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Crea una clave de API, envía tus datos y sigue el entrenamiento hasta que el modelo esté listo.
1. Crea una clave de API
Abre Configuración → Claves de API y crea una clave. Empieza con ts_ y se
muestra una sola vez: guárdala en un gestor de secretos o en una variable de entorno.
export TYPESTRICT_API_KEY=ts_...Compruébala:
curl https://api.typestrict.ai/v1/credits \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"2. Envía tus datos
Describe los archivos y la decisión que quieres. La respuesta trae una URL de subida por archivo, válida por 15 minutos.
curl https://api.typestrict.ai/v1/datasets \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "tickets de soporte",
"goal": "¿Qué equipo atiende el ticket?",
"files": [{ "filename": "tickets.csv", "content_type": "text/csv", "size": 48213 }]
}'
# { "id": "<dataset>", "uploads": [{ "file_id": "<archivo>", "filename": "tickets.csv", "url": "https://..." }] }Sube cada archivo a su URL y confírmalo:
curl -X PUT --upload-file tickets.csv "<url>"
curl -X POST https://api.typestrict.ai/v1/datasets/<dataset>/files/<archivo>/complete \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"3. Sigue el entrenamiento
Cada entrenamiento dice en qué paso está y qué necesita a continuación:
curl https://api.typestrict.ai/v1/trainings \
-H "Authorization: Bearer $TYPESTRICT_API_KEY"
# { "data": [{ "kind": "dataset", "id": "<dataset>", "step": 1, "next_action": "wait", ... }], "next": null }Mientras next_action sea wait, estamos leyendo y enmascarando los datos. Después la agente los estructura y el
entrenamiento sigue: Entrenamientos lista cada próxima acción y la llamada que la responde.