UberLLMでn8n: より安価なAI Agentモデルと動画生成

パート 1: AI Agentにおけるチャットモデル

1. keys pageでキーを作成し、クレジットを追加してください。
2. n8nで、Credentials → Create credential → OpenAI に移動します。
3. 以下を入力します。
   • API Key: あなたの ull_… キー
   • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1 Organization ID は空のままにしてください。保存すると、n8nはモデルをリストアップして認証情報をテストし、成功するはずです。
4. ワークフローにAI Agentノードを追加し、そのチャットモデルとして、その認証情報を使用するOpenAI Chat Modelノードを追加します。
5. OpenAI Chat Modelノードで：
   • Model: By IDを選択し、deepseek/deepseek-v4.1-flashを入力します（または、UberLLMのモデルが表示されるようになったリストから選択します）。
   • Use Responses APIをオフにします。最近のn8nバージョンではデフォルトでオンになっています。UberLLMもResponses APIを提供していますが、このワークフローはチャット補完でテストされました。
6. ワークフローを実行します。

同じ認証情報は、Basic LLM Chainやチャットモデルを受け入れる他のノードでも機能します。

AI AgentまたはBasic LLM ChainをOpenAI Chat Modelノードと組み合わせて使用するか、以下のHTTP Requestノードを使用してください。スタンドアロンの「OpenAI」ノードの「Message a model」アクションは常にResponses APIを呼び出し、その組み込みツール（web search、file search）はOpenAI自身のサーバー上でのみ実行されます。

Part 2: HTTPリクエストで動画を作成する

動画の作成には1分以上かかるため、これはジョブとして扱われます。開始し、待ち、確認し、完了するまで繰り返します。

認証情報。 Bearer Auth認証情報を作成し、Bearer Tokenにあなたのull_…キーを設定します。(または、事前定義された認証情報タイプの下にあるPart 1のOpenAI認証情報を選択してください。これは同じヘッダーを送信します。)

Node 1, HTTP Request (ジョブを開始)

• Method: POST
• URL: https://api.uberllm.dev/v1/video/generations
• Authentication: Generic Credential Type → Bearer Auth
• Send Body: on, JSON:

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

応答には、ジョブのid、status (queued)、およびestimated_cost_usdが含まれます。

Node 2, Wait: Resume = After Time Interval、10秒。

Node 3, HTTP Request (ジョブを確認)

• Method: GET
• URL: https://api.uberllm.dev/v1/video/generations/{{ $('HTTP Request').item.json.id }} (最初のノード名を使用してください)
• 同じBearer Auth認証情報

Node 4, If: {{ $json.status }}がqueuedまたはrunningの場合 → Waitノードに接続し直します。それ以外の場合は続行します。

Node 5: statusがsucceededの場合、動画リンクはresults[0].urlにあります。もう一度HTTPリクエスト (GET、同じ認証情報、Options → Responseの下でResponse FormatをFileに設定) でダウンロードするか、またはリンクを渡します。failedにはerror.messageが平易な言葉で含まれており、失敗したジョブには費用はかかりません。

各モデルは特定の長さとサイズのみを作成します。作成できないものを要求した場合、料金が請求される前に、何ができるかをリストしたメッセージとともに最初のリクエストが拒否されます。各モデルのオプションはそのページに記載されています。

トラブルシューティング

• 認証情報テストが失敗します: Base URLは厳密にhttps://api.uberllm.dev/v1である必要があります。キーにスペースを含めてはいけません。
• OpenAI Chat Modelからの404: 認証情報のBase URLに/v1がありません。
• エージェントがツールを呼び出しません: 最初の表からモデルを選択してください。非常に小さなモデルはツールをスキップします。
• 400 wrong_endpoint: ビデオモデルがチャットノードに送信されたか、チャットモデルがビデオURLに送信されました。
• ループが終了しません: Ifノードはstatusを比較する必要があり、Waitはすべてのチェックの前に来る必要があります。
• 402 クレジット不足: クレジットページでクレジットを追加してください。ビデオは実行中にmax_cost_usdを保持します。

さらに読む

• リファレンスページ： n8n doc、またインポートできるready-made n8n video workflows
• 動画または画像を生成する：すべてのフィールド
• Video APIの料金