n8nワークフローでDolphin LLMを使用する

資格情報を作成

1. n8nで開く Credentials, クリック Add credential 選択し OpenAI.
2. キーを以下に貼り付けてください API Key。Organization IDは空のままにしてください。
3. 設定 Base URL to https://dolphinllm.com/v1.
4. 保存します。n8nはモデルリストの取得を要求することで資格情報をテストします。成功メッセージは、キーとURLが機能していることを意味します。

アカウントでキーを作成します。まだキーがない場合、 サインアップ; アカウント初回開設時にトライアルクレジット$0.50が付与されます。

AIエージェントやLLMチェーンで使用します

1. 追加する AI Agent or Basic LLM Chain node.
2. 以下 Chat Model, 追加 OpenAI Chat Model および作成した資格情報を選択します。
3. 設定 Model to ID別 入力し uncensored （n8nで表示される場合はリストから選択してください）
4. で Options, 設定 Maximum Number of Tokens （例：800） Sampling Temperature および Timeout 長い回答には120秒以上が必要です。

APIはツール呼び出しをサポートしており、AI Agentノードはこのモデルでn8nツールを使用できます。JSONモード（response_format: json_object）は、次のノードに対して構造化された出力が必要な場合に利用可能です。

またはHTTPリクエストノードで呼び出す

リクエストボディを完全に制御するには、プレーンなHTTPリクエストノードを使用してください：

• メソッド POST, URL https://dolphinllm.com/v1/chat/completions
• 認証： Generic Credential Type → Header Auth, 名前 Authorization, 値 Bearer YOUR_KEY
• 本文コンテンツタイプ JSON:

{
  "model": "uncensored",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Summarize the text in three bullet points."},
    {"role": "user", "content": "{{ $json.text }}"}
  ],
  "max_tokens": 400,
  "temperature": 0.3
}

答えは choices[0].message.content, および usage.

制限、リトライ、バッチ

• トライアルキーでは並列リクエストが2件、1分あたり60件まで可能です。最初のチャージ後には、並列8件、1分あたり300件になります。一度に多くのアイテムを処理するワークフローでは、HTTP 429（concurrency or rate_limited).
• 使用 Loop Over Items バッチサイズを2〜8、またはノードのバッチングオプションに設定し、制限内に収めてください。
• 有効にする Retry On Fail ノード設定で数秒の待機を設定します。429および503（upstream_busy）の回答は再試行しても安全で、課金されることはありません。
• 402 no_credit 残高が空であることを意味します。再試行しても効果はありません。通知するエラーブランチを追加してください。

コスト

1日あたり1,000件の記事を要約するワークフローは、入力2,500トークン、出力300トークンで、1,000 × ($0.000375 + $0.00015) = 1日あたり$0.525、月約$16かかります。 価格ページ 計算機とチャージボーナスを備えています。