dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
N8N Toate nodurile n8n AI

Modele de limbaj în n8n: chat models, modele de completare și Model Selector în n8n & Automatizări AI

Noduri AI & Agenți Conversaționali n8n 2.45 (octombrie 2026)

Referință pentru cele 20 de sub-noduri chat model, cele 4 modele de completare și Model Selector din documentația n8n.

Configurare nod & expresie 
AI Agent / Chain -> Chat Model (sub-nod)
Model Selector: Number of Inputs + Rules

Ce face Modele de limbaj în n8n: chat models, modele de completare și Model Selector

Modelul este un sub-nod conectat la portul Chat Model al unui agent sau lanț. Majoritatea au opțiunile Maximum Number of Tokens, Sampling Temperature, Top P, Timeout și Max Retries; tabelul de mai jos arată ce are în plus fiecare nod. Pe n8n Cloud, nodurile Qwen Cloud, Anthropic, Google Gemini, MiniMax, Moonshot Kimi și OpenAI pot rula cu Gateway credits, fără cont propriu la furnizor.

Modelele de completare (Cohere Model, Lemonade Model, Ollama Model, Hugging Face Inference Model) generează text simplu, nu mesaje de chat. Ca sub-noduri, expresiile lor se rezolvă mereu pentru primul element de intrare.

Model Selector primește mai multe modele (Number of Inputs) și alege unul la execuție, după Rules evaluate în ordine; câștigă prima regulă potrivită. Se folosește pentru rezervă la erori sau pentru alegerea modelului după sarcină. În n8n 3.0, nodul OpenAI Model se elimină în favoarea OpenAI Chat Model.

Sintaxă și opțiuni

Opțiune / Parametru Descriere
Anthropic Chat Model Modelele Claude. Opțiuni: Top K, Top P și Prompt Caching (cache pentru promptul de sistem, unelte și istoric).
AWS Bedrock Chat Model Modele și inference profiles din AWS Bedrock. Autentificare AWS (IAM) sau AWS (Assume Role); opțiuni Additional Model Request Fields, Latency Optimization, Guardrail.
Cohere Chat Model Modelele Cohere, încărcate dinamic din API.
Databricks Chat Model Model services din Unity AI Gateway (catalog.schema.service). Documentația recomandă Llama 3.3 70B sau Qwen 3.5 pentru agenți.
DeepSeek Chat Model Modelele DeepSeek; opțiune Base URL.
Google Gemini Chat Model Modelele Gemini; opțiuni Top K și Safety Settings. Fără suport pentru proxy.
Google Vertex Chat Model Vertex AI; Project ID, Region, Thinking Budget (0 dezactivează, -1 dinamic).
Groq Chat Model Modelele Groq, încărcate dinamic.
Lemonade Chat Model Modele de chat de pe un server Lemonade; opțiune Stop Sequences.
Microsoft Foundry Chat Model Fost Azure OpenAI. Deployment din proiect, Model Family OpenAI sau Anthropic, Use Responses API, Extra Body.
MiniMax Chat Model Modelele MiniMax; Hide Thinking (implicit pornit) elimină etichetele <think> din răspuns.
Mistral Cloud Chat Model Modelele Mistral; Enable Safe Mode și Random Seed.
Moonshot Kimi Chat Model Modelele Kimi; model implicit kimi-k2.5.
NVIDIA Nemotron Chat Model Modele Nemotron de pe build.nvidia.com sau NIM self-hosted.
Ollama Chat Model Modele locale prin Ollama. În Docker, adresa localhost nu ajunge la alt container; vezi pagina Docker.
OpenAI Chat Model Modelele OpenAI; Use Responses API și uneltele integrate Web Search, File Search, Code Interpreter.
OpenRouter Chat Model Modelele disponibile prin OpenRouter.
Qwen Cloud Chat Model Modelele Qwen Cloud (Alibaba).
Vercel AI Gateway Chat Model Modelele disponibile prin Vercel AI Gateway.
xAI Grok Chat Model Modelele Grok; Response Format Text sau JSON.
Cohere Model / Lemonade Model / Ollama Model / Hugging Face Inference Model Modele de completare text. Hugging Face are și Custom Inference Endpoint.
Model Selector Number of Inputs și Rules, evaluate de la prima intrare; se oprește la prima potrivire.

Exemple practice

Exemplul 1: Agent cu model principal și model de rezervă

Opțiunea Enable Fallback Model a agentului adaugă al doilea port de model.

AI Agent (Enable Fallback Model: on)
  Chat Model: Anthropic Chat Model
  Fallback Model: OpenAI Chat Model

Exemplul 2: Model ales după reguli

AI Agent
  Chat Model: Model Selector
    Number of Inputs: 2
    Rules: intrarea 1 când {{ $json.complex }} este true, altfel intrarea 2

Greșeli frecvente și bune practici

  • Conectezi un model care nu întoarce apeluri de unelte corecte la un agent. Pentru Databricks, documentația notează că gpt-oss și Llama 4 Maverick nu întorc apeluri de unelte executabile.
  • Rulezi n8n în Docker și pui http://localhost:11434 pentru Ollama din alt container.
  • Scrii reguli în Model Selector care se suprapun: contează doar prima regulă potrivită.

Comenzi înrudite