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Todo comando segue o mesmo formato: 
mka1 <service> <resource> <action> [flags]
Por exemplo, mka1 llm responses create ou mka1 search text-store search-texts. Aprofunde-se em qualquer nível com --help para ver as flags disponíveis: 
mka1 --help
mka1 llm --help
mka1 llm responses --help
mka1 llm responses create --help
Ou inicie a TUI interativa para navegar por todos os comandos: 
mka1 explore
O restante desta página percorre os fluxos de trabalho mais comuns. Todos os exemplos assumem que você já autenticou a CLI — veja autenticar a CLI.

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Respostas

Gere texto, continue um tópico ou execute um agente com ferramentas. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Escreva um resumo de uma frase da API MKA1."'
Adicione instructions para direcionar a resposta: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --instructions 'Responda em português simples. Mantenha as respostas com menos de 80 palavras.' \
  --input '"Explique para que servem os embeddings."'
Continue uma resposta anterior sem reenviar o histórico: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --previous-response-id resp_123 \
  --input '"Agora transforme isso em um assunto de e-mail."'
Transmita tokens à medida que são produzidos: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Escreva três tópicos de notas de lançamento para a atualização da documentação."' \
  --stream \
  --output-format json
Descarregue tarefas longas para o plano de fundo e consulte depois com mka1 llm responses get: 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Produza um resumo de 1.000 palavras."' \
  --background
Veja o guia de Respostas para o modelo completo do recurso.

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Conversas

Agrupe trocas de múltiplas interações em um contêiner reutilizável: 
# Criar uma conversa
mka1 llm conversations create --metadata '{"session_id":"web-42"}'

# Usar em uma resposta
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --conversation conv_123 \
  --input '"O que devo perguntar a seguir para refinar este rascunho?"'

# Inspecionar os itens armazenados
mka1 llm conversations list-items --conversation-id conv_123
Veja o guia de conversas para o ciclo completo.

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Arquivos

Faça upload uma vez e depois referencie o arquivo em lojas vetoriais, tarefas de fine-tuning ou na API Extract: 
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

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Lojas vetoriais

Indexe arquivos para busca semântica e recuperação: 
# Criar uma loja
mka1 llm vector-stores create --name support-knowledge

# Anexar um arquivo
mka1 llm vector-stores create-file \
  --vector-store-id vs_123 \
  --file-id file_123

# Pesquisar nela
mka1 llm vector-stores search \
  --vector-store-id vs_123 \
  --query 'Como redefino a senha de uma conta?'
Veja o guia de arquivos e lojas vetoriais para o padrão completo.

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Extrair dados estruturados

Execute extração inline com um JSON Schema: 
mka1 llm extract extract \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --file ./invoice.pdf \
  --prompt 'Extraia número da nota, fornecedor, total e data.' \
  --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"]
  }'
Ou salve um schema uma vez e reutilize: 
mka1 llm extract create-schema --name invoice --schema @./invoice.schema.json
mka1 llm extract extract-with-schema --schema-id sch_123 --file ./invoice.pdf
Veja o guia de extração de dados estruturados para dicas de design de schema.

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Fala

Transcreva áudio ou gere fala a partir de texto: 
# Fala para texto
mka1 llm speech transcribe --file ./call.wav

# Texto para fala — salve em um arquivo .wav
mka1 llm speech speak \
  --text 'Olá, bem-vindo ao nosso serviço.' \
  --language en \
  --output-file ./welcome.wav
Veja o guia de fala para opções de idioma e voz.

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Agentes

Crie uma definição de agente reutilizável e execute-a depois: 
mka1 agents create \
  --name release-research-agent \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --instructions 'Use busca na web quando a questão depender de informações externas atuais.' \
  --tools '[{"type":"web_search","search_context_size":"medium"}]'

mka1 agent-runs create \
  --agent-id agt_123 \
  --input '"Qual é a versão estável atual do Bun?"'

mka1 agent-runs list --agent-id agt_123
Veja o guia de gerenciamento de agentes para o modelo completo do recurso.

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Prompts

Salve prompts centralmente e versiona-os: 
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
Veja o guia do repositório de prompts.

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Modelos e uso

Liste os modelos disponíveis para sua conta e verifique o 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

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Permissões

Conceda, revogue e verifique permissões detalhadas em recursos individuais: 
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
Veja o guia de autorização para o modelo de permissões.

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Serviço de busca

O grupo search cobre lojas de texto, tabelas tipadas e lojas GraphRAG: 
mka1 search text-store create --store-name faq
mka1 search text-store add-texts --store-name faq --texts '[{"id":"1","text":"Redefina a senha em /account"}]'
mka1 search text-store search-texts --store-name faq --query 'redefinir senha'
Veja o guia de busca e o guia GraphRAG.

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Guardrails

Inspecione e teste as configurações de moderação de conteúdo aplicadas ao seu tráfego: 
mka1 guardrails get
mka1 guardrails test --content 'Avalie esta entrada.'

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Descubra todo o resto

A árvore de comandos é extensa e a maioria dos subcomandos segue o padrão list / get / create / update / delete. Apoie-se no --help e no mka1 explore para encontrar o que você precisa.