Kits de inicio

Cuatro pequeños proyectos que puedes copiar y ejecutar. Cada uno usa UberLLM como proveedor de modelos a través de https://api.uberllm.dev/v1, fija sus versiones de dependencia y viene con una prueba de humo.

Proyecto de inicio	Qué obtienes	Stack
Aplicación de chat Next.js	Una aplicación de chat con streaming, una herramienta y salida tipada	Next.js, Vercel AI SDK
Agente LangGraph	Un agente que llama a herramientas en un bucle	Python, LangGraph
Equipo CrewAI	Dos agentes que investigan y escriben	Python, CrewAI
CLI de agente, sin framework	Un agente que llama a herramientas en un solo archivo sin dependencias	TypeScript, Node

Inicio rápido

Copia un starter. Reemplaza tool-agent-cli con nextjs-ai-sdk-chat, langgraph-agent o crewai-crew para los demás:
```
npx degit PSA-Team-source/uberllm/starters/tool-agent-cli my-agent
cd my-agent
```
Crea una API key en Dashboard → Keys y ponla en el archivo .env del starter. Las cuentas empiezan en $0,, así que añade crédito antes de la primera llamada.
```
cp .env.example .env   # .env.local for the Next.js starter
```

Ejecútalo. El README de cada starter tiene los comandos exactos:

Starter	Instalar	Ejecutar
`nextjs-ai-sdk-chat`	`npm install`	`npm run dev`, luego abre `http://localhost:3000`
`langgraph-agent`	`pip install -r requirements.txt`	`python agent.py "What would 3 million output tokens of openai/gpt-5.5 cost?"`
`crewai-crew`	`pip install -r requirements.txt`	`python crew.py openai/gpt-5.5 anthropic/claude-sonnet-5.5`
`tool-agent-cli`	nada (Node 22.18 o posterior)	`node agent.ts "What does this project do?"`

El modelo predeterminado es deepseek/deepseek-v4-flash. Configura UBERLLM_MODEL a cualquier modelo de chat en uberllm.dev/models que admita herramientas.

Qué muestra cada plantilla de inicio

Aplicación de chat Next.js. useChat en la página, streamText en la ruta, una herramienta que consulta precios de modelos en tiempo real, y el proveedor configurado con supportsStructuredOutputs: true, que la salida tipada (Output.object) necesita. Más sobre el SDK: Vercel AI SDK.
Agente LangGraph. El grafo de agente estándar (modelo → herramientas → modelo) con ChatOpenAI apuntando a UberLLM. Más: LangChain.
Equipo CrewAI. Dos agentes en un modelo. El ID del modelo está escrito como "openai/" + <UberLLM id> con custom_openai=True, que es como CrewAI llega a un endpoint compatible con OpenAI.
CLI de agente. Todo el bucle de herramientas en aproximadamente 200 líneas de fetch simple: envía las herramientas, ejecuta las llamadas que el modelo solicita, envía los resultados de vuelta, repite. Imprime el recuento de tokens y el costo de cada respuesta.

Lo que hace cada proyecto de inicio

La clave solo va a UberLLM. La base URL está configurada en el código, por lo que un OPENAI_BASE_URL en tu shell no se usa.
Versiones exactas. Las dependencias están fijadas, por lo que el proyecto de inicio que copias es el que fue probado.
Una prueba de humo. Sin una clave, se ejecuta contra un sustituto de la API. Con UBERLLM_API_KEY configurado, también realiza una llamada real, que cuesta alrededor de un centavo o menos.

Cada llamada cuesta lo que su proveedor cobró, y una llamada fallida no se factura. Para limitar lo que una clave puede gastar, establece un límite de gasto en ella en Dashboard → Keys. Consulta Precios.

Una insignia de precio en vivo para tu README

¿Tu proyecto soporta UberLLM? Una insignia muestra el precio actual del modelo que recomiendas. UberLLM lo sirve como un SVG, por lo que se actualiza automáticamente cuando el precio cambia.

Markdown:

[![DeepSeek V4 Flash price on UberLLM](https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg)](https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&utm_medium=referral&utm_campaign=price-badge)

HTML:

<a href="https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=price-badge"><img src="https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg" alt="DeepSeek V4 Flash price on UberLLM"></a>

Pon cualquier ID de modelo de uberllm.dev/models en ambas direcciones, por ejemplo anthropic/claude-sonnet-5.5.
Un ID que no existe responde 404, así que verifica que la insignia se cargue antes de hacer commit.
Para los números en lugar de una imagen, los mismos precios están en JSON en https://api.uberllm.dev/api/v1/public/prices?model=<model id>. No se necesita clave, y los navegadores pueden llamarlo. Ver API de precios e insignia de precios.
Para que tu aplicación aparezca en uberllm.dev/apps, envía los dos encabezados en Apps.

Más ejemplos

Ejemplos de un solo archivo para más SDKs y lenguajes (OpenAI y Anthropic SDKs, LlamaIndex, LiteLLM, Pydantic AI, Go, Rust, Java, .NET, curl, imágenes, video, música y voz) están en el libro de recetas.