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# API Reference

Video Inference API는 Roboflow Python SDK와 REST API를 통해 사용할 수 있습니다.

### 기본 URL

API는 다음 URL을 사용합니다:

```
https://api.roboflow.com
```

### API 메서드

roboflow Pip 패키지를 통해 비디오 추론에 액세스하는 것을 강력히 권장합니다.\
\
다음의 원시 Video Inference API는 `https://api.roboflow.com` 세 가지 메서드가 있습니다:

<table><thead><tr><th>메서드</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>POST</code> <code>/video_upload_signed_url/?api_key={{WORKSPACE_API_KEY}}</code></td><td><p>이 엔드포인트는 사용자가 비디오를 업로드할 수 있는 서명된 URL을 반환합니다.<br><br>이 엔드포인트는 다음과 같이 파일 이름이 포함된 JSON 입력을 स्वीकार합니다</p><pre><code>{
    "file_name": "my_video_file.mp4"
}
</code></pre><p>서명된 URL이 반환됩니다</p><pre class="language-json"><code class="lang-json">{
    "signed_url": "URL"
}
</code></pre><p><br>그다음 cURL 같은 선호하는 업로드 프로그램을 사용해 서명된 URL에 비디오 파일을 PUT할 수 있습니다.</p><pre class="language-bash"><code class="lang-bash">curl -X PUT "my_signed_url" \
-H "Content-Type: application/octet-stream" \
--data-binary "@your_video.mp4"
</code></pre></td></tr><tr><td><code>POST</code> <code>/videoinfer/?api_key={{WORKSPACE_API_KEY}}</code></td><td><p>이 엔드포인트는 처리할 비디오 추론 작업을 예약하기 위한 JSON 입력을 받습니다. INPUT_URL은 공개적으로 доступ한 URL이면 무엇이든 될 수 있으며, 먼저 서명된 URL을 만들고 그다음 Roboflow에 비디오를 업로드할 필요가 없습니다.</p><p>요청 본문의 예시는 아래와 같습니다:</p><pre><code>{
    "input_url": "{{INPUT_URL}}",
    "infer_fps": 5,
    "models": [
        {
            "model_id": "rock-paper-scissors-presentation",
            "model_version": "4",
            "inference_type": "object-detection",
            "inference_params": {"confidence": 0.4}
        }
    ]
}
</code></pre><p>다음 사항에 유의해 주세요 <code>models[*].inference_params</code> 는 선택 사항입니다.</p><p>응답은 다음과 같은 JSON 문자열입니다</p><pre class="language-json"><code class="lang-json">{
    "job_id": "fec28362-f7d9-4cc0-a805-5e94495d063d",
    "message": "이 엔드포인트는 videojob을 생성합니다"
}
</code></pre><p><br>다음에 여러 모델을 지정할 수 있습니다. <code>models</code> 배열에서.  <code>infer_fps</code> 필드는 최소한 다음으로 설정되어야 합니다 <code>1</code> 그리고 그 값은 비디오 프레임레이트를 초과해서는 안 됩니다. 대부분의 사용 사례에서 비디오 프레임레이트는 다음의 정확한 배수입니다 <code>infer_fps</code> .</p></td></tr><tr><td><code>GET</code> <code>/videoinfer/?api_key={{WORKSPACE_API_KEY}}&#x26;job_id={{JOB_ID}}</code></td><td>이 엔드포인트는 작업의 현재 상태를 반환합니다. 이 엔드포인트에는 rate limit가 적용되므로, 분당 한 번보다 더 자주 폴링하지 마세요.<br><br>작업이 성공하면 반환되는 JSON의 <code>status</code> 키는 0으로 설정되고, <code>output_signed_url</code> 키에는 비디오 추론 결과의 다운로드 링크가 포함됩니다.<br><br>만약 <code>status</code> 가 1로 설정되면 작업 처리가 완료되지 않았음을 나타냅니다. 그보다 큰 값은 작업 실패를 나타냅니다.</td></tr><tr><td></td><td></td></tr></tbody></table>

에서 저장된 JSON 파일을 다운로드한 후에는 `output_signed_url` 위치에서 추론 정보를 얻기 위해 이를 파싱할 수 있습니다. json 파일의 형식은 [여기에 설명되어 있습니다](https://inference.roboflow.com/workflows/definitions/).


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless/video-inference/api-reference.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.

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