Kits de início

Quatro pequenos projetos que você pode copiar e executar. Cada um usa UberLLM como provedor de modelo através de https://api.uberllm.dev/v1, fixa suas versões de dependência e vem com um teste de fumaça.

Projeto inicial	O que você obtém	Stack
Aplicativo de chat Next.js	Um aplicativo de chat com streaming, uma ferramenta e saída tipada	Next.js, Vercel AI SDK
Agente LangGraph	Um agente que chama ferramentas em um loop	Python, LangGraph
Equipe CrewAI	Dois agentes que pesquisam e escrevem	Python, CrewAI
Agente CLI, sem framework	Um agente que chama ferramentas em um único arquivo, sem dependências	TypeScript, Node

Início rápido

Copie um starter. Substitua tool-agent-cli por nextjs-ai-sdk-chat, langgraph-agent ou crewai-crew para os outros:
```
npx degit PSA-Team-source/uberllm/starters/tool-agent-cli my-agent
cd my-agent
```
Crie uma chave em Painel → Chaves e coloque-a no arquivo .env do starter. Contas começam em $0,, então adicione crédito antes da primeira chamada.
```
cp .env.example .env   # .env.local for the Next.js starter
```

Execute-o. O README de cada starter tem os comandos exatos:

Starter	Instalar	Executar
`nextjs-ai-sdk-chat`	`npm install`	`npm run dev`, depois abra `http://localhost:3000`
`langgraph-agent`	`pip install -r requirements.txt`	`python agent.py "What would 3 million output tokens of openai/gpt-5.5 cost?"`
`crewai-crew`	`pip install -r requirements.txt`	`python crew.py openai/gpt-5.5 anthropic/claude-sonnet-5.5`
`tool-agent-cli`	nada (Node 22.18 ou mais recente)	`node agent.ts "What does this project do?"`

O modelo padrão é deepseek/deepseek-v4-flash. Defina UBERLLM_MODEL para qualquer modelo de chat em uberllm.dev/models que aceite ferramentas.

O que cada starter mostra

Aplicativo de chat Next.js. useChat na página, streamText na rota, uma ferramenta que consulta preços de modelos em tempo real, e o provedor configurado com supportsStructuredOutputs: true, que a saída digitada (Output.object) necessita. Mais sobre o SDK: Vercel AI SDK.
Agente LangGraph. O grafo de agente padrão (modelo → ferramentas → modelo) com ChatOpenAI apontado para UberLLM. Mais: LangChain.
Equipe CrewAI. Dois agentes em um modelo. O ID do modelo é escrito como "openai/" + <UberLLM id> com custom_openai=True, que é como o CrewAI alcança um endpoint compatível com OpenAI.
CLI de Agente. Todo o loop de ferramentas em cerca de 200 linhas de fetch puro: envia as ferramentas, executa as chamadas que o modelo pede, envia os resultados de volta, repete. Ele imprime a contagem de tokens e o custo de cada resposta.

O que todo starter faz

A chave é apenas para UberLLM. A base URL é definida no código, então um OPENAI_BASE_URL no seu shell não é usado.
Versões exatas. As dependências são fixadas, então o starter que você copia é o que foi testado.
Um teste de fumaça. Sem uma chave, ele roda contra um substituto para a API. Com UBERLLM_API_KEY definido, ele também faz uma chamada real, que custa cerca de um centavo ou menos.

Cada chamada custa o que seu provedor cobrou, e uma chamada falha não é cobrada. Para limitar o que uma chave pode gastar, defina um limite de gastos nela em Dashboard → Keys. Veja Preços.

Um selo de preço em tempo real para o seu README

Seu projeto suporta UberLLM? Um selo mostra o preço atual do modelo que você recomenda. O UberLLM o serve como um SVG, então ele se atualiza sozinho quando o preço muda.

Markdown:

[![DeepSeek V4 Flash price on UberLLM](https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg)](https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&utm_medium=referral&utm_campaign=price-badge)

HTML:

<a href="https://uberllm.dev/models/deepseek/deepseek-v4-flash?utm_source=embed&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=price-badge"><img src="https://api.uberllm.dev/api/v1/public/badge/deepseek/deepseek-v4-flash.svg" alt="DeepSeek V4 Flash price on UberLLM"></a>

Coloque qualquer ID de modelo de uberllm.dev/models em ambos os endereços, por exemplo anthropic/claude-sonnet-5.5.
Um ID que não existe responde 404, então verifique se o selo carrega antes de você fazer o commit.
Para os números em vez de uma imagem, os mesmos preços estão em JSON em https://api.uberllm.dev/api/v1/public/prices?model=<model id>. Nenhuma chave é necessária, e navegadores podem chamá-lo. Veja API de Preços e selo de preço.
Para ter seu aplicativo listado em uberllm.dev/apps, envie os dois headers em Apps.

Mais exemplos

Exemplos de arquivo único para mais SDKs e linguagens (SDKs da OpenAI e Anthropic, LlamaIndex, LiteLLM, Pydantic AI, Go, Rust, Java, .NET, curl, imagens, vídeo, música e fala) estão no cookbook.