OpenRouter Chat Model 노드#

OpenRouter의 채팅 모델을 사용하여 대화형 에이전트와 함께 사용할 수 있는 OpenRouter Chat Model 노드를 사용하세요.

이 페이지에서는 OpenRouter Chat Model 노드의 노드 매개변수를 찾고 더 많은 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

자격 증명

이 노드에 대한 인증 정보를 여기에서 찾을 수 있습니다.

하위 노드에서의 매개변수 해석

하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.

대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.

하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.

노드 매개변수#

모델#

완성을 생성하는 데 사용할 모델을 선택하세요.

n8n은 OpenRouter에서 모델을 동적으로 로드하며, 계정에 사용 가능한 모델만 표시됩니다.

노드 옵션#

이 옵션을 사용하여 노드의 동작을 추가로 세부 조정하세요.

기본 URL#

API의 기본 URL을 재정의하려면 여기에 URL을 입력하세요.

빈도 패널티#

모델이 스스로 반복할 확률을 제어하는 옵션을 사용하세요. 값이 높을수록 모델이 스스로를 반복할 확률이 줄어듭니다.

최대 토큰 수#

완성 길이를 설정하는 데 사용되는 최대 토큰 수를 입력하세요.

응답 형식#

텍스트 또는 JSON을 선택하세요. JSON은 모델이 유효한 JSON을 반환하도록 보장합니다.

존재 패널티#

모델이 새로운 주제에 대해 이야기할 확률을 제어하는 옵션을 사용하세요. 값이 높을수록 모델이 새로운 주제에 대해 이야기할 확률이 높아집니다.

샘플링 온도#

샘플링 과정의 무작위성을 제어하는 옵션을 사용하세요. 더 높은 온도는 더 다양한 샘플링을 생성하지만, 환각의 위험이 증가합니다.

타임아웃#

최대 요청 시간을 밀리초로 입력하세요.

최대 재시도#

요청을 재시도할 최대 횟수를 입력하세요.

Top P#

완성이 사용할 확률을 설정하는 옵션을 사용하세요. 덜 가능성이 높은 옵션을 무시하려면 더 낮은 값을 사용하세요.

템플릿 및 예제#

AI 용어집 (AI Glossary)#

완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

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