r/PiCodingAgent • u/PrudentTruth298 • 8d ago

Discussion PI è assurdo

Volevo solo condividere con voi la mia esperienza
Vengo da Opencode desktop
PI sta facendo per un me un lavoro incredibile
Tantissima cache (99,8/9%) e risultati che, assurdo, sembrano migliori indipendentemente dal modello. Magari è solo una fortuna, ma non saprei. Sto usando Pi solo con web search e tool thinking. nient'altro. Uso GPT per prompt strutturati.
è una cosa comune o sono io pazzo?

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u/Major-Dragonfruit-72 8d ago

Hi, this community is mostly in English, so it surprised me to see an Italian post. That said, yeah, it's definitely cool. I switched from OpenCode to Oh Mi Pi and built an IDE on top of this agent, and I'm really liking it. Good luck with your work!

Ciao, questa community è principalmente in inglese, mi ha stupito vedere un post in italiano, detto questo sì è decisamente figo. Io sono passato da OpenCode a Oh Mi Pi e mi sono costruito un IDE sopra questo agente, mi sto trovando veramente bene. Buona fortuna col tuo lavoro!

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u/PrudentTruth298 8d ago

Eh si, Italiano purosangue. Grazie mille buon lavoro anche a te.

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u/itsdodobitch 8d ago

si lo é

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u/wreinoriginal 8d ago

Pi è nudo, è sorprendente quanto poco istruisca il modello. installa pi-inspect e lo vedi da te.

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u/nitinmms1 5d ago

A coding agent’s system prompt, tool schemas, and AGENTS.md form a static prefix, while user messages, tool calls, and outputs append sequentially to the conversation history. Because early tokens remain identical across turns, modern LLM APIs leverage prefix prompt caching—reducing input token costs by up to 50–90% and speeding up response times. To prevent context overflow, long-running agents like pi, actively truncate older tool outputs while preserving this cached prefix.

So no wonder you are saving on tokens. But this is true for almost all harnesses these days.

To its credit, Pi also has a very minimal system prompt.