UberLLM

UberLLM

UberLLM は、チャット、画像、動画、音楽、音声の AI モデル向け API マーケットプレイスです。OpenAI および Anthropic と互換性のある単一の API を、1 つのキーで呼び出せます。各リクエストは、そのモデルを提供するサードパーティの推論プロバイダーによって処理され、料金はそのプロバイダーの請求額と同じです。

• リクエストに UberLLM の手数料はかかりません。カードでクレジットを追加する場合は 5.5% + $0.50 かかります。
• 前払い制です。アカウント残高は $0 から始まり、失敗したリクエストに料金はかかりません。
• ベース URL：https://api.uberllm.dev/v1（OpenAI）または https://api.uberllm.dev（Anthropic）。
• モデルと最新の料金：https://uberllm.dev/models
• ドキュメント：https://uberllm.dev/docs

このリポジトリには、公開ツール一式が含まれています。Claude Code と Codex 用のプラグイン、uberllm エージェントスキル、チェックサム付きの Claude Code インストーラー、SDK および MCP クライアント向けのコピー＆ペースト可能なセットアップ手順です。

キーを取得する

https://uberllm.dev でメールアドレスを使ってサインインします（パスワードは不要で、コードが送信されます）。クレジットを追加し、Dashboard → Keys でキーを作成します。キーは ull_ で始まります。

コーディングエージェントにインストールする

このリポジトリは、Claude Code プラグイン、Codex プラグイン、Agent Skill として利用できます。いずれも、UberLLM のホスト型 MCP サーバー（https://api.uberllm.dev/mcp、Streamable HTTP）と、UberLLM の設定方法、モデルの選び方、画像や動画の生成方法を把握している uberllm スキルの一方または両方を追加します。ローカルでビルドしたり実行したりする必要はありません。サーバーはホストされており、キーを Authorization: Bearer ull_... として認証に使用します。

MCP ツール：list_models、get_model、quote、generate_image、edit_image、start_video、get_job、wait_job、balance。ツール呼び出しの料金は、同じ API リクエストとまったく同じです。詳細なリファレンス：https://uberllm.dev/docs/mcp

Claude Code プラグイン（MCP サーバー + スキル）。Claude Code 内で実行します。

/plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
/plugin install uberllm@uberllm

プラグインを有効にすると、Claude Code が API キーを尋ね、システムの認証情報ストアに保存します。後から設定または変更するには、claude plugin configure uberllm を実行します。

Codex プラグイン（MCP サーバー + スキル）：

codex plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
codex plugin add uberllm@uberllm
export UBERLLM_API_KEY=ull_...   # the MCP server reads the key from here

スキルのみ（Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、および Agent Skills を読み込むその他のエージェント向け）。skills.sh 経由でインストールします。

npx skills add PSA-Team-source/uberllm

MCP サーバーのみ、Claude Code：

claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header "Authorization: Bearer ull_..."

Cursor（~/.cursor/mcp.json）および URL を指定できるその他のクライアント：

{
  "mcpServers": {
    "uberllm": {
      "url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ull_..." }
    }
  }
}

VS Code（.vscode/mcp.json。VS Code はキーを一度尋ね、保存します）：

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "uberllm-key", "description": "UberLLM API key (ull_...)", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "uberllm": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:uberllm-key}" }
    }
  }
}

Claude Desktop（Settings → Developer → Edit Config）。mcp-remote 経由で設定します。

{
  "mcpServers": {
    "uberllm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.uberllm.dev/mcp", "--header", "Authorization:${UBERLLM_AUTH}"],
      "env": { "UBERLLM_AUTH": "Bearer ull_..." }
    }
  }
}

サーバーは公式 MCP Registryに dev.uberllm/mcp として登録されています（server.json）。

OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uberllm.dev/v1", api_key="ull_...")
r = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}],
)
print(r.choices[0].message.content)

Anthropic SDK

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://api.uberllm.dev", api_key="ull_...")
m = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-haiku-4.5",
    max_tokens=100,
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}],
)
print(m.content[0].text)

カタログ内のチャットモデルは、どちらの API でも利用できます。モデル ID は https://uberllm.dev/models に記載されているものです。

Vercel AI SDK

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { generateText } from "ai";

const uberllm = createOpenAICompatible({
  name: "uberllm",
  apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY,
  baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1",
  includeUsage: true,
});

const { text } = await generateText({
  model: uberllm("deepseek/deepseek-v4-flash"),
  prompt: "Say hello in five words.",
});

ストリーミング、ツール呼び出し、画像については、https://uberllm.dev/docs/ai-sdk をご覧ください。

Claude Code

手動での設定（3 ステップ）

1. Dashboard → Keys でキーを作成します。

2. 自分だけが読み取れるファイルに保存します。

   mkdir -p ~/.uberllm && chmod 700 ~/.uberllm
   printf '%s\n' 'ull_your_key' > ~/.uberllm/key && chmod 600 ~/.uberllm/key
   

3. 次の内容を ~/.claude/settings.json（すべてのプロジェクト向け）または <project>/.claude/settings.local.json（1 つのプロジェクト向け）に追加します。

   {
     "apiKeyHelper": "cat ~/.uberllm/key",
     "env": {
       "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.uberllm.dev",
       "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1"
     }
   }
   

インストーラーを使う場合

install/claude-code.sh（macOS、Linux）と install/claude-code.ps1（Windows）は、https://uberllm.dev/install/ で配信されているファイルとバイト単位で完全に一致します。ブラウザーでサインインし、キーをアクセス権限が 600 のファイルに保存してから、Claude Code の設定に ANTHROPIC_BASE_URL と apiKeyHelper を追加します（その前にファイルをバックアップします）。最後にテストリクエストを 1 回送信します。--uninstall で元に戻せます。

内容を確認し、チェックしてから実行してください。

curl -fsSL https://uberllm.dev/install/claude-code.sh -o claude-code.sh
shasum -a 256 claude-code.sh   # compare with install/SHA256SUMS
less claude-code.sh
sh claude-code.sh              # add --project for this project only

ファイル	SHA-256
claude-code.sh	f5aa1c4610992d8f4ecc1b1cd777bc731c5fad9da6a38cac46989834b194d66c
claude-code.ps1	60d631b48e60a2e3f17e5eee19136d47a255f143627986e86b6ceb379858a3b9

ダウンロードしたファイルが上記のチェックサムと一致しない場合は、実行せず、[email protected] までご連絡ください。

詳細：https://uberllm.dev/docs/claude-code

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