Description
n8n-nodes-LmaoAPI（V1.3.3 版本）
🚀 告别见鬼的 HTTP Request 节点！ 在 n8n 中像原生节点一样傻瓜式调用 LmaoAPI 中的模型。
—
🆕 重点新增：GPT-Image-2 生图支持
现在节点已经正式支持 gpt-image-2，而且不是只有简单的文生图：
- 文生图：直接输入 Prompt 生成图片
- 图生图：直接读取当前节点的 Binary 图片做参考图
- 多图参考生图：可同时输入多张参考图，让模型按你的素材继续创作
- 原生图片输出：生成结果直接返回到 Binary，不需要自己再转 base64
- 专属参数支持：支持
背景、质量、输出格式、自动/横图/竖图尺寸 - 傻瓜式配置：摆脱复杂的 API 参数构造，配置简单选项即可开用。
- 自动图像处理：彻底解决 Base64 转换痛点。直接读取
Binary选项卡中的图片，生成结果也直接返回图片。 - GPT-Image-2 重点支持：不仅支持文生图，还支持图生图、多图参考生图，并且内置背景、质量、输出格式等参数。
- 五模式支持：同时支持”文字生成”、”图片生成”、”视频生成”、”向量嵌入”、”音频转文本”五种模式。
- 跨节点 Binary 读取：支持从指定的其他节点读取 Binary 图片数据，无需手动传递。
- 模型自定义：支持手动指定模型 ID（例如
gemini-3.1-pro-preview、gemini-3-flash等）。 - 双模态支持：支持发送 文字 + 图片 的组合。
- 自动 Base64：节点会自动识别并转换 Binary 中的图片文件，最高支持 3 张图片同时输入。再也不用手动加代码节点去做转换了！
- 文档附件： 配合 Extract from File 节点使用。Extract from File 节点会提取 pdf 等文件中的文字内容，以 text 字段输出，本节点则会自动抓取上一节点输出的 text 字段内容，并自动与用户提示词进行拼接，实现将提示词+文档内容一并传输给 AI。
- 极简输入输出：输入是 Binary 图片，输出也是 Binary 图片，节点内自动完成图片转 base64、单图与多图处理逻辑切换、base64 转图片。
- 重点模型：GPT-Image-2
- 多样化创作：
- 简单参数：不同模型按各自特性暴露最合适的参数，尽量避免你手动拼底层请求体。
- 生图模型：当前支持以下模型：
- 想要 OpenAI 风格生图：优先选
GPT-Image-2 - 想要强图像比例控制：优先选
Nano Banana 2 / 1 Pro - 想要走即梦风格链路：选
即梦 5.0 - 模型固定：使用
whisper-1模型，无需手动配置。 - 多格式支持：支持 9 种音频格式：
flac、mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、ogg、wav、webm。 - 智能语言识别：
- 双输出格式：
- 自动音频处理：节点会自动从 Binary 中读取音频文件，支持从当前节点或指定节点读取。
- 典型使用场景：
如果你主要就是想在 n8n 里方便地玩 OpenAI 风格生图，这一版最值得用的就是 GPT-Image-2。
—
🌟 为什么开发这个节点？
还在为配置那个该死的 HTTP Request 节点抓耳挠腮吗？还在手动拼接复杂的 JSON 或者在 Code 节点里苦哈哈地写 Base64 转换函数吗？（说的就是我自己）
为了无痛调用龙猫平台（https://api.lmao.net.cn）上的各种AI大模型，本项目诞生了！
作者本人完全没有代码基础，全靠 Gemini和Claude 鼎力赞助完成，这个节点（对我来说）很好用！
✨ 核心亮点
—
🛠️ 功能详解
1. 文字生成模式
2. 图片生成模式
– 文生图直接可用：输入 Prompt 就能生成。
– 图生图体验完整：检测到参考图后会自动切换到图像编辑接口，无需你自己判断该走哪个 API。
– 多图参考支持：可以同时喂多张参考图，让生成结果更贴近你的素材方向。
– 参数更实用：支持设置 背景（自动/透明/不透明）、质量（自动/低/中/高）、输出格式（PNG/JPEG/WEBP）、尺寸（自动/方图/横图/竖图）。
– 文生图：输入 Prompt 直接生成。
– 图生图：支持”文 + 单图”或”文 + 多图”生图（参考图上限为 3 张）。
– GPT-Image-2：支持文生图；当检测到参考图时，会自动切换到图像编辑接口，实现图生图 / 多图参考生图。
| 模型名称 | 模型 ID | 分辨率参数 | 尺寸比例参数 |
| ————————– | ——————————– | ————————– | —————————– |
| Gemini-3.1-Flash-Image | gemini-3.1-flash-image-preview | ❌ 不需要 | ✅ 支持 (13种比例，含1:4/4:1/1:8/8:1) |
| Gemini-3-Pro-Image | gemini-3-pro-image-preview | ✅ 支持 (1K/2K/4K) | ✅ 支持 (9种比例) |
| GPT-Image-2 | gpt-image-2 | ✅ 支持 (auto/1024方图/横图/竖图) | ❌ 不支持（改为背景/质量/输出格式） |
| 即梦 5.0 | doubao-seedream-5-0-260128 | ✅ 支持 (2K/3K) | ❌ 不支持 |
推荐用法：
3. 音频转文本模式 (Whisper)
使用 Whisper-1 模型将音频文件转写为文本，完美适配抖音等平台视频的音频转录场景：
– 自动识别：默认自动检测音频语言（推荐）。
– 手动指定：可选择中文或英语，提高准确性和速度。
– 带时间戳的 JSON 格式：包含完整转写文本、分段信息、时间戳、音频时长等详细数据。
– 纯文本格式：仅返回转写的文本内容，适合直接传递给下游节点。
– 抖音/快手视频音频转文字
– 会议录音转文字
– 语音消息转文字
– 播客/音频内容转录
输出示例（带时间戳格式）：
{
"text": "家里过年人多 炖肉时间长 你们也学我 花几十块钱来整一个陶瓷垫砂锅",
"duration": 44.2,
"language": "chinese",
"sentences": [
{
"text": "家里过年人多",
"start": 0.0,
"end": 1.3
},
{
"text": "炖肉时间长",
"start": 1.5,
"end": 2.6
},
{
"text": "你们也学我",
"start": 2.6,
"end": 4.0
},
{
"text": "花几十块钱来整一个陶瓷垫砂锅",
"start": 4.0,
"end": 7.2
}
]
}
> 注意：带时间戳的 JSON 格式使用句级别时间戳，输出简洁实用。每个句子包含 text（句子文本）、start（开始时间，秒）、end（结束时间，秒）三个字段，时间保留 1 位小数。
使用提示：
data, data0, video, video0, audio, audio0，一般无需修改。—
🆕 版本更新记录
v1.1.0 (2026-03-08)
– 支持 9 种音频格式：flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm
– 支持自动语言识别和中英文手动选择
– 支持两种输出格式：带时间戳的 JSON 格式 / 纯文本格式
– 完整的错误处理和格式验证
– 适配抖音等平台视频音频转录场景
v1.0.0 (2026-03-06)
– 文字生成默认模型：gemini-3.1-pro-preview
– 图像生成模型：
– Gemini-3.1-Flash-Image (gemini-3.1-flash-image-preview) – 支持13种尺寸比例
– Gemini-3-Pro-Image (gemini-3-pro-image-preview) – 支持9种尺寸比例
– 即梦 5.0 (doubao-seedream-5-0-260128) – 支持2K/3K分辨率
https://api.lmao.net.cn/v1—
📦 安装方法
在你的 n8n 根目录下运行：
npm install n8n-nodes-lmaoapi
或者在 n8n 设定页面的 Community Nodes 中搜索 n8n-nodes-LmaoAPI 进行安装。
（个人推荐下面这种方法，因为安装方法是 Gemini 自己脑补写的，虽然看起来是对的，但我没用过命令行安装的方式）
本地开发
如果你是在本地调试这个节点：
npm install
npm run build
npm run dev
项目使用 Node.js 24.x。
npm run dev 现在会自动复用项目本地固定版本的 n8n 开发运行时：
.n8n-dev-server-node24/ 并安装固定版本的 n8nn8n@latest.npm-n8n-cache-node24/如果你在 Windows 上遇到 sqlite3 / node-gyp / Python 相关报错，优先确认当前 shell 使用 Node.js 24，并将 npm 的 Python 指向 3.11 或 3.12。
—
🛞 使用流程
1. 添加凭证： 在 n8n 凭证管理页面创建凭证，凭证搜索”LmaoAPI”。凭证只需要填入从 LmaoAPI 后台获取的 API Key 就行了，Base URL 不要改。
2. 添加节点： 在工作流中添加节点时，可搜索”LmaoAPI”，即可找到本节点（找不到是因为你还没安装本社区节点）
3. 节点配置： 选择凭证 → 选择模式（文本生成/图像生成/视频生成/向量嵌入/音频转文本）→ 填好其它两三个参数（模型 ID、提示词等）→ OJ8K 完事！
> 说明： “图片属性名”/”音频属性名”这个参数，默认已经填写了常用的属性名，一般情况下不需要修改。节点会自动检测这些属性名中哪些有对应的文件。因为 n8n 工作流 Binary 选项卡中的文件属性名一般默认就是 data, data0 之类的。当然，如果你的文件属性名不一样，这里就需要你自己填了。
> v1.5.6 新增： “Binary 来源模式”参数允许你从指定的其他节点读取 Binary 数据（图片、音频等）。选择”指定节点”模式后，在”指定节点名称”中填入节点名称（多个节点用逗号分隔），节点会自动从这些节点收集 Binary 数据。
—
⚠️ 免责声明 & 致谢
1. 关于代码：本项目所有核心代码均由 Gemini和Claude 编写。作者本人不保证代码的完美性，如有 Bug 纯属正常（毕竟是 AI 写的）。
2. 功能限制：目前功能相对有限，大家凑合用吧。我也会一边用一边根据自己的需求进行功能迭代。
3. 开发者寄语：寄语个 G8，让 Gemini 写个 README 文档，叽叽歪歪净扯没用的。
4. 顺便交点朋友： 本人专注于研究电商领域的 AI 技术应用，电商干了 13 年，AI 搞了3年了。微信号：maosonghuai
—
如果你觉得这个项目帮到了你，请给个 Star 🌟，这也是对 Gemini 最大的鼓励！
（反之，如果你觉得没帮到，请骂 Gemini）
