Enviar corpos de requisição

Construa requisições CLI do mka1 com flags individuais, o atalho JSON —body, ou redirecionamento via stdin — e entenda como as três entradas se combinam.

Todo comando que aceita um corpo de requisição suporta três formas de fornecê-lo:

1. Flags individuais (maior prioridade)
2. A flag --body com uma string JSON
3. Redirecionamento via stdin

Elas podem ser combinadas — a CLI faz a mesclagem e fontes de maior prioridade sobrescrevem as de menor prioridade no nível de campo.

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Flags individuais

Use uma flag dedicada para cada campo. Esta é a opção mais fácil de descobrir e a mais simples de usar com autocompletar do shell:

mka1 llm responses create \
  --model meetkai:functionary-pt \
  --input '"Resuma a fila de suporte de ontem."'

--help mostra todas as flags aceitas pelo comando, junto com as obrigatórias e opções de enum.

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A flag --body

Envie o corpo completo da requisição como uma única string JSON. Útil quando você já tem o corpo formado — por exemplo, de outra ferramenta ou de um teste:

mka1 llm responses create --body '{
  "model": "meetkai:functionary-pt",
  "input": "Resuma a fila de suporte de ontem."
}'

Flags individuais ainda sobrescrevem o corpo no nível de campo:

# Corpo final: {"model":"meetkai:functionary-pt","input":"Um prompt diferente"}
mka1 llm responses create \
  --body '{"model":"meetkai:functionary-pt","input":"Prompt original"}' \
  --input '"Um prompt diferente"'

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Redirecionamento via stdin

Redirecione JSON para qualquer comando que aceite um corpo. Esta é a escolha certa para scripts, encadeamento de comandos, ou leitura de corpos a partir de arquivos:

# De um arquivo JSON
mka1 llm responses create < request.json

# De outro comando
curl -s https://example.com/prompt.json | mka1 llm responses create

# Gerado inline
echo '{"model":"meetkai:functionary-pt","input":"Olá"}' | mka1 llm responses create

Flags individuais também sobrescrevem valores vindos do stdin:

# Corpo final: {"model":"meetkai:functionary-pt","input":"Sobrescrito"}
echo '{"model":"meetkai:functionary-pt","input":"Do stdin"}' \
  | mka1 llm responses create --input '"Sobrescrito"'

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Cadeia de prioridade

Quando mais de uma fonte fornece o mesmo campo, a de maior prioridade vence:

Prioridade	Fonte	Uso típico
1 (maior)	Flags individuais	Ajustes pontuais, parâmetros em scripts
2	Flag --body	Corpo JSON formado inline
3 (menor)	Stdin	JSON redirecionado ou vindo de arquivo

A CLI mescla as chaves dos objetos, então você pode misturar: redirecione a maior parte do corpo via stdin e sobrescreva um campo específico com uma flag.

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Encadeie comandos

Como cada comando imprime JSON no stdout (quando você passa --output-format json), é possível alimentar uma chamada na próxima:

mka1 llm files upload \
  --file ./support-manual.pdf \
  --purpose assistants \
  --output-format json \
  --jq '{file_id: .id, purpose: .purpose}' \
  | mka1 llm vector-stores create-file --vector-store-id vs_123

Veja formatar e filtrar saída para saber mais sobre --output-format e --jq.

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Entradas de arquivo

Comandos de upload de arquivos (llm files upload, llm speech transcribe, llm extract extract e similares) recebem um caminho com --file. A CLI lê o arquivo e o envia como multipart form data:

mka1 llm files upload --file ./dataset.jsonl --purpose fine-tune

Respostas binárias (por exemplo, llm speech speak) suportam --output-file para gravar o payload em um caminho em vez de imprimir:

mka1 llm speech speak \
  --text 'Olá, bem-vindo ao nosso serviço.' \
  --output-file ./welcome.wav

Use --output-b64 quando quiser o binário codificado em base64 no stdout.