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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 12695
使用教程
环境要求
- Python 环境,可用 pip 安装(项目是 Python CLI 工具兼库)
- macOS 用户也可用 Homebrew 安装(官方有警告说明)
- 推荐使用 pipx 或 uv 做隔离安装,避免污染全局环境
- 调用远程模型需要对应服务商的 API Key,例如 OpenAI API Key
- 如需本地运行模型,需先有 Ollama 等模型运行环境
安装与启动步骤
-
1安装 llm
任选一种方式安装:pip、Homebrew、pipx 或 uv。普通用户建议先用 pip 安装,最省事。
pip install llm -
2备选安装方式
如果 pip 安装不方便或想隔离环境,可用 pipx 或 uv 安装,效果与 pip 一致。
pipx install llm uv tool install llm -
3运行第一条提示
确认有 OpenAI API Key 后,直接在终端提问。README 示例默认模型为 gpt-5.6-luna,无需写代码。
llm "Ten fun names for a pet pelican" -
4进入交互对话
用 llm chat 开启多轮聊天,输入 exit 或 quit 退出,支持 !multi、!edit、!fragment 等指令。
llm chat -m gpt-4.1 -
5免安装调用端点
不想先安装时可用 uvx 直接运行,指向任意 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点,例如本地 LM Studio。
uvx llm openai endpoint http://localhost:1234/v1 \ -m google/gemma-4-12b \ "What is the capital of France?" -
6接入本地 Ollama
安装 Ollama 插件并拉取模型,之后即可像调用云端模型一样用 -m 指定本地模型提问。
llm install llm-ollama ollama pull llama3.2:latest llm -m llama3.2:latest 'What is the capital of France?'
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
-m / 模型名 | 否 | 指定本次调用使用的模型,如 gpt-4.1、llama3.2:latest 等 | gpt-4.1 |
--key | 否 | 目标端点需要鉴权时传入的 API Key | your-api-key |
endpoint 地址 | 否 | OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口地址 | http://localhost:1234/v1 |
如何确认成功
执行 llm "Ten fun names for a pet pelican" 能正常返回模型生成的文本,即说明安装与调用链路可用。
常见问题
Q:没有 OpenAI API Key 能用吗?
A:可以。README 提供了两种替代路径:用 openai endpoint 指向 LM Studio 等本地兼容端点,或安装 llm-ollama 插件运行本地 Ollama 模型。
Q:不想安装 llm 可以吗?
A:可以,用 uvx llm openai endpoint ... 即可免安装直接运行,适合临时试用。
Q:怎么和模型连续多轮对话?
A:执行 llm chat -m gpt-4.1 进入交互模式,输入 exit 或 quit 退出,还支持 !multi 多行输入和 !edit 编辑提示词。
Q:怎么使用自己机器上的模型?
A:先 llm install llm-ollama 安装插件,再 ollama pull llama3.2:latest 拉取模型,然后用 llm -m llama3.2:latest 提问。
注意事项
- Homebrew 安装方式官方附有警告说明,若无特殊需要优先用 pip、pipx 或 uv。
- README 示例中的默认模型名(如 gpt-5.6-luna)可能随版本变化,请以实际安装版本为准。
- 访问需要鉴权的 OpenAI 兼容端点时,记得追加 --key your-api-key。
- 更多用法(日志、嵌入、结构化提取、模板)见官方文档 llm.datasette.io。
核心亮点
- 一条命令即可调用多家模型,支持插件扩展,切换成本极低
- 结果自动存入 SQLite,可追溯、可导出,方便做实验记录
- 与 Unix 管道和脚本天然集成,适合自动化和批处理
不足之处
- 默认依赖 OpenAI API Key,国内网络环境使用门槛较高
- 高级功能如模板、插件开发需要一定学习成本
适用场景
- 在终端快速测试不同模型的回答质量
- 写脚本时用管道把文件内容发给模型做摘要或翻译
- 记录日常问答日志,后续用 SQL 查询分析
替代项目
ollama、aichat
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