ব্লগে ফিরে যান

এজেন্ট ও অটোমেশনগাইড

n8n-কে CheapTokens-এর সাথে সংযুক্ত করুন: OpenAI ক্রেডেনশিয়াল, Base URL

n8n-এর OpenAI ক্রেডেনশিয়ালকে CheapTokens Base URL-এ নির্দেশ করুন, কানেকশন টেস্ট পাস করুন এবং DeepSeek-V4-Flash-এ একটি LLM চেইন চালান।

CheapTokens Team দ্বারাপ্রকাশিত হয়েছে 9 মিনিট পড়ার সময়

n8n ক্রেডেনশিয়াল CheapTokens API ঠিকানায় নির্দেশিত
এই পৃষ্ঠায়
  1. n8n ক্রেডেনশিয়াল আপনাকে যা দেয়
  2. চার ধাপে সেট আপ করুন
  3. প্রথমে n8n-এর বাইরে কী পরীক্ষা করুন
  4. প্রথম ওয়ার্কফ্লো: আগত ইমেইল সাজানো
  5. একটি রানের খরচ
  6. যদি কাজ না করে

n8n-এ, একটি OpenAI ক্রেডেনশিয়াল তৈরি করুন, এর Base URL ফিল্ডে https://api.cheaptokens.dev/v1 দিন, API Key-তে আপনার CheapTokens কী পেস্ট করুন, এবং OpenAI Chat Model নোডে একটি মডেল আইডি বেছে নিন। এটুকুই পুরো পরিবর্তন: কোনো কাস্টম নোড নেই, কোনো কমিউনিটি প্যাকেজ নেই। বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লোগুলো তাদের নোড ধরে রাখে এবং শুধু একটি নতুন ক্রেডেনশিয়াল পায়।

এটি কাজ করে কারণ CheapTokens API OpenAI Chat Completions ফরম্যাটে কথা বলে (এবং Anthropic Messages-ও), তাই n8n-এর OpenAI নোড পার্থক্য ধরতে পারে না। যদি "base URL" ধারণাটি আপনার কাছে নতুন হয়, এই ব্যাখ্যাটি দুই মিনিটে এটি কভার করে।

n8n ক্রেডেনশিয়াল আপনাকে যা দেয়#

n8n-এর OpenAI ক্রেডেনশিয়ালে পূরণ করার জন্য চারটি জিনিস আছে। n8n রিপোজিটরিতে ক্রেডেনশিয়ালের সোর্স কোড অনুযায়ী (master ব্রাঞ্চ, ১ নভেম্বর ২০২৬-এ যাচাইকৃত), সেগুলো হলো: API Key (আবশ্যক, মাস্ক করা), Organization ID (ঐচ্ছিক), Base URL (ডিফল্ট https://api.openai.com/v1, বেস API ঠিকানা ওভাররাইড হিসেবে বর্ণিত) এবং একটি Add Custom Header সুইচ যাতে হেডার নাম ও মান থাকে।

জানা দরকার এমন একটি বিষয়: OpenAI ক্রেডেনশিয়ালের জন্য n8n-এর নিজস্ব ডকুমেন্টেশন পেজে শুধু কী এবং organization ID তালিকাভুক্ত। Base URL ফিল্ডটি সোর্স কোডে দৃশ্যমান, তাই এই গাইড সেটির উপর নির্ভর করে।

আপনি সেভ করলে, n8n Authorization: Bearer <API Key> হেডারসহ {Base URL}/models-এ একটি রিকোয়েস্ট পাঠিয়ে ক্রেডেনশিয়াল পরীক্ষা করে। তাই ভুল Base URL বা ভুল কী ঠিক সেখানেই ধরা পড়ে, আপনি কিছু বানানোর আগেই।

আগে ও পরে: ডিফল্ট OpenAI Base URL বনাম CheapTokens Base URL, কী ও খালি Organization ID সহ
n8n-এ OpenAI ক্রেডেনশিয়ালে কী পরিবর্তন হয়

চার ধাপে সেট আপ করুন#

ধাপে ধাপে

n8n-কে CheapTokens-এর সাথে সংযুক্ত করুন

ক্রেডেনশিয়াল তৈরি করুন

n8n-এ Credentials খুলুন, একটি নতুন তৈরি করুন এবং OpenAI বেছে নিন। পেস্ট করার আগ পর্যন্ত আপনার CheapTokens কী একটি পাসওয়ার্ড ম্যানেজার বা এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলে রাখুন, কোনো ওয়ার্কফ্লোর টেক্সট ফিল্ডে নয়।

দুটি ফিল্ড পূরণ করুন

API Key: আপনার CheapTokens কী। Base URL: https://api.cheaptokens.dev/v1। Organization ID খালি রাখুন। ক্রেডেনশিয়াল সেভ করুন এবং কানেকশন টেস্টের জন্য অপেক্ষা করুন: এটি সেই ঠিকানায় /models কল করে।

মডেল নোড যোগ করুন

একটি ওয়ার্কফ্লোতে একটি Basic LLM Chain যোগ করুন এবং এর মডেল হিসেবে একটি OpenAI Chat Model সংযুক্ত করুন। নতুন ক্রেডেনশিয়ালটি নির্বাচন করুন। মডেলের জন্য, CheapTokens ডকুমেন্টেশন থেকে আইডিটি ব্যবহার করুন: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731। যদি ড্রপডাউনে এটি তালিকাভুক্ত না থাকে, ফিল্ডটি হাতে আইডি দেওয়ার জন্য বদলান (আইডি দিয়ে বা এক্সপ্রেশন হিসেবে)।

Chat Completions চালু রাখুন

নোডটি ডিফল্টভাবে Chat Completions API ব্যবহার করে। Use Responses API বন্ধ রাখুন। নোডের অপশনে Maximum Number of Tokens সেট করুন যাতে একটি অনিয়ন্ত্রিত উত্তর বাজেট খেয়ে ফেলতে না পারে।

মডেল আইডি হিসেবে কী টাইপ করবেন নিশ্চিত নন? API-কেই জিজ্ঞাসা করুন: GET /v1/models দিয়ে মডেল তালিকা করুন সঠিক স্ট্রিংগুলো দেখায়। ভিন্ন প্রোভাইডার একই মডেলের ভিন্ন নাম দেয়, তাই CheapTokens থেকে আইডি কপি করুন, অন্য কোনো সার্ভিসের ডকুমেন্টেশন থেকে নয়।

প্রথমে n8n-এর বাইরে কী পরীক্ষা করুন#

যদি ক্রেডেনশিয়াল টেস্ট ব্যর্থ হয়, আপনি জানতে চান সমস্যাটি n8n-এ নাকি কী-তে। একটি ছোট টার্মিনাল চেক তা উত্তর দেয়। কীটি একটি এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলে থাকে, তাই আপনার হিস্টোরিতে কোনো গোপন কিছু জমা হয় না।

curl এবং Python-এ একই চেক

curl

bash
export CHEAPTOKENS_API_KEY="your-key-here"
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY"

এটি সেই একই রিকোয়েস্ট যা n8n ক্রেডেনশিয়াল পরীক্ষা করার সময় পাঠায়। মডেলের একটি JSON তালিকা মানে কী এবং ঠিকানা সঠিক।

Python

python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)
r = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with one word: ready"}],
    max_tokens=20,
)
print(r.choices[0].message.content, r.usage)

এটি একটি সম্পূর্ণ চ্যাট রিকোয়েস্ট। r.usage এই ছোট রিকোয়েস্টের টোকেন ইন ও আউট দেখায়; একটি ওয়ার্কফ্লো মাপতে, প্রম্পটে একটি সাধারণ ইমেইল দিন এবং usage আবার পড়ুন।

প্রথম ওয়ার্কফ্লো: আগত ইমেইল সাজানো#

ধরুন একটি শেয়ার্ড ইনবক্সে দিনে প্রায় এক হাজার ইমেইল আসে। আপনি চান প্রতিটি billing, bug বা other হিসেবে ট্যাগ হোক, সাথে যে ব্যক্তি এটি হাতে নেয় তার জন্য এক লাইনের সারাংশ।

এটি এভাবে বানান: একটি Gmail Trigger (বা একটি Webhook নোড) একটি Basic LLM Chain-এ ফিড করে। চেইনের প্রম্পট কিছুটা এমন পড়ে "এই ইমেইলটি billing, bug বা other হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করো, তারপর এক বাক্যে সারাংশ করো", সাথে আগের নোড থেকে ইমেইলের বডি ঢোকানো। এর নিচের OpenAI Chat Model নোড, আপনার CheapTokens ক্রেডেনশিয়ালসহ, চিন্তাটা করে।

ট্রিগার, OpenAI Chat Model সহ Basic LLM Chain, তারপর পরবর্তী নোড
ইমেইল-সাজানোর ওয়ার্কফ্লো: ট্রিগার, LLM চেইন, পরবর্তী ধাপ

কাজটি ছোট ও পুনরাবৃত্তিমূলক: ছোট ইনপুট, ছোট উত্তর, হাজার হাজার অভিন্ন রান। এখানেই স্থিতিশীল দামের একটি সস্তা মডেল সবচেয়ে বেশি কাজে লাগে। CheapTokens-এ এই ধরনের কাজের জন্য, DeepSeek-V4-Flash দিনের যেকোনো সময়ে একই দাম, 380K কনটেক্সট উইন্ডো এবং প্রতি উত্তরে সর্বোচ্চ 32,768 টোকেন দেয়।

একটি রানের খরচ#

ধরুন প্রতিটি ইমেইল প্রায় 1,500 টোকেনের একটি প্রম্পট তৈরি করে (নির্দেশনা যোগ ইমেইল) এবং মডেল প্রায় 300 টোকেন ফেরত লেখে। DeepSeek-V4-Flash-এ একটি রানের খরচ $0.000053। দিনে 1,000 ইমেইলের জন্য, OpenRouter-এর সাথে সব মডেল পাশাপাশি, ইনপুট ও আউটপুট একসাথে গোনা:

মডেল প্রতি অনুরোধে ১,০০০টি অনুরোধ OpenRouter, ১,০০০টি অনুরোধ
GLM-5.3-Flash $0.000042 $0.042 $0.0752
DeepSeek-V4-Flash $0.000053 $0.0525 $0.147
MiniMax-M2.7 $0.00012 $0.12 $1.44

প্রতি অনুরোধে ১,৫০০ ইনপুট এবং ৩০০ আউটপুট টোকেন। প্রতি 1M টোকেনের দাম বর্তমান এবং আমাদের ট্যারিফের সাথে পরিবর্তিত হয়; OpenRouter কলামটি একই ওয়ার্কলোডের জন্য রেফারেন্স মূল্য দেখায়।

টোকেন সংখ্যা এই উদাহরণের জন্য একটি অনুমান; Python চেকের মাধ্যমে একটি সাধারণ ইমেইল পাঠিয়ে এবং usage পড়ে আপনার নিজেরটি মাপুন, তারপর সংখ্যাগুলো বদলান। বর্তমান দাম প্রাইসিং পেজে আছে।

একটি চ্যাট-স্টাইল ওয়ার্কফ্লো ভিন্ন। একটি মেমরি নোডের সাথে, প্রতিটি কলে পুরো হিস্টোরি যায়, তাই প্রতিটি মেসেজের সাথে ইনপুট বাড়ে। কেন একটি দীর্ঘ AI চ্যাট বেশি খরচ করে দেখায় এটি কত দ্রুত জমা হয়।

যদি কাজ না করে#

বেশিরভাগ ব্যর্থতা তিনটির একটি: কী, ঠিকানা বা মডেল আইডি। API 401 বা 404: ভুল কী, base URL বা মডেল আইডি প্রতিটি এরর টেক্সট ধরে ধরে দেখায়। এটি খোলার আগে, এই তালিকাটি চালিয়ে দেখুন:

চেকলিস্ট

আরও ডিবাগ করার আগে

বাকি সেটআপ দেখতে চান? CheapTokens ডকুমেন্টেশন-এ সম্পূর্ণ API রেফারেন্স আছে, এবং DeepSeek পেজ মডেলের সীমা তালিকাভুক্ত করে। ইতিমধ্যে একই প্যাটার্নে অন্য একটি টুল ব্যবহার করছেন? Open WebUI এবং LangChain একইভাবে সংযুক্ত হয়: একটি ঠিকানা, একটি কী, একটি মডেল আইডি।