Continue (VS Code / JetBrains) 搭配 UberLLM：可用的 config.yaml
在 ~/.continue/config.yaml 中添加一个模型，其 provider: openai, apiBase: https://api.uberllm.dev/v1,，你的 API key 来自 .env secret，并且 useLegacyCompletionsEndpoint: false，这样 autocomplete 就会使用 chat completions (此外，useResponsesApi: false 也能让 GPT-5 模型使用 chat completions)。
步骤
- 在您的 密钥页面 创建密钥并充值。
- 将密钥保存到 Continue 查找密钥的位置，即
~/.continue/.env：
ULL_API_KEY=ull_your_key
编辑器扩展无法识别您 shell 中的变量，因此请使用此文件（或项目中的 .continue/.env）。
- 打开
~/.continue/config.yaml并添加模型：
name: My Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
- name: moonshotai/kimi-k3 (UberLLM)
provider: openai
model: moonshotai/kimi-k3
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
capabilities: [tool_use]
roles: [chat, edit, apply]
- name: deepseek/deepseek-v4.1-flash (UberLLM)
provider: openai
model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
capabilities: [tool_use]
roles: [chat, edit, apply]
- 重新加载窗口，并在 Continue 的模型菜单中选择模型。
两条路由行
Continue 为每个模型选择一条路由，而这两行配置确保所有 UberLLM 模型都使用聊天补全功能：
useLegacyCompletionsEndpoint: false：否则自动补全会使用旧的/v1/completions路由，UberLLM 不支持该路由 (404)。这一行是必需的。useResponsesApi: false：Continue 会将名称包含gpt-5(或o1、o3等) 的任何模型发送到 Responses API，即使使用了自定义的apiBase。UberLLM 也支持该路由，因此不再需要这一行来避免错误；它能让您的所有模型都使用经过测试的配置路由。
自动补全
添加一个带有 autocomplete 角色的单独快速模型：
- name: Autocomplete (UberLLM)
provider: openai
model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
apiBase: https://api.uberllm.dev/v1
apiKey: ${{ secrets.ULL_API_KEY }}
useResponsesApi: false
useLegacyCompletionsEndpoint: false
roles: [autocomplete]
通过聊天模型进行自动补全是可行的，但其质量因模型而异，且差异比聊天模式更大。尝试从下面的快速模型表中选择两到三个。它会发送许多小请求，所以第一天请密切关注 Dashboard → Activity。
故障排除
- 404 在聊天中:
apiBase不以/v1结尾。 - 404 仅在自动补全时:
useLegacyCompletionsEndpoint: false缺失。 - 401: 未找到 secret。检查名称是否匹配 (
ULL_API_KEY) 以及.env文件是否在上述位置之一，然后重新加载窗口。 - Agent 模式无响应: 添加
capabilities: [tool_use]。 - 402 积分不足: 在积分页面上添加积分。