n8n dengan UberLLM: model AI Agent yang lebih murah dan pembuatan video

Bagian 1: model chat di AI Agent

1. Buat kunci di halaman kunci Anda dan tambahkan kredit.
2. Di n8n, buka Credentials → Create credential → OpenAI.
3. Isi:
   • API Key: kunci ull_… Anda
   • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1 Biarkan Organization ID kosong. Simpan: n8n menguji kredensial dengan mencantumkan model, dan seharusnya berhasil.
4. Di alur kerja Anda, tambahkan node AI Agent dan, sebagai model chat-nya, node OpenAI Chat Model menggunakan kredensial tersebut.
5. Di node OpenAI Chat Model:
   • Model: pilih By ID dan masukkan deepseek/deepseek-v4.1-flash (atau pilih dari daftar, yang sekarang menampilkan model UberLLM)
   • Matikan Use Responses API. Ini aktif secara default di versi n8n terbaru. UberLLM juga melayani Responses API, tetapi alur kerja ini diuji pada penyelesaian chat.
6. Jalankan alur kerja.

Kredensial yang sama berfungsi di Basic LLM Chain dan node lain yang menggunakan model chat.

Gunakan AI Agent atau Basic LLM Chain dengan node OpenAI Chat Model, atau node HTTP Request di bawah ini. Tindakan "Message a model" dari node "OpenAI" yang berdiri sendiri selalu memanggil Responses API, dan alat bawaannya (web search, file search) hanya berjalan di server OpenAI sendiri.

Bagian 2: membuat video dengan Permintaan HTTP

Sebuah video membutuhkan satu menit atau lebih, jadi ini adalah sebuah pekerjaan: mulai, tunggu, periksa, ulangi sampai selesai.

Kredensial. Buat kredensial Bearer Auth dengan Bearer Token = kunci ull_… Anda. (Atau pilih kredensial OpenAI dari Bagian 1 di bawah Tipe Kredensial yang Sudah Ditentukan; ini mengirimkan header yang sama.)

Node 1, Permintaan HTTP (mulai pekerjaan)

• Metode: POST
• URL: https://api.uberllm.dev/v1/video/generations
• Autentikasi: Tipe Kredensial Generik → Bearer Auth
• Kirim Body: aktif, JSON:

{
  "model": "fal-ai/vidu/q3/text-to-video/turbo",
  "prompt": "a red ball bouncing on green grass, slow motion",
  "duration_seconds": 5
}

Jawabannya memiliki pekerjaan id, status (queued) dan estimated_cost_usd.

Node 2, Tunggu: Lanjutkan = Setelah Interval Waktu, 10 detik.

Node 3, Permintaan HTTP (periksa pekerjaan)

• Metode: GET
• URL: https://api.uberllm.dev/v1/video/generations/{{ $('HTTP Request').item.json.id }} (gunakan nama node pertama Anda)
• Kredensial Bearer Auth yang sama

Node 4, Jika: {{ $json.status }} adalah queued atau running → sambungkan kembali ke node Tunggu. Jika tidak, lanjutkan.

Node 5: ketika status adalah succeeded, tautan video ada di results[0].url. Unduh dengan satu Permintaan HTTP lagi (GET, kredensial yang sama, dan di bawah Opsi → Respons atur Format Respons ke File) atau teruskan tautannya. failed dilengkapi dengan error.message dalam kata-kata biasa, dan pekerjaan yang gagal tidak dikenakan biaya apa pun.

Setiap model hanya membuat panjang dan ukuran tertentu. Jika Anda meminta yang tidak dibuatnya, permintaan pertama ditolak dengan pesan yang mencantumkan apa yang dilakukannya, sebelum ada biaya yang dikenakan. Opsi setiap model ada di halamannya.

Pemecahan Masalah

• Uji kredensial gagal: Base URL harus persis https://api.uberllm.dev/v1; kunci tidak boleh ada spasi.
• 404 dari OpenAI Chat Model: Base URL kredensial tidak memiliki /v1.
• Agen tidak pernah memanggil tools: pilih model dari tabel pertama; model yang sangat kecil melewati tools.
• 400 wrong_endpoint: model video dikirim ke node chat, atau model chat ke video URL.
• Loop tidak pernah berakhir: node If harus membandingkan status, dan Wait harus datang sebelum setiap pemeriksaan.
• 402 kredit tidak cukup: tambah kredit di halaman kredit. Sebuah video menahan max_cost_usd-nya saat berjalan.

---

Lanjutkan membaca

• Halaman referensi: n8n doc, dan alur kerja video n8n siap pakai untuk diimpor
• Buat video atau gambar: setiap bidang
• Harga API Video