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System Message

Last updated Sep 30, 2026

Production-oriented n8n community Chat Model for native Google Gemini and OpenAI-compatible APIs

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Included Nodes

System Message

Description

n8n Universal Chat Model

Community node para conectar o AI Agent do n8n ao Google Gemini nativo ou
a APIs compatíveis com OpenAI, incluindo Ollama, LM Studio, DeepSeek,
OpenRouter, LocalAI e vLLM.

O node foi projetado para fluxos de agente com múltiplas ferramentas,
function calling sequencial ou paralelo, streaming, thoughts disponibilizados
pelo provedor, Structured Output e telemetria detalhada de tokens.

Compatibilidade

  • n8n alvo e validado: 2.32.6
  • Peer runtime: n8n-workflow >= 2.32.1 < 3.0.0
  • Node.js: >= 22.22 < 25
  • AI Agent V1, V2 e V3
  • Pacote AI do n8n 2.32.6: @n8n/n8n-nodes-langchain 2.32.4
  • Interoperabilidade validada com o @langchain/core 1.2.0 usado pelo pacote AI

Token usage na saída do AI Agent

Ative Include Token Usage in Output em Options do Universal Chat Model
conectado ao AI Agent. O resultado do Agent inclui tokenUsage no nível superior
do JSON, além de usageMetadata quando o Gemini a fornece. A saída do subnó
Chat Model mostra a contagem independentemente dessa opção.

Para investigar de onde vem o consumo no Gemini, ative **Include Gemini Request
Details in Output em Options**. O AI Agent adiciona geminiRequests, com uma
entrada por chamada à API. Cada entrada contém call (chamada do modelo pelo
Agent), requestNumber (requisição ao Gemini dentro dessa chamada), model,
request (corpo JSON enviado), response ou responseChunks no streaming, e
usageMetadata dessa requisição. A opção também mostra tokenUsage na saída
do Agent. Ela vem desligada por padrão porque o conteúdo completo pode incluir
instruções de sistema, histórico, esquemas e resultados de ferramentas, além
de aumentar o tamanho dos dados salvos na execução. Resumos de pensamento na
resposta só aparecem com Include Thoughts ativo.

O Gemini informa a contagem total de entrada e saída e alguns detalhes, como
modalidade e cache, mas não atribui um número exato de tokens a cada trecho do
prompt. O campo request permite inspecionar o conteúdo que entrou em cada
chamada e identificar histórico ou resultados de ferramentas que aumentaram a
entrada; não se deve interpretar seu tamanho em caracteres como tokens exatos.