llm 0.33

发布： llm 0.33

我对本次发布的一些亮点总结：

升级至 OpenAI Python 库 3.x，并将 HTTP 客户端依赖从 httpx 切换为 httpx2。#1608, #1631

我昨天发布了一个快速的 0.32.1 修复版本来解决这个问题，但这次是更全面的修复。

llm embed 和 llm embed-multi 现在支持 --key。Python 的 EmbeddingModel.embed()、EmbeddingModel.embed_multi()、Collection.embed() 和 Collection.embed_multi() 方法也支持 key= 参数，将解析后的单次调用密钥传递给嵌入插件（embedding plugins），而不会改变共享的模型状态。现有的读取 self.key 的插件通过兼容性回退机制仍可继续工作。感谢 ChrisJr404。#757, #1620

嵌入模型（embedding models）现在使用与常规大语言模型（LLM models）相同的密钥模式。

llm prompt -t/--template 现在可以重复使用，以按顺序组合模板。这允许将一个模板中的模型配置和选项与另一个模板中的提示词（prompt）结合使用。

这开启了一种巧妙的模式，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
# Combine and run the templates
llm -t lhigh -t pelican

具备推理能力的 Responses API 模型现在支持 reasoning_summary 选项，其值可为 auto、concise 和 detailed。这可以与 llm openai endpoint —responses 结合使用。#1600

这对于测试那些提供自己模仿 OpenAI Responses API 的不同模型特别有用。