在 n8n 工作流中使用 Dolphin LLM

创建凭据

1. 在n8n中打开 Credentials, 点击 Add credential 并选择 OpenAI.
2. 将您的密钥粘贴到 API Key。将组织 ID 留空。
3. 设置 Base URL to https://dolphinllm.com/v1.
4. 保存。n8n 通过请求模型列表来测试凭据；成功消息表示密钥和 URL 有效。

在您的账户中创建密钥。如果您还没有密钥， 注册; 首次开户时赠送 $0.50 试用额度。

在 AI Agent 或 LLM 链中使用

1. 添加一个 AI Agent or Basic LLM Chain node.
2. 在 Chat Model, 添加 OpenAI Chat Model 并选择您创建的凭据。
3. 设置 Model to 按 ID 查询 并输入 uncensored （或者如果 n8n 显示它，请从列表中选择）。
4. 在 Options, 设置 Maximum Number of Tokens （例如 800）， Sampling Temperature 和 Timeout 对于长回答，需要 120 秒或更长时间。

API 支持工具调用，因此 AI Agent 节点可以使用此模型调用 n8n 工具。JSON 模式（response_format: json_object）当您需要在下一个节点中使用结构化输出时可用。

或使用 HTTP 请求节点调用

如需完全控制请求正文，请使用纯 HTTP 请求节点：

• 方法 POST, URL https://dolphinllm.com/v1/chat/completions
• 认证： Generic Credential Type → Header Auth, 名称 Authorization, 值 Bearer YOUR_KEY
• 请求体内容类型 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
}

答案在 choices[0].message.content, 以及 usage.

限制、重试和批处理

• 试用密钥允许 2 个并行请求和每分钟 60 个请求；首次充值后，支持 8 个并行请求和每分钟 300 个请求。一次性处理大量项的工作流可能会触发 HTTP 429 (concurrency or rate_limited).
• 使用 Loop Over Items 批处理大小为 2 到 8，或使用节点的批处理选项，以保持在限制范围内。
• 开启 Retry On Fail 在节点设置中等待几秒钟。429 和 503（upstream_busy）答案可以安全重试，且永远不会收费。
• 402 no_credit 表示余额已空；重试无济于事。添加一个通知您的错误分支。

费用

每天汇总 1,000 篇文章的工作流，输入 2,500 token，输出 300 token，每日花费为 1,000 × ($0.000375 + $0.00015) = $0.525，每月约 $16。 定价页面 包含计算器和充值奖励。