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Kilo CodeとUberLLM: カスタムプロバイダーを1分で追加

Kilo Codeで「Settings → Providers → Custom provider」を開き、Provider APIを「OpenAI Compatible」に、Base URLをhttps://api.uberllm.dev/v1,に設定し、UberLLM keyを貼り付け、「Fetch models」を押し、必要なモデルを選択して「Submit」を押します。同じ設定は~/.config/kilo/kilo.jsoncにも保存できます。

Kilo Codeの現在のバージョン (7.x) は、VS Code、JetBrains、および kilo CLI 間で1つの設定ファイルを共有しているため、UberLLM の設定は一度で済みます。プロバイダーのドロップダウンとモデル情報フィールドが表示されている古いガイドは、レガシー拡張機能について説明しています。

ステップ (エディターで)

  1. keys page]でキーを作成し、クレジットを追加します。
  2. Kilo Codeを開き、歯車アイコン → プロバイダータブをクリックし、一番下までスクロールして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:
    • プロバイダーID: uberllm
    • 表示名: UberLLM
    • プロバイダーAPI: OpenAI Compatible
    • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1
    • API key: あなたの ull_… キー
  4. モデルを取得を押します。リストはUberLLMから提供されます。必要なものを残してください。例えば moonshotai/kimi-k3 です。
  5. 送信をクリックし、Kiloのモデルピッカーでモデルを選択します。

手順 (設定ファイル)

~/.config/kilo/kilo.jsoncに同じプロバイダー (Windowsの場合: C:\Users\<you>\.config\kilo\kilo.jsonc; 1つのプロジェクトの場合、プロジェクト内の.kilo/kilo.jsonc):

{
  "provider": {
    "uberllm": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "UberLLM",
      "env": ["UBERLLM_API_KEY"],
      "options": { "baseURL": "https://api.uberllm.dev/v1" },
      "models": {
        "moonshotai/kimi-k3": {
          "name": "moonshotai/kimi-k3",
          "tool_call": true,
          "limit": { "context": 200000, "output": 32000 }
        }
      }
    }
  },
  "model": "uberllm/moonshotai/kimi-k3"
}

次に、環境にUBERLLM_API_KEY=ull_your_keyを設定します。limitの数値は例です:uberllm.dev/models]のモデルのページから実際のコンテキスト長をコピーしてください。

人々が見落としがちな2つの設定

  • limit: それがないと、Kiloはコンテキストを0として扱い、長いタスクを圧縮しないため、最終的に失敗します。エディターダイアログでは設定できません。ファイルに追加してください(「JSON設定ファイルで詳細設定を編集」)。
  • tool_call: true: Kiloのエージェントはツールを介して動作します。モデルがファイルを編集する代わりにプレーンテキストで回答する場合、これが不足しています。

Anthropic形式がお好みですか?

KiloはProvider API → Anthropic Messagesも提供しています。UberLLMでは、そこでもBase URLとしてhttps://api.uberllm.dev/v1を(ベアホストではなく)使用し、keyも同じものをお使いください。そのモードではModel fetchingは利用できません。そのため、ご自身でidを入力してください。

トラブルシューティング

  • "Authentication failed. Check the API key above and try again." をフェッチ時に表示する場合: キーがないか、スペースが含まれています。
  • ピッカーにモデルがない場合: モデルキーはuberllm/<model id>と一致する必要があります。Kiloが何をロードしたかを確認するには、kilo modelsを実行してください。
  • エージェントがファイルを編集しない場合: モデルに"tool_call": trueを追加してください。
  • 長いセッションの後にタスクが失敗する場合: limit.contextを設定してください。
  • 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。

引き続きお読みください

Kilo Code向けのコーディングモデル

ツールコールと長いコンテキスト。最初のものは以下の設定にあります。

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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日常的な編集向けの安価なモデル

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
GLM 5.3z-ai/glm-5.3入力 $0.00032 · 出力 $0.0145 / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder入力 $0.0030 · 出力 $0.0099 / 1M
DeepSeek V3.2deepseek/deepseek-v3.2入力 $0.0026 · 出力 $0.0039 / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b入力 $0.000069 · 出力 $0.00030 / 1M
Kimi K2 Thinkingmoonshotai/kimi-k2-thinking入力 $0.0059 · 出力 $0.0248 / 1M

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よくある質問

Kilo CodeにUberLLMを追加するにはどうすればよいですか?

設定 → プロバイダー → カスタムプロバイダー: プロバイダーAPI OpenAI互換, Base URL https://api.uberllm.dev/v1, UberLLMキー, モデルを取得, 送信。または、同じプロバイダーを ~/.config/kilo/kilo.jsonc に追加します。

カスタムプロバイダーを使用すると、Kilo Codeが長いタスクで停止するのはなぜですか?

kilo.jsonc に limit.context がないと、Kilo はコンテキストを 0 とみなし、コンパクト化できません。モデルの実際のコンテキストと出力制限を追加してください。