リリース： llm 0.33
今回のリリースで特に注目している更新内容は次のとおりです。
この問題については昨日、0.32.1 修正版 を急いでリリースしましたが、今回はより包括的な修正となっています。
llm embedとllm embed-multiが--keyに対応しました。Python では、EmbeddingModel.embed()、EmbeddingModel.embed_multi()、Collection.embed()、Collection.embed_multi()メソッドもkey=に対応しています。これにより、解決済みの単一呼び出し用キーが埋め込みプラグインに渡されますが、共有モデルの状態が変更されることはありません。既存の、self.keyを読み取るプラグインも、互換性のためのフォールバック機構により引き続き動作します。ChrisJr404 に感謝します。#757、#1620
これで、埋め込みモデルが使用するキーの仕組みは、通常の LLM モデルと同じになりました。
llm prompt -t/--templateを複数回指定して、複数のテンプレートを順番に組み合わせられるようになりました。これにより、あるテンプレートに含まれるモデル設定やオプションを、別のテンプレートのプロンプトと組み合わせて使用できます。
これにより、モデルと一連のデフォルトオプションをまとめたテンプレートを作成する、とても便利なパターンが使えるようになります。
llm -m gpt-5.6-luna -o reasoning_effort high --save lhighllm "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" --save pelican# 组合并运行这些模板llm -t lhigh -t pelican
- 推論機能に対応した Responses API モデルが、
reasoning_summaryオプションをサポートするようになりました。指定できる値はauto、concise、detailedです。このオプションは、llm openai endpoint --responsesと組み合わせて使用できます。#1600
それぞれが OpenAI Responses API の模擬実装を提供している複数のモデルを比較テストする際に、特に便利な機能です。