> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.siflow.cn/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # n8n > 了解如何在 n8n 中创建 OpenAI credential 并设置自定义 Base URL，接入 siflow endpoint，让 AI Agent、LLM chain 和 RAG 节点使用算秩模型。 [n8n](https://n8n.io) 是一个常用的工作流自动化平台，内置 [AI 能力](https://docs.n8n.io/build/integrate-ai/)，包括 AI Agent nodes、LLM chains 和 RAG components。它的 **OpenAI credential 支持自定义 Base URL**，因此所有 OpenAI 风格的 AI node 都可以接入 siflow endpoint（n8n Cloud 和自托管版步骤相同）。可用模型请查看 [模型广场](https://console.siflow.cn/model-inference/models)，例如 `glm-5.2`。 ## 1. 创建 credential 在 [API 密钥](https://console.siflow.cn/model-inference/api_keys) 页面创建 API Key。然后在 n8n 中打开 **Credentials** 标签页，单击 **Create credential**，并在 app 选择器中选择 **OpenAI**。填写： | 字段 | 值 | | --------------- | ------------------------------------ | | API Key | 创建的 API Key | | Organization ID | 留空 | | Base URL | `https://api.siflow.cn/model-api/v1` | 保存时，n8n 会使用 Base URL 调用 `GET /models` 测试 credential。出现 **Connection tested successfully** 表示 siflow endpoint 可访问且 key 有效。 n8n 中配置 siflow API 凭据并测试连接成功 ## 2. 在 workflow 中使用 1. 创建一个包含 **Chat Trigger**（"On chat message"）和 **AI Agent** node 的 workflow。 2. 打开 AI Agent node，单击 **+ Chat Model**，选择 **OpenAI Chat Model**。 3. 在 OpenAI Chat Model node 中，选择 credential（在 n8n Cloud 中，需要先选择 **My own credential**）。**Model** 下拉菜单会从 `/models` endpoint 实时加载模型，选择 `glm-5.2`。n8n 1.82.0 起，AI Agent node 作为 Tools Agent 运行，因此模型必须支持原生 tool calling；`glm-5.2` 支持。切换模型前请查看平台的 tool-calling 模型列表。 4. 关闭 **Use Responses API**。该 toggle 面向 OpenAI 自有 API。 5. 至少连接一个 tool sub-node 到 AI Agent。这是文档要求，例如 Calculator tool。 该 credential 会被 **OpenAI Chat Model**、**Embeddings OpenAI** 和普通 **OpenAI** nodes 共享。建议优先使用 Chat Model sub-node：许多普通 OpenAI node operations（image、audio、files）会调用 OpenAI-specific endpoints。 对于基于 embeddings 的 workflows（RAG），在同一个 credential 上添加 **Embeddings OpenAI** node，并从 [模型广场](https://console.siflow.cn/model-inference/models) 选择 embedding 模型。 ## 验证 打开 chat panel，发送一条会触发工具的消息，例如 "what is 17 \* 23?"。如果返回流式回复，并且 logs 中可以看到 tool call 和结果 `391`，即表示连接和 tool calling 均正常。若只想测试普通 completion，可使用 Basic LLM Chain root node，并配置相同的 OpenAI Chat Model sub-node。 n8n AI Agent 调用工具并使用算秩模型返回计算结果 ## FAQ * **Model dropdown 为空**：说明 `GET /models` 调用失败。请重新检查 Base URL（需要 `/v1` 后缀，且不要带末尾斜杠）和 API Key。 * **快速测试建议使用哪个工具？** 建议使用 Calculator tool。如果使用 **Code** tool，每个参数都必须单独启用 AI 填充（单击参数上的 ✨，否则会出现 `No parameters are set up to be filled by AI`），并且 Code node 运行在独立 task runner 上；如果未启用该 runner，会在 60s 后超时。Calculator 可以避开这两个问题。