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brew

Installer llm avec Homebrew, apt, Nix

Consultez les chemins d'installation, exécutables, métadonnées et notes de sécurité de llm pour les workflows d'agents IA.

installation

Commandes d'installation supplémentaires

macOS

Homebrewvérifié · 100%
brew install llm

local Homebrew formula metadata

Linux

Debian aptvérifié · 92%
sudo apt install llm

Debian stable package indexes · llm · Source: deb.debian.org

Nixvérifié · 92%
nix profile install nixpkgs#llm

nixpkgs package indexes · pkgs/by-name/ll/llm/package.nix · Source: api.github.com

aperçu

Résumé du paquet

Access large language models from the command-line

historique

Historique du projet et usages

LLM is Simon Willison's command-line tool and Python library for working with large language models. It started as an OpenAI-focused CLI in 2023 and evolved into a plugin-based interface for remote APIs, local models, embeddings, prompt templates, logging, attachments, schemas, and tool use.

Historique du projet

The changelog records version 0.1 on April 1, 2023 as the initial prototype release. Version 0.5 on July 12, 2023 added a plugin mechanism for additional language models, a key change that moved LLM beyond a single-provider OpenAI wrapper.

During 2023 and 2024, LLM added chat, embeddings, templates, SQLite logging and search, model aliases, attachments, async models, and broader provider support. In May 2025, version 0.26 added tool support, letting models execute Python functions through the CLI and Python API.

Historique d'adoption

LLM became part of the Datasette-adjacent command-line culture around small composable tools, SQLite-backed logs, and plugin systems. Homebrew, Debian, and Nix packaging made it easy to install as a normal developer utility rather than only as a Python package.

Its adoption expanded with the growth of provider-specific plugins and local-model integrations, giving users one command-line interface across OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama-backed models, and many community plugins.

Modes d'utilisation

Common uses include running one-off prompts from the shell, piping files into a model, starting interactive chats, storing API keys, saving prompt templates, logging responses to SQLite, generating embeddings, and calling models from Python code.

The documented configuration paths and keys.json locations matter to package users because Homebrew installs the executable, while user-specific model keys, templates, logs, and extra model definitions live outside the package prefix.

Pourquoi les passionnés de paquets s'y intéressent

LLM is package-nerd significant because it turns rapidly changing AI APIs into a stable Unix-style command with plugins. The packaging story is unusually important: users want a single binary-ish command in PATH, but the real extension surface is Python plugins and user configuration.

It is also a useful example of modern CLI state management: credentials, templates, provider models, logs, and tool definitions are intentionally external to the package, so upgrades can move the application forward without overwriting user data.

Chronologie

  • 2023-04-01: LLM 0.1 initial prototype release.
  • 2023-07-12: LLM 0.5 added the plugin mechanism for additional language models.
  • 2024-10-29: LLM 0.17 added attachment support for multimodal models.
  • 2025-05-27: LLM 0.26 added tool support.
  • 2026-06-09: LLM 0.32a3 appeared in the changelog with tool-call and human-in-the-loop improvements.

Related projects

  • Datasette is related through the broader Simon Willison/Datasette tooling ecosystem and the io.datasette.llm application data namespace.
  • LLM plugins such as provider adapters and local-model integrations are central to the project's architecture.
  • SQLite is related through LLM's prompt and response logging features.

posture de sécurité

Aucune couverture d'outil protégé trouvée pour le moment

Aucun manifest local de gestion des secrets correspondant n'a été trouvé pour llm. Les métadonnées de paquet Nucleus restent publiées ici afin que la couverture future dispose d'une URL stable.

Comportement d'installation

  • Aucun hook post-install Homebrew n’est enregistré dans les métadonnées de formule.
  • Les métadonnées de bottle Homebrew sont disponibles pour 6 plateformes.
  • S’installe avec 4 dépendances d’exécution.
  • Les métadonnées de compilation listent 1 dépendances de compilation.

Revue recommandée

Avant une utilisation sans surveillance par un agent, vérifiez si l'outil lit des identifiants en clair, écrit un état distant, publie des artefacts ou lance des plugins.

local files

Configuration and credential file locations

These source-backed paths show where this package keeps local settings or durable credentials. Automic Vault can use them as review targets for secret scanning, migration, and command approval.

Configuration files

Config paths the tool may read or write during local use.

Linux
~/.config/io.datasette.llm/~/.config/io.datasette.llm/templates/*.yaml~/.config/io.datasette.llm/extra-openai-models.yaml
macOS
~/Library/Application Support/io.datasette.llm/~/Library/Application Support/io.datasette.llm/templates/*.yaml~/Library/Application Support/io.datasette.llm/extra-openai-models.yaml

Credential files

Credential-bearing paths to review before unattended agent runs.

Linux
~/.config/io.datasette.llm/keys.json
macOS
~/Library/Application Support/io.datasette.llm/keys.json

exécutables

Exécutables installés

CommandeTypeExpositionNote
llmcliexécutable global

fraîcheur

Version et fraîcheur

Ces signaux séparent l'âge de génération de la page, l'activité du gestionnaire de paquets et la comparaison avec les versions amont. Un retard de version n'est signalé que lorsqu'une URL de preuve et des versions comparables sont présentes.

page générée2026-07-25
version du gestionnaire0.31.1
gestionnaire mis à jour2026-07-10
données localesOK
amontnot checked
dernière version détectéenon détecté

https://llm.datasette.io/

métadonnées d'installation

Métadonnées du paquet

Clé du paquetbrew:llm
Version0.31.1
Gestionnaire de paquetsHomebrew
Page du gestionnaire de paquetshttps://formulae.brew.sh/formula/llm
Page d'accueilhttps://llm.datasette.io/
Dépôthttps://github.com/simonw/llm
Docs amonthttps://llm.datasette.io/en/stable
LicenceApache-2.0
Archive sourcehttps://files.pythonhosted.org/packages/02/2a/ac37d94f6ac91d501475d80a0a1d8fb6bce392f9d7b483bf87257342e0b7/llm-0.31.1.tar.gz
Dernière mise à jour2026-07-10T19:29:48Z
Pulseupdated
Dépendancescertifi, libyaml, pydantic, python@3.14
Dépendances de compilationrust
Bouteilledisponible (sur arm64_linux, arm64_sequoia, arm64_sonoma, arm64_tahoe, sonoma, x86_64_linux)
post-install Homebrewnon défini
Serviceaucun déclaré

faits du registre

Détails de la base source

Source DatabaseHomebrew formula API
Taphomebrew/core
Full Namellm
Version Scheme0
Revision0
Bottle Stable Root URLhttps://ghcr.io/v2/homebrew/core
Deprecatedno
Disabledno
Keg Onlyno
URL Keys
  • stable

correspondances dans les bases sources

Autres enregistrements de gestionnaires de paquets

Les correspondances proviennent d’index externes de gestionnaires de paquets et restent séparées des liens de paquets Automic Vault locaux.

Debian apt95%

llm 0.23-1

CLI utility and Python library for interacting with Large Language Models

https://github.com/simonw/llm

sudo apt install llm
  • Section: contrib/science
  • Architecture: all
  • 14 Dépendances
  • normalized package name match
  • Correspondance par : Llm
Debian stable package indexes · deb.debian.org · Debian stable package indexes: llm from https://deb.debian.org/debian/dists/stable/contrib/binary-amd64/Packages.xz
Nix95%

llm

nix profile install nixpkgs#llm
  • normalized package name match
  • Correspondance par : Llm
nixpkgs package indexes · api.github.com · nixpkgs package indexes: pkgs/by-name/ll/llm/package.nix from https://api.github.com/repos/NixOS/nixpkgs/git/trees/master?recursive=1

piste source

Généré depuis les données du dépôt

Cette page est servie par av-web depuis l'artéfact SQLite privé des paquets généré par scripts/generate-pkg-sqlite.py.

Sources utilisées

  • Geiger risk classifier
  • Nucleus package database
  • av.db category and tag curation
  • cross-ecosystem install command graph
  • curated configuration and credential file locations
  • curated package history
  • external package-manager database matches
  • package relationship graph
  • package version freshness
  • package-page enrichment