NouveauBranchez n’importe quel agent sur UberLLM : une clé, tous les modèles, au prix catalogue ou moins.
UberLLM

Démarrage rapide

UberLLM est un seul API endpoint pour chaque modèle de son catalogue. Il accepte les formats de communication OpenAI et Anthropic, donc la plupart des outils et SDKs fonctionnent après avoir défini la base URL et une API key UberLLM.

  • base URL compatible OpenAI : https://api.uberllm.dev/v1
  • base URL compatible Anthropic : https://api.uberllm.dev (endpoint /v1/messages)

1. Obtenez votre clé API

  1. Inscrivez-vous sur uberllm.dev. Votre première clé est générée pour vous et affichée en haut du tableau de bord, avec un premier appel que vous pouvez coller.
  2. Copiez la clé : elle est affichée jusqu'à ce que vous appuyiez sur Je l'ai copiée, puis plus jamais. Les clés ressemblent à ull_ suivi de 43 caractères (ull_R7f2...). Stockez-la dans une variable d'environnement, jamais dans le contrôle de version.
  3. Besoin d'une autre clé, ou avez-vous perdu celle-ci ? Ouvrez Tableau de bord → Clés API, cliquez sur Créer une clé, et (facultatif) définissez une limite de dépenses ou une limite de débit par minute.
export UBERLLM_API_KEY="ull_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2. Ajouter des crédits

L'inférence est prépayée et les nouveaux comptes commencent à $0. Ouvrez Dashboard → Credits et rechargez par carte (minimum $5). Chaque appel est envoyé à un fournisseur tiers disponible et facturé au prix que ce fournisseur a demandé. UberLLM n'ajoute aucun frais aux appels. Des frais de carte de 5.5% + $0.50 sont ajoutés lorsque vous payez ; votre crédit correspond au montant exact que vous choisissez. Voir Tarifs.

3. Faites votre premier appel

Pointez n'importe quel client compatible OpenAI vers https://api.uberllm.dev/v1 avec votre clé ull_ comme API key.

curl (streaming)

curl -N https://api.uberllm.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $UBERLLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
  }'

Python (SDK officiel openai)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.uberllm.dev/v1",
    api_key=os.environ["UBERLLM_API_KEY"],
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

TypeScript (SDK officiel openai)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1",
  apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-v4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Say hello in one sentence." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

4. Confirmer que ça a marché

Ouvrez Dashboard → Activity. Vous verrez la requête enregistrée avec le modèle, le fournisseur vers lequel elle a été acheminée, le nombre de tokens, la latency et le coût exact déduit de votre solde.

Prochaines étapes