lm 0,33

Liberar: lm 0,33

Meus destaques deste lançamento:

• Atualizado para a biblioteca OpenAI Python 3.x e alterado a dependência do cliente HTTP de httpx para httpx2. #1608, #1631

Enviei uma correção rápida 0.32.1 para isso ontem, mas esta é a correção mais abrangente.

• llm embed e llm embed-multi agora aceite --key. O Píton EmbeddingModel.embed(), EmbeddingModel.embed_multi(), Collection.embed() e Collection.embed_multi() métodos aceitam key= também, passando a chave resolvida por chamada para incorporar plug-ins sem alterar o estado do modelo compartilhado. Plugins existentes que leem self.key continue trabalhando por meio de um substituto de compatibilidade. Obrigado, ChrisJr404. #757, #1620

Os modelos de incorporação agora usam o mesmo padrão para chaves que os modelos LLM regulares usam.

• llm prompt -t/--template agora pode ser repetido para combinar modelos em ordem. Isso permite que a configuração e as opções do modelo de um modelo sejam usadas com um prompt de outro.

Isso desbloqueia um padrão bacana onde você pode criar modelos que empacotam um modelo com um conjunto de opções padrão:

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

• Os modelos de API de respostas com capacidade de raciocínio agora suportam um reasoning_summary opção com auto, concisee detailed valores. Isso pode ser usado com o endpoint llm openai –responses. #1600

Isso é particularmente útil para exercitar diferentes modelos que fornecem sua própria imitação da API OpenAI Responses.

Tags: notas de lançamento anotadas, llm

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