LLM について
LLM はコマンドラインツールで、大言語モデルと連携します。様々な LLM プロバイダーの認証情報を管理し、ターミナルからプロンプトを実行し、プラグインを統合して機能を拡張します。
主な機能
- 01異なる LLM プロバイダーでコマンドラインからプロンプトを実行する
- 02複数のモデルプロバイダーの API 認証情報を管理する
- 03プラグインで拡張してカスタムモデルと機能を追加する
- 04ファイル入力とパイプテキストでプロンプトを組み立てる
活用シーン
- 01LLM クエリをシェルスクリプトとワークフローに統合する
- 02異なるモデルプロバイダーでテストとプロトタイピングを行う
- 03外部 API なしで LLM 機能の周辺に自動化を構築する
インストール
OS またはパッケージマネージャーを選び、コマンドをターミナルで実行します。
インストール後にllm --versionを実行して確認します。
コマンド例
よく使うコマンドを使う順に並べています。
詳細
LLM
OpenAI、Anthropic’s Claude、Google’s Gemini、Qwen、Gemma、Kimi、DeepSeek、Mistralなど、数十種類の大規模言語モデルを、リモート API 経由でも、お使いのマシンにインストールして実行できるモデルでも利用できる、コマンドラインツールおよび Python ライブラリです。
デモは、YouTube の **コマンドラインで使う言語モデル**をご覧ください。または、詳しい解説記事をお読みください。
LLM では、次のことができます。
- コマンドラインからプロンプトを実行する
- プロンプトと応答を SQLite に保存する
- 埋め込みを生成して保存する
- テキストや画像から構造化コンテンツを抽出する
- モデルにツールを実行する機能を付与する
- …など、ほかにもさまざまなことができます。
クイックスタート
まず、pip、Homebrew、pipx、または uv を使って LLM をインストールします。
pip install llm
または、Homebrew を使います(警告を参照)。
brew install llm
または、pipx を使います。
pipx install llm
または、uv を使います。
uv tool install llm
LLM を使うと、任意の OpenAI 互換 Chat Completions エンドポイント(LM Studio など)に対してプロンプトを実行したり、チャットを開始したりできます。uvx を使えば、LLM を事前にインストールせずに実行できます。
uvx llm openai endpoint http://localhost:1234/v1 \
-m google/gemma-4-12b \
"What is the capital of France?"
uvx llm openai endpoint http://localhost:1234/v1 \
-m google/gemma-4-12b \
--chat
エンドポイントで認証が必要な場合は、--key your-api-key を追加します。詳しくは、設定せずにエンドポイントに対して実行するをご覧ください。
OpenAI API キーをお持ちの場合は、次のように実行できます。
# Paste your OpenAI API key into this
llm keys set openai
# Run a prompt (with the default gpt-6-luna model)
llm "Ten fun names for a pet pelican"
# Extract text from an image
llm "extract text" -a scanned-document.jpg
# Use a system prompt against a file
cat myfile.py | llm -s "Explain this code"
それぞれのプラグインを使えば、Gemini または Anthropic に対してプロンプトを実行できます。
llm install llm-gemini
llm keys set gemini
# Paste Gemini API key here
llm -m gemini-3.5-flash 'Tell me fun facts about Mountain View'
llm install llm-anthropic
llm keys set anthropic
# Paste Anthropic API key here
llm -m claude-sonnet-5 'Impress me with wild facts about turnips'
ローカルデバイスで実行できるモデルを利用するには、プラグインをインストールすることもできます。Ollama を使用している場合は、次のようにします。
# Install the plugin
llm install llm-ollama
# Download and run a prompt against the Orca Mini 7B model
ollama pull llama3.2:latest
llm -m llama3.2:latest 'What is the capital of France?'
モデルと対話型チャットを開始するには、llm chat を使います。
llm chat -m gpt-4.1
Chatting with gpt-4.1
Type 'exit' or 'quit' to exit
Type '!multi' to enter multiple lines, then '!end' to finish
Type '!edit' to open your default editor and modify the prompt.
Type '!fragment <my_fragment> [<another_fragment> ...]' to insert one or more fragments
> Tell me a joke about a pelican
Why don't pelicans like to tip waiters?
Because they always have a big bill!
プロジェクトのニュース
- 2026年4月29日:LLM 0.32a0 は、後方互換性を保った大規模なリファクタリングです
- 2025年8月11日:LLM 0.27 の注釈付きリリースノート:GPT-5 とツール呼び出しの改善
- 2025年5月27日:LLM 0.26 では、大規模言語モデルがターミナルでツールを実行できます
- 2025年5月5日:CLI で動画を JPEG フレームのシーケンスとしてビジョン LLM に渡す(LLM 0.25 も公開)
- 2025年4月7日:フラグメントとテンプレートプラグインを使った LLM 0.24 の長いコンテキストへの対応
- 2025年2月28日:LLM スキーマを使った非構造化コンテンツからの構造化データ抽出
- 2025年2月17日:LLM 0.22 の注釈付きリリースノート
- 2024年10月29日:LLM を使ってターミナルから画像、音声、動画に対するプロンプトを実行できるようになりました
- 2024年1月26日:LLM 0.13:注釈付きリリースノート
- 2023年9月12日:llm-clip で画像検索エンジンを構築し、llm chat でモデルとチャットする
- 2023年9月4日:LLM に埋め込みを扱うツールが追加されました
- 2023年7月12日:LLM CLI ツールがプラグイン経由でセルフホスト可能な言語モデルに対応しました
- 2023年5月18日:llm、ttok、strip-tags — ChatGPT やその他の LLM を扱う CLI ツール
- 2023年4月4日:llm CLI ツールの最初の発表
その他の情報については、ブログのllm タグをご覧ください。
目次
- セットアップ
- 使い方
- OpenAI モデル
- その他のモデル
- ツール
- スキーマ
- テンプレート
- フラグメント
- モデルエイリアス
- 埋め込み
- プラグイン
- Python API
- SQLite へのログ記録
- 関連ツール
- CLI リファレンス
- llm –help
- llm prompt –help
- llm chat –help
- llm keys –help
- llm logs –help
- llm models –help
- llm templates –help
- llm schemas –help
- llm tools –help
- llm aliases –help
- llm fragments –help
- llm plugins –help
- llm install –help
- llm uninstall –help
- llm embed –help
- llm embed-multi –help
- llm similar –help
- llm embed-models –help
- llm collections –help
- llm openai –help
- llm –help
- コントリビューション
- Changelog