-
回聊天頁換模型驗證
回主聊天畫面，左下角的模型下拉現在會多一組「DeepSeek → deepseek-chat / deepseek-reasoner」。點一下 deepseek-chat，打「你好，你是誰？」送出，看到 DeepSeek 自我介紹的回覆就成功了。
觀念：加第三家、第四家的流程一模一樣，就是「申請金鑰 → 加 provider → 填三欄 → Test → Save」。第一次會覺得欄位好多，加過兩家之後三分鐘搞定一家。
情境速查：這種活該叫哪家 AI 出動
把這章前面每家的推薦場景整合成一張決策表，需要挑模型時看這張：
| 你想做什麼 | 首選 provider | 備選 | 為什麼 |
|---|---|---|---|
| 家用日常閒聊（問時事、聊天氣、家事） | GLM-4-Flash | Groq Llama-3.1-8b | 兩家都便宜到幾乎免費，反應快，日常夠用。 |
| 寫 HA 自動化 YAML（多 trigger、多 condition） | GLM-4.6 | Claude Sonnet 4.6 | GLM 中文順且熟悉 HA、Sonnet 邏輯最穩不亂寫。 |
| 照片問答（家電型號、螢幕截圖、平面圖） | OpenAI GPT-4o | GLM-4V（部分版本） | 多模態品質 GPT-4o 是天花板。 |
| 讀整份 HA log 找出錯點 | MiniMax M2 | DeepSeek-reasoner | context 大＋能推理，把整份 log 貼進去也吞得下。 |
| 寫複雜 script 或 Python 小工具 | Claude Opus 4.7 | DeepSeek-reasoner | Opus 寫程式最穩、R1 是便宜的替代方案。 |
| 需要秒回的即時對話 | Groq Llama-3.3-70b | GLM-4-Flash | Groq 是速度冠軍。 |
| 敏感題目被 GLM 拒答換問 | Anthropic 或 OpenAI | OpenRouter 的西方模型 | 西方模型審查範圍不同。 |
| 免費玩看看 AI 是什麼 | Groq | GLM 新戶額度 | Groq 送額度慷慨、模型也是最新開源大模型。 |
| 一把金鑰跑很多家（懶得申請多支） | OpenRouter | — | OpenRouter 就是為此設計的。 |
| 影片剪輯字幕、旁白生成（第 17 章） | GLM-4.6 | DeepSeek-chat | 中文口語自然、便宜、批量產出划算。 |
提示：典型「日常配置」是 2-3 家：一家便宜快（GLM-4-Flash 或 Groq）當日常主力、一家貴但強（Sonnet 或 GLM-4.6）當疑難雜症救援、一家聚合器（OpenRouter）當備援。三家月費加起來一個月台幣 200-500 就很夠用了。
常見卡關
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我不知道要選哪個當第一家（或下一家）
沒有標準答案，但有標準推薦：第一家永遠是 GLM（申請 5 分鐘、送額度、中文順）。第二家看你用第一家不順的地方——嫌 GLM 政治題迴避 → 加 OpenAI 或 Anthropic；嫌貴 → 加 DeepSeek；嫌慢 → 加 Groq；懶得申請多支 → 加 OpenRouter 通吃。不用一開始就想好完整組合，用著用著自然知道還缺誰。
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用 OpenRouter 為什麼 Anthropic 的思考塊不見了
因為 OpenRouter 是走 openai-completions 中繼協議把所有家統一介面，這個協議沒有 Anthropic 的 native thinking block 格式。OpenRouter 幫你把思考鏈「攤平」成純文字塞回答裡，結果就是你看到答案很長但沒有灰色的思考塊。要保留完整思考塊必須走 Anthropic 直連（api mode 選
anthropic-messages）——這也是上面 Anthropic 那節強調要單獨掛的原因。日常兩條路併存：中繼走 OpenRouter 圖便宜、深度討論走 Anthropic 直連保完整體驗。 -
台灣信用卡刷 GLM / OpenAI 過不了怎麼辦
GLM 需要中國實名＋支付寶／微信，台灣卡直接不收。變通方法：（a）找中國親友幫忙儲值（人情借用）、（b）淘寶找代購儲值卡（用台幣買點卡碼，充進帳戶）、（c）改走 OpenRouter，用台灣信用卡買到 GLM 的模型（貴一點點但通路能過）。OpenAI 卡台灣地址帳單也麻煩，同樣走 OpenRouter 買
openai/gpt-5系列是最省事的替代路徑。 -
Groq 免費額度用完會發生什麼
會被回 rate limit（429）錯誤，直到當天配額重置——Groq 的免費額度是每天算，不是每月算，過了午夜就自動補回。要更多可以升級 Groq Pro（月費模式）或改走別家跑同樣的開源模型。日常玩家一天送的量夠用，你除非做批量任務才會踩到。
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Pi Agent 按 Test 綠燈，但實際講話一直 timeout
Test 只是驗證能連上，實際 chat 可能因為：（a）該家伺服器 peak 時段擁塞（DeepSeek 常發生），換個模型或等 10 分鐘再試；（b）你選了很大的 context model（例如 MiniMax M2 全開 1M），推理時間本來就長，把 Pi Agent 的 timeout 拉到 120 秒以上；（c）VPN 中間斷線（如果你走 VPN 連 OpenAI／Anthropic）。log 在 pi-web 的 Session 頁面看，錯誤訊息通常會寫是哪一種。
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模型名寫錯 Pi Agent 回 404 或 model not found
每家的模型名有嚴格拼寫，大小寫、破折號、版本號都要對。查證方法：（a）到該家的官方 docs → Models 頁面複製最新名字，例如 DeepSeek 的 model list 頁；（b）如果走 OpenRouter，去
https://openrouter.ai/models搜關鍵字複製；（c）Groq 的模型清單常改版，去https://console.groq.com/docs/models對一下。貼進 Pi Agent 的時候不要手打，用複製貼上避免全形符號誤傳。
常見問題
Perplexity、xAI Grok、Google Gemini 有支援嗎？
Pi Agent 本身沒有為它們做 native 支援，但只要它們提供 OpenAI-compatible API（現在幾乎所有主流家都提供），你就能在 Models 面板自訂一個新 provider：api mode 選
openai-completions、baseUrl 填該家的 API 端點、貼金鑰、加 model 名字，一樣能用。例如 Grok 走 https://api.x.ai/v1、Gemini 走 https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/（Google 提供 OpenAI 相容層）。或者直接透過 OpenRouter 拿這些，省去一支支申請的功夫。同一家的不同模型可以共用一個 provider 嗎？
可以，也應該這樣做。Pi Agent 的 Models 面板每一家 provider 底下的 Models 是一個列表，你要多少個就加多少個。例如 GLM 一家底下同時列
glm-4.6、glm-4-flash、glm-4-air，聊天頁下拉會全部顯示，不用為每個模型另外加一個 provider。這個設計省下重複貼 baseUrl 和 API key 的功夫。哪家最有隱私？我不想我家用電記錄被 AI 廠商知道
六家 provider 走 API 都會把你送的字經過他們伺服器（這是雲端 AI 的本質），差別在「留存政策」不同。Anthropic 與 OpenAI 對付費 API 用戶預設不會拿你的對話訓練模型（Anthropic 30 天後刪除，OpenAI 30 天後刪除），付更貴的 enterprise 合約可以再選 zero-retention（完全不存）。中國家（GLM、DeepSeek、MiniMax）的政策比較模糊，官方文件寫「合規用途留存」但沒 zero-retention 選項。最偏執的隱私派會選：（a）走 Groq 或 OpenRouter 跑開源模型（廠商換一層）、（b）自己在家架 Ollama 跑本地模型（完全不出網）——後者是「私人 AI」的終極解，但要有一台 GPU 主機。
換 provider 之後我原本的對話會斷嗎？
不會，但新舊 session 走不同 provider。Pi Agent 的每個對話 session 開頭選的 provider＋model 會被凍結，之後你就算換了預設 provider，回到這個舊 session 它還是用當初選的那個模型繼續。所以想試新 provider 直接開新 session 就好，不用擔心弄亂舊對話。這個行為在第 4 章介面導覽有講過。
Anthropic 的 prompt caching / cache_control 是什麼？走 OpenRouter 為什麼失效？
prompt caching 是 Anthropic 專屬機制（API 欄位叫
cache_control）：你如果重複問類似結構的問題（例如每次都貼一份長 5000 字的 system prompt 加不同問題），Anthropic 會偵測到系統提示重複、把它放進快取，第二次以後只算 1/10 的價錢。第 12 章會展開講怎麼設計 prompt 讓快取吃到。這個功能只有走 api mode anthropic-messages（直連）才啟動，走 openai-completions（即使是 OpenRouter 的 anthropic/*）都會失效，因為 OpenAI 協議沒有這個欄位可傳。日常重度使用 Claude 的話，額外花時間申請 Anthropic 直連金鑰、跳過 OpenRouter 中繼，長期會省很多錢。我看到有些教學提到 Zai / Zhipu 的 thinkingFormat，跟這章寫的一樣嗎？
一樣。
zai 是「Zhipu AI」的縮寫，也是 Pi Agent 內建 thinking-format parser 的 ID。GLM 系列的 reasoning 模型（GLM-Z1 或 GLM-4.6 開 reasoning 時）會用他們特有的 <think>...</think> 包法送思考鏈，Pi Agent 只有走 thinkingFormat: zai 才知道要把這段渲染成灰色塊。不填也不會壞，只是灰色塊變成一團純文字混在正常回答裡看起來很亂。詳細思考塊的機制在下一章會全講。不是提到的六家還想試更多，有清單可以參考嗎？
看附錄 B：各 provider 金鑰申請流程——那裡把 Pi Agent 支援與可自訂的 provider 全部列出（含 Cohere、Mistral、Fireworks、Together AI、Perplexity、xAI、Together、Cerebras 等），每一家的 baseUrl 與典型模型名都給你了。這章講的是「六家有代表性的、大家日常會用到的」，附錄那份是「盡量全的參考」。
下一步該讀哪一章？
已經理解各家個性、也知道 Pi Agent 該怎麼填的話，翻到第 12 章：思考塊、cache_control 與省 token 的技巧——那章會展開講「同一個問題怎麼問，才能讓 AI 認真想並且省你錢」，是把六家 provider 用出價值的關鍵一章。已經接了 2-3 家但還沒實際比較過差異的話，也可以回第 10 章複習「多 provider 的策略邏輯」。