入门套件

四个你可以复制并运行的小项目。每个项目都通过 https://api.uberllm.dev/v1 使用 UberLLM 作为模型提供商，固定了其依赖版本并附带一个冒烟测试。

入门项目	内容	技术栈
Next.js 聊天应用	一个带有工具和类型化输出的流式聊天应用	Next.js, Vercel AI SDK
LangGraph 代理	一个循环调用工具的代理	Python, LangGraph
CrewAI 团队	两个进行研究和写作的代理	Python, CrewAI
代理 CLI，无框架	一个无依赖、单文件工具调用代理	TypeScript, Node

快速开始

复制一个启动器。将 tool-agent-cli 替换为 nextjs-ai-sdk-chat、 langgraph-agent 或 crewai-crew 以使用其他模型：
```
npx degit PSA-Team-source/uberllm/starters/tool-agent-cli my-agent
cd my-agent
```
在 Dashboard → Keys 中创建一个 key，并将其放入启动器的 env 文件中。账户从 $0, 开始，因此在首次调用前请充值。
```
cp .env.example .env   # .env.local for the Next.js starter
```

运行它。每个启动器的 README 都包含确切的命令：

启动器	安装	运行
`nextjs-ai-sdk-chat`	`npm install`	`npm run dev`，然后打开 `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`	无需安装 (Node 22.18 或更高版本)	`node agent.ts "What does this project do?"`

默认模型是 deepseek/deepseek-v4-flash。将 UBERLLM_MODEL 设置为 uberllm.dev/models 上任何支持工具的聊天模型。

每个入门项目展示了什么

Next.js 聊天应用。 页面上有 useChat，路由中有 streamText，一个查询实时模型价格的工具，以及使用 supportsStructuredOutputs: true 设置的提供商，这是类型化输出 (Output.object) 所需的。更多关于 SDK 的信息：Vercel AI SDK。
LangGraph 智能体。 标准的智能体图 (模型 → 工具 → 模型)，其中 ChatOpenAI 指向 UberLLM。更多信息：LangChain。
CrewAI 团队。 两个智能体使用一个模型。模型 ID 写为 "openai/" + <UberLLM id>，并带有 custom_openai=True，这是 CrewAI 访问 OpenAI 兼容 endpoint 的方式。
智能体 CLI。 整个工具循环大约 200 行纯 fetch 代码：发送工具，运行模型请求的调用，发回结果，重复。它会打印 token 计数和每个答案的成本。

每个 starter 都做了什么

API key 仅用于 UberLLM。 base URL 已在代码中设置，因此您 shell 中的 OPENAI_BASE_URL 不会被使用。
精确版本。 依赖项已固定，因此您复制的 starter 就是经过测试的版本。
冒烟测试。 如果没有 API key，它会针对 API 的替代品运行。如果设置了 UBERLLM_API_KEY，它还会进行一次真实调用，费用约为一美分或更少。

每次调用都会按照其提供商的收费标准计费，失败的调用不收费。要限制 API key 的支出，请在 Dashboard → Keys 中为其设置支出限额。请参阅定价。

用于您的 README 的实时价格徽章

您的项目支持 UberLLM 吗？一个徽章会显示您推荐模型的当前价格。UberLLM 以 SVG 格式提供它，因此当价格变化时，它会自动更新。

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>

将来自 uberllm.dev/models 的任何模型 ID 放入这两个地址中，例如 anthropic/claude-sonnet-5.5。
不存在的 ID 会返回 404,，因此在提交前请检查徽章是否加载成功。
如果需要数字而非图片，相同的价格以 JSON 格式位于 https://api.uberllm.dev/api/v1/public/prices?model=<model id>。无需 API key，浏览器即可调用。参见价格 API 和价格徽章。
要让您的应用列在 uberllm.dev/apps 上，请发送 Apps 中的两个 headers。

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