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UberLLM

UberLLMでContinue(VS Code / JetBrains): 動作するconfig.yaml

~/.continue/config.yamlに、provider: openai、apiBase: https://api.uberllm.dev/v1,(.env secretから取得したキーを使用)、useLegacyCompletionsEndpoint: falseを設定したモデルを追加します。これにより、autocompleteがchat completionsを使用するようになります(さらに、GPT-5モデルもchat completionsを使用するようにuseResponsesApi: falseを設定します)。

手順

  1. キーページでキーを作成し、クレジットを追加します。
  2. Continueがシークレットを探す場所、~/.continue/.envにキーを保存します:
ULL_API_KEY=ull_your_key

エディター拡張機能はシェルからの変数を見ることができないため、このファイルを使用してください (またはプロジェクト内の.continue/.env)。

  1. ~/.continue/config.yamlを開き、モデルを追加します:
name: My Config
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  - name: moonshotai/kimi-k3 (UberLLM)
    provider: openai
    model: moonshotai/kimi-k3
    apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
    apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
    useResponsesApi: false
    useLegacyCompletionsEndpoint: false
    capabilities: [tool_use]
    roles: [chat, edit, apply]

  - name: deepseek/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]
  1. ウィンドウをリロードし、Continueのモデルメニューでモデルを選択します。

2つのルート設定

Continueはモデルごとにルートを選択しますが、これら2つの設定行により、すべてのUberLLMモデルがチャット補完を使用するようになります。

  • useLegacyCompletionsEndpoint: false: オートコンプリートは、この設定がないと古い/v1/completionsルートを使用しますが、UberLLMはそのルートを提供していません (404)。この設定は必須です。
  • useResponsesApi: false: Continueは、名前にgpt-5 (またはo1、o3…) を含む任意のモデルを、カスタムのapiBaseを使用している場合でもResponses APIに送信します。UberLLMもそのルートを提供しているため、この行はエラーを回避するために必須ではなくなりました。これは、すべてのモデルを設定がテストされた単一のルートに維持します。

オートコンプリート

autocompleteの役割を持つ別の高速モデルを追加します。

  - name: Autocomplete (UberLLM)
    provider: openai
    model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
    apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
    apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
    useResponsesApi: false
    useLegacyCompletionsEndpoint: false
    roles: [autocomplete]

チャットモデルによるオートコンプリートは機能しますが、チャットの場合よりもモデルによって品質が大きく異なります。以下の高速モデルの表から2つか3つ試してみてください。これは多くの小さなリクエストを送信するため、初日はDashboard → Activityを注意深く確認してください。

トラブルシューティング

  • チャットでの404: apiBaseが/v1で終わっていません。
  • オートコンプリートのみでの404: useLegacyCompletionsEndpoint: falseが見つかりません。
  • 401: シークレットが見つかりません。名前が(ULL_API_KEY)と一致しているか、.envファイルが上記のいずれかの場所にあることを確認し、ウィンドウを再読み込みしてください。
  • エージェントモードが何も動作しない: capabilities: [tool_use]を追加してください。
  • 402クレジット不足: クレジットページ]でクレジットを追加してください。

続きを読む

チャット、編集、エージェントモデル

ツールコールに対応しています。最初の2つは以下の`config`にあります。

モデルモデルID(これを貼り付け)現在の料金
Kimi K3moonshotai/kimi-k3入力 $0.00095 · 出力 $0.0788 / 1M
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash入力 $0.00018 · 出力 $0.0014 / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3入力 $0.00032 · 出力 $0.0145 / 1M
Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5入力 $0.0610 · 出力 $0.3052 / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder入力 $0.0030 · 出力 $0.0099 / 1M
GPT-5.5openai/gpt-5.5入力 $0.1250 · 出力 $0.7500 / 1M
Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5入力 $0.1907 · 出力 $0.9534 / 1M
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro入力 $0.0051 · 出力 $0.0102 / 1M
MiniMax M3minimax/minimax-m3入力 $0.0177 · 出力 $0.0708 / 1M

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autocomplete用の高速で安価なモデル

`Autocomplete`はタイピングを一時停止するたびに起動するため、`price per call`が最も重要になります。

モデルモデルID(これを貼り付け)現在の料金
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash入力 $0.00018 · 出力 $0.0014 / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder入力 $0.0030 · 出力 $0.0099 / 1M
Gemini 3.1 Flash Litegoogle/gemini-3.1-flash-lite入力 $0.0025 · 出力 $0.0149 / 1M
Mistral Small 3.2 24B Instructmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct入力 $0.0430 · 出力 $0.1146 / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b入力 $0.000069 · 出力 $0.00030 / 1M

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よくある質問

ContinueでUberLLMを使用するにはどうすればよいですか?

`config.yaml`に、`provider: openai`、`apiBase: https://api.uberllm.dev/v1,`、`.env`シークレットからの`apiKey`、`useLegacyCompletionsEndpoint: false`を設定したモデルを追加します(`useResponsesApi: false`を設定すると、`GPT-5`モデルも`chat completions`で利用できます)。

Continueのautocompleteは、UberLLMを使用すると404を返すのはなぜですか?

`Continue`は、モデルが`useLegacyCompletionsEndpoint: false`を設定しない限り、`autocomplete`にレガシーな`/v1/completions`ルートを使用します。`UberLLM`は`chat completions`のみを提供します。