OpenRouter Chat Model 노드 문서

n8n에서 OpenRouter Chat Model 노드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 워크플로에 OpenRouter Chat Model 노드를 통합하는 기술 문서입니다.

OpenRouter Chat Model 노드를 사용하여 OpenRouter의 채팅 모델을 대화형 에이전트와 함께 활용합니다. 이 페이지에서는 OpenRouter Chat Model 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다. 자격 증명 이 노드의 인증 정보는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 서브 노드에서의 파라미터 해석 서브 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다. 루트 노드를 포함한 대부분의 노드는 임의 수의 항목을 입력으로 받아 처리한 후 결과를 출력합니다. 표현식을 사용하여 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 순서대로 표현식을 해석합니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 각 이름을 순서대로 해석합니다. 서브 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 이름으로 해석됩니다. 노드 파라미터 # Model # 완성을 생성할 모델을 선택합니다. n8n은 OpenRouter에서 모델을 동적으로 로드하며 계정에서 사용 가능한 모델만 표시됩니다. 노드 옵션 # 이 옵션들을 사용하여 노드의 동작을 세밀하게 조절합니다. Frequency Penalty # 이 옵션을 사용하여 모델이 반복할 가능성을 조절합니다. 값이 높을수록 모델이 반복할 가능성이 줄어듭니다. Maximum Number of Tokens # 완성 길이를 설정하는 최대 토큰 수를 입력합니다. Response Format # Text 또는 JSON 을 선택합니다. JSON 은 모델이 유효한 JSON을 반환하도록 보장합니다. Presence Penalty # 이 옵션을 사용하여 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 조절합니다. 값이 높을수록 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성이 높아집니다. Sampling Temperature # 이 옵션을 사용하여 샘플링 프로세스의 무작위성을 조절합니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 생성되지만 환각 위험이 증가합니다. Timeout # 최대 요청 시간(밀리초)을 입력합니다. Max Retries # 요청 재시도 최대 횟수를 입력합니다. Top P # 이 옵션을 사용하여 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 낮은 값을 사용하면 가능성이 낮은 옵션을 무시합니다. 템플릿 및 예시 # 이 노드의 워크플로 템플릿은 n8n 워크플로 템플릿 갤러리 에서 확인할 수 있습니다. 관련 리소스 # OpenRouter는 OpenAI와 API 호환이 되므로 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 OpenAI 문서 를 참고하세요. n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요.