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Utiliza el recurso de Respuestas cuando quieras que la API de MKA1 devuelva texto. Comienza con una cadena simple para prompts sencillos. Usa elementos de mensaje cuando necesites roles explícitos o estado de conversación.

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Envía un prompt simple

Pasa una cadena en input para una solicitud de un solo turno. La respuesta incluye el texto generado en output_text. 
import { SDK } from '@meetkai/mka1';

const mka1 = new SDK({
  bearerAuth: `Bearer ${YOUR_API_KEY}`,
});

const result = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  input: 'Write a one-sentence summary of the MKA1 API.',
}, { headers: { 'X-On-Behalf-Of': '<end-user-id>' } });
Si no estás actuando en nombre de un usuario final, omite X-On-Behalf-Of.

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Agrega instrucciones

Usa instructions para definir el comportamiento antes de que el modelo vea la entrada del usuario. Mantén las instrucciones cortas y específicas. 
const result = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  instructions: 'You are a support assistant. Reply in plain English. Keep answers under 80 words.',
  input: 'Explain what embeddings are used for.',
});

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Envía mensajes estructurados

Usa un arreglo de elementos de mensaje en input cuando quieras roles explícitos. Cada elemento de mensaje utiliza type, role y content. 
const result = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  input: [
    { type: 'message', role: 'developer', content: 'Answer as a technical writer. Keep the reply concise.' },
    { type: 'message', role: 'user', content: 'Draft a short product update about faster response times.' },
  ],
});
Este patrón es útil cuando quieres que el cuerpo de la solicitud lleve directamente el historial de mensajes.

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Continúa un intercambio de varios turnos

Usa previous_response_id para continuar desde una respuesta anterior sin reenviar todo el historial. 
const second = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  previousResponseId: 'resp_123',
  input: 'Now turn that into an email subject line.',
});
Si necesitas un contenedor de conversación reutilizable, créalo con el recurso de Conversaciones y luego pasa el ID de la conversación en conversation. 
const conv = await mka1.llm.conversations.create({
  metadata: { session_id: 'web-42' },
});

const result = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  conversation: conv.id,
  input: 'What should I ask next to refine this draft?',
});
Consulta las páginas de Conversaciones y Respuestas en la Referencia de la API para el flujo completo de recursos.

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Transmite texto a medida que se genera

Establece stream en true para recibir eventos enviados por el servidor en lugar de esperar la respuesta completa. 
import { CreateAcceptEnum } from '@meetkai/mka1/sdk/responses';

const result = await mka1.llm.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  input: 'Write three release notes bullets for our docs update.',
  stream: true,
}, { acceptHeaderOverride: CreateAcceptEnum.TextEventStream });
Utiliza el streaming cuando quieras mostrar la salida parcial a medida que llega.

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Próximos pasos