新着違うモデルを出品する販売者をどう見抜き、どう返金するか。
UberLLM

スターターキット

コピーして実行できる4つの小さなプロジェクト。それぞれがUberLLMをモデルプロバイダーとしてhttps://api.uberllm.dev/v1経由で使用し、依存関係のバージョンを固定しており、スモークテストが付属しています。

スターター 内容 スタック
Next.jsチャットアプリ ツールと型付き出力を持つストリーミングチャットアプリ Next.js, Vercel AI SDK
LangGraphエージェント ツールをループで呼び出すエージェント Python, LangGraph
CrewAIクルー 調査と執筆を行う2つのエージェント Python, CrewAI
エージェントCLI、フレームワークなし 依存関係なしで1つのファイルにまとめられたツール呼び出しエージェント TypeScript, Node

クイックスタート

  1. スターターをコピーします。他のモデルには、tool-agent-cli を nextjs-ai-sdk-chat、langgraph-agent、または crewai-crew に置き換えてください。

    npx degit PSA-Team-source/uberllm/starters/tool-agent-cli my-agent
cd my-agent

  2. Dashboard → Keys でキーを作成し、スターターの env ファイルに設定します。アカウントは $0, から始まるため、最初の呼び出しの前にクレジットを追加してください。

    cp .env.example .env   # .env.local for the Next.js starter

  3. 実行します。各スターターの README に正確なコマンドが記載されています。

    スターター インストール 実行
    nextjs-ai-sdk-chat npm install npm run dev、その後 http://localhost:3000 を開きます
    langgraph-agent pip install -r requirements.txt python agent.py "What would 3 million output tokens of openai/gpt-5.5 cost?"
    crewai-crew pip install -r requirements.txt python crew.py openai/gpt-5.5 anthropic/claude-sonnet-5.5
    tool-agent-cli 不要 (Node 22.18 以降) node agent.ts "What does this project do?"

デフォルトモデルは deepseek/deepseek-v4-flash です。UBERLLM_MODEL を、uberllm.dev/models にあるツール対応のチャットモデルに設定してください。

各スターターが示すもの

  • Next.jsチャットアプリ。 ページにuseChat、ルートにstreamText、リアルタイムのモデル価格を検索するツールが1つ、そして、プロバイダーはsupportsStructuredOutputs: trueで設定されており、これは型付き出力（Output.object）に必要です。SDKの詳細：Vercel AI SDK。
  • LangGraphエージェント。 標準的なエージェントグラフ（model → tools → model）で、UberLLMを指すChatOpenAIを使用しています。詳細：LangChain。
  • CrewAIクルー。 1つのモデルで2つのエージェント。モデルIDはcustom_openai=Trueと共に"openai/" + <UberLLM id>と書かれており、これがCrewAIがOpenAI互換のendpointに到達する方法です。
  • Agent CLI。 約200行のプレーンなfetchでツールループ全体が記述されています。ツールを送信し、モデルが要求する呼び出しを実行し、結果を返送し、繰り返します。各回答のtoken数とコストを出力します。

すべてのスターターの機能

  • キーはUberLLM専用です。 base URLはコード内で設定されているため、シェル内のOPENAI_BASE_URLは使用されません。
  • バージョン固定。 依存関係は固定されているため、コピーしたスターターはテスト済みのものです。
  • スモークテスト。 キーがない場合、APIの代替に対して実行されます。UBERLLM_API_KEYが設定されている場合、実際の呼び出しも行われ、その費用は約1セント以下です。

各呼び出しはプロバイダーが請求した費用がかかり、失敗した呼び出しは請求されません。キーが使用できる金額を制限するには、Dashboard → Keysでそのキーに利用限度額を設定してください。料金]を参照してください。

READMEにライブ価格バッジを

あなたのプロジェクトはUberLLMをサポートしていますか？バッジは、あなたが推奨するモデルの現在の価格を表示します。UberLLMはそれをSVGとして提供するため、価格が変更されると自動的に更新されます。

UberLLMでのDeepSeek V4 Flashの価格

Markdown:

[![DeepSeek V4 Flash price on UberLLM](https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg)](https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&utm_medium=referral&utm_campaign=price-badge)

HTML:

<a href="https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=price-badge"><img src="https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg" alt="DeepSeek V4 Flash price on UberLLM"></a>
  • uberllm.dev/modelsから任意のモデルIDを両方のアドレスに入力してください。例えば anthropic/claude-sonnet-5.5。
  • 存在しないIDは 404,を返しますので、コミットする前にバッジがロードされることを確認してください。
  • 画像の代わりに数値が必要な場合は、同じ価格が https://api.uberllm.dev/api/v1/public/prices?model=<model id>でJSON形式で提供されています。API keyは不要で、ブラウザから呼び出すことができます。Price API and price badgeを参照してください。
  • uberllm.dev/appsにあなたのアプリを掲載するには、Appsにある2つのヘッダーを送信してください。

その他の例

より多くのSDKと言語（OpenAI and Anthropic SDKs、LlamaIndex、LiteLLM、Pydantic AI、Go、Rust、Java、.NET、curl、画像、動画、音楽、音声）向けの単一ファイルの例は、 クックブックにあります。