research-llm-apis 2026年4月4日版リリース
Simon Willison氏が、LLM Pythonライブラリの大規模変更に向けて、主要LLMベンダーのAPIを調査し、curlコマンドとJSON出力を収集したリポジトリ「research-llm-apis」をリリースした。
キーポイント
LLMライブラリの大規模変更計画
Simon Willison氏が開発するLLM PythonライブラリとCLIツールに、サーバーサイドツール実行など新機能に対応するための大規模な抽象化レイヤーの変更を計画している。
主要LLMベンダーのAPI調査
新しい抽象化レイヤーの設計のために、Claude Codeを使用してAnthropic、OpenAI、Gemini、MistralのPythonクライアントライブラリを分析し、curlコマンドとJSON出力を収集した。
調査結果のリポジトリ公開
調査で作成したスクリプトと取得した出力を「research-llm-apis」という新しいリポジトリにまとめて公開した。
プラグインシステムによる抽象化
LLMライブラリはプラグインシステムにより数十のベンダーから数百の異なるLLMを抽象化しているが、一部ベンダーの新機能に対応できていない課題がある。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この調査は、複数のLLMベンダーAPIを統一的に扱うオープンソースツールの進化に貢献する実践的な基盤データを提供する。開発者コミュニティにとっては、異なるLLM APIの比較や統合開発の参考資料として価値があるが、業界全体に直接的な変革をもたらすものではない。
編集コメント
オープンソースLLMツール開発の実践的プロセスを公開した記事。技術的な詳細よりも調査方法とリソース公開に焦点があり、開発者向けの実用的な価値が中心。
リリース: research-llm-apis 2026-04-04
私は、LLM PythonライブラリおよびCLIツールの大規模な変更に取り組んでいます。LLMはプラグインシステムのおかげで、数十社にわたる数百もの異なる大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）の上に抽象化レイヤーを提供しています。しかし、過去1年間でこれらのベンダーの一部が新しい機能を開発し、LLMの抽象化レイヤーでは対応できなくなっています。例えば、サーバーサイドでのツール実行（server-side tool execution）などがその一例です。
そのような新しい抽象化レイヤーを設計するにあたり、Claude CodeにAnthropic、OpenAI、Gemini、MistralのPythonクライアントライブラリを読み込ませ、それらを活用して、さまざまなシナリオにおけるストリーミングおよび非ストリーミングモードの生JSON（Raw JSON）にアクセスするためのcurlコマンドを作成するよう依頼しました。作成されたスクリプトとキャプチャされた出力は、すべてこの新しいリポジトリに保存されています。
原文を表示
Release: research-llm-apis 2026-04-04
I'm working on a major change to my LLM Python library and CLI tool. LLM provides an abstraction layer over hundreds of different LLMs from dozens of different vendors thanks to its plugin system, and some of those vendors have grown new features over the past year which LLM's abstraction layer can't handle, such as server-side tool execution.
To help design that new abstraction layer I had Claude Code read through the Python client libraries for Anthropic, OpenAI, Gemini and Mistral and use those to help craft curl commands to access the raw JSON for both streaming and non-streaming modes across a range of different scenarios. Both the scripts and the captured outputs now live in this new repo.
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