Mindket

通过 OpenRouter 运行任意模型的聊天智能体

新上架第 1 版 · 更新于

概览

一个模型只是一行文字设置的 n8n 聊天智能体。它把每条消息通过 OpenRouter 发给你指定的模型,模型可以来自它列表上的任何一家,并为每次聊天保留最近几条消息。

通过 OpenRouter 运行任意模型的聊天智能体 是一款 n8n 工作流,属于开发类,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
  • 一个聊天页面:打开触发器的公开聊天,就能分享这个地址

平台

连接 2 个应用

运行方式

触发

聊天消息

有人在聊天里发出消息时开始,需要:

  • 消息文字
  • Settings 节点里的模型 ID,比如 deepseek/deepseek-v4-flash

动作

  1. 消息、聊天的会话 ID 和模型 ID 在一个节点里汇集
  2. 智能体把消息当作它的提示词
  3. Settings 里指定的模型通过 OpenRouter 作答
  4. 聊天的最近 5 条消息被保存为记忆

结果

聊天里出现一条由你指定的模型给出的回答,并考虑到这次聊天最近的内容

集成

开始之前要准备好这些。

OpenRouter

模型网关

在一个地址接收每次调用,并运行你设定的 ID 对应的模型。

需要OpenRouter API 密钥,放在改了基础 URL 的 OpenAI API 凭据里

OpenAI

聊天模型节点

提供发出聊天调用的节点。这里它的地址指向 OpenRouter。

需要不需要 OpenAI 账号,只用到这种凭据类型

工作流检查

由 Mindket 于 2026年11月13日检查

步骤
3 个步骤,由聊天消息启动
AI
1 个步骤调用 AI 模型:AI Agent
登录
需要登录:OpenAI
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 3 种步骤类型

以上内容读自工作流文件,并非实际运行的结果。

关于

它是什么

这个 n8n 聊天智能体的模型只是一行文字。你在聊天里输入一条消息,智能体就用你在一个节点里指定的模型作答。调用经过 OpenRouter,它汇集了很多厂商的模型,所以换模型只要改这一行。一个简单的记忆保存每次聊天的最近几条消息。干活的是五个节点,旁边还有三张便签。

适合谁

想在同一个聊天里比较各个模型的开发者,以及需要换模型又不想重建工作流的小团队。如果你想要一个固定的提供商、不想多开一个账号,就别选它,因为这里每次调用都经过 OpenRouter。

谁在用,怎么用
行业谁在用怎么用例子
自动化n8n 使用者在选定之前,在同一个聊天里试几个模型一位使用者问一个问题,再换掉模型那一行,比较回答。
产品产品团队测试哪个模型适合某个客服或写作流程一个团队用同样的十个问题测了三个便宜的模型。
研究分析师用到别的节点都不提供的模型一位分析师按 ID 调用一个刚发布的新模型。
教学培训师演示换模型怎样改变回答一位培训师用同一个提示词分别运行一个小模型和一个大模型。

你需要会一点 n8n:导入一个文件、添加一个改了基础 URL 的凭据,再点聊天按钮。

用在哪里

任何能访问 OpenRouter 的 n8n 都能运行它。聊天在 n8n 里就能用,也可以设为公开,给别人使用。

  • 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
  • 一个聊天页面:打开触发器的公开聊天,就能分享这个地址

设置

点“获取”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。你需要一个 OpenRouter 密钥和一个凭据。

先准备好这些
需要说明
n8nn8n Cloud 或你自己的服务器
OpenRouter一个账号和一个 API 密钥
一个凭据一个 OpenAI API 凭据,填 OpenRouter 的密钥,基础 URL 为 https://openrouter.ai/api/v1
  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 OpenAI API 凭据。把你的 OpenRouter 密钥填进密钥栏,把基础 URL 设为 https://openrouter.ai/api/v1。
  3. 在 LLM Model 里选这个凭据。
  4. 打开 Settings,查看 model 的值,它是一个 OpenRouter 模型 ID。
  5. 点聊天按钮,发一条消息。

如何使用

想怎么聊就怎么聊。要换模型,就改 Settings 里的 model 值,再发一条消息。智能体为每次聊天保留最近 5 条消息。

想要不同的效果,改这里
要改的在哪里改
模型Settings 里的 model 值
聊天记住多少Chat Memory 里的 Context Window Length
智能体的行为AI Agent 的 Options 里的系统消息
公开聊天触发器里的 Make Chat Publicly Available

示例

一位开发者发出消息:“用两句话概括《哈姆雷特》的情节。”Settings 里是 deepseek/deepseek-v4-flash,智能体就用这个模型作答。

把值改成 google/gemini-3.8-flash 再发同样的消息,就得到另一家厂商的第二个回答,这次聊天更早的消息仍然在记忆里。

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。智能体是一个让聊天模型作答的节点,还能使用记忆和工具。OpenRouter 是一个服务,一个地址后面有很多模型。

专家:Settings 把 chatInput 复制到 prompt,并复制聊天的 sessionId,LLM Model 从 {{ $json.model }} 读取它的 model。Chat Memory 用自定义键 {{ $json.sessionId }},上下文窗口保持默认值 5。

值得细看的地方
节点做什么要知道的
Settings设置 model、prompt 和 sessionId选模型的唯一地方
LLM ModelOpenAI Chat Model 节点,1.1 版它的凭据指向 OpenRouter
AI Agent回答提示词,1.7 版没有连接任何工具
Chat MemorySimple Memory,1.3 版保存在 n8n 自己的进程里

注意事项

模型 ID 经常变,而文件里的默认模型已经没有了。

  • 默认模型:文件里的 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 和另外四个示例 ID,都已不在 OpenRouter 的公开模型列表上(2026 年 11 月 12 日查阅)。Mindket 的副本用 deepseek/deepseek-v4-flash,并列出六个仍在列表上的 ID
  • 检查 ID:已下架的 ID 会让 OpenRouter 拒绝调用。先看 https://openrouter.ai/models
  • 较新的 n8n:它有专门的 OpenRouter Chat Model 节点,适合新建的工作流。这个副本在较旧的版本上也能运行
  • 记忆:重启后会丢失,也不适合有多个工作进程的部署
  • 公开聊天:任何找到地址的人,都能花你的 OpenRouter 额度
  • 费用:OpenRouter 按你选的模型的价格收费,计算每条消息和随它发送的历史记录
  • 你的数据:消息和历史记录发给 OpenRouter,它再转给运行该模型的公司
  • 凭据:JSON 里没有任何凭据

README 和文件

README

通过 OpenRouter 运行任意模型的聊天智能体

一个语言模型只是一项设置的 n8n 聊天智能体。你在聊天里输入一条消息,智能体就用你在一个节点里指定的模型作答。模型调用经过 OpenRouter,它汇集了很多公司的模型,所以从一家的模型换到另一家的,只要改一行文字。智能体会保留每次聊天的最近几条消息。

包里有什么

  • workflow.json:n8n 导出的工作流,八个节点,其中五个运行,三个是便签。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

  • Settings 里的默认模型原来是 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b。OpenRouter 的公开模型列表(2026 年 11 月 12 日查阅)已经没有它。现在默认是 deepseek/deepseek-v4-flash,列表里有这个模型。
  • 写着模型示例的便签原来列了五个模型,同一个列表里已经没有它们。现在列的六个是列表里有的:openai/gpt-6-luna、google/gemini-3.8-flash、deepseek/deepseek-v4-flash、mistralai/mistral-small-2603、qwen/qwen3.8-flash 和 google/gemma-4-26b-a4b-it:free。
  • 凭据关联和聊天的 webhook ID 都已删除,文件的名称是我们起的。
  • 别的都没改。智能体、记忆和模型节点照原文件。

开始之前

  • 一个 n8n 实例,n8n Cloud 或自己的服务器都行。
  • 一个 OpenRouter 账号和 API 密钥。

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. 添加一个类型为 OpenAI API 的凭据。把你的 OpenRouter 密钥填进密钥栏,把基础 URL 设为 https://openrouter.ai/api/v1。给它起个名字,比如 OpenRouter。
  3. 在 LLM Model 里选中这个凭据。
  4. 打开 Settings,查看 model 的值。它是一个 OpenRouter 模型 ID,比如 deepseek/deepseek-v4-flash。
  5. 点聊天按钮,发一条消息。

一次运行的过程

  1. When chat message received 为每条消息启动一次运行,把文字作为 chatInput 传下去,同时带上一个 sessionId。
  2. Settings 设置三个字段:model 存模型 ID,prompt 复制消息,sessionId 复制聊天的会话 ID。
  3. AI Agent(1.7 版)把 {{ $json.prompt }} 当作它的提示词,提示词类型设为 define。
  4. LLM Model 是 OpenAI Chat Model 节点,1.1 版。它的 model 字段从 Settings 读取 {{ $json.model }},它的凭据指向 OpenRouter,所以调用就发到那里。
  5. Chat Memory 是一个 Simple Memory 节点,1.3 版。它用自定义键 {{ $json.sessionId }},所以每次聊天各自保留历史记录。它的上下文窗口长度保持默认值 5。

想改的地方

  • 模型:Settings 里的 model 值,或者直接改 LLM Model 的 model 字段。
  • 聊天记住多少:Chat Memory 里的 Context Window Length。
  • 智能体的行为:在 AI Agent 的 Options 下加一条系统消息。
  • 工具:接到 AI Agent 上。你选的模型必须支持工具调用。
  • 给别人用的聊天页面:在 When chat message received 里打开 Make Chat Publicly Available。

要知道的

  • 模型 ID 经常变。如果某个模型被撤下,OpenRouter 会拒绝调用。依赖某个 ID 之前,先看 https://openrouter.ai/models 上的列表。
  • 较新的 n8n 版本有专门的 OpenRouter Chat Model 节点,n8n 的源码在 2026 年 11 月 12 日就是这样。这个副本用的是 OpenAI Chat Model 节点加 OpenRouter 地址,在较旧的版本上也能运行。
  • 记忆保存在 n8n 自己的进程里。重启后就没了,也不适合有多个工作进程的部署。
  • 公开的聊天会让任何找到地址的人,都能花你的 OpenRouter 额度。
  • 以 :free 结尾的 ID 在模型列表里没有价格。它们变得很快,依赖之前先查一下。
  • 数据去向:每条消息和聊天历史发给 OpenRouter,它再转给运行你所选模型的公司。
  • 费用:OpenRouter 按你所选模型的价格收费,计算每条消息的 token,以及随它发送的历史记录的 token。
文件
NOTICE.md  596 B
README.md  4 KB
workflow.json  4 KB

3 个文件,共 9 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

新上架

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。

新上架

ACE-Step 1.5 XL SFT

ACE-Step · 工具包

用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。

新上架

开发类的相似商品

查看开发类的全部商品

Claude Code Skills & Plugins

alirezarezvani · 技能

为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能,按角色分组,从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。

新上架29.8k

buzz

block · 工具包

可自行托管的工作空间,人和 AI 智能体在同样的房间里协作,基于 Nostr 中继,把每个动作记录为签名事件。适合想自己运行中继的团队。

新上架37.3k

plannotator

backnotprop · 工具包

把你的 AI 编程智能体的计划、规格和代码改动在浏览器里打开,让你加批注或评论,并把反馈直接发回给智能体。

新上架10.5k