把 PDF 和图片里的付款流水导出成 CSV

把 PDF 和图片里的付款流水导出成 CSV

一个 n8n 工作流，监视一个 Google Drive 文件夹。有 PDF 或图片放进来时，一个 AI 模型会读出里面的付款流水，并给每一笔加上类别。结果会作为 CSV 文件存进另一个 Drive 文件夹。PDF 通过 OpenRouter 处理，图片通过 Google 的 Gemini 处理。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，16 个节点，其中 12 个会运行，四个是便签。里面没有任何凭据。
• 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

• Send data to A.I. 原来用 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:free。OpenRouter 的公开模型列表（2026 年 11 月 12 日查阅）已经不再显示这个名字。现在节点用 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct，列表里它是按 token 计价的。
• Google Gemini Chat Model 原来用 models/gemini-1.5-pro-latest，Google 的模型页和弃用页都不再列出它。现在它用 models/gemini-3.6-flash。
• PDF 文字原来通过 encodeURIComponent 放进请求，这会把它变成百分号编码。现在改用 JSON.stringify，模型读到的是普通文字，流水里的引号也不会弄坏请求。
• 两个 Convert to CSV 节点原来用模型的整个回答对象做 CSV，所以交易全挤在一个单元格里。现在它们叫 Save CSV text as file 和 Save CSV text as file from image，把回答的文字（本来就是 CSV）写进一个文件。
• 上传的名字原来是 {{$today}}，现在是当天的日期加 .csv。
• 作者的两个文件夹 ID 现在是 <YOUR_INPUT_FOLDER_ID> 和 <YOUR_OUTPUT_FOLDER_ID>。
• Vertex A.I. extract text 现在叫 Gemini extract text from image。它用的节点是用 Google Gemini(PaLM) API 密钥调用 Google 的 Gemini API，不是 Vertex AI，而原来的便签说的不是这样。
• 便签里去掉了指向作者博客的链接，示例的服务账号邮箱现在是 <YOUR_SERVICE_ACCOUNT_EMAIL>。
• 所有凭据关联都已删掉，请选你自己的。
• 别的都没改。提示词、路由和轮询都和原来一样。

开始之前

• 一个 n8n，n8n Cloud 或你自己的服务器都行。
• 一个打开了 Google Drive API 的 Google 服务账号，以及它的密钥。
• 两个 Google Drive 文件夹，一个放 PDF 和图片，一个放 CSV 文件，都要与服务账号共享。
• 一个 OpenRouter 账户，要有 API 密钥和一些额度，用于 PDF。
• 一个 Google Gemini API 密钥，用于图片。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 添加一个 Google Service Account 凭据，在 Get PDF or Images、Download PDF、Download Image、Upload to Google Drive 和 Upload to Google Drive1 里选中它。
3. 在 Get PDF or Images 里，把 <YOUR_INPUT_FOLDER_ID> 换成要监视的文件夹的 ID，它是文件夹在 Drive 里地址的最后一段。在两个上传节点里，把 <YOUR_OUTPUT_FOLDER_ID> 换成放 CSV 的文件夹的 ID。
4. 添加一个 Header Auth 凭据，名称填 Authorization，值填 Bearer <YOUR_OPENROUTER_API_KEY>。在 Send data to A.I. 里选中它。
5. 添加一个 Google Gemini(PaLM) API 凭据，填你的密钥，在 Google Gemini Chat Model 里选中它。
6. 点 Test workflow，然后把一份有几笔交易的 PDF 放进输入文件夹。等到下一次轮询，再打开放 CSV 的文件夹。然后保存，再点画布顶部的 Publish（或按 Shift+P）。

一次运行的过程

1. Get PDF or Images 每分钟检查一次输入文件夹里有没有新文件。
2. Route based on PDF or Image 把 PDF 送上它的第一个输出，把文件类型里含有 image/ 的送上第二个输出。其他文件到这里就停了。
3. 对 PDF，Download PDF 取回文件，Extract data from PDF 读出它的文字。
4. Send data to A.I. 把文字发给 OpenRouter，要求把所有交易列成 CSV，并加一个叫 category 的列。
5. Save CSV text as file 把回答写进一个叫 transactions.csv 的文件，Upload to Google Drive 把它以当天的日期为名存进输出文件夹。
6. 对图片，Download Image 取回文件，Gemini extract text from image 把它连同类似的指令发给 Google Gemini Chat Model。
7. Save CSV text as file from image 和 Upload to Google Drive1 对图片的回答做同样的事。

改变样子

• 文件夹：Get PDF or Images 和两个上传节点。
• 指令：PDF 用 Send data to A.I. 里的消息，图片用 Gemini extract text from image 里的两条消息。
• 模型：Send data to A.I. 请求里的 model，以及 Google Gemini Chat Model。
• 保存的文件名：两个上传节点里的 Name。
• 检查的频率：Get PDF or Images 里的轮询时间。

值得知道的

• 未运行：Mindket 没有调用过 Google Drive、OpenRouter 或 Gemini。它在自己的机器上运行了改过的请求表达式，并读了 n8n 的源码来了解文件节点。
• CSV 是模型写的，所以它可能漏掉一行、读错一个数字，或者在表头前加一句话。请打开每个文件，核对数字。
• Extract data from PDF 读的是 PDF 里的文字。没有文字的扫描件什么也读不出来，请把那些页面存成图片。
• 全部文字放在一个请求里。在 OpenRouter 的列表里，这个模型的上下文是 131072 个 token，更长的流水可能失败。
• 现在这个模型是收费的，所以每份 PDF 会在 OpenRouter 上花一点钱。
• 文件以纯文字的形式、用 .csv 的名字存进 Drive。同一天做出的两个文件同名。
• 只有工作流启动之后在文件夹里新建的文件才会被取到。
• 你的数据：PDF 的文字会发给 OpenRouter 和它背后的服务商，图片会发给 Google。流水里有账号，所以请先看两家的条款。CSV 文件留在你的 Drive 里。
• 凭据：JSON 里没有任何凭据。