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# Curl & HTTPをUnslothに接続

Unsloth は、Unsloth が起動したポート上の同じベース URL で、OpenAI/Anthropic 互換のワイヤ形式を 3 つ公開します。これらはすべて、 `Authorization: Bearer sk-unsloth-…` ヘッダーを受け取り、設定した `stream`に応じて、JSON または SSE を返します。\
\
このページでは、エンドポイントごとにレシピをまとめ（`/v1/chat/completions`, `/v1/messages`, `/v1/responses`, `/v1/models`）、最後に Unsloth 組み込みの共通セクションで締めくくります。 **サーバーサイドツール**。これはすべてのチャットエンドポイントで動作します。

{% hint style="info" %}
どの URL / キー / モデル名を使えばよいかわからない場合は、まず API 概要を読んでください。Unsloth の起動、モデルの読み込み、そして `sk-unsloth-…` キーの作成までを案内します。
{% endhint %}

### 🔑 認証

すべてのリクエストには `Authorization` ヘッダーが必要です:

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

キーをシェル履歴に残さないために、一度キーを export して環境変数を参照してください:

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

以下のスニペットでは、わかりやすさのためにキーを `sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx` として直接書いています。実際には、 `$UNSLOTH_STUDIO_AUTH_TOKEN`.

### 📋 読み込まれているモデルを一覧表示

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

レスポンス:

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

<figure><img src="/files/b42b361f2bc271b628e0484e7b43cb7afe782af3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

リクエストで `id` フィールドは、 `"model"` 値が必要なとき（または opencode のようなクライアントが **Model ID**).

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

OpenAI Chat Completions 方言です。最も広い互換性のあるインターフェースです。OpenAI SDK、opencode、Cursor、Continue、Cline、Open WebUI、SillyTavern、およびほとんどの OpenAI 互換ツールで動作します。

#### 基本的なリクエスト

```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": "こんにちは"}]
  }'
```

<figure><img src="/files/418734e6ab34f2e5512fa7f98fd44c7327b0719a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### ストリーミング

追加します `"stream": true` すると、レスポンスは Server-Sent Events（`text/event-stream`）に切り替わります。 `curl` に、バイトが到着したらすぐに出力するよう `--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": "ローカルで動かす LLM について俳句を書いてください。"}],
    "stream": true
  }'
```

レスポンスの各行は次のようになります `data: {"choices":[{"delta":{"content":"..."}}]}`、最後は `data: [DONE]`.

<figure><img src="/files/b44828078e25a81b1e2f5986819bd42ac8870e52" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 画像（ビジョン）

画像を `image_url` コンテンツパートとしてユーザーメッセージに追加します。URL には HTTPS または base64 の `data:` URI:

```bash
# ローカルファイルを base64 として埋め込む（簡潔さのため省略）
IMG=$(base64 -w 0 test.jpg)

cat > /tmp/request.json <<EOF
{
  "model":"default",
  "messages":[{"role":"user","content":[
    {"type":"text","text":"画像を説明してください。"},
    {"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" %}
読み込まれているモデルはマルチモーダルである必要があります。テキスト専用モデルを読み込んだ場合、リクエスト自体の構造は成功しますが、モデルは画像を処理しません。
{% endhint %}

<figure><img src="/files/5fb512a832980ec06bd71b3c8c7ceb35f67ea4e7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 関数呼び出し（OpenAI tools）

OpenAI スタイルの `tools` と（任意で） `tool_choice`を渡します。クライアントは各ツール呼び出しを実行し、次のターンで結果を返します。

```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":"パリの天気は？"}],
    "tools":[{
      "type":"function",
      "function":{
        "name":"get_weather",
        "description":"都市の現在の天気を取得します。",
        "parameters":{
          "type":"object",
          "properties":{"city":{"type":"string"}},
          "required":["city"]
        }
      }
    }],
    "tool_choice":"required"
  }' | jq '.choices[0].message, .usage'
```

<figure><img src="/files/d5074fb4ca36311ce10f28b93906466d486023c8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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

Claude Code、Anthropic SDK、OpenClaw、および Messages API を話せるあらゆるクライアントで使われる、Unsloth の Anthropic 互換方言です。

#### 基本的なリクエスト

```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": "こんにちは"}]
  }'
```

{% hint style="warning" %}
`max_tokens` は `/v1/messages` では必須です（ `/v1/chat/completions`).
{% endhint %}

<figure><img src="/files/511f5d478b13045ad0cf791d036d572a77d25e7e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### ストリーミング

```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": "LoRA を 2 文で説明してください。"}],
    "stream": true
  }'
```

イベントは Anthropic の SSE 形式に従います: `message_start`, `content_block_start`, `content_block_delta`, `content_block_stop`, `message_delta`, `message_stop`、さらに Unsloth 独自の `tool_result` イベントがあり、これはサーバーサイドツールの出力用です。

#### 画像（ビジョン）

Anthropic スタイルの画像コンテンツは、 `source` ブロックに base64 データを入れて使います:

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

cat > /tmp/request.json <<EOF
{
  "messages":[{"role":"user","content":[
    {"type":"text","text":"画像を説明してください。"},
    {"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="/files/e7a10607c2dfb9258663d54111657edfa6f48629" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### ツール呼び出し（Anthropic tools）

```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": "東京の天気は？"}],
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "都市の現在の天気を取得します",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {"type": "string"}
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "tool_choice": {"type": "auto"}
  }'
```

`tool_choice` 値は OpenAI 方言では次のように対応します: 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="/files/05d465dfc1a1eae24a650712c8fc803379434078" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 🧬 Responses（`/v1/responses`)

Unsloth は、より新しい **OpenAI Responses API**, も話します。これは Codex や他の最近の OpenAI クライアントが移行したプロトコルです。

```bash
curl http://localhost:8888/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-local",
    "input": "1 文の挨拶を書いてください。"
  }'
```

<figure><img src="/files/ff7d6c7893c163da26e4e871094cf4cff4f4a696" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/a93b3af4d0fd8e8d69c40f5e47c361c8c634d89a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ストリーミングは Chat Completions と同じように動作します。追加するのは `"stream": true` そしてパイプするのは `-N`.

### 🧰 Unsloth サーバーサイドツール（短縮記法）

クライアントサイドの関数呼び出しに加えて、Unsloth は **Python**, **bash**、および **Web 検索** をサーバーサイドで実行し、その結果をカスタム `tool_result` イベントとしてストリームで返せます。これは、ツール呼び出しをクライアント経由で往復させなくても、Unsloth が最初から「本物の」エージェントのように感じられる機能です。

これらの追加フィールドを **いずれかの** `/v1/chat/completions` または `/v1/messages`:

| フィールド             | 型               | メモ                                                    |
| ----------------- | --------------- | ----------------------------------------------------- |
| `enable_thinking` | `boolean`       | `false` で思考を無効にします。 `true` デフォルトでは                    |
| `enable_tools`    | `boolean`       | `true` でサーバーサイドツール実行を有効にします。                          |
| `enabled_tools`   | `array<string>` | モデルが呼び出せるツール。対応しているのは `python`, `bash`, `web_search`. |
| `session_id`      | `string`        | 任意。呼び出し間でツール状態（例: Python カーネル）を保持します。                 |

#### 思考モード

思考モードはデフォルトで有効です。&#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": "量子トンネル効果を 1 文で要約してください"}],
    "stream": false
  }'
```

モデルは回答を出す前に思考します。

<figure><img src="/files/9a6c58d9b2f23c7df17b83c6ac44a1718ad1e673" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

思考を無効にするには、 `enable_thinking: false` をリクエストに渡します。モデルは最初に思考せずに回答を返します。

<figure><img src="/files/8de107aa76d7e8ebad3faf15662b74dfe20a7848" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Python 実行

```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": "123 * 456 はいくつですか？ コードを使って計算してください。"}],
    "stream": false,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="/files/e8d805b5c1edf0f38044484d32ba18d06f2daac0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Web 検索 + Python（ストリーミング）

```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": "Python 3.13 の機能を検索してください"}],
    "stream": true,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["web_search", "python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="/files/b868f933df65b504b7af7c938e0c5a710c42bcb9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### オン `/v1/messages`

同じ短縮記法は Anthropic Messages エンドポイントでも使えます:

```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": "Python 3.13 の機能を検索してください"}],
    "stream": true,
    "enable_tools": true,
    "enabled_tools": ["web_search", "python"],
    "session_id": "my-session"
  }'
```

<figure><img src="/files/d4cd5845f1477f98dc1ebcb2e328d620db8d515f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Unsloth は独自の `tool_result` SSE イベントを、標準の Anthropic / OpenAI イベント型に加えてストリームします。モデルは次のターンで各ツールの出力を確認します。

### ❔ トラブルシューティング

**`401 Unauthorized`** **-** この `Authorization` ヘッダーがないか、キーが間違っています。次を再確認してください: `Authorization: Bearer sk-unsloth-…`.

**`curl` ストリーミングリクエストで停止する -** 追加します `-N` （ `--no-buffer`と同じです）。これがないと、 `curl` が SSE ストリームをバッファリングし、最後まで何も表示されません。

**Base64 エンコードは OS によって異なります** **-** Linux の `base64` はデフォルトで行を折り返しますが、macOS / BSD はそうしません。Linux では `base64 -w 0` を使い、macOS では `base64` を使うか、出力を `tr -d '\n'`.

**シェルでの JSON エスケープ** **-** Heredoc（`-d @file.json`）は、本文が複雑になったらインライン文字列よりもきれいです。例: `curl ... -d @body.json`.

**`max_tokens` でのエラー `/v1/messages`** **-** Anthropic 方言ではこれが必須です。 `"max_tokens": 1024` （または必要な上限）を追加してください。

エンドポイントレベルの問題（モデルが読み込まれない、接続が切れる、ポートが違う）については、API 概要ページを参照してください。

### 任意: サーバーのデフォルトを調整する

サーバー起動時に、デフォルトの動作を `unsloth run`.

```bash
# カスタムデフォルトでサーバーを起動
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  --reasoning off \
  --temp 0.6 \
  -p 8888
```

使用します `--reasoning off` で思考をオフにするか、 `--reasoning on` で、推論をサポートするモデルの思考をオンにします。

```bash
# ローカルネットワークで API を公開
unsloth run \
  --model unsloth/Qwen3-1.7B-GGUF \
  -H 0.0.0.0 \
  -p 8888
```

これによりサーバーは `0.0.0.0:8888`で起動し、ローカルネットワーク上の他のデバイスが接続できるようになります。

#### リクエストごとに設定を上書きする

各 API リクエストで生成設定を直接上書きすることもできます。

```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": "ローカル AI について短い詩を書いてください。"
      }
    ],
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.9,
    "max_tokens": 512
  }'
```

次のようなリクエストレベルの値 `temperature`, `top_p`, `max_tokens`、および `stream` は、そのリクエストについてサーバーのデフォルトを上書きします。


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