Sử dụng Dolphin LLM trong các quy trình làm việc n8n

Q: Tôi phải nhập mô hình nào?

không kiểm duyệt, mô hình duy nhất trên API này.

Đã cập nhật 9 tháng 11 năm 2026

n8n có thể gọi bất kỳ API tương thích OpenAI nào. Với một thông tin xác thực, bạn có thể sử dụng Dolphin LLM trong AI Agent, Basic LLM Chain và các node LangChain khác, hoặc trong node HTTP Request đơn giản.

Điểm chính

Tạo thông tin xác thực OpenAI và đặt URL cơ sở của nó thành địa chỉ bên dưới.
Trong nút Chat Model của OpenAI, đặt mô hình theo ID thành uncensored.
Bật Retry On Fail cho các phản hồi 429 và 503, những phản hồi này không bị tính phí.
Xử lý hàng loạt các vòng lặp lớn: khóa dùng thử cho phép 2 yêu cầu song song, khóa đầy đủ cho phép 8.

Tạo thông tin xác thực

Trong n8n mở Credentials, nhấp Add credential và chọn OpenAI.
Dán khóa của bạn vào API Key. Để trống Organization ID.
Đặt Base URL to https://dolphinllm.com/v1.
Lưu. n8n kiểm tra thông tin xác thực bằng cách yêu cầu danh sách mô hình; thông báo thành công có nghĩa là khóa và URL hoạt động.

Tạo khóa trong tài khoản của bạn. Nếu bạn chưa có, đăng ký; $0.50 tín dụng dùng thử được thêm khi bạn mở tài khoản lần đầu.

Trang tài khoản với tiền tố khóa API, URL cơ sở tương thích OpenAI và lệnh curl sẵn sàng — Tài khoản → API & số dư: khóa của bạn và URL cơ sở, kèm ví dụ curl để sao chép.

Sử dụng nó trong AI Agent hoặc LLM chain

Thêm một AI Agent or Basic LLM Chain node.
Dưới Chat Model, thêm OpenAI Chat Model và chọn thông tin xác thực bạn đã tạo.
Đặt Model to Theo ID và nhập uncensored (hoặc chọn nó từ danh sách nếu n8n hiển thị nó).
Trong Options, đặt Maximum Number of Tokens (ví dụ 800), Sampling Temperature và một Timeout trong 120 giây trở lên cho các câu trả lời dài.

API hỗ trợ gọi công cụ, vì vậy node AI Agent có thể sử dụng các công cụ của n8n với mô hình này. Chế độ JSON (response_format: json_objectcó sẵn khi bạn cần đầu ra có cấu trúc cho nút tiếp theo.

Hoặc gọi nó bằng một nút Yêu cầu HTTP

Để kiểm soát hoàn toàn phần thân yêu cầu, hãy sử dụng một node Yêu cầu HTTP đơn giản:

Phương thức POST, URL https://dolphinllm.com/v1/chat/completions
Xác thực: Generic Credential Type → Header Auth, tên Authorization, giá trị Bearer YOUR_KEY
Loại nội dung body 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
}

Câu trả lời nằm ở choices[0].message.content, và số lượng token trong usage.

Giới hạn, thử lại và lô

Một khóa dùng thử cho phép 2 yêu cầu song song và 60 yêu cầu mỗi phút; sau lần nạp tiền đầu tiên, 8 yêu cầu song song và 300 yêu cầu mỗi phút. Các quy trình xử lý nhiều mục cùng lúc có thể gặp lỗi HTTP 429 (concurrency or rate_limited).
Sử dụng Loop Over Items với kích thước lô từ 2 đến 8, hoặc các tùy chọn xếp lô của node, để duy trì dưới giới hạn.
Bật Retry On Fail trong cài đặt nút với thời gian chờ vài giây. 429 và 503 (upstream_busycác câu trả lời an toàn để thử lại và không bao giờ bị tính phí.
402 no_credit có nghĩa là số dư đã trống; thử lại sẽ không giúp ích gì. Thêm một nhánh lỗi thông báo cho bạn.

Chi phí

Một quy trình tóm tắt 1,000 bài báo mỗi ngày với 2,500 token đầu vào và 300 token đầu ra chi tiêu 1,000 × ($0.000375 + $0.00015) = $0.525 một ngày, khoảng $16 một tháng. Gói trang giá có máy tính và các ưu đãi nạp thêm.