OpenAI Chat Model 노드 문서
OpenAI Chat Model 노드를 사용하면 OpenAI의 챗 모델을 대화형 에이전트에 활용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 OpenAI Chat Model 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.
OpenAI Chat Model 노드를 사용하면 OpenAI의 챗 모델을 대화형 에이전트에 활용할 수 있습니다.
이 페이지에서는 OpenAI Chat Model 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.
이 노드의 인증 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.
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 OpenAI에서 모델을 동적으로 불러오므로, 사용자 계정에서 사용 가능한 모델만 표시됩니다.
Responses API 사용#
OpenAI는 모델에서 출력을 생성하기 위한 두 가지 엔드포인트를 제공합니다:
- Chat Completions: Chat Completions API 엔드포인트는 대화를 구성하는 메시지 목록에서 모델 응답을 생성합니다. 이 API를 사용하면 사용자가 대화 상태를 직접 관리해야 합니다(예: Simple Memory 서브노드 추가). 새 프로젝트에는 OpenAI가 Responses API 사용을 권장합니다.
- Responses: Responses API는 에이전트 루프로, 하나의 API 요청 범위 내에서 모델이 여러 내장 툴을 호출할 수 있습니다. 또한
conversation_id를 전달하여 지속적인 대화를 지원합니다.
모델이 Responses API를 사용하여 출력을 생성하게 하려면 Use Responses API를 토글하세요. 그렇지 않으면 OpenAI Chat Model 노드는 기본적으로 Chat Completions API를 사용합니다.
Chat Completions API와 Responses API의 비교는 OpenAI 문서를 참조하세요.
내장 툴#
OpenAI Responses API는 모델 응답을 풍부하게 하는 다양한 내장 툴을 제공합니다. 모델이 다음 내장 툴에 액세스하게 하려면 Use Responses API를 토글하세요:
- Web Search: 모델이 응답을 생성하기 전에 웹에서 최신 정보를 검색할 수 있습니다.
- File Search: 모델이 이전에 업로드된 파일에서 관련 정보를 검색하여 지식 베이스를 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 OpenAI 문서를 참조하세요.
- Code Interpreter: 모델이 샌드박스 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.
내장 툴은 OpenAI Chat Model 노드를 AI Agent 노드와 함께 사용할 때만 지원됩니다. 예를 들어, OpenAI Chat Model 노드를 Basic LLM Chain 노드와 함께 사용할 경우 내장 툴을 사용할 수 없습니다.
노드 옵션#
이 옵션을 사용하여 노드의 동작을 추가로 세부 조정할 수 있습니다. 다음 옵션은 Responses API를 사용하든 아니든 모두 사용 가능합니다.
Frequency Penalty#
모델이 반복될 가능성을 제어하는 옵션입니다. 값이 높을수록 모델이 반복될 가능성이 줄어듭니다.
Maximum Number of Tokens#
사용할 최대 토큰 수를 입력합니다. 이는 완성 길이를 설정합니다.
Presence Penalty#
모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 제어하는 옵션입니다. 값이 높을수록 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성이 높아집니다.
Sampling Temperature#
샘플링 프로세스의 무작위성을 제어하는 옵션입니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만 환각 위험이 증가합니다.
Timeout#
최대 요청 시간을 밀리초 단위로 입력합니다.
Max Retries#
요청 재시도 최대 횟수를 입력합니다.
Top P#
완성에 사용할 확률을 설정하는 옵션입니다. 낮은 값을 사용하면 확률이 낮은 선택지를 무시합니다.
추가 노드 옵션 (Responses API 전용)#
다음 추가 옵션은 Use Responses API를 토글할 때 사용 가능합니다.
Conversation ID#
이 응답이 속하는 대화입니다. 이 응답의 입력 항목과 출력 항목은 응답 완료 후 자동으로 이 대화에 추가됩니다.
Prompt Cache Key#
캐시 적중률을 최적화하기 위해 유사한 요청을 캐싱할 때 사용하는 키입니다.
Safety Identifier#
사용 정책을 위반할 수 있는 사용자를 추적하기 위한 식별자를 적용합니다.
Service Tier#
필요에 맞는 서비스 티어를 선택합니다: Auto, Flex, Default, Priority.
Metadata#
구조화된 정보를 저장하기 위한 키-값 쌍의 집합입니다. 하나의 객체에 최대 16쌍을 첨부할 수 있으며, API 검색이나 대시보드에서 사용할 수 있는 커스텀 데이터를 추가하는 데 유용합니다.
Top Logprobs#
각 토큰 위치에서 반환할 가장 가능성 높은 토큰 수를 0에서 20 사이의 정수로 정의합니다. 각 토큰에는 연관된 로그 확률이 포함됩니다.
Output Format#
응답 형식을 선택합니다: Text, JSON Schema, JSON Object. JSON 형식으로 데이터를 받으려면 JSON Schema 사용을 권장합니다.
Prompt#
고유 ID, 버전, 대체 가능한 변수로 채워진 프롬프트를 구성합니다. 프롬프트는 OpenAI 대시보드를 통해 구성됩니다.
템플릿 및 예시#
이 노드의 워크플로 템플릿은 n8n 워크플로 템플릿 갤러리에서 확인할 수 있습니다.
관련 리소스#
서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 OpenAI 문서를 참조하세요.
파라미터에 대한 자세한 내용은 OpenAI 문서를 참조하세요.
n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요.
자주 발생하는 문제#
자주 묻는 질문이나 문제 및 해결 방법은 자주 발생하는 문제를 참조하세요.