Вышел llm 0.33: обновлённый клиент для OpenAI, новые ключи для эмбеддингов и шаблоны в одну строку

В версии 0.33 обновили HTTP-клиент с httpx на httpx2 и перешли на свежую версию OpenAI Python library. Это исправляет неполадки, которые вчера пришлось чинить экстренным патчем 0.32.1.

Теперь команды llm embed и llm embed-multi принимают флаг --key, а соответствующие методы Python — параметр key=. Это позволяет передавать ключи для каждого вызова, не меняя общее состояние модели. Старые плагины, читающие self.key, продолжают работать через обратную совместимость.

Флаг -t/--template можно повторять — шаблоны комбинируются по порядку. Удобно: сначала сохраняете модель с опциями (например, gpt-5.6-luna с reasoning_effort high), потом промпт, а затем запускаете llm -t lhigh -t pelican — и шаблоны применяются вместе.

Для моделей с reasoning (Responses API) добавлена опция reasoning_summary со значениями auto, concise, detailed. Это пригодится для моделей, которые имитируют OpenAI Responses API.