Continue

Continue (VS Code / JetBrains アシスタント) は、その openai プロバイダー経由でカスタム apiBase を使用して UberLLM を利用します。ライブモデルの選択肢付きステップバイステップガイド：Continue のセットアップ

セットアップ

~/.continue/.envにキーを入力してください (エディタ拡張機能はシェル変数を読み込みません)。

ULL_API_KEY=ull_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

次に、~/.continue/config.yamlにモデルを追加します。

name: My Config
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  - name: 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]

主要フィールド:

プロバイダー: openai (UberLLMはOpenAI APIに対応しています)。
モデル: 任意のカタログモデルID、例: deepseek/deepseek-v4.1-flash。
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1 — デフォルトのOpenAI URLを上書きします。
apiKey: あなたのull_キー、ここでは.envシークレットから読み込まれます。
useResponsesApi: false: そうしないと、Continueはgpt-5*とo*のモデル名をResponses APIに送信します。UberLLMもそのルートを提供しています (Responses API)。したがって、この行はすべてのモデルをチャット補完（この設定がテストされたルート）にのみ保持します。
useLegacyCompletionsEndpoint: false: そうしないと、オートコンプリートは/v1/completionsを呼び出しますが、これはUberLLMが提供していません (404)。

Continueをリロードし、モデルドロップダウンからモデルを選択します。

複数のモデルとオートコンプリート

モデルごとに1つのエントリを追加します。オートコンプリートの場合、roles: [autocomplete] を持つ高速で安価なモデルを追加し、同じ2つの false 設定を使用します。

  - name: Autocomplete (UberLLM)
    provider: openai
    model: qwen/qwen3-coder
    apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
    apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
    useResponsesApi: false
    useLegacyCompletionsEndpoint: false
    roles: [autocomplete]

各呼び出しは、そのモデルに対応する利用可能なサードパーティプロバイダーに送信されます。モデルとルーティングを参照してください。