Utiliser UberLLM avec SillyTavern

SillyTavern se connecte à UberLLM via sa source de complétion de chat Custom (OpenAI-compatible). Ce guide est maintenu par UberLLM, en suivant le guide pour les fournisseurs compatibles de SillyTavern.

Prérequis

Un compte UberLLM avec du crédit
Une clé API depuis Tableau de bord → Clés (ull_...)
Un ID de modèle, par exemple deepseek/deepseek-v4.1-flash

Connecter

Dans SillyTavern, ouvrez API Connections (l'icône de la prise).
Définissez API sur Chat Completion.
Définissez Chat Completion Source sur Custom (OpenAI-compatible).
Dans Custom Endpoint (Base URL), entrez https://api.uberllm.dev/v1. Utilisez la racine de l'API se terminant par /v1, pas /chat/completions : SillyTavern l'ajoute automatiquement.
Dans Custom API Key, collez votre clé.
Cliquez sur Connect. Choisissez un modèle parmi Available Models (chargés depuis /v1/models), ou tapez son ID dans Enter a Model ID.
Prompt Post-Processing : laissez-le sur None. Si un modèle rejette la mise en page de votre prompt (par exemple, deux messages consécutifs du même rôle), essayez Merge consecutive roles.
Cliquez sur Test Message.

Le serveur de SillyTavern effectue les appels, pas votre navigateur, donc rien d'autre n'est nécessaire.

Modèles recommandés

Vérifié le 30 octobre 2026 via UberLLM.

ID du modèle	Contexte	Notes
`deepseek/deepseek-v4.1-flash`	1,048,576	Rapide et économique ; justifie avant de répondre
`z-ai/glm-5.2`	1,048,576	Bon pour les longues histoires
`venice/uncensored-1.2`	128,000	Non censuré
`deepseek/deepseek-v4.1-flash-uncensored`	1,048,576	Non censuré ; moins de fournisseurs le proposent, il peut donc être occupé

Les modèles de texte non censurés sont listés pour chaque compte. Les prix varient en fonction du fournisseur qui sert chaque requête : consultez les pages des modèles.

Fonctionnalités prises en charge

Découverte de modèles via /v1/models : oui, avec votre clé. Le menu déroulant liste les modèles de chat.
Streaming : oui.
Appel d'outils : oui, sur les modèles qui prennent en charge les outils.
Vision : oui, sur les modèles qui lisent les images (par exemple google/gemini-2.5-flash).
Raisonnement : les modèles de raisonnement diffusent leur raisonnement dans reasoning_content (et le même texte dans reasoning) avant la réponse, quel que soit le fournisseur qui les propose.
Sortie structurée : oui (response_format avec un schéma JSON), sur les modèles qui le prennent en charge.

Limitations connues

Chaque requête est envoyée à un fournisseur qui héberge le modèle. Les réponses au même prompt peuvent légèrement différer d'un fournisseur à l'autre.
Additional Parameters → Include Body Parameters transmet des champs supplémentaires au fournisseur tels quels. Les champs qu'un modèle ne connaît pas peuvent être ignorés ou refusés.
Non testé : le mode de complétion de texte, et la génération d'images de SillyTavern via cette source.

Erreurs courantes

Ce que vous voyez	Cause et solution
Échec de la connexion, `401`	Clé manquante ou mal saisie.
`404` "page introuvable"	L'endpoint a `/chat/completions` à la fin, ou une faute de frappe. Utilisez `https://api.uberllm.dev/v1`.
`404` `model_not_found`	ID du modèle mal saisi. Choisissez-le parmi Modèles disponibles.
`402` `insufficient_credits`	Solde vide. Ajoutez du crédit sous Tableau de bord → Crédits.
`503` `no_available_provider`	Personne ne peut servir ce modèle pour le moment. Réessayez ou choisissez un autre modèle ; rien n'a été facturé.

Support

Pour les problèmes de compte, de facturation, d'API ou de modèle, écrivez à [email protected].

Dernière vérification avec SillyTavern 1.19.0 (staging, 3 octobre 2026) le 30 octobre 2026.