신규어떤 에이전트든 UberLLM에 연결하세요. 키 하나로 모든 모델을 공식 가격 이하로 사용할 수 있습니다.
UberLLM

UberLLM과 함께하는 Continue (VS Code / JetBrains): 작동하는 config.yaml

~/.continue/config.yaml 파일에 provider: openai, apiBase: https://api.uberllm.dev/v1, (키는 .env secret에서 가져오세요)로 모델을 추가하고, useLegacyCompletionsEndpoint: false로 설정하여 자동 완성이 채팅 완성으로 가도록 하세요. (또한 useResponsesApi: false로 설정하여 GPT-5 모델도 채팅 완성으로 유지합니다.)

단계

  1. 키 페이지]에서 키를 만들고 크레딧을 추가하세요.
  2. Continue가 비밀을 찾는 ~/.continue/.env에 키를 저장하세요:
ULL_API_KEY=ull_your_key

편집기 확장 프로그램은 셸의 변수를 볼 수 없으므로 이 파일(또는 프로젝트의 .continue/.env)을 사용하세요.

  1. ~/.continue/config.yaml를 열고 모델을 추가하세요:
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. 창을 새로 고치고 Continue의 모델 메뉴에서 모델을 선택하세요.

두 가지 라우트 라인

Continue는 모델별로 라우트를 선택하며, 이 두 라인은 모든 UberLLM 모델이 채팅 완료(chat completions)를 사용하도록 합니다:

  • useLegacyCompletionsEndpoint: false: autocomplete는 그렇지 않으면 UberLLM이 지원하지 않는(404) 이전 /v1/completions route를 사용합니다. 이 라인은 필수입니다.
  • useResponsesApi: false: Continue는 이름에 gpt-5 (또는 o1, o3…)가 포함된 모든 모델을 사용자 지정 apiBase이 있더라도 Responses API로 보냅니다. UberLLM도 해당 route를 지원하므로, 오류를 피하기 위해 이 라인이 더 이상 필요하지는 않습니다. 이 라인은 모든 모델을 config가 테스트된 하나의 route에 유지합니다.

자동 완성

autocomplete 역할을 하는 별도의 빠른 모델을 추가하세요:

  - 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]

챗 모델을 통한 자동 완성은 작동하지만, 품질은 챗 모델보다 모델에 따라 더 많이 달라집니다. 아래 빠른 표에서 두세 개를 시도해 보세요. 많은 작은 요청을 보내므로 첫날에는 Dashboard → Activity를 주시하세요.

문제 해결

  • 채팅에서 404: apiBase이(가) /v1으로 끝나지 않습니다.
  • 자동 완성에서만 404: useLegacyCompletionsEndpoint: false이(가) 누락되었습니다.
  • 401: 시크릿을 찾을 수 없습니다. 이름이 일치하는지 확인하고 (ULL_API_KEY) .env 파일이 위 장소 중 하나에 있는지 확인한 다음 창을 다시 로드하세요.
  • 에이전트 모드가 작동하지 않습니다: capabilities: [tool_use]을(를) 추가하세요.
  • 402 크레딧 부족: 크레딧 페이지에서 크레딧을 추가하세요.

계속 읽기

채팅, 편집 및 에이전트 모델

`Tool calls`가 지원됩니다. 처음 두 개는 아래 `config`에 있습니다.

모델모델 ID (붙여 넣기용)현재 가격
Kimi K3moonshotai/kimi-k3입력 $0.00095 · 출력 $0.0788 / 1M
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash입력 $0.00018 · 출력 $0.0014 / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3입력 $0.00032 · 출력 $0.0145 / 1M
Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5입력 $0.0610 · 출력 $0.3052 / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder입력 $0.0030 · 출력 $0.0099 / 1M
GPT-5.5openai/gpt-5.5입력 $0.1250 · 출력 $0.7500 / 1M
Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5입력 $0.1907 · 출력 $0.9534 / 1M
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro입력 $0.0051 · 출력 $0.0102 / 1M
MiniMax M3minimax/minimax-m3입력 $0.0177 · 출력 $0.0708 / 1M

마지막 시간별 빌드 기준 가격, 수수료 없음 · 전체 모델 →

자동 완성을 위한 빠르고 저렴한 모델

`Autocomplete`는 타이핑 중 잠시 멈출 때마다 실행되므로, 호출당 가격이 가장 중요합니다.

모델모델 ID (붙여 넣기용)현재 가격
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash입력 $0.00018 · 출력 $0.0014 / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder입력 $0.0030 · 출력 $0.0099 / 1M
Gemini 3.1 Flash Litegoogle/gemini-3.1-flash-lite입력 $0.0025 · 출력 $0.0149 / 1M
Mistral Small 3.2 24B Instructmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct입력 $0.0430 · 출력 $0.1146 / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b입력 $0.000069 · 출력 $0.00030 / 1M

마지막 시간별 빌드 기준 가격, 수수료 없음 · 전체 모델 →

FAQ

Continue에서 UberLLM을 어떻게 사용하나요?

config.yaml에 `provider: openai`, `apiBase: https://api.uberllm.dev/v1,`, `.env secret`의 `apiKey`, 그리고 `useLegacyCompletionsEndpoint: false`를 사용하여 모델을 추가하세요 (`useResponsesApi: false`는 `GPT-5` 모델도 `chat completions`에 유지합니다).

Continue 자동 완성은 UberLLM을 사용할 때 왜 404이 나오나요?

`Continue`는 모델이 `useLegacyCompletionsEndpoint: false`를 설정하지 않으면 `autocomplete`에 레거시 `/v1/completions` 경로를 사용합니다. `UberLLM`은 `chat completions`만 제공합니다.