🚀 Интеграция n8n: Руководство по настройке пользовательских LLM CodingPlanX

В n8n вы можете легко подключаться к сторонним Большим языковым моделям (LLM), настроив пользовательский домен API (Custom API Domain) и API-ключ (API Key).

В этом руководстве показано, как настроить и использовать пользовательские ИИ-модели в n8n на примере https://api.codingplanx.ai.

📋 Предварительные требования

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас есть:

Запущенный экземпляр n8n (Self-hosted или Cloud версия).
API-ключ CodingPlanX (обычно начинается с sk- или cr_).
Конкретное имя модели (Model Name), которую вы хотите вызвать (например, gpt-4o, claude-3-5-sonnet и т. д.).

🛠️ Шаг 1: Создание учетных данных API в n8n

Поскольку большинство пользовательских API совместимы с OpenAI, мы будем использовать встроенный тип учетных данных OpenAI.

Откройте панель управления n8n и нажмите Credentials (Учетные данные) на левой боковой панели.
Нажмите кнопку + Add Credential (Добавить учетные данные) в правом верхнем углу.
Найдите OpenAI и выберите OpenAI API.

⚙️ Шаг 2: Настройка пользовательского URL-адреса API и ключа

В окне настройки учетных данных заполните следующее:

Name (Имя): Дайте этим учетным данным узнаваемое имя, например, CodingPlanX API.
API Key (API-ключ): Введите ваш API-ключ (sk-xxxxxx...).
Base URL (Базовый URL - Важный шаг):
- По умолчанию n8n использует официальный URL-адрес OpenAI. Нам нужно переопределить это.
- Найдите поле Base URL (если оно не отображается, убедитесь, что ваша версия n8n поддерживает пользовательские базовые URL-адреса, или проверьте в дополнительных настройках).
- Измените адрес на:
```
https://api.codingplanx.ai/v1
```
> 💡 Примечание: Большинство API, совместимых с OpenAI, требуют суффикс /v1. Не пропускайте его.
Нажмите Save (Сохранить). Если все настроено правильно, вы должны увидеть сообщение Connection tested successfully (Соединение успешно проверено).

🧩 Шаг 3: Добавление и настройка узла ИИ в рабочем процессе

Теперь давайте используем учетные данные в рабочем процессе.

Перейдите в раздел Workflows (Рабочие процессы) и нажмите + Add workflow (Добавить рабочий процесс).
Нажмите на значок + на холсте, найдите и добавьте узел OpenAI (обычно AI Chat Model).
Откройте настройки узла:
- Credential to connect with (Учетные данные для подключения): Выберите CodingPlanX API, который вы только что создали.
- Model (Модель):
  - Поскольку это пользовательский API, в выпадающем списке может не быть вашей конкретной модели.
  - Нажмите на ⚙️ (значок шестеренки) рядом с полем Model или выберите режим Expression / Custom.
  - Вручную введите имя модели, например, gpt-3.5-turbo или ваш конкретный идентификатор Claude.

✅ Шаг 4: Проверка соединения

Подключите узел Manual Trigger (Ручной триггер) к вашему узлу ИИ.
Введите тестовый запрос в узел ИИ, например, "Здравствуйте, представьтесь, пожалуйста.".
Нажмите Execute Node (Выполнить узел) или Test step (Тестовый шаг).
Проверьте панель Output (Вывод) справа. Если вы видите ответ от ИИ, поздравляем! Ваша пользовательская модель успешно интегрирована! 🎉

❓ Устранение неполадок (FAQ)

В1: Ошибка Invalid API Key или AuthenticationError?

Проверьте, правильно ли скопирован API-ключ, без лишних пробелов.
Убедитесь, что на вашем аккаунте CodingPlanX достаточно средств.

В2: Ошибка Resource not found или 404?

Еще раз проверьте Base URL на Шаге 2. Убедитесь, что он включает https://api.codingplanx.ai/v1 (проверьте отсутствие /v1 или наличие лишних слешей в конце).

В3: Ошибка Model not found?

Убедитесь, что имя модели (Model Name), которое вы ввели вручную, указано правильно. Обратитесь к списку моделей CodingPlanX для получения точных идентификаторов.