Simon Willison、LLM ツール「llm」のバージョン 0.33 を公開
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Simon Willison が公開した LLM ツール「llm」のバージョン 0.33 は、OpenAI ライブラリの更新やキー管理機能の強化、テンプレートの組み合わせ機能追加などを実装し、開発者の運用効率を向上させる。
AI深層分析を開く2026年8月23日 03:45
AI深層分析
キーポイント
ライブラリと依存関係の刷新
OpenAI Python ライブラリを 3.x にアップグレードし、HTTP クライアントを httpx から httpx2 に切り替えたことで、基盤の安定性と互換性を確保した。
埋め込みモデルのキー管理機能強化
llm embed コマンドおよび関連メソッドに --key オプションが追加され、呼び出しごとのキー解決が可能になったことで、共有状態を変更せずに動的な認証処理が実現した。
テンプレート機能の拡張
llm prompt コマンドで -t/--template を複数回指定できるようになり、異なるモデル設定とプロンプトを組み合わせる柔軟な運用パターンが可能になった。
推論結果サマリーオプションの追加
推論機能を持つ Responses API モデルに対して、auto、concise、detailed の 3 種類の reasoning_summary オプションがサポートされ、出力制御の幅が広がった。
重要な引用
"llm embed and llm embed-multi now accept --key."
"llm prompt -t/--template can now be repeated to combine templates in order."
"Reasoning-capable Responses API models now support a reasoning_summary option with auto, concise, and detailed values."
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編集コメント
Simon Willison が開発するこのツールは、OpenAI の最新仕様への追従と、開発ワークフローの効率化を両立させる重要なアップデートとなっている。特にテンプレート機能の拡張は、複雑なプロンプト構成を管理する現場にとって実用的な価値が高いと言える。
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リリース: llm 0.33
今回のリリースで特筆すべき点は以下の通りです。
OpenAI Python ライブラリを 3.x にアップグレードし、HTTP クライアントの依存関係を
httpxからhttpx2に切り替えました。#1608, #1631
昨日、この問題に対する簡易的な修正版 0.32.1 を公開しましたが、今回はより包括的な修正を施しています。
「llm embed」および「llm embed-multi」で、--key オプションが利用可能になりました。また、Python の EmbeddingModel.embed()、EmbeddingModel.embed_multi()、そして Collection.embed() も同様にサポートされています。
Collection.embed_multi() メソッドでは、key= パラメータを受け付けることができます。
また、共有モデルの状態を変更せずに、解決された呼び出しごとのキーを埋め込みプラグインに渡すことも可能です。
既存の self.key を参照するプラグインは、互換性フォールバックを通じて引き続き動作します。ご協力ありがとうございます。ChrisJr404。
埋め込みモデルも、通常の LLM モデルと同じキーの扱いパターンを採用するようになりました。
llm prompt -t/--template コマンドでは、複数のテンプレートを順序立てて繰り返し指定できるようになりました。これにより、あるテンプレートからモデル設定やオプションを引き継ぎながら、別のテンプレートに記述されたプロンプトと組み合わせることが可能になります。
この機能を使えば、モデルとデフォルトのオプションセットをパッケージ化したテンプレートを作成する、便利なパターンが実現できます。
llm -m gpt-5.6-luna -o reasoning_effort high --save lhigh
llm "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" --save pelican
# Combine and run the templates
llm -t lhigh -t pelican
推論機能を持つレスポンスAPIモデルでは、現在「reasoning_summary」オプションが利用可能になりました。このオプションには、「auto（自動）」「concise（簡潔）」「detailed（詳細）」の3つの値を指定できます。
これは、llm openai endpoint --responses と併用して利用できます。#1600
これは、OpenAI の Responses API を独自に模倣するさまざまなモデルを実行・検証する際に特に有用です。
原文を表示
Release: llm 0.33
My highlights from this release:
Upgraded to the OpenAI Python library 3.x and switched the HTTP client dependency from httpx to httpx2. #1608, #1631
I shipped a quick 0.32.1 fix for this yesterday, but this is the more comprehensive fix.
llm embed and llm embed-multi now accept --key. The Python EmbeddingModel.embed(), EmbeddingModel.embed_multi(), Collection.embed() and Collection.embed_multi() methods accept key= too, passing the resolved per-call key to embedding plugins without changing shared model state. Existing plugins that read self.key continue to work through a compatibility fallback. Thanks, ChrisJr404. #757, #1620
The embedding models now use the same pattern for keys that regular LLM models do.
llm prompt -t/--template can now be repeated to combine templates in order. This allows model configuration and options from one template to be used with a prompt from another.
This unlocks a neat pattern where you can create templates that package a model with a set of default options:
llm -m gpt-5.6-luna -o reasoning_effort high --save lhigh
llm "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" --save pelican
# Combine and run the templates
llm -t lhigh -t pelican
Reasoning-capable Responses API models now support a reasoning_summary option with auto, concise, and detailed values. This can be used with llm openai endpoint --responses. #1600
This is particularly useful for exercising different models that provide their own imitation of the OpenAI Responses API.
Tags: annotated-release-notes, llm
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