n8n AI Düğümleri: API Anahtarı Olmadan İlk Akışın

n8n'i ilk kez açan çoğu kişi şu ekranla karşılaşır: bir AI düğümü eklersiniz, "Credential" alanı boş bekler, OpenAI'ye gidip hesap açarsınız, fatura bilgisi girersiniz, API anahtarı üretirsiniz, kopyalarsınız, n8n'e yapıştırırsınız — ve ancak ondan sonra ilk test çalıştırabilirsiniz. Bu yazı o yolu tamamen atlayarak n8n'in AI düğümlerini çalışır hale getirmenin en kısa yolunu gösteriyor.

---

n8n'de AI Düğümleri Nedir?

n8n, 2023'ten itibaren "AI" kategorisinde bir dizi özel düğüm sunuyor. Bunların üçü öne çıkıyor:

Düğüm	Ne yapar
Basic LLM Chain	Bir prompt alır, LLM'e gönderir, yanıtı döndürür. Tek turlu görevler için idealdir.
AI Agent	LLM'yi araçlarla (HTTP Request, Calculator, Code, hafıza modülleri) donatır; modelin cevap üretmek için arka arkaya araç çağrısı yapmasına izin verir.
Text Classifier	Gelen metni önceden belirlediğiniz etiketlere göre sınıflandırır; IF düğümü olmadan dinamik dallanma sağlar.

Bu düğümlerin tamamı arka planda bir Language Model sub-node kullanır. Bu sub-node, "hangi servis, hangi model" sorusunu cevaplar ve credential ister.

---

Credential Meselesi: Neden Çoğu İnsan Takılıyor?

Standart n8n kurulumunda Language Model sub-node'una bir credential atamanız gerekir. OpenAI için bu şu anlama gelir:

1. platform.openai.com adresinde hesap oluşturma
2. Ödeme yöntemi ekleme
3. API anahtarı üretme
4. n8n'e geri dönüp Credentials → New → OpenAI adımlarını tamamlama

Küçük bir sürtünme gibi görünür ama her yeni n8n instance'ında tekrarlanması, deneme/geliştirme ortamları için API kullanım limitlerini takip etme zorunluluğu ve fatura sürprizi ihtimali birleşince ciddi bir engel haline gelir.

---

AgentRoost'ta Bu Adım Yok

AgentRoost'ta n8n instance'ınız açıldığında, AI Language Model credential'ı önceden yapılandırılmış olarak gelir. "AgentRoost AI" adlı bir credential zaten mevcuttur; siz sadece düğümünüzü bu credential'a bağlarsınız.

Açıkça söylemek gerekirse: bu dahili bir proxy. Sizin adınıza AI API çağrıları yapılır ve maliyeti aboneliğinize dahil edilen AI kredisinden düşülür. Kendi API hesabı, kendi faturası, kendi anahtarı — hiçbiri gerekmez.

---

İlk AI Akışını Adım Adım Kurmak

Şimdi somut bir örnek üzerinden gidelim: gelen bir webhook isteğindeki metni özetleyen ve yanıt döndüren basit bir akış.

1. Webhook Tetikleyicisi

• Sol panelden Webhook düğümünü ekleyin.
• HTTP Method: POST
• Path: ozetle (AgentRoost, bu URL'yi otomatik olarak https://<id>.agentroost.app/webhook/ozetle şeklinde herkese açık hale getirir)
• Test modunu açın, düğümü aktive edin.

2. Set Düğümüyle Girdiyi Hazırlama

Webhook'tan gelen body.metin alanını sonraki düğümün kullanacağı bir değişkene taşıyın:

• Set düğümü ekleyin.
• Field adı: girdi_metin
• Value (Expression): {{ $json.body.metin }}

Bu adım zorunlu değil ama büyük akışlarda hangi verinin nereden geldiğini netleştirir.

3. Basic LLM Chain Düğümü

• Düğüm ekle → Basic LLM Chain
• Language Model sub-node'u bağlamak için "+" simgesine tıklayın → OpenAI Chat Model seçin.
  • Credential: listeden AgentRoost AI seçin.
  • Model: gpt-4o-mini (hız/maliyet dengesi için iyi bir başlangıç)
• Prompt alanı:

Aşağıdaki metni Türkçe olarak 3 cümleyle özetle:

{{ $('Set').item.json.girdi_metin }}

İpucu: Prompt'u doğrudan Expression olarak değil, "Fixed" string içinde Expression ile birlikte yazmak daha güvenlidir — büyük metinlerde n8n'in Expression editörü bazen yavaşlar.

4. Respond to Webhook Düğümü

Sonucu çağrıyı yapana geri göndermek için:

• Respond to Webhook düğümü ekleyin.
• Response Body: {{ $json.text }}

Akışı kaydedin (Ctrl+S), ardından sağ üstteki Activate düğmesine basın.

5. Test Edin

curl -X POST https://<id>.agentroost.app/webhook/ozetle \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"metin": "Yapay zeka, makinelerin insan benzeri görevleri yerine getirebilmesi için geliştirilen teknoloji alanıdır. Son yıllarda dil modelleri bu alanda önemli bir ilerleme kaydetmiştir."}'

Yanıt birkaç saniye içinde gelir; AI düğümü için tek bir ek ayar yapılmadı.

---

AI Agent Düğümü: Araçlarla Çalışmak

Basic LLM Chain tek turlu sorular için yeterlidir. Ama modelin yanıt üretmek için birden fazla adım atmasını istiyorsanız — örneğin önce bir web API'si sorgulasın, sonra sonucu yorumlasın — AI Agent düğümüne geçin.

AI Agent'ın yapısı:

AI Agent
├── Chat Model (Language Model sub-node)
├── Memory (opsiyonel — Window Buffer Memory ile son N mesajı saklar)
└── Tools
    ├── HTTP Request Tool
    ├── Calculator
    └── Code Tool (JavaScript çalıştırır)

Örnek kullanım: "Kullanıcının şehir adını al, o şehrin hava durumunu bir weather API'sinden çek, insanca bir cümleyle özetle."

1. AI Agent ekleyin, Language Model → AgentRoost AI credential'ı
2. HTTP Request Tool ekleyin: URL https://wttr.in/{{ $fromAI('city') }}?format=j1
3. System prompt: Sen bir hava durumu asistanısın. Kullanıcının şehrini sor, hava durumunu çek, Türkçe anlat.

Model, şehri öğrenmek için önce kullanıcıya soru sorar, ardından HTTP Request Tool'u kendi kararıyla çağırır.

---

AgentRoost'ta Nasıl Başlarsınız?

1. agentroost.app/tr/agents/n8n adresine gidin.
2. Hesap oluşturun (e-posta/şifre veya Google/Microsoft/Discord ile).
3. Framework seçiminde n8n seçin, instance'ınıza bir isim verin.
4. Yaklaşık 2 dakika içinde https://<id>.agentroost.app adresinizde kişisel n8n editörünüz açılır.
5. Credentials menüsünde AgentRoost AI credential'ı hazır bulursunuz. Bir düğüm oluşturun, bu credential'ı seçin, çalıştırın.

Fiyatlandırma $19,99/ay'dan başlıyor; AI kredileri dahil, 14 gün içinde memnun kalmazsanız para iadesi. Sunucu kurulumu, SSL sertifikası, Docker — bunların hiçbiri sizin sorununuz değil.

Planları karşılaştırın →

---

Sık Karşılaşılan Hatalar ve Çözümleri

"Could not find a credential" — Credential alanını boş bırakmışsınızdır. Language Model sub-node'u açın, listeden AgentRoost AI'ı seçin.

Token limit hatası — Prompt çok uzun. Set düğümüyle girdi metni slice(0, 3000) şeklinde kısaltın:

{{ $json.metin.slice(0, 3000) }}

Webhook test çalışıyor, aktif URL çalışmıyor — Test modunda n8n "Listening" bekler; production'da Activate düğmesine basmanız gerekir. Aktive olmayan akış webhook isteklerini yanıtlamaz.

AI Agent sonsuz döngüye giriyor — Max Iterations değerini düğüm ayarlarından düşürün (varsayılan 10'dur, 3–5 çoğu görev için yeterli).

---

Sonuç

n8n'in AI düğümleri gerçekten güçlü — ama "credential kurulumu" adımı, işe yeni başlayan kullanıcılar için çoğu zaman gereksiz bir engel oluşturur. AgentRoost bu adımı ortadan kaldırıyor: instance açılır, AI credential hazır olur, siz sadece akışı inşa edersiniz.

İlk akışı bugün çalıştırmak istiyorsanız n8n planına göz atın →