Saltar al contenido principal
Cada comando sigue la misma estructura: 
mka1 <service> <resource> <action> [flags]
Por ejemplo, mka1 llm responses create o mka1 search text-store search-texts. Profundiza en cualquier nivel con --help para ver las banderas que aplican: 
mka1 --help
mka1 llm --help
mka1 llm responses --help
mka1 llm responses create --help
O lanza la interfaz interactiva TUI para explorar todos los comandos: 
mka1 explore
El resto de esta página recorre los flujos de trabajo más comunes. Todos los ejemplos asumen que ya has autenticado la CLI — consulta autenticar la CLI.

​
Respuestas

Genera texto, continúa un hilo o ejecuta un agente con herramientas. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --input '"Escribe un resumen de una frase sobre la API de MKA1."'
Agrega instructions para guiar la respuesta: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --instructions 'Responde en español sencillo. Mantén las respuestas en menos de 80 palabras.' \
  --input '"Explica para qué se utilizan los embeddings."'
Continúa una respuesta anterior sin reenviar el historial: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --previous-response-id resp_123 \
  --input '"Ahora convierte eso en un asunto de correo electrónico."'
Transmite los tokens a medida que se producen: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --input '"Escribe tres puntos de notas de lanzamiento para la actualización de la documentación."' \
  --stream \
  --output-format json
Delegar trabajos de larga duración al fondo y consultar después con mka1 llm responses get: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --input '"Genera un informe breve de 1,000 palabras."' \
  --background
Consulta la guía de Respuestas para ver el modelo completo del recurso.

​
Conversaciones

Envuelve intercambios de varios turnos en un contenedor reutilizable: 
# Crear una conversación
mka1 llm conversations create --metadata '{"session_id":"web-42"}'

# Usarla en una respuesta
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --conversation conv_123 \
  --input '"¿Qué debería preguntar ahora para mejorar este borrador?"'

# Inspeccionar los elementos almacenados
mka1 llm conversations list-items --conversation-id conv_123
Consulta la guía de conversaciones para ver el ciclo completo.

​
Archivos

Sube una vez y luego referencia el archivo desde almacenes vectoriales, trabajos de ajuste fino o la API de Extracción: 
mka1 llm files upload --file ./support-manual.pdf --purpose assistants
mka1 llm files list
mka1 llm files get --file-id file_123
mka1 llm files content --file-id file_123 --output-file ./downloaded.pdf

​
Almacenes vectoriales

Indexa archivos para búsqueda semántica y recuperación: 
# Crear un almacén
mka1 llm vector-stores create --name support-knowledge

# Adjuntar un archivo
mka1 llm vector-stores create-file \
  --vector-store-id vs_123 \
  --file-id file_123

# Buscar en él
mka1 llm vector-stores search \
  --vector-store-id vs_123 \
  --query '¿Cómo restablezco la contraseña de una cuenta?'
Consulta la guía de archivos y almacenes vectoriales para ver el patrón completo.

​
Extraer datos estructurados

Ejecuta extracción en línea con un JSON Schema: 
mka1 llm extract extract \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --file ./invoice.pdf \
  --prompt 'Extrae el número de factura, proveedor, total y fecha.' \
  --schema '{
    "type": "object",
    "properties": {
      "invoice_number": { "type": "string" },
      "vendor_name": { "type": "string" },
      "total_amount": { "type": "number" },
      "date": { "type": "string", "format": "date" }
    },
    "required": ["invoice_number", "total_amount"]
  }'
O guarda un esquema una vez y reutilízalo: 
mka1 llm extract create-schema --name invoice --schema @./invoice.schema.json
mka1 llm extract extract-with-schema --schema-id sch_123 --file ./invoice.pdf
Consulta la guía para extraer datos estructurados para consejos sobre diseño de esquemas.

​
Voz

Transcribe audio o genera voz a partir de texto: 
# Voz a texto
mka1 llm speech transcribe --file ./call.wav

# Texto a voz — guardar en un archivo .wav
mka1 llm speech speak \
  --text 'Hola, bienvenido a nuestro servicio.' \
  --language en \
  --output-file ./welcome.wav
Consulta la guía de voz para opciones de idioma y voz.

​
Agentes

Crea una definición de agente reutilizable y ejecútala después: 
mka1 agents create \
  --name release-research-agent \
  --model meetkai:functionary-es-mini \
  --instructions 'Usa la búsqueda web cuando la pregunta dependa de información externa actual.' \
  --tools '[{"type":"web_search","search_context_size":"medium"}]'

mka1 agent-runs create \
  --agent-id agt_123 \
  --input '"¿Cuál es la versión estable actual de Bun?"'

mka1 agent-runs list --agent-id agt_123
Consulta la guía de gestión de agentes para ver el modelo completo del recurso.

​
Prompts

Guarda prompts centralmente y gestiona sus versiones: 
mka1 llm prompts create --name welcome-email --template @./welcome.tpl
mka1 llm prompts create-version --prompt-id prm_123 --template @./welcome.v2.tpl
mka1 llm prompts list-versions --prompt-id prm_123
mka1 llm prompts rollback --prompt-id prm_123 --version 1
Consulta la guía del repositorio de prompts.

​
Modelos y uso

Lista los modelos disponibles en tu cuenta y revisa el uso: 
mka1 llm models list
mka1 llm models get --model-id meetkai:functionary-pt

mka1 llm usage-stats responses --start-time 2026-04-01 --end-time 2026-04-22
mka1 llm usage-stats embeddings --start-time 2026-04-01 --end-time 2026-04-22

​
Permisos

Otorga, revoca y revisa permisos granulares sobre recursos individuales: 
mka1 permissions llm grant \
  --resource-type completion \
  --resource-id my-completion-123 \
  --user-id user-abc456 \
  --role writer

mka1 permissions llm check \
  --resource-type completion \
  --resource-id my-completion-123 \
  --user-id user-abc456
Consulta la guía de autorización para el modelo de permisos.

​
Servicio de búsqueda

El grupo search cubre almacenes de texto, tablas tipadas y almacenes GraphRAG: 
mka1 search text-store create --store-name faq
mka1 search text-store add-texts --store-name faq --texts '[{"id":"1","text":"Restablece la contraseña en /account"}]'
mka1 search text-store search-texts --store-name faq --query 'restablecer contraseña'
Consulta la guía de búsqueda y la guía de GraphRAG.

​
Guardrails

Inspecciona y prueba la configuración de moderación de contenido aplicada a tu tráfico: 
mka1 guardrails get
mka1 guardrails test --content 'Evalúa esta entrada.'

​
Descubre todo lo demás

El árbol de comandos es grande y la mayoría de los subcomandos siguen el mismo patrón list / get / create / update / delete. Apóyate en --help y mka1 explore para encontrar el que necesitas.