Как подключить n8n к LLM через OpenAI-совместимый API TokenMaster

2026-11-04 · n8n no-code автоматизация ai

n8n — это no-code-платформа для автоматизации, в которой рабочие процессы собираются из готовых нод без написания кода. С её помощью удобно связывать почту, мессенджеры, CRM и таблицы, а с помощью OpenAI-совместимого API в те же цепочки можно встроить большие языковые модели. В этой статье покажем, как подключить n8n к API-шлюзу TokenMaster и собрать первый сценарий с LLM.

Что понадобится

n8n — self-hosted через Docker (рекомендуется) или облачная версия на n8n.io.
API-ключ TokenMaster вида sk-… (создаётся в разделе «Ключи» после регистрации на tokenmaster.ru).
Базовое понимание JSON — для тела запроса к API.

Запуск n8n через Docker

Самый простой способ получить self-hosted n8n — поднять его в Docker. Установите Docker Desktop (Windows/macOS) или Docker Engine (Linux), затем выполните команду:

docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  --restart always \
  n8nio/n8n

После запуска откройте в браузере http://localhost:5678 и создайте аккаунт администратора. Полезные команды для управления:

docker stop n8n      # остановить
docker start n8n     # запустить снова
docker logs n8n      # посмотреть логи, если что-то пошло не так

Создание workflow

В интерфейсе n8n нажмите Create Workflow, затем добавьте на холст две ноды:

Manual Trigger (или Schedule Trigger, если нужен запуск по расписанию) — точка входа.
HTTP Request — будет обращаться к OpenAI-совместимому API TokenMaster.

В настройках ноды HTTP Request укажите:

Method: POST
URL: https://tokenmaster.ru/v1/chat/completions
Headers:
- Authorization: Bearer sk-ВАШ_КЛЮЧ
- Content-Type: application/json
Body (тип JSON):

{
  "model": "deepseek-flash",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "Ты — вежливый ассистент службы поддержки." },
    { "role": "user", "content": "Напиши вежливый ответ клиенту на его вопрос о доставке." }
  ]
}

Ответ модели придёт в поле choices[0].message.content — его можно передать дальше по цепочке, например в ноду отправки письма.

Чтобы не хранить ключ в открытом виде прямо в ноде, вынесите его в Credentials n8n (тип Header Auth) или в переменную окружения контейнера TOKENMASTER_API_KEY и подставляйте выражением {{ $env.TOKENMASTER_API_KEY }}. Так workflow можно безопасно экспортировать и делиться им с командой.

Пример сценария: суммаризация входящих писем

Классический кейс — автосуммаризация. Свяжите ноду Email Trigger (IMAP) с нодой HTTP Request: текст письма подставляется в запрос через выражение {{ $json.text }}.

{
  "model": "deepseek-flash",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "Суммаризируй письмо одним абзацем на русском языке." },
    { "role": "user", "content": "{{ $json.text }}" }
  ]
}

Результат можно отправить себе в Telegram или сохранить в Google Sheets — достаточно добавить соответствующую ноду после HTTP Request. Для автоответа на письмо используйте тот же шаблон, но с системным промптом «составь ответ клиенту» и нодой Send Email на выходе.

Подключение TokenMaster

TokenMaster — это AI-шлюз с OpenAI-совместимым API, поэтому в n8n не нужны отдельные интеграции: обычной ноды HTTP Request достаточно.

Base URL: https://tokenmaster.ru/v1
API Key: ваш ключ вида sk-…

Один ключ и один баланс дают доступ сразу к нескольким семействам моделей: DeepSeek (deepseek-flash, deepseek-v4-pro), GLM / Zhipu (glm-4.5, glm-5 и другие) и Qwen. Актуальный список — в «Model Square» на tokenmaster.ru/pricing. Оплата принимается из России, без привязки к зарубежной карте.

Проверка работы

Запустите workflow кнопкой Execute Workflow. Если в выводе ноды HTTP Request появился текст ответа — всё настроено верно. Если возникла ошибка:

401 / invalid api key — ключ скопирован не полностью или неверно; он должен начинаться с sk-.
connection error — проверьте, что URL указан ровно как https://tokenmaster.ru/v1/chat/completions, без опечаток.
insufficient quota — на балансе TokenMaster недостаточно средств, пополните его в разделе «Кошелёк».

Частые вопросы

Можно ли использовать облачную версию n8n вместо Docker? Да. Принцип тот же: в облачном n8n добавляете ноду HTTP Request и указываете Base URL https://tokenmaster.ru/v1 с вашим ключом.

Какая модель лучше для суммаризации и автоответов? Для быстрых и дешёвых сценариев подойдёт deepseek-flash; для более сложных рассуждений и длинных текстов — deepseek-v4-pro или модели GLM и Qwen. Переключаться между ними можно, меняя только поле model в теле запроса.

Нужно ли устанавливать отдельные SDK или плагины? Нет. Достаточно стандартной ноды HTTP Request и JSON-тела запроса — OpenAI-совместимый формат работает из коробки.

Итог

n8n и TokenMaster отлично дополняют друг друга: no-code-платформа берёт на себя логику автоматизации, а шлюз — сами модели и оплату. Настройка сводится к одному запросу: нода HTTP Request с Base URL https://tokenmaster.ru/v1 и ключом sk-…, после чего LLM можно встраивать в любые цепочки — от автоответов на почту до суммаризации и уведомлений.