OpenAI 聊天模型节点#
使用 OpenAI 聊天模型节点可将 OpenAI 的聊天模型与对话式智能体结合使用。
本页将介绍 OpenAI 聊天模型节点的参数配置，并附相关资源链接。
凭证认证
此节点的身份验证信息请参阅此处。
子节点中的参数解析
使用表达式处理多个数据项时，子节点的行为模式与其他节点不同。
多数节点（包括根节点）会接收任意数量的数据项作为输入，经处理后输出结果。您可通过表达式引用输入数据项，节点会依次解析每个数据项对应的表达式。例如：若输入五个name值，表达式{{ $json.name }}将依次解析为每个名称。
在子节点中，表达式始终解析为首个数据项。例如：若输入五个name值，表达式{{ $json.name }}将始终解析为第一个名称。
节点参数#
模型#
选择用于生成补全内容的模型。
n8n 会动态加载 OpenAI 的模型，您仅可查看账户权限范围内的模型。
内置工具#
OpenAI Responses API 提供一系列内置工具以增强模型响应能力：
- 网络搜索：允许模型在生成响应前检索网络最新信息
- MCP 服务器：允许模型连接远程 MCP 服务器。详细了解将远程 MCP 服务器作为工具使用的方法
- 文件搜索：允许模型在生成响应前从已上传文件中检索知识库相关信息。详见 OpenAI 文档
- 代码 解释器：允许模型在沙箱环境中编写并运行 Python 代码
节点选项#
通过这些选项可进一步微调节点行为。
基础网址#
输入网址以覆盖 API 默认地址。
频率惩罚#
控制模型重复内容的概率。数值越高，重复可能性越低。
最大令牌数#
设置使用的最大令牌数，用于控制补全内容长度。
响应格式#
选择文本或JSON格式。选择JSON可确保模型返回有效 JSON。
话题新鲜度#
控制模型讨论新话题的倾向。数值越高，谈论新话题的可能性越大。
采样温度#
控制采样过程的随机性。较高温度可产生更多样化输出，但会增加幻觉风险。
超时#
设置最大请求时间（毫秒）。
最大重试次数#
设置请求最大重试次数。
核采样#
设置补全应使用的概率阈值。较低值会忽略低概率选项。
会话ID#
此响应所属的会话。响应完成后，其输入项和输出项将自 动添加至该会话。
提示缓存键#
使用此键缓存相似请求以优化缓存命中率。
安全标识符#
应用标识符追踪可能违反使用政策的用户。
服务层级#
选择适合需求的服务层级：自动、弹性、默认或优先。
元数据#
用于存储结构化信息的键值对集合。每个对象最多可附加16对，便于添加可通过API或仪表板搜索的自定义数据。
最高对数概率#
设置0-20之间的整数，指定每个令牌位置返回的最可能令牌数量，每个令牌均附带关联对数概率。
输出格式#
选择响应格式：文本、JSON模式或JSON对象。若需获取JSON格式数据，推荐使用JSON模式。
提示#
配置包含唯一ID、版本号及可替换变量的提示词。
推理强度#
控制AI结果的推理级别：低、中、高。
模板与示例#
AI智能体聊天
由 n8n 团队提供
查看模板详情
构建首个WhatsApp聊天机器人
由 Jimleuk 提供
查看模板详情
使用AI抓取并总结网页
由 n8n 团队提供
查看模板详情
相关资源#
有关该服务的详细信息，请参阅 LangChain的OpenAI文档
有关参数的详细信息，请参阅 OpenAI文档
查看 n8n 的 高级AI 文档
常见问题#
常见问题/故障及解决方案请参阅 常见问题