💬 观点Simon Willison
New release of LLM adds support for reasoning traces, — LLM 0.32 发布：支持推理轨迹、OpenAI Responses、服务端工
LLM 0.32 发布：支持推理轨迹、OpenAI Responses、服务端工具，并重新设计日志系统。
2026-08-04原文
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LLM 0.32 发布
推理模型思考过程输出到 stderr，不污染 stdout
- -R/--hide-reasoning 可关闭
- 默认模型改为 GPT-5.6 Luna
⚙️ 流程拆解
STEP 1安装 LLM 0.32
STEP 2选择模型与工具
STEP 3一条命令执行 prompt
STEP 4流式接收 reasoning/text 事件
STEP 5内容寻址写入日志
🔗 涉及的概念与玩家
- LLM产品
- Simon Willison人物
- OpenAI Responses API产品
- GPT-5.6 Luna模型
- llm-anthropic产品
- Datasette Agent产品
- MCP概念
- SQLite产品
- Simon Willison—发布→LLM
- LLM—默认使用→GPT-5.6 Luna
- LLM—基于→OpenAI Responses API
- llm-anthropic—支持→MCP
- LLM—支撑→Datasette Agent
- LLM—用于日志→SQLite
- 新增推理轨迹显示：运行推理模型时，思考过程输出到 stderr，不影响 stdout 管道，可用 -R 隐藏。对开发者意味着可观察性提升，便于调试和审计。
- 支持服务端工具：OpenAI 的 CodeInterpreter、WebSearch，Anthropic 的 WebSearch、WebFetch、CodeExecution、AnthropicMCP，可通过一行命令调用。这简化了工具集成，让 CLI 成为强大的 agent 前端。
- 内容寻址日志存储：基于 Git 模型，避免重复 JSON 日志，提升存储效率。对构建复杂 agent 系统的开发者，提供了可扩展的日志基础。
原文：New release of LLM adds support for reasoning traces, OpenAI Responses, server-side tools, and smarter logging · 作者 Simon Willison
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