@vfvrpq/llm-cli

v1.2.1

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a month ago

终端里直接使用智谱 GLM、DeepSeek、小米 MiMo、Kimi 等主流模型的零依赖命令行客户端（含 llm-cli / glm-cli / deepseek-cli 三个命令）

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vfvrpq

glm deepseek mimo xiaomi kimi moonshot siliconflow ark doubao zhipu llm cli chat

llm-cli —— GLM / DeepSeek / MiMo 等终端命令行客户端

三个零依赖命令行入口（Node.js ≥ 18）：glm-cli / deepseek-cli 单供应商 + llm-cli 多供应商（7 家）；API Key 均由你本人手动填写，代码中不内置任何密钥。

| 脚本 | 服务商 | 默认模型 | 配置目录 | Key 环境变量 | |---|---|---|---|---| | glm_cli.js | 智谱 GLM | glm-5.3-flash | ~/.glm-cli | GLM_API_KEY（或 ZHIPUAI_API_KEY） | | deepseek_cli.js | DeepSeek | deepseek-flash | ~/.deepseek-cli | DEEPSEEK_API_KEY |

Windows 下可用同目录的 glm.bat / deepseek.bat 启动，例如 .\glm.bat chat。

安装（npm）

npm i -g @vfvrpq/llm-cli   # 全局安装，得到 glm-cli 与 deepseek-cli 两个命令
glm-cli --help

# 免安装直接运行
npx -p @vfvrpq/llm-cli glm-cli ask "你好"

# 或免 npm：下载仓库后直接运行
node glm_cli.js ask "你好"

下文示例中的 node glm_cli.js / node deepseek_cli.js 在全局安装后可分别换成 glm-cli / deepseek-cli。

多供应商 llm-cli（v1.1 新增）

llm_cli.js（bin llm-cli）把多家供应商收进一个脚本，配置目录 ~/.llm-cli：

| 供应商 | 默认端点 | 默认模型 | Key 环境变量 | |---|---|---|---| | glm 智谱 | open.bigmodel.cn/api/paas/v4 | glm-5.3-flash | GLM_API_KEY | | deepseek | api.deepseek.com/v1 | deepseek-flash | DEEPSEEK_API_KEY | | mimo 小米 | api.xiaomimimo.com/v1 | mimo-v2.6-flash | MIMO_API_KEY | | kimi 月之暗面 | api.moonshot.cn/v1 | kimi-latest | MOONSHOT_API_KEY | | siliconflow 硅基流动 | api.siliconflow.cn/v1 | 需 -m 指定 | SILICONFLOW_API_KEY | | ark 火山方舟（豆包） | ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 | 需 -m 指定 | ARK_API_KEY | | openai | api.openai.com/v1 | 需 -m 指定 | OPENAI_API_KEY |

node llm_cli.js config set api-key -p mimo       # 按供应商保存 Key
node llm_cli.js config list                       # 查看全部配置状态
node llm_cli.js ask "你好"                        # 默认走 glm
node llm_cli.js ask -m deepseek-v4-pro "推理题"   # 按模型名前缀自动选供应商
node llm_cli.js chat -p kimi                      # 指定供应商
node llm_cli.js models -p mimo                    # 查看该账号可用模型

供应商选择优先级：-p > 模型名前缀推断 > config set provider > 默认 glm
智谱 coding 订阅（本机 MiMo 同款配置）：--base-url https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
端点与模型清单均已实测；cc-switch（farion1231/cc-switch）的 OpenAI 兼容端点清单是本表的参考来源

项目结构（v1.2 原子化重构）

llm_cli.js / glm_cli.js / deepseek_cli.js   # 三个薄入口（只声明注册表与特性开关）
lib/
├── run.js            # 入口引导与子命令分发
├── args.js           # 参数解析与帮助生成（按入口特性开关生成）
├── config.js         # 配置读写（单供应商入口兼容 1.x 扁平格式）
├── registry.js       # 供应商选择 / 模型名前缀推断 / 运行时与 Key 解析
├── http.js           # fetch 封装 + SSE 流解析 + 超时
├── chat.js           # payload 构建（thinking 门控）与流式渲染
├── colors.js / errors.js / hidden.js
└── commands/         # ask / chat / models / config 四个子命令
providers/
├── index.js          # 聚合注册表（新增供应商在此登记一行）
└── <名称>/index.js   # 每家供应商独立文件夹：端点 / 默认模型 / Key 环境变量 / 名称前缀

新增供应商：在 providers/<名称>/index.js 写定义 → providers/index.js 加一行登记，即被 -p、模型名前缀推断、config、models 自动识别。

准备 API Key

GLM（智谱）：https://open.bigmodel.cn 控制台 → API Key（海外版 https://z.ai）
DeepSeek：https://platform.deepseek.com → API Keys

快速开始

# GLM
node glm_cli.js config set api-key
node glm_cli.js ask "用一句话解释量子纠缠"
node glm_cli.js chat
node glm_cli.js models

# DeepSeek
node deepseek_cli.js config set api-key
node deepseek_cli.js ask "用一句话介绍你自己"
node deepseek_cli.js ask "九个点如何四条线相连" -m deepseek-reasoner
node deepseek_cli.js models

常用示例（两个脚本一致）

# 附带文件提问（可多个 -f）
node glm_cli.js ask -f main.js "这个脚本有什么问题？"

# 管道输入（Windows 用 type，macOS/Linux 用 cat）
type error.log | node deepseek_cli.js ask "总结这个报错"

# 回答保存到文件
node glm_cli.js ask "写一首关于秋天的诗" -o poem.txt

# 多轮对话：指定模型/温度，继续上次对话
node glm_cli.js chat -m glm-4.6 -t 0.7
node deepseek_cli.js chat --resume chat-latest.json

chat 中的斜杠命令：/help /new /model <名称> /system <文本> /save [路径] /exit

参数说明（两个脚本一致）

| 参数 | 作用 | |---|---| | -m, --model | 模型名（默认值见上表） | | --api-key | 本次使用的 Key（优先级最高） | | --base-url | 接口地址 | | --system | system 提示词 | | -t, --temperature | 采样温度 | | --max-tokens | 最大输出 token 数 | | --thinking on/off | 深度思考开关（仅 glm_cli.js；deepseek-reasoner 自带思考无需设置） | | --no-stream | 关闭流式输出 | | --no-color / --debug | 关闭彩色 / 输出调试信息 |

配置优先级：命令行参数 > 环境变量 > 配置文件 > 内置默认值。配置持久化：config set model/base-url、config get（Key 脱敏显示）、config del、config path。

实测案例（2026-09-27 真实调用归档）

小米 MiMo（llm_cli.js -p mimo，v1.2 原子化重构后实测，端点 api.xiaomimimo.com/v1）：

$ node llm_cli.js models -p mimo
mimo-v2.5
mimo-v2.5-asr
mimo-v2.5-pro
mimo-v2.5-tts
mimo-v2.5-tts-voiceclone
mimo-v2.5-tts-voicedesign
mimo-v2.6-flash
mimo-v2.6-pro
mimo-v2.6-pro-ultraspeed

$ node llm_cli.js ask -p mimo "用两句话介绍一下你自己，说明你能做什么"
—— 思考 ——
The user is asking me to introduce myself in two sentences, explaining what I can do.
—— 回答 ——
我是MiMo，由小米大模型Core团队（Xiaomi LLM Core Team）研发的AI大语言模型。我能够回答各类问题、
进行多语言翻译、辅助文案写作、代码编写与调试……
[tokens] 输入 16 · 输出 82

$ node llm_cli.js chat -p mimo        # 多轮上下文记忆
你 > 我叫小明，记住我
—— 回答 ——
好的，小明！我记住了，你叫小明。有什么我可以帮你的吗？
[tokens] 输入 14 · 输出 59
你 > 我叫什么名字？
—— 回答 ——
你叫小明！
[tokens] 输入 53 · 输出 56          # 第二轮输入 53 tokens，历史消息完整送达

发版前回归矩阵

| 检查项 | 说明 | |---|---| | 语法 | 全部源文件 node --check（24 个） | | mock 全链路 | 三入口 ask/chat/models/config、模型名前缀推断、thinking 门控、无默认模型报错 | | 1.x 配置兼容 | 旧扁平 config.json 直接可读；单供应商入口写回保持扁平格式 | | 真实端点 | GLM / DeepSeek / MiMo GET /models + MiMo 真实流式多轮对话 | | registry 冒烟 | npm i -g 后三命令 -V 正确、lib/ 与 providers/ 随包分发 |

常见问题

401 未授权：Key 没填、填错或未生效，重新 config set api-key。
402（DeepSeek）：账户余额不足，去平台充值。
429 限流：请求太频繁或额度不足，稍后再试。
超时：流式模式等待间隔上限 120 秒、非流式整体 300 秒。
代理：Node 的 fetch 默认不走 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY（Node ≥ 24 可设 NODE_USE_ENV_PROXY=1）。
GLM 海外站：node glm_cli.js config set base-url https://api.z.ai/api/paas/v4。
安全：Key 以明文存在本机配置文件（macOS/Linux 下权限 600），请勿分享该文件。