LLM 0.33

llm 0.33

二〇二六年八月二十六日 · 英文原文

摘要

llm 0.33 发布，主要更新包括：升级至 OpenAI Python 库 3.x，HTTP 客户端依赖从 httpx 切换为 httpx2（#1608、#1631）；`llm embed` 与 `llm embed-multi` 新增 `--key` 参数，Python 方法 `EmbeddingModel.embed()` 等亦支持 `key=`，兼容现有读取 `self.key` 的插件（#757、#1620）；`llm prompt -t/--template` 可重复使用以组合模板，支持模型配置与 prompt 分离；Responses API 模型新增 `reasoning_summary` 选项，可选 `auto`、`concise`、`detailed`（#1600）。感谢 ChrisJr404 贡献。

发布：llm 0.33

本次发布中我关注的重点：

升级到 OpenAI Python 库 3.x，并将 HTTP 客户端依赖从 httpx 切换为 httpx2。#1608、#1631 我昨天为此发布了一个快速的 0.32.1 修复，但这次是更全面的修复。
llm embed 和 llm embed-multi 现在接受 --key。Python 的 EmbeddingModel.embed()、EmbeddingModel.embed_multi()、Collection.embed() 和 Collection.embed_multi() 方法也接受 key=，将解析后的每次调用 key 传递给 embedding 插件，而不改变共享的模型状态。现有读取 self.key 的插件通过兼容性回退继续工作。感谢 ChrisJr404。#757、#1620 embedding 模型现在使用与常规 LLM 模型相同的 key 模式。
llm prompt -t/--template 现在可以重复使用，以按顺序组合模板。这允许一个模板中的模型配置和选项与另一个模板的 prompt 一起使用。这开启了一种简洁的模式，你可以创建将模型与一组默认选项打包在一起的模板：
```
llm -m gpt-5.6-luna -o reasoning_effort high --save lhigh
llm "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" --save pelican
# 组合并运行模板
llm -t lhigh -t pelican
```
支持推理能力的 Responses API 模型现在提供 reasoning_summary 选项，可选值为 auto、concise 和 detailed。这可以与 llm openai endpoint --responses 一起使用。#1600 这对于测试提供各自 OpenAI Responses API 模拟的不同模型特别有用。

标签：annotated-release-notes、llm

译自 Simon Willison · 博客 · 录于二〇二六年八月二十六日