La version 0.33 de llm apporte des mises à jour significatives, notamment une modernisation des bibliothèques Python et de nouvelles fonctionnalités pour les modèles d’embedding. Cette release marque une étape importante dans l’évolution de cet outil puissant pour le traitement du langage naturel.

Modernisation des dépendances

llm 0.33 passe à la version 3.x de la bibliothèque Python OpenAI et remplace httpx par httpx2 pour le client HTTP. Cette mise à jour, issue des contributions #1608 et #1631, renforce la stabilité et les performances de l’outil. Une version corrective 0.32.1 avait d’ailleurs préparé le terrain pour cette transition.

Gestion unifiée des clés

Une innovation majeure concerne la gestion des clés pour les modèles d’embedding. Les commandes llm embed et llm embed-multi acceptent désormais l’option --key, tout comme les méthodes correspondantes des classes EmbeddingModel et Collection. Cette fonctionnalité, proposée par ChrisJr404 (contributions #757 et #1620), permet de passer des clés spécifiques à chaque appel sans modifier l’état global du modèle. Les plugins existants restent compatibles grâce à un mécanisme de rétrocompatibilité.

Combinaison de templates

La commande llm prompt gagne en flexibilité avec la possibilité de répéter l’option -t/--template. Cette fonctionnalité permet de combiner plusieurs templates, ouvrant la voie à des configurations avancées. Par exemple, on peut créer un template avec un modèle et des options par défaut, puis l’utiliser en combinaison avec d’autres templates pour générer des prompts complexes.

llm -m gpt-5.6-luna -o reasoning_effort high --save lhigh
llm "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" --save pelican
# Combinaison des templates
llm -t lhigh -t pelican

Améliorations des modèles Responses API

Les modèles capables de raisonnement dans l’API Responses supportent désormais l’option reasoning_summary avec trois niveaux : auto, concise et detailed. Cette fonctionnalité, issue de la contribution #1600, est particulièrement utile pour tester différents modèles implémentant leur propre version de l’API Responses d’OpenAI.

Ces améliorations font de llm 0.33 une version plus puissante et flexible, répondant aux besoins croissants des utilisateurs pour des fonctionnalités avancées de traitement du langage naturel.