신규잘못된 모델을 올린 판매자를 어떻게 잡아내고 환불하는지 알려 드립니다.
UberLLM

스타터 키트

복사하여 실행할 수 있는 네 가지 작은 프로젝트입니다. 각 프로젝트는 https://api.uberllm.dev/v1을 통해 UberLLM을 모델 제공자로 사용하며, 종속성 버전을 고정하고 스모크 테스트가 포함되어 있습니다.

스타터 포함 내용 스택
Next.js 채팅 앱 도구와 타입 지정 출력을 갖춘 스트리밍 채팅 앱 Next.js, Vercel AI SDK
LangGraph 에이전트 루프에서 도구를 호출하는 에이전트 Python, LangGraph
CrewAI 크루 조사하고 글을 쓰는 두 명의 에이전트 Python, CrewAI
에이전트 CLI, 프레임워크 없음 종속성 없이 하나의 파일로 된 도구 호출 에이전트 TypeScript, Node

빠른 시작

  1. 스타터를 복사하세요. tool-agent-cli를 nextjs-ai-sdk-chat, 다른 것들은 langgraph-agent 또는 crewai-crew로 교체하세요:

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

  2. 대시보드 → 키]에서 키를 생성하고 스타터의 env 파일에 넣으세요. 계정은 $0,부터 시작하므로 첫 호출 전에 크레딧을 추가하세요.

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

  3. 실행하세요. 각 스타터의 README에는 정확한 명령어가 있습니다:

    스타터 설치 실행
    nextjs-ai-sdk-chat npm install npm run dev, 그리고 http://localhost:3000를 여세요
    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 없음 (Node 22.18 이상) node agent.ts "What does this project do?"

기본 모델은 deepseek/deepseek-v4-flash입니다. UBERLLM_MODEL를 uberllm.dev/models]에서 도구를 사용하는 모든 챗 모델로 설정하세요.

각 스타터가 보여주는 것

  • Next.js 채팅 앱. 페이지에 useChat, 경로에 streamText, 실시간 모델 가격을 조회하는 도구 하나, 그리고 입력된 출력(Output.object)이 필요로 하는 supportsStructuredOutputs: true로 설정된 provider. SDK에 대한 자세한 정보: Vercel AI SDK.
  • LangGraph 에이전트. UberLLM을 가리키는 ChatOpenAI와 함께하는 표준 에이전트 그래프 (model → tools → model). 자세한 정보: LangChain.
  • CrewAI 크루. 하나의 모델에 두 개의 에이전트. 모델 ID는 custom_openai=True와 함께 "openai/" + <UberLLM id>로 작성되며, 이것이 CrewAI가 OpenAI 호환 endpoint에 도달하는 방식입니다.
  • Agent CLI. 약 200줄의 일반 fetch로 된 전체 도구 루프: 도구를 전송하고, 모델이 요청하는 호출을 실행하고, 결과를 다시 전송하고, 반복합니다. 각 답변의 token 수와 비용을 출력합니다.

모든 스타터가 하는 일

  • 키는 UberLLM으로만 전송됩니다. base URL은 코드에 설정되어 있으므로, 셸의 OPENAI_BASE_URL은 사용되지 않습니다.
  • 정확한 버전. 종속성이 고정되어 있으므로, 복사하는 스타터는 테스트된 버전과 동일합니다.
  • 스모크 테스트. 키 없이 API의 대역을 상대로 실행됩니다. UBERLLM_API_KEY이 설정되면 실제 호출도 수행하며, 비용은 약 1센트 이하입니다.

각 호출은 해당 제공업체가 청구한 만큼 비용이 발생하며, 실패한 호출은 청구되지 않습니다. 키가 사용할 수 있는 금액을 제한하려면, 대시보드 → 키에서 지출 한도를 설정하세요. 가격 책정]을 참조하세요.

README를 위한 실시간 가격 배지

귀하의 프로젝트가 UberLLM을 지원하나요? 배지는 귀하가 추천하는 모델의 현재 가격을 보여줍니다. UberLLM은 이를 SVG로 제공하므로, 가격이 변경되면 자동으로 업데이트됩니다.

DeepSeek V4 Flash UberLLM 가격

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/models에서 모델 ID를 가져와 두 주소 모두에 넣으세요. 예를 들어 anthropic/claude-sonnet-5.5와 같이요.
  • 존재하지 않는 ID는 404,로 응답하므로, 커밋하기 전에 배지가 로드되는지 확인하세요.
  • 그림 대신 숫자를 원하시면, 동일한 가격이 https://api.uberllm.dev/api/v1/public/prices?model=<model id>에서 JSON으로 제공됩니다. 키가 필요 없으며, 브라우저에서 호출할 수 있습니다. Price API and price badge를 참조하세요.
  • uberllm.dev/apps에 귀하의 앱을 등록하려면, Apps에 있는 두 개의 헤더를 보내세요.

더 많은 예시

더 많은 SDK와 언어(OpenAI 및 Anthropic SDK, LlamaIndex, LiteLLM, Pydantic AI, Go, Rust, Java, .NET, curl, 이미지, 비디오, 음악 및 음성)를 위한 단일 파일 예시는 쿡북에서 확인할 수 있습니다.