LLM 0.37: yeni modeller, endpoint kurulumu ve daha ucuz varsayılan
Simon Willison'ın LLM komut satırı aracı ve Python kütüphanesi 0.37 sürümüne ulaştı; gpt-6.1-sol ile gpt-6.1-terra modelleri ve OpenAI uyumlu endpoint'ler için `llm openai endpoint add` komutu eklendi. Varsayılan model yarı fiyata gelen gpt-6-luna olurken embeddings tarafı karışık content-type'ları destekliyor.
Kilit noktalar
- LLM 0.37, yaklaşık iki aylık özellik ve düzeltmeyi tek sürümde topluyor.
- gpt-6.1-sol ve gpt-6.1-terra modelleri mevcut modele eklendi.
- `llm openai endpoint add` komutu, OpenAI uyumlu herhangi bir endpoint'in modellerini kaydediyor.
- Varsayılan model artık gpt-6-luna: önceki gpt-5.6-luna'nın yarı fiyatı.
- Embeddings, farklı content-type taşıyan binary içerikleri saklayabiliyor; Gemini Embedding 2 gibi modeller bunu gerektiriyor.
- Düzeltmelerin çoğu AI destekli olan 12 katkıcıdan geldi; bakımcı bu PR'ları örnek eklenmiş bug raporu gibi değerlendiriyor.
Simon Willison'ın LLM komut satırı aracı ve Python kütüphanesi 0.37 sürümüne çıktı; sürüm, yaklaşık iki ayda biriken özellikleri ve düzeltmeleri topluyor. Yeni sürümde gpt-6.1-sol ve gpt-6.1-terra modelleri eklendi, ayrıca `llm openai endpoint add` komutuyla OpenAI uyumlu herhangi bir endpoint üzerinden sunulan modelleri elle yapılandırma dosyası düzenlemeden kaydetmek mümkün hale geldi.
Kendi varsayılan modelini belirlememiş kullanıcılar için varsayılan, önceki gpt-5.6-luna'nın yarı fiyatına gelen gpt-6-luna oldu. Embeddings tarafında artık farklı binary içeriklerin farklı content-type taşımasına izin veriliyor; metin, ses, görsel ve videoyu aynı anda embed edebilen Gemini Embedding 2 gibi modeller bunu gerektiriyor. Willison, AI destekli PR'ların 12 katkıcıyla gelen düzeltmelerde sorun yaratmadığını, triage için modellerden yararlandığını da not ediyor.
Gerçek dünyada kullanımı
- İsteklerini kendi barındırdığı OpenAI uyumlu gateway'e yönlendiren ve config dosyasını elle düzenlemek istemeyen bir geliştirici.
- Ekran görüntüsü, ses kaydı ve dokümanları aynı store'da embed eden, doğru content-type gerektiren bir RAG pipeline'ı.
- Dosyaları özetleyen veya etiketleyen ve flag değiştirmeden daha ucuz varsayılan model isteyen bir CLI batch job'u.
Neden önemli
LLM'i script'lerinizde kullanıyorsanız yükseltmeyle varsayılan model ve maliyet profili değişiyor; karışık content-type desteği ise workaround olmadan daha fazla içerik indekslemenizi sağlıyor.
Benzer haberler
- GitHub Copilot Fusion genel kullanıma sunuldu: model seçimini Copilot yapıyorGitHub Changelog: Copilot5 gün önce
- GitHub Copilot inline önerilerinde eagerness ayarı geliyorVisual Studio Code Blog26 Eki
- Cursor Marketplace'teki Claude Code VS Code eklentisinde SSH arka kapısı bulunduHacker News: Claude Code3 gün önce