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UberLLM

Kilo Code com UberLLM: adicione um provedor personalizado em 1 minuto

No Kilo Code, abra Configurações → Provedores → Provedor personalizado, defina a API do Provedor como OpenAI Compatível, Base URL para https://api.uberllm.dev/v1,, cole sua chave UberLLM, pressione Buscar modelos, escolha os que deseja e Enviar. A mesma configuração pode residir em ~/.config/kilo/kilo.jsonc.

A versão atual do Kilo Code (7.x) compartilha um arquivo de configurações entre o VS Code, JetBrains e a CLI kilo, assim você configura o UberLLM apenas uma vez. Guias mais antigos que mostram um menu suspenso de provedores com campos de informações do modelo descrevem a extensão legada.

Passos (no editor)

  1. Crie uma chave na sua página de chaves e adicione crédito.
  2. Abra o Kilo Code, clique no ícone de engrenagem → aba Providers, role até o final e clique em Custom provider.
  3. Preencha:
    • Provider ID: uberllm
    • Display name: UberLLM
    • Provider API: OpenAI Compatible
    • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1
    • API key: sua chave ull_…
  4. Pressione Fetch models. A lista vem do UberLLM; mantenha os que você quiser, por exemplo moonshotai/kimi-k3.
  5. Clique em Submit, depois escolha o modelo no seletor de modelos do Kilo.

Passos (arquivo de configuração)

O mesmo provedor em ~/.config/kilo/kilo.jsonc (Windows: C:\Users\<you>\.config\kilo\kilo.jsonc; para um projeto, .kilo/kilo.jsonc no projeto):

{
  "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"
}

Em seguida, defina UBERLLM_API_KEY=ull_your_key no seu ambiente. Os números limit são um exemplo: copie o comprimento de contexto real da página do modelo em uberllm.dev/models.

Duas configurações que as pessoas esquecem

  • limit: sem ele, o Kilo trata o contexto como 0 e nunca compacta uma tarefa longa, então ele acaba falhando. A caixa de diálogo do editor não consegue configurá-lo; adicione-o no arquivo ("edit advanced settings in the JSON config file").
  • tool_call: true: o agente do Kilo funciona através de ferramentas. Se o modelo responde em plain text em vez de editar arquivos, isso está faltando.

Prefere o formato Anthropic?

Kilo também oferece Provider API → Anthropic Messages. Com UberLLM, use https://api.uberllm.dev/v1 como a Base URL lá também (não o host puro), e a mesma chave. A busca de modelos não está disponível nesse modo, então digite os IDs você mesmo.

Solução de Problemas

  • "Authentication failed. Check the API key above and try again." ao buscar: a chave está faltando ou tem um espaço.
  • Modelo não está no seletor: a chave do modelo deve corresponder a uberllm/<model id>. Execute kilo models para ver o que Kilo carregou.
  • Agente nunca edita arquivos: adicione "tool_call": true ao modelo.
  • Tarefa falha após uma sessão longa: defina limit.context.
  • 402 créditos insuficientes: adicione crédito na página de créditos.

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Modelos de codificação para Kilo Code

Chamadas de ferramenta e contexto longo. O primeiro está na configuração abaixo.

ModeloID do modelo (cole isto)Preço agora
Kimi K3moonshotai/kimi-k3$0.0010 entrada · $0.0788 saída / 1M
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash$0.00018 entrada · $0.0014 saída / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3$0.00070 entrada · $0.0141 saída / 1M
Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5$0.1099 entrada · $0.5495 saída / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder$0.0030 entrada · $0.0099 saída / 1M
GPT-5.5openai/gpt-5.5$0.1250 entrada · $0.7500 saída / 1M
Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5$0.1579 entrada · $0.7897 saída / 1M
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro$0.0016 entrada · $0.0032 saída / 1M
MiniMax M3minimax/minimax-m3$0.0180 entrada · $0.0719 saída / 1M

Preços da última atualização de hora em hora, sem taxa adicional · todos os modelos →

Modelos mais baratos para edições de rotina

ModeloID do modelo (cole isto)Preço agora
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash$0.00018 entrada · $0.0014 saída / 1M
GLM 5.3z-ai/glm-5.3$0.00070 entrada · $0.0141 saída / 1M
Qwen 3 Coder 480bqwen/qwen3-coder$0.0030 entrada · $0.0099 saída / 1M
DeepSeek V3.2deepseek/deepseek-v3.2$0.0026 entrada · $0.0039 saída / 1M
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b$0.000069 entrada · $0.00030 saída / 1M
Kimi K2 Thinkingmoonshotai/kimi-k2-thinking$0.0059 entrada · $0.0248 saída / 1M

Preços da última atualização de hora em hora, sem taxa adicional · todos os modelos →

Perguntas frequentes

Como adiciono o UberLLM ao Kilo Code?

Configurações → Provedores → Provedor personalizado: Provedor API OpenAI Compatível, Base URL https://api.uberllm.dev/v1, sua chave UberLLM, Buscar modelos, Enviar. Ou adicione o mesmo provedor a ~/.config/kilo/kilo.jsonc.

Por que o Kilo Code para em tarefas longas com um provedor personalizado?

Sem limit.context em kilo.jsonc, Kilo assume um contexto de 0 e não consegue compactar. Adicione o contexto real e os limites de saída do modelo.