n8n-nodes-litellm

Community nodes do n8n para o LiteLLM — um proxy compatível com a API da OpenAI. Três nodes, todos usando a mesma credencial (LiteLLM API):

• LiteLLM Chat Model — sub-node LangChain (saída ai_languageModel), conecta em Basic LLM Chain / Summarization Chain / AI Agent*, igual ao "OpenAI Chat Model" nativo.
• LiteLLM Embeddings — sub-node LangChain (saída ai_embedding), conecta em nodes de Vector Store (Simple Vector Store, Pinecone, etc).
• LiteLLM — node de ação normal (entrada/saída main), usa direto num fluxo comum sem precisar de Chain/Agent. Suporta Chat (mandar mensagens e receber o texto de resposta) e Moderation (checar texto contra políticas de conteúdo via /v1/moderations).

Nenhum modelo específico está "hardcoded" — funciona com qualquer modelo que o seu LiteLLM tenha configurado (Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Bedrock, etc.), já que o LiteLLM normaliza tudo pro formato da API da OpenAI antes de responder. O nome do provedor (ChatOpenAI/OpenAIEmbeddings) se refere só ao protocolo de comunicação usado, não a uma restrição de qual modelo real você pode chamar.

*Alguns node types de "Chat Model" de terceiros (fora do pacote oficial @n8n/n8n-nodes-langchain) podem não aparecer na lista de conexões aceitas pelo node AI Agent dependendo da versão do n8n — isso é uma limitação conhecida do próprio n8n (não desse pacote). Com Basic LLM Chain e Summarization Chain funciona sem esse problema. Teste no seu n8n 2.1.4 antes de depender disso em produção.

O que ele resolve

Testar credenciais diferentes (OpenAI direto vs. LiteLLM) sem reconfigurar o node nativo, e não depender de peculiaridades do credential openAiApi nativo (campo Base URL, testes de conexão que esperam GET /models, etc.) — esse node conversa com o LiteLLM usando o SDK oficial @langchain/openai apontado para a Base URL do seu proxy.

Requisitos

• Node.js 18+ e npm/pnpm para compilar o pacote.
• Acesso ao servidor onde o n8n roda (para instalar o pacote compilado).
• n8n 1.x ou 2.x com suporte a community nodes (esse pacote foi desenvolvido e testado tendo como alvo n8n 2.1.4 / n8n-workflow ^2.16.0, mas o peerDependency é aberto — deve funcionar em versões 1.x recentes também).

Build

cd n8n-litellm-connector
npm install
npm run build

Isso gera a pasta dist/ com o JS compilado e o ícone .svg copiado para o lugar certo.

Instalação no n8n

Escolha UMA das opções abaixo, dependendo de como seu n8n está hospedado.

Opção A — Instalar via UI do n8n (mais simples, exige publicar no npm)

1. Publique o pacote no npm (npm publish, precisa de conta npm) — ou publique em um registry privado, se sua empresa tiver um.
2. No n8n: Settings → Community Nodes → Install a community node → digite n8n-nodes-litellm → Install.
3. Reinicie o n8n se ele não recarregar os nodes automaticamente.

Opção B — Instalar manualmente sem publicar no npm (self-hosted)

1. Depois do npm run build, gere um tarball local:

   npm pack

   Isso cria um arquivo n8n-nodes-litellm-0.1.0.tgz.
2. Copie esse .tgz para o servidor onde o n8n roda.
3. Na pasta de extensões customizadas do n8n (normalmente ~/.n8n/nodes, ou o caminho definido em N8N_CUSTOM_EXTENSIONS), rode:

   mkdir -p ~/.n8n/nodes
   cd ~/.n8n/nodes
   npm install /caminho/para/n8n-nodes-litellm-0.1.0.tgz

4. Reinicie o serviço do n8n.

Opção C — Docker

Se o n8n roda em container, monte o pacote (a pasta dist + package.json) como volume dentro de /home/node/.n8n/nodes/node_modules/n8n-nodes-litellm/ (ou o caminho de custom extensions configurado), e reinicie o container.

Configuração

1. Depois de instalado, crie uma credencial nova do tipo LiteLLM API:
   • Base URL: a URL do seu proxy LiteLLM, com /v1 no final (ex: https://seu-litellm.exemplo.com/v1).
   • API Key: a virtual key gerada pelo LiteLLM (sk-...).
2. Use qualquer um dos três nodes:
   • LiteLLM Chat Model: conecte a um Basic LLM Chain (ou outro node com entrada ai_languageModel). Campo Model = alias configurado no LiteLLM (ex: gpt-5-mini).
   • LiteLLM Embeddings: conecte a um node de Vector Store (entrada ai_embedding). Campo Model = alias do modelo de embeddings (ex: text-embedding-3-small).
   • LiteLLM (ação normal): escolha o Resource (Chat ou Moderation) e preencha os campos — funciona como qualquer node comum, sem precisar de Chain/Agent.
3. Rode o workflow.

Estrutura do projeto

n8n-litellm-connector/
├── package.json
├── tsconfig.json
├── scripts/
│   └── copy-assets.js       # copia os .svg pra dist/ no build
└── src/
    ├── index.ts
    ├── credentials/
    │   └── LiteLlmApi.credentials.ts
    └── nodes/
        ├── LmChatLiteLlm/
        │   ├── LmChatLiteLlm.node.ts
        │   └── liteLlm.svg
        ├── LmEmbeddingsLiteLlm/
        │   ├── LmEmbeddingsLiteLlm.node.ts
        │   └── liteLlm.svg
        └── LiteLlm/
            ├── LiteLlm.node.ts
            └── liteLlm.svg

Observação importante

Esse conector resolve a camada n8n ↔ LiteLLM. Se o LiteLLM retornar erro ao chamar o provedor por trás dele (ex: Azure OpenAI com api_version desatualizada), o erro vai aparecer da mesma forma — esse pacote não contorna problemas de configuração do próprio LiteLLM ou do provedor de origem.