Continue (VS Code / JetBrains) con UberLLM: config.yaml che funziona
In ~/.continue/config.yaml aggiungi un modello con provider: openai, apiBase: https://api.uberllm.dev/v1, la tua chiave da un segreto .env, e useLegacyCompletionsEndpoint: false in modo che l'autocomplete vada alle chat completions (in più useResponsesApi: false per mantenere anche i modelli GPT-5 sulle chat completions).
Passi
- Crea una chiave sulla tua pagina delle chiavi e aggiungi credito.
- Salva la chiave dove Continue cerca i segreti, in
~/.continue/.env:
ULL_API_KEY=ull_your_key
Le estensioni dell'editor non vedono le variabili dalla tua shell, quindi usa questo file (o .continue/.env nel progetto).
- Apri
~/.continue/config.yamle aggiungi i modelli:
name: My Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
- name: moonshotai/kimi-k3 (UberLLM)
provider: openai
model: moonshotai/kimi-k3
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
capabilities: [tool_use]
roles: [chat, edit, apply]
- name: deepseek/deepseek-v4.1-flash (UberLLM)
provider: openai
model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
capabilities: [tool_use]
roles: [chat, edit, apply]
- Ricarica la finestra e scegli il modello nel menu dei modelli di Continue.
Le due righe di percorso
Continue sceglie un percorso per modello, e queste due righe mantengono ogni modello UberLLM sulle chat completions:
useLegacyCompletionsEndpoint: false: autocomplete altrimenti usa il vecchio percorso/v1/completions, che UberLLM non supporta (404). Questa è richiesta.useResponsesApi: false: Continue invia qualsiasi modello il cui nome contengagpt-5(oo1,o3…) all'API Responses, anche con unapiBasepersonalizzato. Anche UberLLM supporta quel percorso, quindi questa riga non è più necessaria per evitare errori; mantiene tutti i tuoi modelli sul percorso su cui la configurazione è stata testata.
Autocompletamento
Aggiungi un modello veloce separato con il ruolo autocomplete:
- name: Autocomplete (UberLLM)
provider: openai
model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
roles: [autocomplete]
L'autocompletamento tramite un modello di chat funziona, ma la qualità varia in base al modello più che con la chat. Prova due o tre dalla tabella veloce qui sotto. Invia molte piccole richieste, quindi tieni d'occhio Dashboard → Activity il primo giorno.
Risoluzione dei problemi
- 404 sulla chat:
apiBasenon termina con/v1. - 404 solo sull'autocomplete:
useLegacyCompletionsEndpoint: falsemanca. - 401: il segreto non è stato trovato. Verifica che il nome corrisponda (
ULL_API_KEY) e che il file.envsi trovi in uno dei percorsi indicati sopra, quindi ricarica la finestra. - La modalità Agente non fa nulla: aggiungi
capabilities: [tool_use]. - 402 crediti insufficienti: aggiungi credito sulla pagina dei crediti.