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n8n को CheapTokens से कनेक्ट करें: OpenAI क्रेडेंशियल, Base URL
n8n के OpenAI क्रेडेंशियल को CheapTokens Base URL पर इंगित करें, कनेक्शन परीक्षण पास करें और DeepSeek-V4-Flash पर एक LLM चेन चलाएं।

इस पृष्ठ पर
n8n में, एक OpenAI क्रेडेंशियल बनाएं, उसके Base URL फ़ील्ड में https:/ डालें, अपनी CheapTokens कुंजी API Key में पेस्ट करें, और OpenAI Chat Model नोड में एक मॉडल आईडी चुनें। बस इतना ही बदलाव है: कोई कस्टम नोड नहीं, कोई कम्युनिटी पैकेज नहीं। मौजूदा वर्कफ़्लो अपने नोड्स बनाए रखते हैं और केवल एक नया क्रेडेंशियल पाते हैं।
यह इसलिए काम करता है क्योंकि CheapTokens API OpenAI Chat Completions फ़ॉर्मेट (और Anthropic Messages भी) बोलता है, इसलिए n8n का OpenAI नोड अंतर नहीं बता सकता। अगर "base URL" का विचार आपके लिए नया है, तो यह व्याख्या इसे दो मिनट में समझा देती है।
n8n क्रेडेंशियल आपको क्या देता है#
n8n के OpenAI क्रेडेंशियल में भरने के लिए चार चीज़ें हैं। n8n रिपॉज़िटरी में क्रेडेंशियल के सोर्स कोड के अनुसार (master ब्रांच, 1 नवंबर 2026 को जाँचा गया), वे हैं: API Key (आवश्यक, मास्क्ड), Organization ID (वैकल्पिक), Base URL (डिफ़ॉल्ट https:/, जिसे बेस API पता ओवरराइड करने वाला बताया गया है) और एक Add Custom Header स्विच जिसमें हेडर नाम और मान होता है।
एक जानने योग्य बात: OpenAI क्रेडेंशियल के लिए n8n का अपना डॉक्स पेज केवल कुंजी और संगठन आईडी सूचीबद्ध करता है। Base URL फ़ील्ड सोर्स कोड में दिखाई देता है, इसलिए यह गाइड उसी पर निर्भर है।
जब आप सहेजते हैं, n8n Authorization: Bearer <API Key> हेडर के साथ {Base URL}/ पर एक अनुरोध भेजकर क्रेडेंशियल का परीक्षण करता है। इसलिए गलत Base URL या गलत कुंजी वहीं दिख जाती है, कुछ बनाने से पहले।

इसे चार चरणों में सेट करें#
चरण दर चरण
n8n को CheapTokens से कनेक्ट करें
क्रेडेंशियल बनाएं
n8n में Credentials खोलें, नया बनाएं और OpenAI चुनें। अपनी CheapTokens कुंजी पेस्ट करने तक पासवर्ड मैनेजर या एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें, कभी भी वर्कफ़्लो के टेक्स्ट फ़ील्ड में नहीं।
दो फ़ील्ड भरें
API Key: आपकी CheapTokens कुंजी। Base URL: https:/। Organization ID खाली छोड़ें। क्रेडेंशियल सहेजें और कनेक्शन परीक्षण की प्रतीक्षा करें: यह उस पते पर /models को कॉल करता है।
मॉडल नोड जोड़ें
एक वर्कफ़्लो में Basic LLM Chain जोड़ें और उसके मॉडल के रूप में OpenAI Chat Model संलग्न करें। नया क्रेडेंशियल चुनें। मॉडल के लिए, CheapTokens डॉक्स से आईडी का उपयोग करें: deepseek-। अगर ड्रॉपडाउन इसे सूचीबद्ध नहीं करता, तो फ़ील्ड को आईडी हाथ से दर्ज करने के लिए स्विच करें (आईडी से या एक्सप्रेशन के रूप में)।
Chat Completions चालू रखें
नोड डिफ़ॉल्ट रूप से Chat Completions API का उपयोग करता है। Use Responses API बंद रखें। नोड के विकल्पों में Maximum Number of Tokens सेट करें ताकि बेकाबू उत्तर बजट न खा जाए।
मॉडल आईडी के रूप में क्या टाइप करें, पता नहीं? API से ही पूछें: GET /v1/models के साथ मॉडल सूचीबद्ध करें सटीक स्ट्रिंग दिखाता है। अलग-अलग प्रदाता एक ही मॉडल को अलग नाम देते हैं, इसलिए आईडी CheapTokens से कॉपी करें, किसी अन्य सेवा के डॉक्स से नहीं।
पहले n8n के बाहर कुंजी जाँचें#
अगर क्रेडेंशियल परीक्षण विफल होता है, तो आप जानना चाहते हैं कि समस्या n8n है या कुंजी। एक छोटी टर्मिनल जाँच इसका उत्तर देती है। कुंजी एनवायरनमेंट वेरिएबल में है, इसलिए आपके इतिहास में कुछ भी गोपनीय नहीं जाता।
curl और Python में वही जाँच
curl
export CHEAPTOKENS_API_KEY="your-key-here"
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY"यह वही अनुरोध है जो n8n क्रेडेंशियल का परीक्षण करते समय भेजता है। मॉडलों की JSON सूची का अर्थ है कुंजी और पता सही हैं।
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)यह एक पूर्ण चैट अनुरोध है। r.usage इस छोटे अनुरोध के लिए इन और आउट टोकन दिखाता है; वर्कफ़्लो का आकार तय करने के लिए, प्रॉम्प्ट में एक सामान्य ईमेल डालें और usage फिर से पढ़ें।
पहला वर्कफ़्लो: आने वाले ईमेल को छाँटना#
मान लें एक साझा इनबॉक्स को प्रतिदिन लगभग एक हज़ार ईमेल मिलते हैं। आप चाहते हैं कि हर एक को billing, bug या other के रूप में टैग किया जाए, साथ ही उसे उठाने वाले व्यक्ति के लिए एक पंक्ति का सारांश हो।
इसे इस तरह बनाएं: एक Gmail Trigger (या एक Webhook नोड) एक Basic LLM Chain को फ़ीड करता है। चेन में प्रॉम्प्ट कुछ इस तरह पढ़ता है "इस ईमेल को billing, bug या other के रूप में वर्गीकृत करें, फिर इसे एक वाक्य में सारांशित करें", जिसमें ईमेल बॉडी पिछले नोड से डाली जाती है। उसके नीचे OpenAI Chat Model नोड, आपके CheapTokens क्रेडेंशियल के साथ, सोचने का काम करता है।

काम छोटा और दोहरावपूर्ण है: छोटा इनपुट, छोटा उत्तर, हज़ारों समान रन। यहीं स्थिर मूल्य वाला सस्ता मॉडल सबसे ज़्यादा फ़ायदा देता है। CheapTokens में इस तरह के काम के लिए, DeepSeek-V4-Flash आपको दिन के किसी भी समय एक ही मूल्य, 380K कॉन्टेक्स्ट विंडो और प्रति उत्तर 32,768 टोकन तक देता है।
एक रन का खर्च#
मान लें प्रत्येक ईमेल लगभग 1,500 टोकन का प्रॉम्प्ट बनाता है (निर्देश और ईमेल) और मॉडल लगभग 300 टोकन वापस लिखता है। DeepSeek-V4-Flash पर एक रन का खर्च $0.000053 है। प्रतिदिन 1,000 ईमेल के लिए, यहाँ सभी मॉडल OpenRouter के साथ, इनपुट और आउटपुट मिलाकर साथ-साथ हैं:
| मॉडल | इनपुट $/1M | आउटपुट $/1M | प्रति अनुरोध | 1,000 अनुरोध | OpenRouter, 1,000 अनुरोध |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.000042 | $0.042 | $0.0752 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.000053 | $0.0525 | $0.147 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.00012 | $0.12 | $1.44 |
प्रति अनुरोध 1,500 इनपुट और 300 आउटपुट टोकन। प्रति 1M टोकन की कीमतें वर्तमान हैं और हमारे टैरिफ के साथ बदलती रहती हैं; OpenRouter कॉलम समान कार्यभार के लिए संदर्भ कीमतें दिखाता है।
टोकन गणना इस उदाहरण के लिए एक अनुमान है; Python जाँच के माध्यम से एक सामान्य ईमेल भेजकर और usage पढ़कर अपना मापें, फिर संख्याएँ बदलें। वर्तमान मूल्य मूल्य पृष्ठ पर हैं।
चैट-शैली का वर्कफ़्लो अलग है। मेमोरी नोड के साथ, पूरा इतिहास हर कॉल के साथ जाता है, इसलिए इनपुट प्रत्येक संदेश के साथ बढ़ता है। लंबी AI चैट अधिक महँगी क्यों होती है दिखाता है कि यह कितनी तेज़ी से जुड़ता है।
अगर यह काम न करे#
अधिकांश विफलताएँ तीन में से एक होती हैं: कुंजी, पता या मॉडल आईडी। API 401 या 404: गलत कुंजी, बेस URL या मॉडल आईडी प्रत्येक त्रुटि टेक्स्ट से गुज़रता है। इसे खोलने से पहले, इस सूची से गुज़रें:
चेकलिस्ट
आगे डीबग करने से पहले
सेटअप का बाकी हिस्सा देखना चाहते हैं? CheapTokens डॉक्स में पूरा API संदर्भ है, और DeepSeek पेज मॉडल की सीमाएँ सूचीबद्ध करता है। पहले से किसी अन्य टूल का उसी पैटर्न के साथ उपयोग करते हैं? Open WebUI और LangChain उसी तरह कनेक्ट होते हैं: एक पता, एक कुंजी, एक मॉडल आईडी।



