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docs/plugins/api/llm-api.md

@@ -14,26 +14,26 @@ from src.plugin_system import llm_api
 
 ### 1. 查询可用模型
 ```python
-def get_available_models() -> Dict[str, Any]:
+def get_available_models() -> Dict[str, TaskConfig]:
 ```
 获取所有可用的模型配置。
 
 **Return：**
-- `Dict[str, Any]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置。
+- `Dict[str, TaskConfig]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置对象。
 
 ### 2. 使用模型生成内容
 ```python
 async def generate_with_model(
-    prompt: str, model_config: Dict[str, Any], request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
-) -> Tuple[bool, str]:
+    prompt: str, model_config: TaskConfig, request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
+) -> Tuple[bool, str, str, str]:
 ```
 使用指定模型生成内容。
 
 **Args:**
 - `prompt`：提示词。
-- `model_config`：模型配置（从 `get_available_models` 获取）。
+- `model_config`：模型配置对象（从 `get_available_models` 获取）。
 - `request_type`：请求类型标识，默认为 `"plugin.generate"`。
 - `**kwargs`：其他模型特定参数，如 `temperature`、`max_tokens` 等。
 
 **Return：**
-- `Tuple[bool, str]`：返回一个元组，第一个元素表示是否成功，第二个元素为生成的内容或错误信息。
+- `Tuple[bool, str, str, str]`：返回一个元组，包含（是否成功, 生成的内容, 推理过程, 模型名称）。