NieuwKoppel elke agent aan UberLLM: één sleutel, elk model, voor de catalogusprijs of minder.
UberLLM

Snelstart

UberLLM is één API endpoint voor elk model in zijn catalogus. Het accepteert de OpenAI en Anthropic wire formats, dus de meeste tools en SDK's werken nadat je de base URL en een UberLLM API key hebt ingesteld.

  • OpenAI-compatibele base URL: https://api.uberllm.dev/v1
  • Anthropic-compatibele base URL: https://api.uberllm.dev (endpoint /v1/messages)

1. Haal je API key op

  1. Meld je aan op uberllm.dev. Je eerste key wordt voor je aangemaakt en bovenaan het dashboard getoond, samen met een eerste aanroep die je kunt plakken.
  2. Kopieer de key: deze wordt getoond totdat je op Ik heb hem gekopieerd drukt, daarna nooit meer. Keys zien eruit als ull_ gevolgd door 43 tekens (ull_R7f2...). Sla hem op in een environment variable, nooit in source control.
  3. Een andere key nodig, of deze kwijtgeraakt? Open Dashboard → API keys, klik op Maak key aan, en stel (optioneel) een bestedingslimiet of een per-minuut rate limit in.
export UBERLLM_API_KEY="ull_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2. Credits toevoegen

Inference is vooruitbetaald en nieuwe accounts beginnen met $0. Open Dashboard → Credits en waardeer op met een kaart (minimaal $5). Elke oproep wordt naar een beschikbare externe provider gestuurd en gefactureerd voor wat die provider in rekening bracht. UberLLM voegt geen kosten toe aan oproepen. Een kaarttoeslag van 5.5% + $0.50 wordt toegevoegd wanneer je betaalt; je tegoed is het exacte bedrag dat je kiest. Zie Prijzen.

3. Doe je eerste aanroep

Richt elke OpenAI-compatibele client op https://api.uberllm.dev/v1 met je ull_ key als de API key.

curl (streaming)

curl -N https://api.uberllm.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $UBERLLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
  }'

Python (officiële openai SDK)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.uberllm.dev/v1",
    api_key=os.environ["UBERLLM_API_KEY"],
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

TypeScript (officiële openai SDK)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1",
  apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-v4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Say hello in one sentence." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

4. Bevestig dat het gelukt is

Open Dashboard → Activity. Je ziet het verzoek geregistreerd met het model, de provider waarnaar het is gerouteerd, het aantal tokens, de latentie en de exacte kosten afgeschreven van je saldo.

Volgende stappen