# LM Studio API: один запрос без сохранения серверной беседы

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/lm-studio-api-bez-sohraneniya-istorii/

В собственном LM Studio запрос к /api/v1/chat обычно создаёт продолжаемую серверную беседу. Для разового запроса укажите store: false: по документации приложение не сохраняет эту беседу и не возвращает response_id. Ниже путь для уже загруженной локальной модели на Mac; отсутствие идентификатора не доказывает, что нигде нет журналов или копий текста.

Нужно спросить установленную на вашем Mac локальную модель один раз и **не создавать продолжаемую серверную беседу**? В API LM Studio — способе обратиться к программе из терминала — для этого есть `store: false`. По умолчанию `/api/v1/chat` хранит ветку разговора и возвращает `response_id` — идентификатор, по которому запрос можно продолжить. С отключённым хранением этого идентификатора быть не должно. Это **не** обещание, что запрос исчезнет из всех журналов или из отправившей его программы. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

**Технический уровень и статус:** нужен собственный Mac с Apple Silicon и macOS 14 или новее, установленный LM Studio версии **0.4.0+**, заранее скачанная текстовая модель и приложение «Терминал». Разработчик рекомендует 16 ГБ памяти для LM Studio, допускает небольшие модели на 8 ГБ; это **не** минимальная память для вашей конкретной модели. Шаги сверены по документации 23 октября 2026 года; редакция не запускала LM Studio, не измеряла память и не проверяла сетевой трафик. Если модель ещё не выбрана, начните с [установки и первого ответа](/zhurnal/lm-studio/). [s6](#src-s6) [s7](#src-s7)

## Как отправить один учебный запрос?

- В LM Studio заранее скачайте и откройте **одну текстовую локальную модель** во вкладке Chat, получите простой ответ. В **Developer** включите **Start server**. Для примера ниже используйте только адрес своего компьютера `127.0.0.1:1234`, не включайте доступ с других устройств; документация описывает запуск сервера из Developer. Модель нужно скачать заранее через интернет, но этот запрос направлен на свой компьютер, а не в облачный сервис. [s4](#src-s4) [s8](#src-s8)

- Откройте «Терминал» и выполните `curl -sS 'http://127.0.0.1:1234/api/v1/models'`. В ответе найдите в `models` запись с `"type":"llm"` и запишите её точное значение `key`; не используйте `display_name` или пример чужой модели. Если сервер вернул отказ в доступе, не отключайте аутентификацию ради этого опыта: [проверьте свой токен](/zhurnal/lm-studio-api-autentifikaciya/). Если нет ответа, проверьте включение сервера и порт в Developer. [s3](#src-s3) [s4](#src-s4) [s5](#src-s5)

- В следующей команде **сначала замените** текст `MODEL_KEY_FROM_LIST` на скопированный `key` вашей модели, сохранив кавычки вокруг значения. Затем выполните `curl -sS -X POST 'http://127.0.0.1:1234/api/v1/chat' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"MODEL_KEY_FROM_LIST","input":"Назови два отличия бумажной книги от электронной в одном предложении.","store":false}'`. Учебный запрос не содержит личных данных; конкретный ответ модели здесь не предсказан и редакцией не генерировался. Для переключателя `store` значение `false` («нет») должно быть **без** кавычек. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

## Как понять результат и где границы приватности?

При удачном запросе ожидается JSON — текстовый формат данных — с `output` и текстом сообщения. Убедитесь, что есть осмысленный ответ на учебный вопрос и **нет поля **`**response_id**`. Это проверяет только документированное поведение именно `/api/v1/chat` с `store: false`; не считайте отсутствие ID доказательством удаления журналов, копий на клиенте или полной сетевой изоляции. В учебном запросе нет внешних интеграций. Если ошиблись с `key`, перечитайте `/api/v1/models` и используйте `type: llm`; не подменяйте реальный ID названием на экране. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

Без `response_id` новый запрос **не продолжит** предыдущую беседу сам собой: если нужен контекст, передайте необходимый текст заново с учётом чувствительности данных. Не переносите параметр `store` вслепую на другие API-маршруты. Не публикуйте локальный сервер в общедоступной сети, а если уже включена обязательная аутентификация, пользуйтесь настройкой токена по [отдельному гайду](/zhurnal/lm-studio-api-autentifikaciya/). [s1](#src-s1) [s5](#src-s5)

## Источники

1. [LM Studio — Stateful Chats и store false](https://lmstudio.ai/docs/developer/rest/stateful-chats) — получено 2026-10-23
2. [LM Studio — POST /api/v1/chat](https://lmstudio.ai/docs/developer/rest/chat) — получено 2026-10-23
3. [LM Studio — GET /api/v1/models](https://lmstudio.ai/docs/developer/rest/list) — получено 2026-10-23
4. [LM Studio — запуск локального API-сервера](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server) — получено 2026-10-23
5. [LM Studio — аутентификация API](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication) — получено 2026-10-23
6. [LM Studio — требования к macOS и памяти](https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements) — получено 2026-10-23
7. [LM Studio — обзор native REST API v1](https://lmstudio.ai/docs/developer/rest) — получено 2026-10-23
8. [LM Studio — первый запуск модели](https://lmstudio.ai/docs/app/basics) — получено 2026-10-23