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# Connecter Curl et HTTP à Unsloth

Guide pour interroger l'API d'Unsloth avec curl (ou tout client HTTP), avec des exemples à copier-coller pour chaque point de terminaison et fonctionnalité..

Unsloth expose trois formats filaires compatibles OpenAI/Anthropic à la même URL de base sur le port sur lequel Unsloth a démarré. Tous prennent un `Authorization: Bearer sk-unsloth-…` en-tête et renvoient soit du JSON soit du SSE, selon que vous définissez `stream`.

Cette page regroupe les recettes par point de terminaison (`/v1/chat/completions`, `/v1/messages`, `/v1/responses`, `/v1/models`, `/v1/embeddings`, `/v1/systemone`) et se termine par une section commune sur les **outils côté serveur**, qui fonctionnent sur tous les points de terminaison de chat.

{% hint style="info" %}
Si vous ne savez pas quelle URL / clé / nom de modèle utiliser, lisez d'abord l'aperçu de l'API. Il vous guide pour démarrer Unsloth, charger un modèle et créer une `sk-unsloth-…` clé.
{% endhint %}

### 🔑 Authentification

Chaque requête nécessite un `Authorization` en-tête :

```
Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx
```

Pour éviter que les clés n'apparaissent dans l'historique de votre shell, exportez la clé une fois et référez-vous à la variable d'environnement :

```bash
export UNSLOTH_STUDIO_AUTH_TOKEN=sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx
```

Les extraits ci-dessous insèrent la clé en ligne sous la forme `sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx` pour plus de clarté. En pratique, remplacez `$UNSLOTH_STUDIO_AUTH_TOKEN`.

### 📋 Lister les modèles chargés

```bash
curl http://localhost:8888/v1/models \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx"
```

Réponse :

```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    {"id": "unsloth/gemma-3-27b-it-GGUF", "object": "model", "owned_by": "local"}
  ]
}
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FgVC1VPkCkUQBVg0HScEc%2FScreenshot%202026-04-22%20at%203.06.57%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=6f77cc78-bd0e-4141-b555-b232df1036dc" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Utilisez le `id` champ chaque fois qu'une requête nécessite une `"model"` valeur (ou lorsqu'un client comme opencode demande un **ID du modèle**).

### 💬 Chat Completions (`/v1/chat/completions`)

Le dialecte Chat Completions d'OpenAI. La surface de compatibilité la plus large. Fonctionne avec le SDK OpenAI, opencode, Cursor, Continue, Cline, Open WebUI, SillyTavern et la plupart des outils compatibles OpenAI.

#### Requête de base

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
  }'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fvy9TyeJZljKrMJAath0L%2FScreenshot%202026-04-22%20at%203.40.35%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=98f8d622-83c0-4f55-aa37-d3571f0a38cd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Diffusion en continu

Ajoutez `"stream": true` et la réponse bascule vers des Server-Sent Events (`text/event-stream`). Indiquez à `curl` de vider la sortie à mesure que les octets arrivent avec `--no-buffer` (`-N`):

```bash
curl -N http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Écris un haïku sur les LLM exécutés localement."}],
    "stream": true
  }'
```

Chaque ligne de la réponse ressemble à `data: {"choices":[{"delta":{"content":"..."}}]}`, et se terminant par `data: [DONE]`.

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsazSu4RpyiEa6HeamYbj%2FScreenshot%202026-04-22%20at%203.42.05%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=f62cf129-74cd-4e8e-986a-1755eeb0e048" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Images (vision)

Joignez une image en tant que `image_url` partie de contenu dans le message utilisateur. L'URL peut être HTTPS ou une `data:` URI:

```bash
# Intégrez un fichier local en base64 (tronqué pour plus de concision)
IMG=$(base64 -w 0 test.jpg)

cat > /tmp/request.json <<EOF
{
  "model":"default",
  "messages":[{"role":"user","content":[
    {"type":"text","text":"Décrivez l'image."},
    {"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/jpeg;base64,$IMG"}}
  ]}],
  "max_tokens":200,
  "stream":false
}
EOF

curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d @/tmp/request.json
```

{% hint style="info" %}
Le modèle chargé doit être multimodal. Si vous chargez un modèle texte uniquement, la requête réussit structurellement mais le modèle ne traitera pas l'image.
{% endhint %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F9yO7ersnyaIj3X8UkD5q%2FScreenshot%202026-04-22%20at%203.59.30%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=9e0af9e5-d565-4acd-8b4a-020c02d74cd8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Appel de fonctions (outils OpenAI)

Passez des `tools` et (facultativement) `tool_choice`. Votre client exécute chaque appel d'outil et renvoie le résultat au tour suivant.

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model":"default",
    "messages":[{"role":"user","content":"Quelle est la météo à Paris ?"}],
    "tools":[{
      "type":"function",
      "function":{
        "name":"get_weather",
        "description":"Obtenir la météo actuelle d'une ville.",
        "parameters":{
          "type":"object",
          "properties":{"city":{"type":"string"}},
          "required":["city"]
        }
      }
    }],
    "tool_choice":"required"
  }' | jq '.choices[0].message, .usage'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F39CDJk0Z1WhG5JyaJIfV%2Ftests_codex_pr_2.png?alt=media&amp;token=c3f01286-7dc9-47dd-b7f9-9ee8c2d3cb2f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 📨 Messages Anthropic (`/v1/messages`)

Le dialecte compatible Anthropic d'Unsloth utilisé par Claude Code, le SDK Anthropic, OpenClaw et tout client qui parle l'API Messages.

#### Requête de base

```bash
curl http://localhost:8888/v1/messages \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
  }'
```

{% hint style="warning" %}
`max_tokens` est requis pour `/v1/messages` (il est facultatif sur `/v1/chat/completions`).
{% endhint %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FOz7xeC4dRnDjO5GDAsmC%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.01.52%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=b7025ce1-e3a8-46ad-91fa-e87b96a22d6b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Diffusion en continu

```bash
curl -N http://localhost:8888/v1/messages \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Expliquez LoRA en deux phrases."}],
    "stream": true
  }'
```

Les événements suivent la forme SSE d'Anthropic : `message_start`, `content_block_start`, `content_block_delta`, `content_block_stop`, `message_delta`, `message_stop`, ainsi que le `tool_result` événement personnalisé d'Unsloth pour la sortie des outils côté serveur.

#### Images (vision)

Le contenu d'image au style Anthropic utilise un `source` bloc avec des données base64 :

```bash
IMG=$(base64 -w 0 test.jpg)

cat > /tmp/request.json <<EOF
{
  "messages":[{"role":"user","content":[
    {"type":"text","text":"Décrivez l'image."},
    {"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":"image/jpeg","data":"$IMG"}}
  ]}],
  "max_tokens":200,
  "stream":true
}
EOF

curl -s http://localhost/v1/messages \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d @/tmp/request.json
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FMkzYMtkw9dt0V7cbqduU%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.03.28%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=de854c5a-b399-4736-83bb-23ffe26981e2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Appel d'outils (outils Anthropic)

```bash
curl http://localhost:8888/v1/messages \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Quelle est la météo à Tokyo ?"}],
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "Obtenir la météo actuelle d'une ville",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {"type": "string"}
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "tool_choice": {"type": "auto"}
  }'
```

`tool_choice` les valeurs se mappent comme suit vers le dialecte OpenAI : Anthropic `auto` → OpenAI `auto`, Anthropic `any` → OpenAI `required`, Anthropic `{type: "tool", name: "x"}` → OpenAI `{type: "function", function: {name: "x"}}`, Anthropic `none` → OpenAI `none`.

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fqb37JN1ffgBFBKyd1uWD%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.07.43%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=1fb7ec5d-8326-4e9f-b752-2d5d7e830a39" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 🧬 Responses (`/v1/responses`)

Unsloth parle aussi la nouvelle **OpenAI Responses API**, le protocole vers lequel Codex et d'autres clients OpenAI récents ont migré.

```bash
curl http://localhost:8888/v1/responses \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "input": "Écris une salutation en une seule phrase."
  }'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FhmyMSCTgdD1NYiLUdYNZ%2Fopenai_responses.png?alt=media&amp;token=dd56bd52-71db-46f3-8f6c-1499df8e443c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FZ3MEH4vV2RjxhLe0DsWJ%2Fresponses_function_calling.png?alt=media&amp;token=a8637d5a-51d2-47f5-9658-add9cdb757e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Pour la diffusion en continu, ajoutez `"stream": true` et utilisez `curl -N`. Les flux Responses utilisent des événements nommés tels que `response.output_text.delta`, plutôt que des fragments Chat Completions.

Envoyez l'historique complet de la conversation dans `input` à chaque requête. Unsloth ne prend pas en charge `previous_response_id` ou `conversation` pour l'historique géré côté serveur.

#### Embeddings (`/v1/embeddings`)

Générez des vecteurs d'embedding à partir du texte en utilisant un GGUF d'embedding chargé ou le modèle d'embedding configuré d'Unsloth.

Avec `"model": "default"`, Unsloth utilise le GGUF d'embedding résidant lorsqu'il est disponible, sinon son modèle d'embedding configuré.

```bash
curl http://localhost:8888/v1/embeddings \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "input": [
      "Unsloth exécute des modèles locaux.",
      "Générez un vecteur pour chaque texte."
    ],
    "encoding_format": "float"
  }'
```

La réponse contient un `data` tableau avec un `embedding` vecteur et `indice` pour chaque entrée. Utilisez une entrée texte pour la portabilité ; la prise en charge d'une entrée sous forme de tableau de jetons dépend du backend d'embedding.

#### API de décision (`/v1/systemone`)

Activez l' **API de décision** dans **Paramètres → API** et sélectionnez d'abord un modèle de décision. Le point de terminaison renvoie `404` lorsque l'API de décision est désactivée.

Les requêtes contiennent `state` et des `questions`. Les types de question pris en charge sont :

* `noul`: une décision oui/non.
* `choice`: une décision entre des options nommées fournies dans `criteria`.
* `score`: un score basé sur des niveaux de critères ordonnés fournis dans `criteria`.

Utilisez `"model": "default"` pour sélectionner le modèle de décision configuré.

```bash
curl http://localhost:8888/v1/systemone \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "state": "Le client indique que sa commande est arrivée endommagée et demande un remboursement.",
    "questions": {
      "refund_requested": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Le client demande-t-il un remboursement ?"
      }
    }
  }'
```

Pour découvrir les modèles de décision :

```bash
curl "http://localhost:8888/v1/models?output_modalities=decisions" \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx"
```

Remplacez `8888` par votre port Unsloth et la clé API d'exemple par la vôtre.

### 🧰 Outils côté serveur Unsloth (raccourci)

En plus de l'appel de fonctions côté client, Unsloth peut exécuter **Python**, **bash**, et **la recherche web** côté serveur et diffuser les résultats en retour sous forme d' `tool_result` événements. C'est cette fonctionnalité qui donne à Unsloth l'impression d'être un agent « réel » prêt à l'emploi, sans faire transiter les appels d'outils par votre client.

Activez cette option en transmettant ces champs supplémentaires à **soit** `/v1/chat/completions` ou `/v1/messages`:

| Champ             | Type            | Notes                                                                                |
| ----------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| `enable_thinking` | `booléen`       | `false` pour désactiver la réflexion. `true` par défaut                              |
| `enable_tools`    | `booléen`       | `true` pour activer l'exécution des outils côté serveur.                             |
| `enabled_tools`   | `array<string>` | Quels outils le modèle peut appeler. Prend en charge `python`, `bash`, `web_search`. |
| `session_id`      | `chaîne`        | Facultatif. Conserve l'état des outils (par ex. le noyau Python) entre les appels.   |

#### Mode réflexion

Le mode réflexion est activé par défaut.&#x20;

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "messages": [{"role": "user", "content": "résumez l'effet tunnel quantique en une phrase"}],
    "stream": false
  }'
```

Le modèle réfléchira avant de fournir une réponse.

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F4XHr9KJhzpFEibCGEuHF%2FScreenshot%202026-04-22%20at%2012.22.46%E2%80%AFPM.png?alt=media&amp;token=15fa68ae-0ca5-464f-af16-25cfabc84c33" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Pour désactiver la réflexion, passez `enable_thinking: false` dans votre requête. Le modèle fournira une réponse sans réfléchir au préalable.

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FKQR2nh8sb5G1zUc7YSs9%2FScreenshot%202026-04-22%20at%2012.25.47%E2%80%AFPM.png?alt=media&amp;token=4646a17e-2217-4f00-9e39-5362f989126f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Exécution Python

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Combien font 123 * 456 ? Utilisez du code pour le calculer."}],
    "stream": false,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FVGbYtwBfSoqgZov5ivMA%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.16.13%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=28b83469-24fb-412d-9489-a0c6b92dd8b5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Recherche web + Python (diffusion en continu)

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Recherchez les fonctionnalités de Python 3.13"}],
    "stream": true,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["web_search", "python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FzSFyzwXtJ0Hgvqq7gZcV%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.25.13%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=a8fc5908-cb11-4ec9-85c6-77a6b5c2e205" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Sur `/v1/messages`

Le même raccourci fonctionne avec le point de terminaison Messages d'Anthropic :

```bash
curl http://localhost:8888/v1/messages \\
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxx" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Recherchez les fonctionnalités de Python 3.13"}],
    "stream": true,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["web_search", "python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FPpJxE60f2J59T5o85tQ1%2FScreenshot%202026-04-22%20at%204.28.43%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=870d74cb-dd8e-42c1-adeb-287807b22e16" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Unsloth diffuse ses propres `tool_result` événements SSE en plus des types d'événements standard d'Anthropic / OpenAI ; le modèle voit la sortie de chaque outil à son tour suivant.

### ❔ Dépannage

**`401 Unauthorized`** **-** L' `Authorization` en-tête est manquant ou la clé est incorrecte. Vérifiez bien : `Authorization: Bearer sk-unsloth-…`.

**`curl` se bloque sur les requêtes en diffusion continue -** Ajoutez `-N` (même chose que `--no-buffer`). Sans cela, `curl` met en mémoire tampon le flux SSE et vous ne voyez rien avant la fin.

**L'encodage base64 diffère selon les systèmes d'exploitation** **-** Sous Linux, `base64` par défaut, il revient à la ligne, contrairement à macOS / BSD. Utilisez `base64 -w 0` sur Linux, `base64` sur macOS, ou pipez la sortie vers `tr -d '\n'`.

**Échappement JSON dans les shells** **-** Les heredocs (`-d @file.json`) sont plus propres que les chaînes en ligne une fois que le corps devient complexe. Exemple : `curl ... -d @body.json`.

**`max_tokens` erreurs sur `/v1/messages`** **-** Le dialecte Anthropic l'exige. Ajoutez `"max_tokens": 1024` (ou toute autre limite que vous souhaitez).

Pour les problèmes au niveau du point de terminaison (modèle non chargé, connexion interrompue, mauvais port), consultez la page d'aperçu de l'API.

### Facultatif : ajuster les valeurs par défaut du serveur

Vous pouvez personnaliser le comportement par défaut au démarrage du serveur avec `unsloth run`.

```bash
# Démarrer le serveur avec des valeurs par défaut personnalisées
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  --reasoning désactivé \
  --temp 0.6 \
  -p 8888
```

Utilisez `--reasoning désactivé` pour désactiver la réflexion, ou `--reasoning activé` pour l'activer pour les modèles qui prennent en charge le raisonnement.

```bash
# Exposer l'API sur votre réseau local
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  -H 0.0.0.0 \
  -p 8888
```

Cela démarre le serveur sur `0.0.0.0:8888`, ce qui permet à d'autres appareils de votre réseau local de se connecter.

#### Surcharger les paramètres par requête

Vous pouvez également surcharger directement les paramètres de génération dans chaque requête API.

```bash
curl http://localhost:8888/v1/chat/completions \\
  -H "Authorization: Bearer $UNSLOTH_STUDIO_AUTH_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "default",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Écris un court poème sur l'IA locale."
      }
    ],
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.9,
    "max_tokens": 512
  }'
```

Les valeurs au niveau de la requête comme `temperature`, `top_p`, `max_tokens`, et `stream` remplacent les valeurs par défaut du serveur pour cette requête.


---

# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://unsloth.ai/docs/fr/integrations/connecter-curl-et-http-a-unsloth.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.