research-llm-apis 2026年4月4日版リリース
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Simon Willison Blog
Simon Willison氏は、複数のベンダーのLLMを統合するPythonライブラリ「LLM」の大規模改修を進めている。プラグインシステムにより多様なモデルを抽象化し、各ベンダーの最新機能を反映させた変更が行われている。
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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。
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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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