n8n

Подключите n8n к Mixen — оплата с баланса в рублях, каталог из 105+ моделей.

Установка

n8n — low-code-платформа автоматизации. Варианты: n8n Cloud или self-host через Docker:

docker volume create n8n_data
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 \
  -e GENERIC_TIMEZONE="Europe/Moscow" -e TZ="Europe/Moscow" \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

Интерфейс откроется на http://localhost:5678.

Конфигурация

Ноды n8n (OpenAI, OpenAI Chat Model) используют общий креденшел «OpenAI», и в его форме есть поле Base URL — его и переопределяем:

Добавьте в воркфлоу ноду OpenAI Chat Model (для цепочек с AI Agent) или ноду OpenAI (для простых запросов).
В поле Credential to connect with нажмите Create new credential.
Заполните:

API Key:      ваш-api-ключ
Base URL:     https://api.mixen.ai/v1

Organization ID оставьте пустым. Ключ вида mxn-… выпускается в кабинете.

Сохраните — n8n проверит креденшел запросом GET /models к Base URL, то есть к каталогу Mixen.
В параметре Model ноды выберите модель из списка — n8n подгружает его динамически из вашего эндпоинта, так что там будет весь каталог Mixen.

Если нода OpenAI в вашей сборке жёстко обращается к домену OpenAI (старые версии без поля Base URL), используйте обычную ноду HTTP Request — полностью рабочий пример ниже.

Сценарий: триггер → запрос к модели → парсинг

Разберём воркфлоу на ноде HTTP Request: она не зависит от версии нод OpenAI и показывает всё, что уходит в API. Схема из четырёх нод:

Manual Trigger → Edit Fields (Set) → HTTP Request → Edit Fields (Set)
   (запуск)         (собрать промпт)     (вызов Mixen)    (вытащить ответ)

1. Manual Trigger. Триггер по кнопке Execute Workflow — им удобно отлаживать цепочку. В бою замените его на триггер расписания, вебхук или событие источника данных.

2. Edit Fields (Set) — промпт. Режим Manual Mapping, в Fields to Set одно поле:

Name:   prompt
Value:  Кофе Colombia Supremo, обжарка средняя, 250 г, нотки карамели и цитрусов

Текст промпта здесь любой. Если он собирается из данных предыдущих нод, переключите значение в режим выражений и обратитесь к полю: {{ $json.product_name }} — так нода принимает данные из триггеров, CRM и таблиц.

3. HTTP Request — вызов Mixen. Параметры ноды:

Параметр	Значение
Method	`POST`
URL	`https://api.mixen.ai/v1/chat/completions`
Send Headers	Using Fields Below
Header: Name / Value	`Authorization` / `Bearer ваш-api-ключ`
Send Body	Body Content Type: JSON → Using JSON

Тело в режиме JSON:

{
  "model": "z-ai/glm-5.3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Ты — копирайтер интернет-магазина. Пиши описания товаров по 2–3 предложения, без воды и восклицательных знаков."
    },
    { "role": "user", "content": "{{ $json.prompt }}" }
  ]
}

Адресат ключа можно спрятать и в креденшел: Authentication → Generic Credential Type → Header Auth (Name Authorization, Value Bearer ваш-api-ключ) — тогда токен не живёт в параметрах ноды.

4. Edit Fields (Set) — парсинг ответа. Ещё одна такая же нода, Manual Mapping:

Name:   answer
Value:  {{ $json.choices[0].message.content }}

Ответ приходит в формате OpenAI, поэтому путь до текста всегда одинаковый. Дальше ответ можно отдать в Telegram, письмо, таблицу — куда вела ваша автоматизация.

Пара замечаний к телу запроса:

Системное сообщение стоит держать постоянным: повторяющийся префикс попадает в промпт-кэш, и вход при повторах считается по ~10% цены (подробнее в разделе про экономику).
reasoning_effort (off, low, medium, high, xhigh, max) добавляется тем же JSON-полем — в массовых автоматизациях низкая глубина заметно экономит. Поддерживаемые уровни конкретной модели — в GET /v1/models, поле capabilities.reasoning_efforts.

Альтернатива: AI Agent с нашим креденшелом

Для агентных цепочек возьмите ноду AI Agent: подключите к ней суб-ноду OpenAI Chat Model с креденшелом из раздела «Конфигурация» — агент будет думать моделью Mixen. Найдите в панели суб-нод подходящий инструмент (запрос к API, калькулятор, работа с кодом) — AI Agent требует хотя бы один инструмент; при необходимости добавьте суб-нод памяти, чтобы диалог жил между запусками.

Выбор модели и экономика

Задача	Модель	Цена за 1M токенов
Массовые автоматизации: описания, классификация, извлечение полей	`z-ai/glm-5.3-flash`	8.4 ₽ вход / 27.9 ₽ выход
Сложные шаги: разбор запутанных данных, длинный контекст	`anthropic/claude-sonnet-5`	213.9 / 1069.5 ₽

Масштаб цен: запрос на 1 000 входных и 200 выходных токенов на glm-5.3-flash стоит около 0.014 ₽ — тысяча таких прогонов ≈ 14 ₽. Флагман в той же задаче дороже на порядок, поэтому типовая схема n8n: дешёвая модель на потоке, флагман — на шагах, где качество решает.

Промпт-кэш: повторный одинаковый префикс запроса в течение 5 минут считается по ~10% цены входа (у claude-sonnet-5 — 21.4 ₽ за 1M вместо 213.9 ₽, у glm-5.3-flash — 1.7 ₽), каждое попадание продлевает окно ещё на 5 минут. Если воркфлоу гоняет однотипные запросы подряд с одним системным промптом, экономия накапливается сама.

Модель	ID
GPT-5.6 Sol	`openai/gpt-5.6-sol`
Claude Opus 5	`anthropic/claude-opus-5`
GLM 5.3	`z-ai/glm-5.3`
DeepSeek V4 Pro	`deepseek/deepseek-v4-pro`
Kimi K3	`moonshotai/kimi-k3`

Типичные проблемы

401 / Unauthorized — ключ скопирован не целиком или это не API-ключ; выпустите новый в кабинете, он начинается с mxn-. Для HTTP Request проверьте, что заголовок именно Authorization: Bearer mxn-… — без префикса Bearer ключ не распознается.
Нет поля Base URL в креденшеле — устаревшая версия n8n; обновите инстанс или берите ноду HTTP Request (см. выше).
Операции ноды OpenAI падают (Assistants, Files) — Mixen не поддерживает Assistants API; для генерации текста используйте операцию «Message a model» (chat completions) — она работает полностью.
В ответе пусто вместо текста — проверьте путь выражения: {{ $json.choices[0].message.content }}; если включали опцию Include Response Headers and Status, ответ оборачивается и путь становится длиннее.
Ошибка «model not found» — ID модели передавайте посимвольно из каталога, включая префикс вендора (openai/…, anthropic/…).

n8n