Mindket
简体中文
English简体中文
登录注册
商店MCP技能计算器学习价格博客
发现
研究312写作59商务95法律13财务33营销175开发1,422效率391教育81陪伴14
帮助与支持
语言
English简体中文

OpenAI 聊天示例：摘要、德语、SVG 和快速回复

由 Mindket 上架n8n 工作流开发
新上架第 1 版 · 更新于
节点14应用1点赞

概览

  1. When clicking "Execute Workflow"
  2. LoadMP3
  3. Set-ex4
  4. ChatGPT-ex
  5. Whisper-transcribe
  6. ChatGPT-ex4
  7. Text-example
  8. HTML-ex4
  9. ChatGPT-ex1.1
  10. ChatGPT-ex2
  11. Code-ex3.1
  12. ChatGPT-ex1.2
  13. ChatGPT-ex3.1
  14. ChatGPT-ex3.2
OpenAI 聊天示例：摘要、德语、SVG 和快速回复，图片 1
‹2 / 2›

一个 n8n 工作流，用同一段示例文字演示五种调用 OpenAI 聊天模型的小例子：写摘要、译成德语、写出图片提示词、要 SVG 代码，以及起草快速回复。

OpenAI 聊天示例：摘要、德语、SVG 和快速回复 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：在那里导入文件，运行一条分支
  • 你自己的 n8n 服务器：同一个文件，同样的步骤
  • 音频分支：只能在 n8n 读得到你的音频文件的机器上用
  • 你自己的流程：把一条分支抄进去

平台

n8n工作流自动化，可在 n8n 云端或你自己的服务器上运行
连接 1 个应用

运行方式

触发

手动开始

你在 n8n 里手动运行某个分支，它就开始运行。每个分支都用同一段示例文字：

  • Code 节点 Text-example 里的示例文字
  • 关闭状态的分支里的一个音频文件

动作

  1. 聊天模型写出摘要，第二次调用再把它译成德语
  2. 系统消息让模型在回答末尾加上五个表情符号
  3. 一组消息通过 HTTP Request 节点发到聊天接口，答案变成封面图的提示词
  4. 模型写出带 SVG 的 HTML，并把 HTML 渲染出来
  5. 模型为一封示例邮件起草三条简短回复

结果

五个 OpenAI 聊天调用的示例，每个的答案都在节点的输出里

集成

开始之前要准备好这些。

OpenAI

语言模型

回答每个示例调用，在音频分支打开时也负责转写音频。

需要能使用 gpt-5.6-terra 的 OpenAI API 密钥

工作流检查

由 Mindket 于 2026年11月13日检查

步骤
14 个步骤，手动启动
AI
6 个步骤调用 AI 模型：ChatGPT-ex1.1、ChatGPT-ex1.2、ChatGPT-ex2、ChatGPT-ex3.2、ChatGPT-ex4 等 6 个
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 7 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 工作流汇集了五种调用 OpenAI 聊天模型的方式，全都用同一段简短的文字。它写出摘要并翻译，加上系统消息，再通过 HTTP Request 节点发送一组消息。它还写一条封面图的提示词，要 SVG 代码，并起草三封快速的邮件回复。第六条分支默认关闭，用来转写一个音频文件。运行它的是十四个节点，旁边还有九张便签。

适合谁

想靠运行来学 n8n 的 OpenAI 节点的人，以及想要一个调用模式来照抄的开发者。如果你想要一个完整的自动化，就别选它，因为每条分支都只是示例。原来的文本补全、文本编辑和 DALL-E 2 步骤已经删掉，因为这些调用已经不存在了。

谁在用，怎么用
行业谁在用怎么用例子
教育培训师给全班演示每种调用方式怎么用一位培训师每次运行一条分支，比较各自的回答。
软件开发者把一个调用模式抄进自己的流程一位开发者把 HTTP Request 的例子搬进自己的流程。
客服客服主管试写简短的回复草稿一位主管对一条客户消息运行快速回复分支。
营销内容团队试验摘要和翻译的提示词一个团队分两步把摘要变成德语。

你需要懂一点 n8n：导入文件、添加一个凭据，并一次运行一条分支。

用在哪里

任何能访问 OpenAI 的 n8n 都能运行它。回答显示在每个节点的输出面板里。

  • n8n Cloud：在那里导入文件，运行一条分支
  • 你自己的 n8n 服务器：同一个文件，同样的步骤
  • 音频分支：只能在 n8n 读得到你的音频文件的机器上用
  • 你自己的流程：把一条分支抄进去

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。设置需要一个 OpenAI 凭据，在七个节点里选中它。

先准备好这些
需要说明
n8nn8n Cloud 或你自己的服务器
OpenAI一个能使用 gpt-5.6-terra 的 API 密钥
音频文件只有关闭状态的分支需要，放在 n8n 能读的文件夹里
  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 凭据，在 ChatGPT-ex1.1、ChatGPT-ex1.2、ChatGPT-ex2、ChatGPT-ex3.2、ChatGPT-ex4 和 ChatGPT-ex 里选中它。在 HTTP Request 节点 ChatGPT-ex3.1 里，选 OpenAI 凭据类型，再选同一个凭据。
  3. 一次运行一条分支：打开它的最后一个节点，比如 ChatGPT-ex1.2，连同它前面的节点一起执行。
  4. 要用音频分支，就在 LoadMP3 里设置你的文件路径，打开 LoadMP3 和 Whisper-transcribe，把 Text-example 关掉。

如何使用

运行一条分支，读每个节点的输出。摘要和德语文字来自第一条分支，表情符号的回答来自第二条，图片提示词来自第三条。第四条分支给出 SVG 代码，第五条给出三条简短回复。

想要不同的效果，改这里
要改的在哪里改
示例文字Code 节点 Text-example
模型每个 OpenAI 节点里的 Model 值，以及 ChatGPT-ex3.1 请求体里的 model 参数
指令ChatGPT-ex2、Code-ex3.1、ChatGPT-ex3.2 和 ChatGPT-ex 里的系统消息
第五条分支起草多少条回复ChatGPT-ex 里的 Number of Completions

示例

一位培训师在全班面前打开这个工作流，运行 ChatGPT-ex1.2。第一次调用把香草花园那段文字变成简短的摘要，第二次调用把摘要变成德语。

接着她运行 ChatGPT-ex2，演示系统消息怎样给同一份摘要加上五个表情符号。最后她运行 ChatGPT-ex，全班读到一封示例邮件的三条简短回复。

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。这里每条分支都是一堂小课，讲怎样向聊天模型提要求。先从第一条分支开始，读读它的两条提示词。

专家：六条分支用的是 n8n 较早的 OpenAI 节点，n8n 在节点列表里把它藏起来了，另有一条通过 HTTP Request 节点调用聊天补全接口。

值得细看的地方
节点做什么要知道的
ChatGPT-ex1.1 和 ChatGPT-ex1.2只发用户消息，先写摘要，再翻译第二个读取第一个的 message.content
Code-ex3.1 和 ChatGPT-ex3.1建一组系统消息和用户消息，作为一个请求发出请求体里只有 model 和 messages
ChatGPT-ex4 和 HTML-ex4要一段带 SVG 的 HTML，并把它渲染出来提示词放在 Set 节点 Set-ex4 里
ChatGPT-ex把 n 设成 3 来起草回复请确认你的模型接受大于 1 的数量

注意事项

原来的 OpenAI 调用大多指向 OpenAI 已停用的模型，所以这个版本换了模型，并删掉三个节点。

  • 删掉的：用 text-davinci-003 的文本补全和文本编辑节点，OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）写明它已在 2024 年 1 月 4 日停用。DALL-E 2 图片节点也删了，因为 dall-e-2 已在 2026 年 5 月 12 日移除
  • 模型：gpt-3.5-turbo-0301 已在 2024 年 9 月 13 日停用，gpt-3.5-turbo 已在 2026 年 10 月 23 日停用，替代是 gpt-5.6-terra。现在七个聊天调用都指定它
  • 去掉的设置：原来的令牌上限和温度，所以每次调用都用模型自己的设置
  • 示例文字：原来用的是一份播客的文字稿，这个版本换成了一段我们自己写的短文字
  • 一次运行一条分支：每条都是对 OpenAI 的一次独立调用，文件里的一张便签说，整个工作流很慢
  • 音频：whisper-1 将在 2027 年 2 月 26 日停用，OpenAI 把 gpt-live-transcribe 或 gpt-transcribe 列为替代
  • 你的数据：文字会发给 OpenAI
  • 凭据：JSON 里没有任何凭据

README 和文件

README

OpenAI 聊天示例：摘要、德语、SVG 和快速回复

一个 n8n 工作流，用五个小例子演示怎样调用 OpenAI 的聊天模型，全都用同一段简短的示例文字。它先写摘要并翻译摘要，再加上系统消息，并通过 HTTP Request 节点发送一组消息。它还写一条封面图的提示词，要 SVG 代码，起草快速的邮件回复。第六条分支默认关闭，用来转写一个音频文件。

包里有什么

  • workflow.json：n8n 导出的工作流，二十三个节点：十四个会运行的和九张便签。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

  • 凭据的关联都删掉了。请选你自己的 OpenAI 账号。
  • 原来的第一条分支用 OpenAI 的文本补全和文本编辑调用，模型是 text-davinci-003。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）写明，这个模型和 /v1/edits 接口已在 2024 年 1 月 4 日停用，而且除了聊天补全，没有给出编辑的替代。Mindket 的版本删掉了这两个节点和介绍它们的便签。
  • 第三个例子的最后一步用 DALL-E 2 画四张图。同一页写明，dall-e-2 和 dall-e-3 已在 2026 年 5 月 12 日移除。这个节点也删了，这个例子现在以写好的图片提示词结束。
  • 每个聊天节点要么指定 gpt-3.5-turbo-0301，要么没有指定，用节点的默认值 gpt-3.5-turbo。前者已在 2024 年 9 月 13 日停用，后者已在 2026 年 10 月 23 日停用，OpenAI 把 gpt-5.6-terra 列为替代。现在七个节点都指定 gpt-5.6-terra。
  • 原来还在几个聊天节点上设置了令牌上限和温度。Mindket 的版本把两者都去掉了，所以每次调用都用模型自己的设置。第五个例子仍然要三条回复。
  • 示例文字原来是一期播客的文字稿，现在是我们自己写的一段关于窗台香草的短文字。
  • 示例音频路径现在是 YOUR_AUDIO_FILE.mp3。
  • 提示词里的三个拼写错误 “wollowing”、“followint” 和 “promt” 已改正。
  • 别的都没改。

开始之前

  • 一个 n8n，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
  • 一个 OpenAI API 密钥。
  • 只有音频分支需要：运行 n8n 的机器上有一个音频文件，放在 n8n 能读的文件夹里。

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 OpenAI 凭据。在六个 OpenAI 节点 ChatGPT-ex1.1、ChatGPT-ex1.2、ChatGPT-ex2、ChatGPT-ex3.2、ChatGPT-ex4 和 ChatGPT-ex 里选中它。在 HTTP Request 节点 ChatGPT-ex3.1 里，选 OpenAI 凭据类型，再选同一个凭据。
  3. 打开一条分支的最后一个节点，比如 ChatGPT-ex1.2，连同它前面的节点一起执行。先做一条分支，再做下一条。
  4. 要用音频分支，就在 LoadMP3 里设置你的文件路径，打开 LoadMP3 和 Whisper-transcribe。把 Text-example 关掉，让文字稿通过。依赖这条分支之前，先读下面关于 whisper-1 的说明。

一次运行的过程

When clicking "Execute Workflow" 启动各个示例分支。每条分支从 Text-example 读示例文字，或者自带文字。

  1. 例子 1：ChatGPT-ex1.1 写摘要，ChatGPT-ex1.2 把它译成德语。只发用户消息。
  2. 例子 2：ChatGPT-ex2 先发一条要求在末尾加五个表情符号的系统消息，再发用户消息。
  3. 例子 3：Code-ex3.1 建一组系统消息和用户消息。ChatGPT-ex3.1 通过 HTTP Request 节点把它发出去，ChatGPT-ex3.2 把答案变成图片提示词。
  4. 例子 4：Set-ex4 放着一条要求给出带 SVG 的 HTML 的提示词。ChatGPT-ex4 回答，HTML-ex4 把代码渲染出来。
  5. 例子 5：ChatGPT-ex 为一封邮件起草三条简短的回复，每条五到八个词。
  6. 音频，默认关闭：LoadMP3 读取文件，Whisper-transcribe 把它发给转写调用。

改变风格

  • 示例文字：Code 节点 Text-example。
  • 模型：每个 OpenAI 节点里的 Model 值，以及 ChatGPT-ex3.1 请求体里的 model 参数。
  • 指令：ChatGPT-ex2、Code-ex3.1、ChatGPT-ex3.2 和 ChatGPT-ex 里的系统消息。
  • 第五个例子起草多少条回复：ChatGPT-ex 里的 Number of Completions。

注意事项

  • 每条分支都是对 OpenAI 的一次独立调用，文件里的一张便签提醒说整个工作流很慢。
  • 这里每个 OpenAI 节点都是 n8n 较早的 OpenAI 节点，n8n 在节点列表里把它藏起来了。从这个文件里它仍然能运行。
  • 第三个例子的 HTTP Request 节点只发送 model 和 messages。原来还设置了温度、令牌上限和数量 1，现在都没有了。
  • 第五个例子仍然要三条回复。请确认你的模型接受它，如果不接受，就把数量设成 1。
  • whisper-1 将在 2027 年 2 月 26 日停用，OpenAI 的弃用页面把 gpt-live-transcribe 或 gpt-transcribe 列为替代。
  • 文字会发给 OpenAI。
  • JSON 里没有任何凭据。
文件
NOTICE.md  616 B
README.md  5 KB
workflow.json  14 KB

3 个文件，共 20 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