🚀 Integración de n8n: Tutorial de LLM personalizado de CodingPlanX

En n8n, puedes conectarte fácilmente a modelos de lenguaje grande (LLM) de terceros configurando un Dominio de API personalizado y una Clave API (API Key).

Este tutorial demuestra cómo configurar y usar modelos de IA personalizados en n8n usando https://api.codingplanx.ai como ejemplo.

📋 Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener:

Una instancia de n8n en ejecución (Versión autoalojada o en la nube).
Una Clave API de CodingPlanX (generalmente comienza con sk- o cr_).
El Nombre del modelo específico que deseas llamar (por ejemplo, gpt-4o, claude-3-5-sonnet, etc.).

🛠️ Paso 1: Crear credenciales de API en n8n

Dado que la mayoría de las API personalizadas son compatibles con OpenAI, utilizaremos el tipo de credencial integrado de OpenAI.

Abre tu panel de n8n y haz clic en Credentials (Credenciales) en la barra lateral izquierda.
Haz clic en el botón + Add Credential (Agregar credencial) en la parte superior derecha.
Busca OpenAI y selecciona OpenAI API.

⚙️ Paso 2: Configurar la URL y la clave de la API personalizada

En la ventana de configuración de credenciales, completa lo siguiente:

Name (Nombre): Dale a esta credencial un nombre reconocible, por ejemplo, CodingPlanX API.
API Key (Clave API): Ingresa tu Clave API (sk-xxxxxx...).
Base URL (Paso crucial):
- De forma predeterminada, n8n utiliza la URL oficial de OpenAI. Necesitamos anular esto.
- Encuentra el campo Base URL (si no es visible, asegúrate de que tu versión de n8n admita URL base personalizadas o verifica en la configuración avanzada).
- Cambia la dirección a:
```
https://api.codingplanx.ai/v1
```
> 💡 Nota: La mayoría de las API compatibles con OpenAI requieren el sufijo /v1. No lo omitas.
Haz clic en Save (Guardar). Si se configuró correctamente, deberías ver un mensaje de Connection tested successfully (Conexión probada con éxito).

🧩 Paso 3: Agregar y configurar el nodo de IA en un flujo de trabajo

Ahora, usemos la credencial en un flujo de trabajo.

Ve a Workflows (Flujos de trabajo) y haz clic en + Add workflow (Agregar flujo de trabajo).
Haz clic en el ícono + en el lienzo, busca y agrega un nodo OpenAI (generalmente AI Chat Model).
Abre la configuración del nodo:
- Credential to connect with (Credencial para conectarse): Selecciona la CodingPlanX API que acabas de crear.
- Model (Modelo):
  - Dado que se trata de una API personalizada, es posible que el menú desplegable no enumere tu modelo específico.
  - Haz clic en el ⚙️ (ícono de engranaje) junto al campo Model o selecciona el modo Expression / Custom (Expresión / Personalizado).
  - Ingresa manualmente el nombre del modelo, por ejemplo, gpt-3.5-turbo o tu ID específico de Claude.

✅ Paso 4: Probar la conexión

Conecta un nodo Manual Trigger (Disparador manual) a tu nodo de IA.
Ingresa un prompt de prueba en el nodo de IA, por ejemplo, "Hola, preséntate, por favor.".
Haz clic en Execute Node (Ejecutar nodo) o Test step (Probar paso).
Verifica el panel Output (Salida) a la derecha. Si ves una respuesta de la IA, ¡felicidades! ¡Tu modelo personalizado se ha integrado con éxito! 🎉

❓ Resolución de problemas (Preguntas frecuentes)

P1: ¿Error de Invalid API Key o AuthenticationError?

Verifica si la Clave API se copió correctamente sin espacios adicionales.
Asegúrate de que tu cuenta de CodingPlanX tenga saldo suficiente.

P2: ¿Error de Resource not found o 404?

Vuelve a verificar la Base URL en el Paso 2. Asegúrate de que incluya https://api.codingplanx.ai/v1 (verifica que no falte /v1 ni haya barras inclinadas adicionales al final).

P3: ¿Error de Model not found?

Verifica que el Nombre del modelo que ingresaste manualmente sea correcto. Consulta la lista de modelos de CodingPlanX para conocer los ID exactos.