🚀 Tutorial: Integration benutzerdefinierter CodingPlanX-LLMs in n8n

In n8n können wir durch die Konfiguration einer benutzerdefinierten API-Domain und eines API-Schlüssels (API Key) problemlos große Sprachmodelle (LLMs) von Drittanbietern integrieren.

Dieses Tutorial zeigt Ihnen im Detail, wie Sie ein benutzerdefiniertes KI-Modell am Beispiel von https://api.codingplanx.ai in n8n konfigurieren und verwenden.

📋 Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Eine installierte und laufende Instanz von n8n (entweder lokal gehostet oder die Cloud-Version).
Einen API-Schlüssel (API Key) von CodingPlanX (beginnt normalerweise mit sk-).
Den genauen Modellnamen, den Sie aufrufen möchten (z. B.: gpt-4o, claude-3-5-sonnet usw.).

🛠️ Schritt 1: API-Anmeldeinformationen (Credentials) in n8n erstellen

Da die überwiegende Mehrheit der benutzerdefinierten APIs mit dem OpenAI-Format kompatibel ist, verwenden wir die integrierten OpenAI-Anmeldeinformationen von n8n für die Konfiguration.

Öffnen Sie Ihr n8n-Dashboard und klicken Sie im linken Menü auf Credentials (Anmeldeinformationen).
Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche + Add Credential (Anmeldeinformationen hinzufügen).
Geben Sie im Suchfeld OpenAI ein und wählen Sie dann OpenAI API aus.

⚙️ Schritt 2: Benutzerdefinierte API-URL und Schlüssel konfigurieren

Füllen Sie auf der sich öffnenden Konfigurationsseite die Parameter wie folgt aus:

Name: Geben Sie dieser Anmeldeinformation einen leicht zu merkenden Namen, z. B.: CodingPlanX API.
API Key: Fügen Sie Ihren erhaltenen API-Schlüssel ein (sk-xxxxxx...).
Base URL (Wichtiger Schritt):
- Standardmäßig verwendet n8n die offizielle OpenAI-Adresse. Wir müssen diese überschreiben.
- Suchen Sie die Einstellung Base URL (Wenn Sie sie nicht sehen, klicken Sie unten auf Make a custom API call oder stellen Sie sicher, dass Ihre n8n-Version die direkte Änderung der Base URL unterstützt).
- Ändern Sie die Adresse in:
```
https://api.codingplanx.ai/v1
```
💡 Hinweis: Die meisten APIs, die mit dem OpenAI-Format kompatibel sind, erfordern das Suffix /v1 am Ende der Domain. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie dies nicht weglassen.
Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Save (Speichern). Wenn die Konfiguration korrekt ist, meldet das System Connection tested successfully (Verbindung erfolgreich getestet).

🧩 Schritt 3: KI-Modell-Node im Workflow hinzufügen und konfigurieren

Sobald die Anmeldeinformationen konfiguriert sind, können wir sie in unserem Workflow verwenden.

Gehen Sie zu Workflows und klicken Sie auf + Add workflow, um einen neuen Workflow zu erstellen.
Klicken Sie auf das +-Symbol auf der Arbeitsfläche, suchen Sie nach einem OpenAI-Node und fügen Sie ihn hinzu (wählen Sie normalerweise das Chat Model).
Klicken Sie auf den Node, um ihn zu öffnen und einzustellen:
- Credential to connect with: Wählen Sie im Dropdown-Menü die soeben erstellte CodingPlanX API aus.
- Model (Modellauswahl):
  - Da Sie eine benutzerdefinierte API verwenden, wird Ihr Modell möglicherweise nicht direkt in der Dropdown-Liste angezeigt.
  - Klicken Sie auf das ⚙️ (Zahnrad-Symbol) neben dem Feld "Model" oder wählen Sie den Modus Expression (Ausdruck) / Custom (Benutzerdefiniert) aus.
  - Geben Sie den Namen des Modells, das Sie verwenden möchten, manuell ein, z. B.: gpt-3.5-turbo

✅ Schritt 4: Testlauf

Verbinden Sie einen Manual Trigger-Node (Manueller Auslöser) vor dem KI-Node oder binden Sie ihn in Ihren Basis-Agent-Workflow ein.
Geben Sie im KI-Node einen Test-Prompt (Eingabeaufforderung) ein, z. B.: "Hallo, bitte stelle dich vor."
Klicken Sie auf Execute Node (Node ausführen) oder Test step.
Wenn Sie im rechten Ausgabebereich (Output) die Antwort der KI sehen: Herzlichen Glückwunsch! Das benutzerdefinierte Modell wurde erfolgreich integriert! 🎉

❓ Fehlerbehebung / Häufig gestellte Fragen (FAQ)

F1: Was tun bei der Fehlermeldung Invalid API Key oder AuthenticationError?

Überprüfen Sie, ob Sie Ihren API-Schlüssel vollständig kopiert haben, und stellen Sie sicher, dass keine zusätzlichen Leerzeichen davor oder danach vorhanden sind.
Vergewissern Sie sich, dass Ihr Konto über ausreichendes Guthaben verfügt.

F2: Was tun bei der Fehlermeldung Resource not found oder 404?

Bitte überprüfen Sie die Base URL, die Sie in Schritt 2 eingegeben haben. Stellen Sie sicher, dass https://api.codingplanx.ai/v1 korrekt eingegeben wurde (prüfen Sie, ob /v1 fehlt oder ob ein zusätzlicher Schrägstrich hinzugefügt wurde).

F3: Was tun bei der Fehlermeldung Model not found?

Bitte überprüfen Sie, ob der manuell in den Node eingegebene Modellname korrekt ist. Die von Drittanbieter-Plattformen unterstützten Modellnamen können leicht von den offiziellen abweichen. Bitte beziehen Sie sich auf die offizielle Modellliste von CodingPlanX.