Automatisation OpenRouter avec n8n : utilisation de LLM en temps réel
Ce workflow n8n permet d'utiliser n'importe quel modèle de langage via OpenRouter, facilitant ainsi l'intégration d'intelligences artificielles dans vos applications. Dans un contexte où les entreprises cherchent à automatiser leurs interactions clients, ce workflow offre une solution efficace pour gérer les messages de chat et fournir des réponses instantanées. Les cas d'usage incluent le support client automatisé, l'assistance virtuelle et la génération de contenu dynamique.
- Étape 1 : le déclencheur 'When chat message received' capte les messages entrants.
- Étape 2 : les paramètres sont configurés dans le nœud 'Settings' pour définir les options de traitement.
- Étape 3 : le nœud 'AI Agent' utilise le modèle de langage sélectionné pour générer une réponse basée sur le message reçu.
- Étape 4 : la mémoire de chat est gérée par le nœud 'Chat Memory', permettant de conserver le contexte des conversations. Enfin, les réponses sont affichées via des notes autocollantes à l'aide des nœuds 'Sticky Note'. Cette automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer l'expérience utilisateur en fournissant des réponses rapides et pertinentes.
Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : vue d'ensemble
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : détail des nœuds
Inscris-toi pour voir l'intégralité du workflow
Inscription gratuite
S'inscrire gratuitementBesoin d'aide ?{
"id": "VhN3CX6QPBkX77pZ",
"meta": {
"instanceId": "98bf0d6aef1dd8b7a752798121440fb171bf7686b95727fd617f43452393daa3",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Use any LLM-Model via OpenRouter",
"tags": [
{
"id": "uumvgGHY5e6zEL7V",
"name": "Published Template",
"createdAt": "2025-02-10T11:18:10.923Z",
"updatedAt": "2025-02-10T11:18:10.923Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "b72721d2-bce7-458d-8ff1-cc9f6d099aaf",
"name": "Settings",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-420,
-640
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "3d7f9677-c753-4126-b33a-d78ef701771f",
"name": "model",
"type": "string",
"value": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b"
},
{
"id": "301f86ec-260f-4d69-abd9-bde982e3e0aa",
"name": "prompt",
"type": "string",
"value": "={{ $json.chatInput }}"
},
{
"id": "a9f65181-902d-48f5-95ce-1352d391a056",
"name": "sessionId",
"type": "string",
"value": "={{ $json.sessionId }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "a4593d64-e67a-490e-9cb4-936cc46273a0",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-460,
-740
],
"parameters": {
"width": 180,
"height": 400,
"content": "## Settings\nSpecify the model"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3ea3b09a-0ab7-4e0f-bb4f-3d807d072d4e",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-240,
-740
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 380,
"height": 400,
"content": "## Run LLM\nUsing OpenRouter to make model fully configurable"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "19d47fcb-af37-4daa-84fd-3f43ffcb90ff",
"name": "When chat message received",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
-660,
-640
],
"webhookId": "71f56e44-401f-44ba-b54d-c947e283d034",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "f5a793f2-1e2f-4349-a075-9b9171297277",
"name": "AI Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
-180,
-640
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.prompt }}",
"options": {},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 1.7
},
{
"id": "dbbd9746-ca25-4163-91c5-a9e33bff62a4",
"name": "Chat Memory",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
-80,
-460
],
"parameters": {
"sessionKey": "={{ $json.sessionId }}",
"sessionIdType": "customKey"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "ef368cea-1b38-455b-b46a-5d0ef7a3ceb3",
"name": "LLM Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
-200,
-460
],
"parameters": {
"model": "={{ $json.model }}",
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "66JEQJ5kJel1P9t3",
"name": "OpenRouter"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "32601e76-0979-4690-8dcf-149ddbf61983",
"name": "Sticky Note2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-460,
-320
],
"parameters": {
"width": 600,
"height": 240,
"content": "## Model examples\n\n* openai/o3-mini\n* google/gemini-2.0-flash-001\n* deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b\n* mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501:free\n* qwen/qwen-turbo\n\nFor more see https://openrouter.ai/models"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "6d0caf5d-d6e6-4059-9211-744b0f4bc204",
"connections": {
"Settings": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"LLM Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Chat Memory": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"When chat message received": {
"main": [
[
{
"node": "Settings",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises de taille moyenne à grande souhaitant intégrer des solutions d'intelligence artificielle dans leur service client. Il est particulièrement utile pour les équipes techniques et marketing cherchant à automatiser les interactions avec les clients de manière efficace.
Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : problème résolu
Ce workflow résout le problème de la lenteur et de l'inefficacité des réponses manuelles aux messages des clients. En automatisant les réponses via un modèle de langage, il réduit le temps d'attente pour les utilisateurs et améliore la satisfaction client. Les entreprises peuvent ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en maintenant un service client réactif.
Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : étapes du workflow
Étape 1 : le workflow est déclenché par la réception d'un message de chat.
- Étape 1 : les paramètres sont définis dans le nœud 'Settings' pour personnaliser le traitement.
- Étape 2 : le nœud 'AI Agent' génère une réponse en utilisant le modèle de langage spécifié.
- Étape 3 : la mémoire de chat est gérée pour conserver le contexte des échanges.
- Étape 4 : les réponses sont affichées à l'utilisateur via des notes autocollantes, assurant une interaction fluide.
Workflow n8n OpenRouter, intelligence artificielle, chatbot : guide de personnalisation
Pour personnaliser ce workflow, modifiez les paramètres du nœud 'Settings' pour adapter les options de traitement selon vos besoins. Vous pouvez également ajuster le modèle de langage dans le nœud 'LLM Model' pour utiliser un autre modèle d'OpenRouter. Pensez à configurer correctement le nœud 'Chat Memory' pour assurer une gestion efficace des sessions. Enfin, vous pouvez intégrer d'autres outils ou services via des nœuds supplémentaires pour enrichir les fonctionnalités de votre automatisation.