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# UnslothをAPIエンドポイントとして使う方法

実行できます **ローカルLLM** 次のようなツールとともに [Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md) および [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md) これらのツールをUnslothの **OpenAI互換APIエンドポイント**に接続することで。これにより、次のようなモデルを実行できます [Qwen](/docs/jp/moderu/qwen3.6.md) および [Gemma](/docs/jp/moderu/gemma-4.md) をエージェント型コーディング向けにローカルで実行できます。Unslothには、自己修復機能などの便利な機能もあります **ツール呼び出し**, **コード実行**、および **ウェブ検索**.

Unslothを使用すると、次の機能を提供する高速なAPI推論エンドポイントを簡単にデプロイできます：

* [**自己修復ツール呼び出し**](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling)。これにより、壊れた、または不正な形式のツール呼び出しを50%削減できます
* [**コード実行**](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#code-execution) のサポートにより、より正確なコード出力のためにBashとPythonを実行できます。
* **高度な** [**ウェブ検索**](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#advanced-web-search) 。ウェブページにアクセスして実際に読み込み、詳細な情報を収集します。
* [**自動推論** 設定](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#auto-parameter-tuning) （GGUFモデル用：temp、top-kなど）

{% columns %}
{% column %}
Unslothに読み込まれたモデル（GGUFを含む）は、 **認証付きAPI** として `llama-server`を介して公開されます。OpenAIが提供するものと同様に、セキュリティ上の理由から長いAPIキーが生成されます。

あなたの **ローカルモデル** は、その後お好みのAIエージェント、SDK、またはチャットクライアントで直接使用できます。Unslothは同じポートで2つの方言を話します。どちらもストリーミング、ツール呼び出し（OpenAI `ツール` / Anthropic `ツール`）、および画像入力をサポートしています：
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FgCthbL3uUmrNgxFBePK5%2Fimage.png?alt=media&amp;token=060dbc41-6fd5-496d-ba00-0ba13fde86ff" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

モデルがUnslothの推論経由で実行されている場合でも、独自のリモートOpenAI互換エンドポイント経由の場合でも、ウェブ検索、コード実行、ディープリサーチなどを含むUnslothの完全なツールスイートへのアクセスを与えることができます。

* **Anthropic互換 `/v1/messages`**  。Claude Code、OpenClaw、Anthropic SDK、およびMessages APIを想定するすべてのクライアント向け。
* **OpenAI互換 `/v1/chat/completions`** および **`/v1/responses`** 。OpenAI SDK、OpenCode、Cursor、Continue、Cline、Open WebUI、SillyTavern、およびあらゆるOpenAI互換ツール向け。

### ⚡ クイックスタート

{% stepper %}
{% step %}

#### Unslothをダウンロード

最も簡単な開始方法は、 [Unsloth Desktop](/docs/jp/desktop.md) アプリをインストールすることです。対応環境： [macOS](/docs/jp/meru/install/mac.md)、Linux、 [Windows](/docs/jp/meru/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/jp/meru/install/pip-install.md), [AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md)、Intel、およびCPU構成。

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Unslothをダウンロード</a>

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [macOS向けダウンロード](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Windows向けダウンロード](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Linux向けダウンロード](https://unsloth.ai/download/linux)

または、手動でインストールする場合：

**macOS、Linux、WSL：**

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

**Windows PowerShell：**

```bash
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

{% endstep %}

{% step %}

#### インストール

1. Unslothインストーラー（`.dmg`, `.exe` ファイル）を開きます
2. MacではUnslothをApplicationsにドラッグし、Windowsではセットアップを完了します。
3. アプリを起動し、インストールが完了するまで待ちます
   {% endstep %}

{% step %}

#### モデルを選択

上部の「モデルを選択」ドロップダウンまたは「モデルハブ」タブを開き、デバイスに適したモデルと量子化を選択してダウンロードします。完了したら、セットアップ不要ですぐにチャットを開始できます。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FNCEVgKLJI0goPqjgcg9B%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&amp;token=533b5e3c-a901-4b33-963e-4a703cc9d5a6" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

#### Unslothの準備ができました

チャットを始めるには、メッセージを入力してEnterを押します。

* **APIキーを作成します。** あなたの **Unsloth** 左下のアバター → **設定** → **API** → キー名を入力 → **作成**。表示される `sk-unsloth-…` の値をコピーします。Unslothはこれを一度しか表示しません。
* **クライアントをUnslothに接続します。** 使用する `http://localhost:PORT` をベースURLとして、あなたの `sk-unsloth-…` キーを認証に使用します。以下で、お使いのツール向けの手順に進んでください。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpAGvwjGD0iVMZKBoyu7m%2Fgreeennn.png?alt=media&amp;token=d17a5528-8375-444c-9aff-f9e9f7903bcd" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 🔑 APIキーの作成

1. サイドバーを開き、あなたの **Unsloth** 左下のアバターをクリックします。
2. 次へ移動： **設定** → **API** （地球儀 :globe\_with\_meridians: アイコン）。
3. わかりやすい名前を入力します（例： `claude-code-macbook`）。有効期限を設定します（任意）
4. クリック **作成**.
5. **キーをコピーします。** Unslothはハッシュのみを保存するため、再度表示することはできません。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FR7fhygHCl5RwG4P1MSoS%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e2781a00-7fe5-4831-9fdb-a57234843b34" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

すべてのキーは `sk-unsloth-` というプレフィックスで始まります。キーはいつでも同じページから失効させられます。失効したキーによるリクエストは、次のエラーで失敗します： `401 Unauthorized`.

{% hint style="warning" %}
APIキーはパスワードのように扱ってください。キーとUnslothインスタンスへのネットワークアクセスを持つ人は誰でも、読み込まれたモデルにリクエストを送信できます。
{% endhint %}

### ⏳ モデルの読み込み

{% stepper %}
{% step %}

#### モデルを選択

APIを使用する前に、 **モデルを選択** チャットページ左上隅のドロップダウンからモデルを読み込みます。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FuZqd6tcZ5LgMSh4ZND5x%2Fexport-1778505117710-24fps.gif?alt=media&amp;token=9defec95-5404-4654-9c33-67be967c9820" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

このガイドでは、次を使用します：

`unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF` 推奨される `UD-Q4_K_XL` 量子化を使用します。
{% endstep %}

{% step %}

#### モデルをテスト

クライアントを使用する前に、簡単なメッセージを送信します：

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F2Ivilke0aJX8AHWDwSmr%2Fimage.png?alt=media&amp;token=9f9380b9-f963-4861-a17b-fd0fe16684d4" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

{% hint style="info" %}
これにより、モデルが正しく読み込まれ、応答の準備ができていることを確認できます。
{% endhint %}
{% endstep %}

{% step %}

#### **Unsloth APIキー**

Unslothで、 **設定 → API** を開いてAPIキーを表示または作成します。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAZwaRmBVPpXA2SFhMGW9%2Fexport-1778506924396-30fps.gif?alt=media&amp;token=96f3f1a7-fce4-4508-b1b0-e8b6294dc423" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

APIキーはパスワードのように扱い、スクリーンショットやリポジトリで公開しないようにしてください。
{% endstep %}
{% endstepper %}

### <i class="fa-terminal">:terminal:</i> Unsloth runコマンド

1. **Unsloth Studioをインストールまたは更新します。** 以前のバージョンでは外部APIは公開されません。インストールを参照してください。
2. **GGUFモデルを読み込みます。** runコマンドを使用してGGUFモデルを読み込みます。これにより、デフォルトポートでUIも読み込まれます。エンドポイントURLとAPIキーがコンソールに出力され、お好みのクライアントで使用できる状態になります。

   ```bash
   unsloth run --model unsloth/qwen3.8-27B-GGUF-GGUF:UD-Q4_K_XL
       --temp 1.0 \
       --top-p 0.95 \
       --top-k 20 \
       --min-p 0.0 \
       --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"medium"}'
   ```

必要に応じて設定を調整します。

#### CLIからモデルを読み込む

モデルを読み込み、APIキーを自動作成するには、 `unsloth` CLIツールを使用します。モデルの読み込みが完了すると、エンドポイントURLとAPIキーがコンソールに出力されます。お好みのクライアントにコピーすれば、準備完了です。

#### 開始前に

以前のバージョンでは外部APIが公開されないため、Unsloth Studioが最新バージョンであることを確認してください。参照： [インストール](/docs/jp/xin-zhe/studio/install.md).

#### 手早い方法

ターミナルを開き、GGUFモデルを読み込みます：

```bash
unsloth run --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
```

これによりデフォルトポートでサーバーが起動し、UIが読み込まれ、エンドポイントURLとAPIキーが出力されます。

#### モデル名の仕組み

モデルは複数の方法で指定できます。最も使いやすい方法を選んでください：

```bash
# 結合形式：リポジトリと量子化バリアントを1つの文字列に指定（推奨 — 最短）
unsloth run --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL

# 分離形式：リポジトリとバリアントを2つのフラグで指定（旧形式ですが、現在も使用可能）
unsloth run --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF --gguf-variant UD-Q4_K_XL

# -hf / --hf-repoを使用（llama.cppの表記に合わせたもの。llama.cppから移行する場合に便利）
unsloth run -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
```

### runのチューニング（任意）

基本的な読み込みにはこれらは不要ですが、 `unsloth run` は、パフォーマンス、メモリ使用量、コンテキスト長、生成動作、ネットワーク、ツールアクセスをカスタマイズするための多くのllama-serverランタイムフラグをサポートしています。

追加フラグは基盤となる推論サーバーに直接転送され、指定した値がUnslothのデフォルトを上書きします。設定・サンプリングフラグが指定されない場合、Unslothはコンテキスト長、温度などを含むモデルに最適・推奨の設定を自動的に選択します。

#### 推論動作を制御する

一部の推論対応モデルは、思考および推論動作を制御するための追加フラグをサポートしています。

```bash
# 推論／思考出力を無効化
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --reasoning on  \
  --reasoning-effort medium
```

推論の労力とフラグは、モデルがサポートする内容によって異なります。

#### 生成動作を調整する

サンプリング設定は、生成中にモデルがどの程度創造的、集中型、または決定論的に動作するかを制御します。

```bash
# ランダム性を下げ、再現性を向上
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  --temp 0.6 \
  --seed 42
```

温度を低くすると通常はより安定した出力になります。一方、top-p、top-k、min-p、および繰り返しペナルティ設定によって、トークン選択と繰り返しをさらに制御できます。

```bash
# トークン選択と繰り返し動作を調整
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  --top-p 0.95 \
  --top-k 20 \
  --min-p 0.05 \
  --repeat-penalty 1.1
```

#### コンテキスト長とCPUスレッド数を増やす

大規模なプロジェクト、長時間のチャット、またはより多くのメモリを必要とするエージェントワークフローに役立ちます。

```bash
# より大きなコンテキストウィンドウと多くのCPUスレッドを使用
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  -c 131072 \
  --threads 32
```

#### ローカルネットワークでAPIを公開する

デフォルトでは、Unslothはあなたのマシン上でローカルにのみ実行されます。次にバインドすることで、ネットワーク上の他のデバイスにAPIを公開できます： `0.0.0.0`.

```bash
# LAN上のデバイスからの接続を許可
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  -H 0.0.0.0 \
  -p 8888
```

#### サーバー側ツールを有効化または無効化する

ウェブ検索やコード実行などのツールを推論サーバーが公開するかどうかを制御します。

```bash
# ツールを明示的に有効化
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --enable-tools
```

```bash
# ツールを明示的に無効化
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --disable-tools
```

Unslothは、コンテキストサイズ、GPUレイヤー、スレッド、サンプリング、ネットワーク、ツール設定など、ほとんどのllama-serverランタイムフラグをサポートしています。

完全なリストについては、 [llama-server](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/server) ドキュメントを参照してください。

#### **サーバー側ツールポリシー**

`unsloth run` は、サーバー側ツール（ウェブ検索、コード実行など）を推論サーバーが公開するかどうかを制御します。デフォルトはバインドアドレスに基づきます：

* **`127.0.0.1` （localhost）** — ツールは **オン** がデフォルトです。サーバーに到達できるのはあなたのマシンだけです。
* **`0.0.0.0` または任意の非ループバックアドレス** — ツールは **オフ** がデフォルトです。ネットワーク公開されたサーバーでAPIキーが漏洩すると、ホスト上で任意のコード実行が可能になります。

**フラグ：**

* `--enable-tools` / `--disable-tools` — オンまたはオフを強制します。オンの場合、 `0.0.0.0`, `--enable-tools` y/Nのセキュリティ確認プロンプトが表示されます。
* `--yes` / `-y` — プロンプトをスキップします（自動化用）。

解決されたポリシーはプロセスレベルの強制上書きであり、個々のリクエストは次の指定によってこれを回避できません： `enable_tools=true` （リクエスト本文内）。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FeIJIvZl7HvOCjtVPm3en%2Funsloth_run_model.png?alt=media&amp;token=84c45c38-78a9-4b55-b9b7-08bad9dc6238" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### 🌐 **エンドポイント**

Unslothは起動したポート（通常は `http://localhost:8000` または `http://localhost:8888`):

| エンドポイント                     | 互換性                         | 使用元                                                         |
| --------------------------- | --------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| `POST /v1/messages`         | Anthropic Messages API      | Claude Code、Anthropic SDK、OpenClaw、Anthropicを話すあらゆるもの       |
| `POST /v1/chat/completions` | OpenAI Chat Completions API | OpenAI SDK、opencode、Cursor、Continue、Cline、Open WebUI、curlなど |
| `GET /v1/models`            | OpenAIモデル一覧                 | Unslothで現在読み込まれているモデルを一覧表示                                  |

すべてのリクエストで、次の `Authorization: Bearer sk-unsloth-…` ヘッダーを使用して認証します。

{% hint style="info" %}
2つの形式のために別々のサーバーを実行する必要はありません。Unslothは同じポートで両方を処理します。
{% endhint %}

### 🖇️ クライアントを接続する

Unslothを使用すると、以下を含むほとんどのフレームワークでローカルLLMを実行できます [Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md), [OpenClaw](/docs/jp/lian-xie/openclaw.md), [OpenCode](/docs/jp/lian-xie/opencode.md) など。ガイドについては、以下の各ツールをクリックしてください：

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/ee610b22aa43d29d8415fd27eb7de15ba88f7385" %}
[Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/c87896ff7159620f4c01bb39fe9df1fd1a55274e" %}
[OpenAI Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/f70478a97a94b1f315a2c502fe67fb5f4f746cb9" %}
[Curl & HTTP](/docs/jp/lian-xie/curl-to-http-wo-unsloth-nisuru.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/1040e353b555381fe4f250e6417f1e51602685b2" %}
[OpenClaw](/docs/jp/lian-xie/openclaw.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/3864bcb37ba6a47277fdce43a7f1d4bc977d7edb" %}
[OpenCode](/docs/jp/lian-xie/opencode.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/1cb063d078a6ee398eff3b5e436d43e1fb2d6e52" %}
[Python SDK](/docs/jp/lian-xie/python-sdk-wo-unsloth-nisuru.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

別のマシンからこのエンドポイントに接続するには、次のコマンドで起動します： `unsloth studio --secure`。Unslothはlocalhostにバインドされたまま、利用可能なCloudflare HTTPS URLで公開されます。クライアントのベースURLでは、次の代わりにそのURLを使用してください： `http://127.0.0.1:8888` 。サーバー送信イベントはCloudflareクイックトンネルを通過できないため、トンネル経由で呼び出す場合は次を設定してください： `stream: false` 。

### 🧰 ツール呼び出し

両方のエンドポイントは、ネイティブ形式での関数／ツール呼び出しに加え、Unsloth組み込みツール用のUnsloth固有の短縮表記をサポートしています。

**OpenAI形式のツール：** 送信する `ツール` および `tool_choice` を `/v1/chat/completions` OpenAIとまったく同じように指定します。Claude Code（経由： `/v1/messages`）、opencode、Cursor、Continue、Clineはすべてそのままで動作します。

**Anthropic形式のツール：** 送信する `ツール` （ `input_schema`）および `tool_choice` を `/v1/messages` をClaudeとまったく同じように指定します。

Unslothサーバー側ツール：UnslothはPython、ウェブ検索、Bashを実行できます *サーバー側で* 実行し、結果を `tool_result` イベントとしてストリーミングで返します。いずれかのエンドポイントに次の追加フィールドを加えて有効にします：

```json
{
  "messages": [{"role": "user", "content": "123 * 456 はいくつですか？Pythonを使ってください。"}],
  "stream": true,
  "enable_tools": true,
  "enabled_tools": ["python", "web_search","terminal"],
  "session_id": "my-session"
}
```

モデルは次のターンで各ツールの出力を確認します。詳細な説明（スキーマ、ストリーミングイベント、連鎖）については、を参照してください。

{% hint style="info" %}
Anthropic `/v1/messages` エンドポイントを使用している場合、 `tool_choice` は明確に対応します：Anthropicの `auto` → OpenAIの `auto`、Anthropicの `any` → OpenAIの `required`、Anthropicの `{type: "tool", name: "x"}` → OpenAIの `{type: "function", function: {name: "x"}}`、Anthropicの `なし` → OpenAIの `なし`.
{% endhint %}

### 📈 APIモニター

このエンドポイントを介するすべての呼び出しは、Studio内の次の2か所にリアルタイムで一覧表示されます：

APIキートラフィックが到着するとすぐ、APIモニターのサイドパネルが隅に自動表示されます。アクティブなモデル、ライブリクエスト、エラー、平均レイテンシを要約表示します。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FqbcbkrU9tnkg5VCnDzCz%2Fimage.png?alt=media&amp;token=733b2b37-4e57-48c6-b826-9f356d648344" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

「フルモニターに展開」を押すか、設定 > APIモニターに移動して完全な **API** ページに移動します。そこでは、モデルの読み込み、プロンプト、応答、トークン数、最初のトークンまでの時間、スループット、エラーメッセージがモニターに表示されます。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FfjIh57Mb278c072g27nk%2Fimage.png?alt=media&amp;token=3a236c7c-1f00-430b-92f3-42799346aa3c" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

### ❔ トラブルシューティング

**`401 Unauthorized`** ：  `Authorization` ヘッダーがないか、キーが間違っています。キーは次の形式で渡す必要があります： `Authorization: Bearer sk-unsloth-…`。キーを紛失した場合は、次から新しいキーを作成してください： **設定 → API。** Unslothは作成後に古いキーを表示しません。

**`モデルサーバーとの接続が失われました`** : Unsloth は基盤となる llama.cpp サーバーに接続できませんでした。通常はモデルの読み込みは完了したもののクラッシュしたか、Unsloth 内でモデルのタブが閉じられています。モデルを再読み込みして **新しいチャット** から、再試行してください。

**Claude Code に表示されるのはデフォルトの Anthropic モデルで、ローカルのものではありません** :  次の場所で 3 つの環境変数すべてがエクスポートされていることを確認してください **同じ** シェルで `claude`:

```bash
echo $ANTHROPIC_BASE_URL
echo $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
echo $ANTHROPIC_MODEL
```

その後、 `/model` を Claude Code 内で実行して確認します。Windows PowerShell では次を使用してください `$env:ANTHROPIC_BASE_URL` など。

**`stream: true` SSE ではなく単一の JSON ブロブを返します** :  正しいパス（`/v1/messages` または `/v1/chat/completions`）にアクセスしていること、そして HTTP クライアントが応答をバッファリングせず、ストリームとして実際に消費していることを確認してください。

**opencode（または OpenClaw / その他のクライアント）に追加するモデル名が見つかりません** : Unsloth に直接尋ねてください。 `GET /v1/models` クライアントの「Model ID」フィールドに入力すべき正確なモデル ID を返します:

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

次の形式の JSON ペイロードが返ってきます `{"data": [{"id": "gemma-4-26B-A4B-it-GGUF", ...}]}`。表示される `id` の値が、opencode の **Model ID** フィールド（左列）と OpenClaw の `models[].id` が期待する文字列です。右側の表示名は、ユーザーに見せたい任意の名前でかまいません。

**ツール呼び出しが実行されません** :  モデルはクライアント側ツール（`ツール` / `tool_choice`）のためのツール呼び出しをサポートしている必要があります。Unsloth の組み込みツールを使う場合は、 `enable_tools: true` **および** で使いたいものを `enabled_tools` に列挙することを忘れないでください（例: `["python", "web_search"]`).

* **クライアントから接続エラーが報告されています。** API モニターを開いてください。該当呼び出しの行がない場合、Unsloth に到達していません。クライアントの base URL をそのページ上部に表示されている **Base URL** と比較してください。
* **応答が途中で切れます。** 確認してください **使用コンテキスト** を API モニターのリクエストで。100% 近いか、停止理由が `length`になっている場合は、モデルの失敗ではなくコンテキストウィンドウがいっぱいになっています。


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# 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 dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/api.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.