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llm
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classify
Python (SDK)
from mka1 import SDK


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

    res = sdk.llm.classify.classify(model="meetkai:functionary-urdu-mini-pak", text="I absolutely love this product! Best purchase ever.", labels=[
        "positive",
        "negative",
        "neutral",
    ])

    # Handle response
    print(res)
{
  "success": true,
  "data": {
    "label": "positive",
    "confidence": 0.92,
    "reasoning": "The text expresses strong enthusiasm with phrases like 'absolutely love' and 'best purchase ever'."
  },
  "metadata": {
    "model": "meetkai:functionary-urdu-mini-pak",
    "labels": [
      "positive",
      "negative",
      "neutral"
    ],
    "classifiedAt": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Autorizaciones

Authorization
string
header
requerido

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>.

Encabezados

X-On-Behalf-Of
string

Optional external end-user identifier forwarded by the API gateway.

Cuerpo

application/json

Parámetros de solicitud para la clasificación de texto. El modelo analizará el texto y lo asignará a una de las etiquetas proporcionadas.

model
string
requerido

ID del modelo a utilizar para la clasificación. Puedes usar el formato provider:model o simplemente el nombre del modelo con un proveedor predeterminado.

Minimum string length: 1
text
string
requerido

El contenido del texto a clasificar. No debe estar vacío.

Minimum string length: 1
labels
string[]
requerido

Array de posibles etiquetas de clasificación. Debe contener al menos 2 etiquetas. El modelo elegirá una de estas etiquetas para asignar al texto.

Minimum array length: 2
Minimum string length: 1
prompt
string

Texto opcional de sistema personalizado para guiar la clasificación. Utiliza esto para proporcionar contexto adicional o instrucciones al modelo sobre cómo realizar la clasificación.

Respuesta

200 - application/json

Está bien

Respuesta del punto final de clasificación de texto que contiene el resultado de la clasificación, la confianza y los metadatos.

success
boolean
requerido

Indica si la solicitud de clasificación fue exitosa.

data
object
requerido

Los datos del resultado de clasificación

metadata
object
requerido

Metadatos sobre la solicitud de clasificación y ejecución