Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版，含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
新上架
概览
一个 n8n 工作流，带一个网页表单，接收一张照片，返回最前面那辆车的车牌号。由 OpenRouter 上的一个视觉模型来读车牌。
从上传的照片里读出车牌号 是一款 n8n 工作流，属于效率类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版，最近更新于 。在本页下载，或复制它的 JSON，再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前，它不会运行。
速览
- 用在
- n8n Cloud：在那里新建一个工作流，把文件导入进去
- 你自己的 n8n 服务器：同一个文件，同样的步骤
- 另一个模型：把 Settings 里的模型名改成任何接受图片的 OpenRouter 模型
- 另一个问题：改 Settings 里的提示词，比如改成读标签上的文字
平台
运行方式
触发
一个网页表单
有人提交表单时开始运行：
- 一张 JPG 或 PNG 照片
- 一个叫 Image 的必填文件字段
动作
- 表单里的照片和一个模型名、一条提示词放在一起
- 一条链通过 OpenRouter 把照片和提示词发给一个视觉模型
- 要求模型只返回最前面那辆车的车牌字符
- 这些字符显示在表单的结果页上
结果
一个显示车牌字符的结果页
集成
开始之前要准备好这些。
OpenRouter
视觉模型
运行读取车牌的模型。
需要一个有余额的 OpenRouter API 密钥，放在一个 OpenRouter 凭据里
工作流检查
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
- 步骤
- 4 个步骤，由表单启动
- AI
- 1 个步骤调用 AI 模型：Basic LLM Chain
- 登录
- 需要登录：OpenRouter
- API 密钥
- 文件里没有留下 API 密钥
- 步骤类型
- Mindket 的检查器能读懂它全部 4 种步骤类型
关于
它是什么
这个 n8n 工作流从一张照片里读出车牌。一个网页表单接收一张 JPG 或 PNG。一个 Set 节点放着模型名和提示词。一个 Basic LLM Chain 通过 OpenRouter 把照片和提示词发给一个视觉模型。模型只返回最前面那辆车的车牌字符，结果页把它们显示出来。五个节点干活。
适合谁
想看看视觉模型怎么读出照片里文字的开发者和小团队，比如测试车牌识别的停车场运营方。凡是必须次次都对的场合就别选它。模型可能读错车牌，所以应由人来核对结果。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 停车 | 停车场运营方 | 记录在闸口拍到的车辆车牌 | 运营人员上传一张闸口照片，记下它返回的车牌。 |
| 物流 | 堆场经理 | 核对到达仓库的卡车 | 经理给一辆卡车拍照，把答案和预约清单对一对。 |
| 保险 | 理赔人员 | 从事故照片里读车牌 | 理赔员上传一张理赔照片，把车牌抄进案件。 |
| 开发 | 自动化搭建者 | 用真实任务试一个视觉模型 | 开发者改 Settings 里的模型名，用同一张照片比较两个模型。 |
你需要会一点 n8n，还要有一个有余额的 OpenRouter 账号。
用在哪里
任何能访问 OpenRouter 的 n8n 都能运行它。表单页需要一个别人打得开的地址。
- n8n Cloud：在那里新建一个工作流，把文件导入进去
- 你自己的 n8n 服务器：同一个文件，同样的步骤
- 另一个模型：把
Settings里的模型名改成任何接受图片的 OpenRouter 模型 - 另一个问题：改
Settings里的提示词，比如改成读标签上的文字
设置
点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹，里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。 这里涉及一个账号。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器 |
| OpenRouter | 一个 API 密钥和一些余额，放在一个 OpenRouter 凭据里 |
| 一张照片 | 一张车牌清晰可见的 JPG 或 PNG |
- 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中
workflow.json。 - 添加一个 OpenRouter 凭据，在
OpenRouter LLM里选中它。 - 检查
Settings里的模型名。文件里用的是openai/gpt-6-luna。 - 打开
FromTrigger，复制它的测试地址，上传一张照片。 - 启用这个工作流，就能拿到正式的表单地址，
FromTrigger里会显示它。
如何使用
打开表单地址，选一张 JPG 或 PNG 并提交。返回的页面会显示车牌字符。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 模型 | Settings 里的 model 值 |
| 要它读什么 | Settings 里的 prompt 值 |
| 接受的文件类型 | FromTrigger 里的 acceptFileTypes |
| 结果页的标题 | FormResultPage 里的 completionTitle |
示例
一位停车场运营人员上传一张闸口处的汽车照片。
模型被要求只返回字符，所以页面应当显示一小串字符，比如车牌号。如果车牌看不清，答案可能是空的，也可能是错的。
新手与专家
新手：n8n 把工作流画成用线连起来的方框，每个方框是一个节点，只做一件事。视觉模型是能看图片并回答图片相关问题的 AI。OpenRouter 是能接入许多这类模型的一项服务。
专家：照片以二进制数据的形式进入链，放在字段 Image 里，表单按字段标签给它起名。Set 节点保留二进制数据，所以链的图片消息能读到它。模型名来自 OpenRouter LLM 里的 $json.model。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
FromTrigger | 一个表单，只有一个必填的文件字段 Image | 上传的照片放在二进制字段 Image 里 |
Settings | 加上 model 和 prompt 两个字段 | 它保留其他字段，包括照片 |
Basic LLM Chain | 把提示词和照片发给模型 | 它的图片消息读取二进制字段 Image |
OpenRouter LLM | 提供 Settings 里选定的模型 | 模型从每一项的字段 model 里读取 |
FormResultPage | 在表单的结果页显示答案 | 它显示链的 text 字段 |
注意事项
模型被换掉了。Mindket 没有运行过这个工作流。
- 模型：文件原来用
openai/gpt-4o。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）让带日期的gpt-4o快照在 2027 年 1 月 14 日停用，替代模型是gpt-6-luna。Mindket 的版本用openai/gpt-6-luna，OpenRouter 的公开列表（同一天查阅）显示它支持图片输入，每百万输入词元 0.10 美元，每百万输出词元 0.50 美元 - 单纯的链：
gpt-6-luna只在 Responses API 里调用工具，或者在 Chat Completions 里把推理强度设为none时调用工具（OpenAI 的模型页面），而这条链不用工具 - 隐私：很多地方的车牌能识别出一个人。处理别人车辆的照片之前，请先查清适用于你的规定，并且别公开表单地址
- 准确性：模型可能读错车牌，或读错有反光的照片。应由人来核对结果
- 你的数据：照片会发给 OpenRouter 和模型的提供方。文件里没有任何凭据
README 和文件
从上传的照片里读出车牌号
一个 n8n 工作流，带一个网页表单，接收一张照片，返回最前面那辆车的车牌号。由 OpenRouter 上的一个视觉模型来读车牌。
包里有什么
workflow.json：n8n 导出的工作流，五个节点。里面没有任何凭据，也没有便签。README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。
我们相对原来的副本改了什么
- 模型原来是
openai/gpt-4o。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）让带日期的gpt-4o快照在 2027 年 1 月 14 日停用，替代模型是gpt-6-luna。OpenRouter 的公开列表仍显示openai/gpt-4o，没有结束日期。Mindket 的版本用openai/gpt-6-luna，该列表显示它支持图片输入。 - 表单触发器和结果页原来带着作者 n8n 里的 webhook ID。它们已删掉，所以你导入文件时 n8n 会生成新的。
- OpenRouter 节点原来关联着作者 n8n 里的一个凭据。这个关联已删掉，请选你自己的。
- 别的都没改。提示词、表单字段和结果页都是文件原有的。
开始之前
- 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
- 一个有余额的 OpenRouter API 密钥。
- 一张车牌清晰可见的 JPG 或 PNG 照片。
设置
- 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中
workflow.json。 - 添加一个 OpenRouter 凭据，在
OpenRouter LLM里选中它。 - 检查
Settings里的模型名。文件里用的是openai/gpt-6-luna。 - 打开
FromTrigger，复制它的测试地址，上传一张照片。 - 启用这个工作流，就能拿到正式的表单地址，
FromTrigger里会显示它。
一次运行的过程
FromTrigger显示一个只有一个必填文件字段 Image 的表单，有人提交时启动运行。Settings把模型名和提示词加到这一项上，并保留照片。Basic LLM Chain把提示词和照片发给OpenRouter LLM提供的模型。FormResultPage把模型的答案显示在返回的页面上。
改变结果
- 模型：
Settings里的model值。 - 要它读什么：
Settings里的prompt值。 - 接受的文件类型：
FromTrigger里的acceptFileTypes。 - 结果页的标题：
FormResultPage里的completionTitle。
注意事项
- Mindket 没有运行过这个工作流。没有调用过 OpenRouter，也没有人用真实照片试过。设置来自 n8n 源码以及 OpenRouter 和 OpenAI 的页面，查阅日期是 2026 年 11 月 12 日。
- 表单按字段标签给上传的文件起名，所以照片放在二进制字段
Image里。链的图片消息读取这个字段。 - OpenAI 的模型页面说，
gpt-6-luna在 Responses API 里调用工具，在 Chat Completions 里只有推理强度为none时才调用。这条链不用工具。 - OpenRouter 的公开列表显示
openai/gpt-6-luna每百万输入词元 0.10 美元，每百万输出词元 0.50 美元。 - 很多地方的车牌能识别出一个人。处理别人车辆的照片之前，请先查清适用于你的规定。
- 模型可能读错车牌。应由人来核对结果。
- 照片会发给 OpenRouter 和模型的提供方。
- 文件里没有任何凭据和密钥。
NOTICE.md 643 B README.md 3 KB workflow.json 4 KB
更新内容
评价
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