LibreChat

LibreChatは、UberLLMをカスタムエンドポイントとしてlibrechat.yaml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。

1. .envにキーを追加する

UBERLLM_API_KEY=ull_your-key-here

2. エンドポイントを librechat.yaml に追加する

ファイルにすでに endpoints.custom リストがある場合は、- name: エントリのみを同じインデントで貼り付けてください。

version: 1.3.18
endpoints:
  custom:
    - name: "UberLLM"
      apiKey: "${UBERLLM_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1"
      models:
        default: ["deepseek/deepseek-v4.1-flash", "z-ai/glm-5.2", "moonshotai/kimi-k3", "google/gemini-2.5-flash"]
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct"
      modelDisplayLabel: "UberLLM"
      iconURL: "https://uberllm.dev/apple-icon"
      headers:
        X-Title: "LibreChat"

• fetch: true は /v1/models からすべてのチャットモデル（約 250）を読み込みます。短いメニューにするには、fetch: false を設定し、default に必要なモデルをリストしてください。
• titleModel は推論ステップなしで回答する高速なモデルなので、チャットのタイトルは短くなります。
• 各ユーザーがLibreChat画面で自分のキーを入力できるようにするには、apiKey: "user_provided" と記述してください（${} は不要です）。

3. ファイルのマウント (Docker)

docker-compose.ymlの隣にdocker-compose.override.ymlを作成します:

services:
  api:
    volumes:
      - type: bind
        source: ./librechat.yaml
        target: /app/librechat.yaml

次に再起動します: docker compose down && docker compose up -d.

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2026年10月30日に確認済み: 各モデルはUberLLMを通じて回答をストリーミングしました。

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