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

UberLLM과 함께하는 Kilo Code: 1분 안에 사용자 지정 제공업체 추가

Kilo Code에서 설정 → 공급자 → 사용자 지정 공급자를 열고, 공급자 API를 OpenAI 호환으로 설정하고, Base URL을 https://api.uberllm.dev/v1,로 설정한 다음, 귀하의 UberLLM key를 붙여넣고, 모델 가져오기를 누른 다음, 원하는 모델을 선택하고 제출하세요. 동일한 설정은 ~/.config/kilo/kilo.jsonc에 저장될 수 있습니다.

Kilo Code의 현재 버전(7.x)은 VS Code, JetBrains 및 kilo CLI 간에 하나의 설정 파일을 공유하므로 UberLLM을 한 번만 설정하면 됩니다. 공급자 드롭다운과 모델 정보 필드를 보여주는 이전 가이드는 레거시 확장 프로그램을 설명합니다.

단계 (편집기에서)

  1. 당신의 keys page에서 키를 만들고 크레딧을 추가하세요.
  2. Kilo Code를 열고, 톱니바퀴 아이콘을 클릭한 다음 Providers 탭으로 이동하여 맨 아래로 스크롤하고 Custom provider를 클릭하세요.
  3. 다음 정보를 입력하세요:
    • Provider ID: uberllm
    • Display name: UberLLM
    • Provider API: OpenAI Compatible
    • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1
    • API key: 당신의 ull_… key
  4. Fetch models를 누르세요. 목록은 UberLLM에서 가져옵니다; 원하는 모델을 유지하세요, 예를 들어 moonshotai/kimi-k3.
  5. Submit을 클릭한 다음, Kilo의 모델 선택기에서 모델을 선택하세요.

단계 (설정 파일)

~/.config/kilo/kilo.jsonc에 있는 동일한 공급자 (Windows: C:\Users\<you>\.config\kilo\kilo.jsonc; 하나의 프로젝트라면, 프로젝트 내 .kilo/kilo.jsonc에):

{
  "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"
}

그런 다음 환경에 UBERLLM_API_KEY=ull_your_key를 설정하세요. limit는 예시 숫자입니다: uberllm.dev/models]에 있는 모델 페이지에서 실제 컨텍스트 길이를 복사하세요.

사람들이 놓치는 두 가지 설정

  • limit: 이것이 없으면 Kilo는 컨텍스트를 0로 처리하고 긴 작업을 압축하지 않아 결국 실패합니다. 편집기 대화 상자에서는 이를 설정할 수 없습니다. 파일에 추가하세요 ('JSON config file에서 고급 설정 편집').
  • tool_call: true: Kilo의 agent는 도구를 통해 작동합니다. 모델이 파일을 편집하는 대신 plain text로 응답한다면, 이것이 누락된 것입니다.

Anthropic 형식을 선호하시나요?

Kilo는 또한 Provider API → Anthropic Messages를 제공합니다. UberLLM을 사용하여, 거기서도 https://api.uberllm.dev/v1을 Base URL로 사용하고 (단순 호스트가 아닌), 동일한 키를 사용하세요. 해당 모드에서는 모델 가져오기가 불가능하므로, ID를 직접 입력해야 합니다.

문제 해결

  • "Authentication failed. Check the API key above and try again." 가져올 때: 키가 없거나 공백이 있습니다.
  • 모델이 선택기에 없음: 모델 키는 uberllm/<model id>와(과) 일치해야 합니다. Kilo가 무엇을 로드했는지 보려면 kilo models을(를) 실행하세요.
  • 에이전트가 파일을 전혀 편집하지 않음: 모델에 "tool_call": true을(를) 추가하세요.
  • 긴 세션 후 작업 실패: limit.context을(를) 설정하세요.
  • 402 크레딧 부족: 크레딧 페이지에서 크레딧을 추가하세요.

계속 읽어보세요

Kilo Code용 코딩 모델

도구 호출 및 긴 컨텍스트. 첫 번째 항목은 아래 설정에 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 →

일상적인 편집을 위한 더 저렴한 모델

모델모델 ID (붙여 넣기용)현재 가격
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
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder입력 $0.0030 · 출력 $0.0099 / 1M
DeepSeek V3.2deepseek/deepseek-v3.2입력 $0.0026 · 출력 $0.0039 / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b입력 $0.000069 · 출력 $0.00030 / 1M
Kimi K2 Thinkingmoonshotai/kimi-k2-thinking입력 $0.0059 · 출력 $0.0248 / 1M

마지막 시간별 빌드 기준 가격, 수수료 없음 · 전체 모델 →

FAQ

Kilo Code에 UberLLM을 어떻게 추가하나요?

설정 → 공급자 → 사용자 지정 공급자: 공급자 API OpenAI 호환, 기본 URL https://api.uberllm.dev/v1, UberLLM 키, 모델 가져오기, 제출. 또는 동일한 공급자를 ~/.config/kilo/kilo.jsonc에 추가하세요.

Kilo Code가 사용자 지정 공급자로 긴 작업을 수행할 때 왜 멈추나요?

kilo.jsonc에 limit.context가 없으면 Kilo는 0의 컨텍스트를 가정하며 압축할 수 없습니다. 모델의 실제 컨텍스트 및 출력 제한을 추가하세요.