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UberLLM

Kilo Code con UberLLM: aggiungi un provider personalizzato in 1 minuto

In Kilo Code apri Impostazioni → Provider → Provider personalizzato, imposta Provider API su OpenAI Compatible, Base URL su https://api.uberllm.dev/v1, incolla la tua chiave UberLLM, premi Recupera modelli, scegli quelli che desideri e Invia. La stessa configurazione può risiedere in ~/.config/kilo/kilo.jsonc.

La versione attuale di Kilo Code (7.x) condivide un unico file di impostazioni tra VS Code, JetBrains e la kilo CLI, così configuri UberLLM una sola volta. Le guide più vecchie che mostrano un menu a discesa del provider con campi di informazioni sul modello descrivono l'estensione legacy.

Passaggi (nell'editor)

  1. Crea una chiave sulla tua pagina delle chiavi e aggiungi credito.
  2. Apri Kilo Code, clicca sull'icona a forma di ingranaggio → scheda Providers, scorri fino in fondo e clicca su Custom provider.
  3. Compila:
    • Provider ID: uberllm
    • Nome visualizzato: UberLLM
    • Provider API: OpenAI Compatible
    • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1
    • API key: la tua chiave ull_…
  4. Premi Fetch models. L'elenco proviene da UberLLM; mantieni quelli che desideri, ad esempio moonshotai/kimi-k3.
  5. Clicca su Submit, quindi scegli il modello nel selettore di modelli di Kilo.

Passaggi (file di configurazione)

Lo stesso provider in ~/.config/kilo/kilo.jsonc (Windows: C:\Users\<you>\.config\kilo\kilo.jsonc; per un progetto, .kilo/kilo.jsonc nel progetto):

{
  "provider": {
    "uberllm": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "UberLLM",
      "env": ["UBERLLM_API_KEY"],
      "options": { "baseURL": "https://api.uberllm.dev/v1" },
      "models": {
        "moonshotai/kimi-k3": {
          "name": "moonshotai/kimi-k3",
          "tool_call": true,
          "limit": { "context": 200000, "output": 32000 }
        }
      }
    }
  },
  "model": "uberllm/moonshotai/kimi-k3"
}

Poi imposta UBERLLM_API_KEY=ull_your_key nel tuo ambiente. I numeri limit sono un esempio: copia la lunghezza reale del contesto dalla pagina del modello su uberllm.dev/models.

Due impostazioni che spesso vengono dimenticate

  • limit: senza di essa Kilo tratta il contesto come 0 e non compatta mai un'attività lunga, quindi alla fine fallisce. La finestra di dialogo dell'editor non può impostarla; aggiungila nel file ("modifica le impostazioni avanzate nel file di configurazione JSON").
  • tool_call: true: L'agente di Kilo funziona tramite strumenti. Se il modello risponde in testo semplice invece di modificare i file, questo manca.

Preferisci il formato Anthropic?

Kilo offre anche Provider API → Anthropic Messages. Con UberLLM, usa https://api.uberllm.dev/v1 come Base URL anche lì (non l'host puro), e la stessa key. Il recupero dei modelli non è disponibile in quella modalità, quindi digita gli id tu stesso.

Risoluzione dei problemi

  • "Authentication failed. Check the API key above and try again." durante il recupero: la chiave è mancante o contiene uno spazio.
  • Modello non presente nel selettore: la chiave del modello deve corrispondere a uberllm/<model id>. Esegui kilo models per vedere cosa ha caricato Kilo.
  • L'Agent non modifica mai i file: aggiungi "tool_call": true al modello.
  • Il Task fallisce dopo una sessione lunga: imposta limit.context.
  • 402 crediti insufficienti: aggiungi credito sulla pagina dei crediti.

Continua a leggere

Modelli di codifica per Kilo Code

Chiamate a tool e contesto lungo. Il primo è nella configurazione qui sotto.

ModelloID del modello (incollalo)Prezzo attuale
Kimi K3moonshotai/kimi-k3$0.0010 input · $0.0788 output / 1M
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash$0.00018 input · $0.0014 output / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3$0.00070 input · $0.0141 output / 1M
Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5$0.1099 input · $0.5495 output / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder$0.0030 input · $0.0099 output / 1M
GPT-5.5openai/gpt-5.5$0.1250 input · $0.7500 output / 1M
Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5$0.1579 input · $0.7897 output / 1M
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro$0.0016 input · $0.0032 output / 1M
MiniMax M3minimax/minimax-m3$0.0180 input · $0.0719 output / 1M

Prezzi all’ultimo aggiornamento orario, senza commissioni aggiunte · tutti i modelli →

Modelli più economici per modifiche di routine

ModelloID del modello (incollalo)Prezzo attuale
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash$0.00018 input · $0.0014 output / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3$0.00070 input · $0.0141 output / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder$0.0030 input · $0.0099 output / 1M
DeepSeek V3.2deepseek/deepseek-v3.2$0.0026 input · $0.0039 output / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b$0.000069 input · $0.00030 output / 1M
Kimi K2 Thinkingmoonshotai/kimi-k2-thinking$0.0059 input · $0.0248 output / 1M

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Domande frequenti

Come aggiungo UberLLM a Kilo Code?

Impostazioni → Provider → Provider personalizzato: Provider API compatibile con OpenAI, Base URL https://api.uberllm.dev/v1, la tua chiave UberLLM, Recupera modelli, Invia. Oppure aggiungi lo stesso provider a ~/.config/kilo/kilo.jsonc.

Perché Kilo Code si ferma su attività lunghe con un provider personalizzato?

Senza limit.context in kilo.jsonc Kilo assume un contesto di 0 e non può compattare. Aggiungi il contesto reale e i limiti di output del modello.