NovoConecte qualquer agente ao UberLLM: uma chave, todos os modelos, pelo preço de tabela ou menos.
UberLLM

Início Rápido

UberLLM é um único API endpoint para cada modelo em seu catálogo. Ele aceita os formatos de comunicação da OpenAI e da Anthropic, então a maioria das ferramentas e SDKs funcionam depois que você define a base URL e uma API key do UberLLM.

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

1. Obtenha sua API key

  1. Cadastre-se em uberllm.dev. Sua primeira chave é gerada para você e exibida no topo do Dashboard, com uma primeira chamada que você pode colar.
  2. Copie a chave: ela é exibida até você pressionar Já copiei, e depois nunca mais. As chaves são como ull_ seguidas por 43 caracteres (ull_R7f2...). Armazene-a em uma environment variable, nunca no controle de versão.
  3. Precisa de outra chave, ou perdeu esta? Abra Dashboard → API keys, clique em Criar chave, e (opcionalmente) defina um limite de gastos ou um limite de taxa por minuto.
export UBERLLM_API_KEY="ull_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2. Adicionar créditos

A inferência é pré-paga e novas contas começam com $0. Abra Dashboard → Credits e recarregue com cartão (mínimo $5). Cada chamada é enviada a um provedor terceirizado disponível e cobrada pelo que esse provedor cobrou. UberLLM não adiciona nenhuma taxa às chamadas. Uma taxa de cartão de 5.5% + $0.50 é adicionada quando você paga; seu crédito é o valor exato que você escolhe. Veja Preços.

3. Faça sua primeira chamada

Aponte qualquer cliente compatível com OpenAI para https://api.uberllm.dev/v1 com sua chave ull_ como a 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 (SDK oficial openai)

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 (SDK oficial openai)

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. Confirme que funcionou

Abra Dashboard → Activity. Você verá a requisição registrada com o modelo, o provedor para o qual foi roteada, contagens de tokens, latência e o custo exato deduzido do seu saldo.

Próximos passos