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

快速入门

UberLLM 是其目录中所有模型的一个 API 端点。它接受 OpenAI 和 Anthropic 的数据格式，因此，在您设置了 base URL 和 UberLLM API key 后，大多数工具和 SDK 都能正常工作。

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

1. 获取您的 API key

  1. 前往 uberllm.dev 注册。您的第一个 key 已为您创建，并显示在仪表板顶部，附带一个您可以粘贴使用的首次调用示例。
  2. 复制 key：它会一直显示，直到您按下 I've copied it，之后将不再显示。Keys 看起来像 ull_，后面跟着 43 个字符 (ull_R7f2...)。 将其存储在环境变量中，切勿提交到源代码管理。
  3. 需要另一个 key，或者丢失了当前 key？打开 Dashboard → API keys，点击 Create key，并（可选地）设置消费限额或每分钟速率限制。
export UBERLLM_API_KEY="ull_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2. 添加积分

推理服务是预付费的，新账户起始额度为 $0。打开 Dashboard → Credits 并通过银行卡充值 (最低 $5)。每次调用都会发送给可用的第三方提供商，并按该提供商的收费标准计费。UberLLM 对调用不收取任何额外费用。支付时会额外收取 5.5% + $0.50 的银行卡手续费；您获得的积分就是您选择的精确金额。请参阅 Pricing。

3. 发起您的首次调用

将任何与 OpenAI 兼容的客户端指向 https://api.uberllm.dev/v1，并使用您的 ull_ 密钥作为 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 (官方 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 (官方 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. 确认操作成功

打开 仪表盘 → 活动。您将看到已记录的请求，其中包含模型、路由到的提供商、token 计数、延迟，以及从您的余额中扣除的准确费用。

后续步骤