新把任何智能体接入 UberLLM：一个密钥，所有模型，价格不高于官方价。
UberLLM

LibreChat

LibreChat 在 librechat.yaml 中将 UberLLM 添加为自定义 endpoint。

开始之前

  • 一个有余额的 UberLLM 账户，以及一个来自 Dashboard → 密钥 (ull_...) 的 API key。

1. 添加密钥到 .env

UBERLLM_API_KEY=ull_your-key-here

2. 将 endpoint 添加到 librechat.yaml

如果文件已包含一个 endpoints.custom 列表，只需将 - name: 条目粘贴到其中，并保持相同的缩进。

version: 1.3.18
endpoints:
  custom:
    - name: "UberLLM"
      apiKey: "${UBERLLM_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1"
      models:
        default: ["deepseek/deepseek-v4.1-flash", "z-ai/glm-5.2", "moonshotai/kimi-k3", "google/gemini-2.5-flash"]
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct"
      modelDisplayLabel: "UberLLM"
      iconURL: "https://uberllm.dev/apple-icon"
      headers:
        X-Title: "LibreChat"
  • fetch: true 会从 /v1/models 加载所有聊天模型（大约 250 个）。如果需要一个精简的菜单，请设置 fetch: false 并在 default 中列出您想要的模型。
  • titleModel 是一个快速模型，它在没有推理步骤的情况下给出答案，因此聊天标题会比较简短。
  • 为了让每个用户在 LibreChat 屏幕中输入自己的 key，请写入 apiKey: "user_provided"（不含 ${}）。

3. 挂载文件 (Docker)

在 docker-compose.yml 旁边创建 docker-compose.override.yml：

services:
  api:
    volumes:
      - type: bind
        source: ./librechat.yaml
        target: /app/librechat.yaml

然后重启：docker compose down && docker compose up -d。

推荐模型

于 2026年10月30日 验证：每个模型都通过 UberLLM 输出了 streaming 答案。

模型 ID 上下文 备注
deepseek/deepseek-v4.1-flash 1,048,576 快速；在回答前会给出理由
z-ai/glm-5.2 1,048,576
moonshotai/kimi-k3 1,048,576 在回答前会给出理由
google/gemini-2.5-flash 1,048,576 可读取图像

常见错误

你看到的现象 原因和解决方法
LibreChat 启动时退出 librechat.yaml 验证失败。运行 docker compose logs api 来查看具体行。
菜单中没有 UberLLM endpoint 三个步骤中缺少了一个：.env key、yaml entry，或者 mount。
402 您的 UberLLM 余额不足。请在 Dashboard → Credits 下添加信用额度。
404 model_not_found default 中的 model id 输入错误。请从 目录 复制 id。