Cline 설정에서 API Provider를 "OpenAI Compatible"로 선택하고, Base URL https://api.uberllm.dev/v1 (with /v1)와 UberLLM 키를 입력한 다음, 목록에서 Model ID를 선택하세요. Model Configuration에서 컨텍스트 창을 설정하세요.
Model ID: 목록에서 moonshotai/kimi-k3를 선택하세요. 만약 보이지 않는다면, **Use custom model ID…**를 선택하고 입력하세요.
Model Configuration을 열고 Context Window Size와 Max Output Tokens를 모델 페이지(uberllm.dev/models)에 있는 숫자로 설정하세요. Supports Images는 사진을 처리하는 모델에만 켜세요.
설정을 닫고 작업을 시작하세요.
/v1를 입력하세요. 현재 Cline 버전은 Base URL을 입력된 그대로 사용하며 더 이상 /v1를 자동으로 추가하지 않습니다.
다른 모델에서 계획 및 실행
Cline은 하나의 모델을 계획에 사용하고 다른 모델을 실행에 사용할 수 있습니다. 계획에는 강력한 모델(moonshotai/kimi-k3)을, 실행에는 저렴한 모델(deepseek/deepseek-v4.1-flash)을 사용하면 대부분의 토큰이 실행에서 사용되기 때문에 긴 작업의 비용을 절감할 수 있습니다. 두 모델에 동일한 제공업체를 사용하여 Cline의 계획/실행 설정에서 설정하세요.
Cline 비용 카운터의 가격
Model Configuration에는 입력 가격 / 1M tokens 및 출력 가격 / 1M tokens가 포함됩니다. Cline은 작업당 비용 추정치를 표시하는 데에만 이를 사용합니다. 해당 추정치가 실제와 비슷하게 나오도록 하려면 아래 표에서 복사하세요. 실제 청구 금액은 항상 Dashboard → Activity에서 확인하실 수 있습니다.
문제 해결
모델 목록이 비어 있거나 모든 요청이 404s: Base URL에 /v1이(가) 없습니다. 정확히 https://api.uberllm.dev/v1이어야 합니다.
401: 키가 잘못되었거나 뒤에 공백이 있습니다.
모델이 도구 사용을 중단하거나 Cline이 필수 매개변수가 누락되었다고 합니다: 첫 번째 표에서 모델을 선택하세요. 작은 모델은 Cline의 도구 형식에서 벗어나는 경향이 있습니다.
Context window exceeded: Cline이 모델의 크기를 알지 못했습니다. 모델 구성(Model Configuration)에서 Context Window Size를 설정하세요.
402 크레딧 부족: 크레딧 페이지에서 크레딧을 추가하세요. 엄격한 상한선을 위해 키에 지출 한도를 설정하세요.