kayetanaUma API. Todas as tarefas. O seu servidor.
Teste no Playground, copie o código de exemplo e continue a desenvolver. O kayetana oferece uma API REST em /v2 com chaves Bearer, streaming e limites mensais, sem custos por token.
O que a API consegue fazer.
chat
Streaming via server-sent events, modo JSON, function calling, raciocínio com orçamento, imagens como entrada.
documentos e citações
Envie documentos com o pedido e obtenha respostas com fontes, também em streaming.
embed e rerank
Vetores como float, int8, uint8, binary ou ubinary. Rerank por similaridade com bge-m3.
classify
Com exemplos no pedido ou um classificador treinado, uma ou várias etiquetas, confiança por etiqueta.
transcribe e parse
Áudio para texto com marcas temporais, texto de PDF, Word, RTF, ODT e HTML.
datasets e fine-tuning
Carregue datasets, execute tarefas de embed em segundo plano, fine-tuning LoRA e classificadores próprios.
Experimente primeiro, depois integre.
No Playground, define o modelo, o prompt de sistema, a temperatura e o máximo de tokens e vê o resultado de imediato. Cada pedido vem com código pronto em Python, TypeScript e curl.
- Código de exemplo para cada pedido
- Teste o modo JSON e as ferramentas
- Embeddings como gráfico 2D
Chaves, limites e números.
Crie chaves API para cada app, cada uma com limite mensal. Quando é ultrapassado, a API devolve 429. A vista de utilização mostra tokens e pedidos por chave e modelo, além do tempo de resposta e da taxa de erros.
- Autenticação Bearer
- Limite mensal por chave
- Períodos de 7, 30, 90 e 365 dias
O seu primeiro pedido em três passos.
Crie uma chave
Gere uma chave API com limite na interface web.
Teste no Playground
Escolha um modelo e os parâmetros e copie o código de exemplo.
Faça a chamada
Chame a API REST em /v2 a partir da sua app.
Veja a API numa demo.
Mostramos endpoints, streaming e respostas com fontes com um exemplo do seu projeto.
Perguntas frequentes
Como me autentico?
Com uma chave API como token Bearer. Cada chave tem um limite mensal e a API devolve 429 quando é ultrapassado.
Como obtenho respostas com fontes?
Passe documentos no parâmetro documents. A resposta inclui citações, também em streaming.
Posso treinar os meus próprios modelos?
Sim. Pode fazer fine-tuning de um modelo de chat (atualmente qwen3:4b-instruct) com LoRA nos seus próprios exemplos de conversa, o que lhe dá ft-name. A partir de datasets etiquetados, pode criar classificadores clf-name.
O function calling é suportado?
Sim. Pode definir ferramentas no chat. O modo JSON impõe respostas estruturadas.