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Documentation Index

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

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Use o recurso Responses quando você quiser que a API MKA1 retorne texto. Comece com uma string simples para prompts básicos. Use itens de mensagem quando precisar de papéis explícitos ou estado de conversa.

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Envie um prompt simples

Passe uma string em input para uma solicitação de turno único. A resposta inclui o texto gerado em output_text. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Write a one-sentence summary of the MKA1 API."' \
  -H 'X-On-Behalf-Of: <end-user-id>'
Se você não estiver agindo em nome de um usuário final, omita X-On-Behalf-Of.

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Adicione instruções

Use instructions para definir o comportamento antes que o modelo veja a entrada do usuário. Mantenha as instruções curtas e específicas. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --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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Envie mensagens estruturadas

Use um array de itens de mensagem em input quando quiser papéis explícitos. Cada item de mensagem usa type, role e content. 
mka1 llm responses create --body '{
  "model": "meetkai:functionary-pt",
  "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." }
  ]
}'
Esse padrão é útil quando você quer que o corpo da requisição carregue o histórico de mensagens diretamente.

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Continue uma troca de múltiplas interações

Use previous_response_id para continuar a partir de uma resposta anterior sem reenviar todo o histórico. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --previous-response-id resp_123 \
  --input '"Now turn that into an email subject line."'
Se você precisa de um contêiner de conversa reutilizável, crie um com o recurso Conversations e depois passe o ID da conversa em conversation. 
# Crie uma conversa
mka1 llm conversations create --body '{
  "metadata": { "session_id": "web-42" }
}'

# Use a conversa em uma requisição de resposta
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --conversation conv_123 \
  --input '"What should I ask next to refine this draft?"'
Veja as páginas de Conversations e Responses na Referência da API para o fluxo completo de recursos.

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Transmita texto conforme ele é gerado

Defina stream como true para receber eventos enviados pelo servidor em vez de aguardar a resposta completa. 
mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Write three release notes bullets for our docs update."' \
  --stream
Use streaming quando quiser renderizar a saída parcial conforme ela chega.

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Próximos passos

  • Revise a visão geral da API para detalhes sobre autenticação e URL base
  • Veja respostas em segundo plano quando precisar delegar trabalhos longos e buscar ou transmitir resultados
  • Veja gerenciar conversas para organizar trocas de múltiplas interações em contêineres de conversa reutilizáveis
  • Veja gerenciar agentes quando precisar de definições de agente reutilizáveis e execuções persistentes