配置速查
关键是找对配置位置——n8n 有两套 AI 节点。
| 配置项 | 填什么 | 容易错在哪 |
|---|---|---|
Base URL | https://turingapi.space/v1 | 填在凭据里,不是节点里 |
API Key | 控制台创建的 sk- 密钥 | 同一个凭据可被多个节点复用 |
节点类型 | OpenAI 或 HTTP Request | 两种配法不同,别混着看教程 |
OpenAI 节点,和基于 LangChain 的 AI Agent / LLM Chain 一套。它们读凭据的方式不完全一样,照着旧教程配很容易找不到对应字段。前置准备
先确定用哪条路。
在 注册页 建账号,控制台新建密钥并保存。
自托管实例要能访问 turingapi.space。内网部署没放通时,表现为请求超时。
只是发个请求用 HTTP Request 最直接;要用 Agent 能力就用 OpenAI 凭据那套。
配置步骤
下面两种做法,选一种即可。
改 OpenAI 凭据 最省事
- 在节点里新建一个 OpenAI 凭据
- 把 Base URL 字段改成
https://turingapi.space/v1 - 填入 API Key
- 保存后节点里选择站内模型名
- 执行节点验证
凭据里的 Base URL 不填就默认走官方,这是最常见的「配了没生效」原因。
用 HTTP Request 节点 最可控
- 新建 HTTP Request 节点
- 方法选
POST,URL 填https://turingapi.space/v1/chat/completions - Header 加
Authorization: Bearer 你的密钥和Content-Type: application/json - Body 用 JSON 填 model 与 messages
{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "你好" }
]
}这条路不依赖任何 AI 节点,出了问题时最容易定位——请求长什么样一目了然。
自托管出网问题 特有坑
- 在容器内执行 curl 测试是否能访问
turingapi.space - 确认没有配错的 HTTP 代理变量
- 如果走了内网 DNS,确认解析正常
n8n 跑在容器里时,宿主能通不代表容器能通,这是排查时最容易忽略的一层。
验证是否配置成功
看到这些就说明通了
- 执行节点,输出里能看到模型返回的文本
- 没有 401 或 404
- 控制台「用量」页出现记录
HTTP Request 节点能把完整响应体打出来,排查时比 AI 节点方便得多。
节点报错但 curl 是通的
- 确认凭据里的 Base URL 已保存
- 确认节点选的是刚建的那个凭据
- 确认模型名在该分组内
n8n 的节点可能绑定了旧凭据,改完记得在节点里重新选一次。
常见问题
n8n 的问题多是「配了但没生效」这一类。
改了 Base URL 为什么还走官方?
大概率是节点没绑定新凭据,或者凭据保存后没在节点里重新选择。n8n 的凭据和节点是引用关系,改了要确认引用也更新了。
能用 AI Agent 节点吗?
能。Agent 节点也读 OpenAI 凭据,只要凭据里的 Base URL 指向这里即可。但 Agent 需要模型支持工具调用,选轻量模型容易中途失败。
自托管提示连接超时?
先确认容器本身能不能出网。宿主机 curl 通不代表容器通,这是两个网络命名空间。在容器里执行一次 curl 测试最直接。
两种节点该用哪个?
只要发请求、拼 prompt,用 HTTP Request 更透明;要用 Agent、记忆、工具链这些能力,用 AI 节点那套。别把两套的配置方式混着抄。
相关客户端
DDify
要分别配 LLM 和 Embedding 两类模型
OOpenAI Python SDK
改一个参数,业务代码不用动
通通用 OpenAI 兼容
两种地址写法,互换一次就能解决大半问题
OOpen WebUI
管理员面板配置,模型自动同步
接入过程卡住了?到 QQ 群 1128182538 说明「客户端 + 报错码 + 时间点」,比只说"用不了"好排查得多。其他通用问题见 常见问题。