Kilo Code

Kilo Codeは、UberLLMをカスタムプロバイダーとして、OpenAI互換のAPIタイプで追加します。

始める前に

• 残高のあるUberLLMアカウントと、Dashboard → Keys](ull_...)から取得したAPIキー。

VS Codeでのセットアップ

1. Kiloの設定（歯車アイコン）を開き、プロバイダータブに移動します。
2. 下までスクロールし、カスタムプロバイダーをクリックします。
3. 以下を入力します:
   • Provider ID: uberllm
   • Display name: UberLLM
   • Provider API: OpenAI Compatible
   • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1
   • API key: あなたの ull_... キー
   • Models: Fetch modelsをクリックし、必要なモデルを選択するか、Add modelをクリックし、z-ai/glm-5.2のようなIDを入力します。
4. Submitをクリックします。

取得されたリストには、モデルのIDと名前のみが含まれています。各モデルのコンテキストと出力の制限を、設定ファイル（次のセクション）で設定してください。それらがない場合、Kiloは0を使用し、コンテキスト管理が機能しません。

kilo.jsoncでのセットアップ

グローバルファイル: ~/.config/kilo/kilo.jsonc。プロジェクトファイル: プロジェクト内のkilo.jsonc。

{
  "provider": {
    "uberllm": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "UberLLM",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.uberllm.dev/v1",
        "apiKey": "{env:UBERLLM_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-v4.1-flash": { "name": "DeepSeek V4.1 Flash", "limit": { "context": 1048576, "output": 384000 } },
        "z-ai/glm-5.2": { "name": "GLM 5.2", "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 } },
        "moonshotai/kimi-k3": { "name": "Kimi K3", "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 } }
      }
    }
  },
  "model": "uberllm/z-ai/glm-5.2"
}

{env:UBERLLM_API_KEY}はグローバルファイル (またはKILO_CONFIGで指定されたファイル) でのみ機能します。プロジェクト内のkilo.jsoncでは、Kiloは警告とともにそれを無視し、プロバイダーにはキーがありません。プロジェクトファイルでは、代わりにキーをapiKeyに貼り付けるか、プロバイダーをグローバルファイルに保持してください。

推奨モデル

2026年10月30日に確認済み: それぞれが応答し、UberLLMを介してツールコールを実行しました。

Kiloはすでにアプリ名 (X-Title: Kilo Code) をカスタムプロバイダーに送信しています。

よくあるエラー