### 如何在 n8n 中配置和调用 GPT API 要在 n8n 中集成和使用 GPT API，可以通过创建自定义脚本节点或者利用现有的 HTTP 请求节点来完成。以下是具体方法： #### 配置 OpenAI 的 GPT API 密钥 首先需要获取 OpenAI 提供的 API Key，并将其存储在一个安全的地方以便后续访问。可以在 n8n 的凭证管理器中设置此密钥作为全局变量。 ```javascript // 设置环境变量以保护敏感数据 const apiKey = "{{ $credentials.apiKey }}"; ``` 此处 `$credentials` 是 n8n 内部机制的一部分，允许用户通过界面输入其个人认证信息而无需硬编码[^1]。 #### 使用 HTTP 节点发送请求至 GPT API n8n 支持多种内置节点类型之一即为 **HTTP Request Node** ，它可以直接向外部服务发起 GET 或 POST 请求。对于交互式 AI 接口如 GPT 来说通常采用后者形式提交 JSON 数据包给目标 URL 地址。 - **URL**: `https://api.openai.com/v1/completions` - **Method**: `POST` - **Headers** - 添加头文件字段名为 `"Authorization"` 值设为字符串前缀加上实际 token (`Bearer YOUR_API_KEY`)。 ```json { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {{apiKey}}" } ``` - **Body (JSON Format)** 下面是一个简单的例子展示如何构造 body 参数传递给服务器端处理逻辑: ```json { "model": "text-davinci-003", "prompt": "你好世界。", "max_tokens": 50, "temperature": 0.7 } ``` 上述代码片段中的每一项都有特定含义[^2]: - model: 所使用的语言模型版本号； - prompt: 用户提供的初始文本种子； - max_tokens: 返回的最大标记数量限制； - temperature: 控制随机性的参数值越低则结果更可预测反之更加多样化。 当以上所有步骤完成后就可以运行工作流程观察输出效果啦！ 如果希望进一步简化操作过程也可以考虑开发专属插件扩展原生功能集[^4]。 ```python import openai openai.api_key = 'your_api_key_here' response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="hello world.", max_tokens=60 ) print(response.choices[0].text.strip()) ```
