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# Establecer la anulación automática del modelo de esta organización para un punto final

> Almacena `{ endpoint → modelId }` para que las solicitudes subsecuentes con `model: "auto"` para el endpoint se resuelvan en `modelId` en lugar del valor por defecto en YAML del operador. El objetivo debe (a) no ser la cadena literal `"auto"`, (b) ser resolvible para esta organización (un modelo de registro de clúster concedido o uno de los modelos registrados en la base de datos de la organización) y (c) tener el mismo `apiFormat` que el endpoint.



## OpenAPI

````yaml https://apigw.mka1.com/speakeasy.json?language=es put /api/v1/llm/models/auto/{endpoint}
openapi: 3.1.1
info:
  title: MKA1 API
  version: 1.1.0
  description: >-
    La API MKA1 es una API RESTful que proporciona acceso a la plataforma MKA1.
    Aprende cómo comenzar con la API y el SDK de TypeScript
    [aquí](https://mka1.apidocumentation.com/guides/getting-started).
  license:
    name: Propietario
servers:
  - url: https://apigw.mka1.com
    description: MKA1 API Gateway
  - url: /
    description: Relative server URL (configurable via SDK constructor)
security: []
tags:
  - name: Resource Authorization
    description: >-
      Gestiona permisos para recursos LLM. Crea recursos, otorga/revoca permisos
      y elimina recursos. Solo los propietarios de recursos pueden otorgar,
      revocar o eliminar permisos.
    x-displayName: Autorización de Recursos
  - name: Embeddings
    description: >-
      Puntos finales de la API de incrustación de texto para generar
      representaciones vectoriales del texto. Crea incrustaciones semánticas
      para búsqueda, agrupamiento y coincidencia de similitudes utilizando
      varios modelos de incrustación.
    x-displayName: Incrustaciones
  - name: Feedback
    description: >-
      API de retroalimentación del usuario para calificar y comentar sobre las
      completaciones de chat. Recopila calificaciones de pulgares arriba/abajo y
      comentarios detallados para mejorar las respuestas del modelo y rastrear
      la satisfacción del usuario.
    x-displayName: Retroalimentación
  - name: Images
    description: >-
      Puntos finales de la API de generación de imágenes para crear imágenes a
      partir de descripciones de texto. Genera imágenes con control sobre el
      tamaño, la calidad y el estilo.
    x-displayName: Imágenes
  - name: MCP Vault
    description: >-
      API de bóveda MCP para almacenar configuraciones de servidor MCP propiedad
      del usuario y credenciales encriptadas. Los agentes hacen referencia a los
      ID de la bóveda para que los secretos se resuelvan solo en el momento de
      la ejecución de la herramienta.
    x-displayName: Bóveda MCP
  - name: Speech
    description: >-
      Puntos finales de la API de voz para el procesamiento de audio. Convierte
      texto en habla natural (TTS) o transcribe el habla a texto (STT) en
      diferentes idiomas.
    x-displayName: Discurso
  - name: Usage
    description: >-
      API de seguimiento de uso y análisis para monitorear el consumo de tokens,
      la cantidad de solicitudes y el análisis de costos. Visualiza estadísticas
      detalladas por usuario, modelo y período de tiempo.
    x-displayName: Uso
  - name: Extract
    description: >-
      API de extracción de datos estructurados para extraer información de
      archivos. Define esquemas JSON para extraer datos estructurados de
      imágenes, PDFs y documentos. Soporta plantillas de esquemas reutilizables.
    x-displayName: Extracción
  - name: Text Classification
    description: >-
      API de clasificación de texto para categorizar texto en etiquetas
      predefinidas. Utilice modelos de IA para clasificar el contenido del texto
      para análisis de sentimientos, categorización de temas y moderación de
      contenido.
    x-displayName: Clasificación de Texto
  - name: Responses
    description: >-
      API de respuestas impulsadas por agentes para crear agentes de IA con uso
      autónomo de herramientas. Crea asistentes conversacionales que pueden
      utilizar búsqueda en la web, operaciones con archivos, generación de
      imágenes, ejecución de código, simulación de uso de computadoras e
      integraciones de MCP. Soporta procesamiento en segundo plano, transmisión
      y seguimiento de estado en tiempo real.
    x-displayName: Respuestas
  - name: Files
    description: >-
      API de gestión de archivos para cargar, almacenar y gestionar archivos con
      expiración automática e integración con S3. Carga archivos que se pueden
      usar con Asistentes, Almacenes Vectoriales y otras funciones. Los archivos
      se almacenan en S3 con metadatos rastreados en PostgreSQL. Soporta la
      limpieza automática de archivos expirados.
    x-displayName: Archivos
  - name: Vector Stores
    description: >-
      API de almacenamiento de vectores para almacenar y buscar documentos
      utilizando incrustaciones. Crea almacenes de vectores, sube archivos con
      fragmentación automática y generación de incrustaciones, y realiza
      búsquedas semánticas. Los archivos se procesan de forma asincrónica
      utilizando flujos de trabajo de Temporal para durabilidad. Soporta
      limpieza automática de almacenes caducados y LanceDB para almacenamiento
      eficiente de vectores.
    x-displayName: Almacenes de Vectores
  - name: Conversations
    description: >-
      API de gestión de conversaciones para almacenar y recuperar el estado de
      la conversación a través de llamadas a la API de respuesta. Crea
      conversaciones, añade elementos (mensajes de usuario, mensajes del
      asistente, mensajes del sistema) y mantiene el historial de la
      conversación. Soporta seguimiento de metadatos y gestión del estado del
      diálogo en múltiples turnos.
    x-displayName: Conversaciones
  - name: Guardrails
    description: >-
      API de salvaguardias de seguridad de IA para configurar la moderación de
      contenido y las políticas de seguridad. Configura listas de palabras
      prohibidas, detección de inyección de mensajes y prevención de filtración
      de mensajes del sistema. Las salvaguardias se aplican a todas las
      solicitudes de una cuenta y se pueden probar antes del despliegue.
    x-displayName: Barandillas
  - name: Models
    description: >-
      API de listado de modelos para descubrir modelos disponibles. Devuelve IDs
      de modelos, propiedad y metadatos para todos los modelos registrados en la
      puerta de enlace.
    x-displayName: Modelos
  - name: Skills
    description: >-
      API de habilidades para gestionar paquetes de instrucciones y archivos
      versionados siguiendo el estándar de Habilidades del Agente. Crea,
      versiona y descarga paquetes de habilidades reutilizables que incluyen
      manifiestos SKILL.md para entornos de agentes.
    x-displayName: Habilidades
  - name: Chat Completions
    description: >-
      **Obsoleto: Usa la API de Respuestas (`/api/v1/llm/responses`) en su
      lugar.** Puntos finales de completación de chat con soporte para
      transmisión, llamadas a herramientas y múltiples proveedores.
    x-deprecated: true
    x-displayName: Completaciones de Chat
  - name: Batches
    x-displayName: Lotes
  - name: Evals
    x-displayName: Evaluaciones
  - name: Fine-Tuning
    x-displayName: Ajuste fino
  - name: Memory Stores
    x-displayName: Almacenes de memoria
  - name: Prompts
    x-displayName: Sugerencias
  - name: Tables
    description: Gestionar esquemas de tablas, operaciones de datos, búsqueda e índices.
    x-displayName: Mesas
  - name: Text Store
    description: >-
      Gestiona almacenes de texto con búsqueda híbrida (vector + texto completo)
      y conjuntos de texto agrupados.
    x-displayName: Tienda de Texto
  - name: GraphRAG
    description: >-
      Construya y consulte gráficos de conocimiento livianos respaldados por
      Redis y LanceDB.
    x-displayName: GraphRAG
  - name: API Key
    x-displayName: Clave de API
  - name: Sessions
    description: Crear, inspeccionar, acceder y terminar sesiones de sandbox.
    x-displayName: Sesiones
  - name: Browser
    description: >-
      Conéctate a las sesiones del navegador a través del proxy del puerto de la
      puerta de enlace. Las sesiones del navegador exponen un punto final del
      Protocolo de DevTools de Chrome en el puerto 9222.
    x-displayName: Navegador
  - name: Execution
    description: >-
      Ejecutar comandos de shell y código dentro de una sesión de sandbox
      existente.
    x-displayName: Ejecución
  - name: Workspace
    description: >-
      Inspeccionar el manifiesto del espacio de trabajo, transferir archivos o
      archivos comprimidos, y descargar artefactos generados.
    x-displayName: Espacio de trabajo
  - name: Sandbox Usage
    x-displayName: Uso de Sandbox
  - name: Agents
    description: Crea y gestiona definiciones de agentes reutilizables.
    x-displayName: Agentes
  - name: Agent Versions
    description: >-
      Inspeccionar el historial de configuración de un agente y revertir a una
      versión anterior.
    x-displayName: Versiones de Agente
  - name: Agent Runs
    description: >-
      Ejecutar agentes guardados e inspeccionar los resultados de ejecución
      persistidos.
    x-displayName: Ejecuta Agentes
  - name: Agent Schedules
    description: >-
      Crea y gestiona ejecuciones de agentes programadas o recurrentes
      guardadas.
    x-displayName: Horarios de Agentes
  - name: schema-5_other
    x-displayName: otro
paths:
  /api/v1/llm/models/auto/{endpoint}:
    put:
      tags:
        - Models
      summary: >-
        Establecer la anulación automática del modelo de esta organización para
        un punto final
      description: >-
        Almacena `{ endpoint → modelId }` para que las solicitudes subsecuentes
        con `model: "auto"` para el endpoint se resuelvan en `modelId` en lugar
        del valor por defecto en YAML del operador. El objetivo debe (a) no ser
        la cadena literal `"auto"`, (b) ser resolvible para esta organización
        (un modelo de registro de clúster concedido o uno de los modelos
        registrados en la base de datos de la organización) y (c) tener el mismo
        `apiFormat` que el endpoint.
      operationId: putOrgAutoModel
      parameters:
        - name: endpoint
          in: path
          required: true
          schema:
            $ref: '#/components/schemas/AutoEndpoint'
          example: tts
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/PutOrgAutoModelRequest'
            example:
              modelId: openai:tts-1
      responses:
        '200':
          description: Está bien
          content:
            application/json:
              schema:
                $ref: '#/components/schemas/OrgAutoModel'
              example:
                endpoint: tts
                model_id: openai:tts-1
                set_by: user-org-admin-1
                set_at: '2026-06-23T18:00:00.000Z'
      security:
        - bearerAuth: []
      x-codeSamples:
        - lang: python
          label: Python (SDK)
          source: |-
            from meetkai_mka1 import SDK


            with SDK(
                bearer_auth="<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>",
            ) as sdk:

                res = sdk.llm.models.put_org_auto_model(endpoint="tts", model_id="openai:tts-1")

                # Handle response
                print(res)
        - lang: typescript
          label: Typescript (SDK)
          source: |-
            import { SDK } from "@meetkai/mka1";

            const sdk = new SDK({
              bearerAuth: "<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>",
            });

            async function run() {
              const result = await sdk.llm.models.putOrgAutoModel({
                endpoint: "tts",
                putOrgAutoModelRequest: {
                  modelId: "openai:tts-1",
                },
              });

              console.log(result);
            }

            run();
        - lang: csharp
          label: CSharp (SDK)
          source: |-
            using MeetKai.MKA1;
            using MeetKai.MKA1.Types.Components;

            var sdk = new SDK(bearerAuth: "<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>");

            var res = await sdk.Llm.Models.PutOrgAutoModelAsync(
                endpoint: AutoEndpoint.Tts,
                body: new MeetKai.MKA1.Types.Components.PutOrgAutoModelRequest() {
                    ModelId = "openai:tts-1",
                }
            );

            // handle response
components:
  schemas:
    AutoEndpoint:
      enum:
        - responses
        - completions
        - embeddings
        - images
        - transcriptions
        - tts
    PutOrgAutoModelRequest:
      type: object
      properties:
        modelId:
          type: string
          minLength: 1
          description: >-
            El id del modelo que este org debe resolver para este punto final.
            No puede ser la cadena literal "auto".
      required:
        - modelId
    OrgAutoModel:
      type: object
      properties:
        endpoint:
          $ref: '#/components/schemas/AutoEndpoint'
        model_id:
          type: string
        set_by:
          type: string
        set_at:
          type: string
          format: date-time
      required:
        - endpoint
        - model_id
        - set_by
        - set_at
  securitySchemes:
    bearerAuth:
      type: http
      scheme: bearer
      bearerFormat: API Key
      description: >-
        Gateway auth: send `Authorization: Bearer <mka1-api-key>`. For
        multi-user server-side integrations, you can also send `X-On-Behalf-Of:
        <external-user-id>`.

````