n8n-nodes-DeerAPI（V1.5.8 版本）

🚀 告别见鬼的 HTTP Request 节点！ 在 n8n 中像原生节点一样傻瓜式调用 DeerAPI 中的模型。

🌟 为什么开发这个节点？

还在为配置那个该死的 HTTP Request 节点抓耳挠腮吗？还在手动拼接复杂的 JSON 或者在 Code 节点里苦哈哈地写 Base64 转换函数吗？（说的就是我自己）

由于官方（DeerAPI）目前只做了 Dify 的节点，完全忽视了我们 n8n 用户的感受。因此，本项目诞生了！

作者本人完全没有代码基础，全靠 Gemini和Claude 鼎力赞助完成，（对我来说）很好用！

✨ 核心亮点

• 傻瓜式配置：摆脱复杂的 API 参数构造，配置简单选项即可开用。

• 自动图像处理：彻底解决 Base64 转换痛点。直接读取 Binary 选项卡中的图片，生成结果也直接返回图片。

• 四模式支持：同时支持"文字生成"、"图片生成"、"视频生成"、"向量嵌入"四种模式。

• 跨节点 Binary 读取：支持从指定的其他节点读取 Binary 图片数据，无需手动传递。

🛠️ 功能详解

1. 文字生成模式

• 模型自定义：支持手动指定模型 ID（例如 gemini-3-flash 等）。

• 双模态支持：支持发送 文字 + 图片 的组合。

• 自动 Base64：节点会自动识别并转换 Binary 中的图片文件，最高支持 3 张图片同时输入。再也不用手动加代码节点去做转换了！

• 文档附件： 配合 Extract from File 节点使用。Extract from File 节点会提取 pdf 等文件中的文字内容，以 text 字段输出，本节点则会自动抓取上一节点输出的 text 字段内容，并自动与用户提示词进行拼接，实现将提示词+文档内容一并传输给 AI。

2. 图片生成模式

• 极简输入输出：输入是 Binary 图片，输出也是 Binary 图片，节点内自动完成图片转 base64、单图与多图处理逻辑切换、base64 转图片。

• 多样化创作：

  • 文生图：输入 Prompt 直接生成。

  • 图生图：支持"文 + 单图"或"文 + 多图"生图（参考图上限为 3 张）。

• 简单参数：下拉框选择设置 分辨率、尺寸比例。

• 生图模型：当前支持以下模型：

  | 模型名称 | 模型 ID | 分辨率参数 | 尺寸比例参数 | | ------------------- | ---------------------------- | --------------- | ------ | | Nano banana Pro | gemini-3-pro-image | ✅ 支持 (1K/2K/4K) | ✅ 支持 | | Nano banana | gemini-2.5-flash-image | ❌ 不需要 | ✅ 支持 | | 即梦 4.5 | doubao-seedream-4-5-251128 | ✅ 支持 (2K/4K) | ❌ 不支持 |

3. 视频生成模式 (Sora 2)

基本完美适配了 Sora 2 的异步生成链路：

• 五大核心操作：

  • 创建视频：支持 Sora 2 与 Sora 2 Pro。

  • 混编视频：基于已有视频 ID 进行二次创作。

  • 检索视频：获取生成进度与状态。

  • 下载视频：获取最终的 MP4 二进制文件。

  • 历史列表：查询历史视频任务。

• 故事板模式：

  开启后，你可以分镜头（Shot 1, Shot 2...）填写内容。节点会自动帮你组合成复杂的、符合 API 要求的格式，实现分镜级的视频控制！

• 智能轮询等待：

  检索视频时，节点会自动每 15 秒查一次生成进度，最长持续查询 10 分钟。查询到视频生成完毕后，节点才运行成功。

4. 向量嵌入模式 (Embeddings)

支持将文本转换为向量嵌入，适用于语义搜索、文本相似度计算、RAG 应用等场景：

• 模型选择：支持 text-embedding-3-large（默认）和 text-embedding-3-small 两种模型。

• 简单易用：只需输入文本，即可获取对应的向量嵌入数据。

• 灵活输入：支持表达式，可从上游节点动态获取待嵌入的文本内容。

🆕 近期关键版本更新记录

v1.5.7

• 新增模型：图像生成模式新增 Gemini-2.5-Flash-Image 模型

v1.5.6

• 跨节点 Binary 读取：新增"Binary 来源模式"参数
  • 当前节点输入：默认模式，保持现有行为
  • 指定节点：按用户指定的节点名称列表读取

v1.4.0

• 新增向量嵌入 (Embeddings) 模式

v1.3.0

• 新增视频生成模式 (Sora 2)

📦 安装方法

在你的 n8n 根目录下运行：

npm install n8n-nodes-deerapi

或者在 n8n 设定页面的 Community Nodes 中搜索 n8n-nodes-DeerAPI 进行安装。

（个人推荐下面这种方法，因为安装方法是 Gemini 自己脑补写的，虽然看起来是对的，但我没用过命令行安装的方式）

🛞 使用流程

1. 添加凭证： 在 n8n 凭证管理页面创建凭证，凭证搜索"DeerAPI"。凭证只需要填入从 DeerAPI 后台获取的 API Key 就行了，Base URL 不要改。

2. 添加节点： 在工作流中添加节点时，可搜索"DeerAPI"，即可找到本节点（找不到是因为你还没安装本社区节点）

3. 节点配置： 选择凭证 → 选择模式（文本生成/图像生成/视频生成/向量嵌入）→ 填好其它两三个参数（模型 ID、提示词等）→ OJ8K 完事！

说明： "图片属性名"这个参数，默认填写了 data, data0, data1, data2, file, attachment，这个其实可以不用改，节点会自动检测这几个属性名中哪些是有图片的哪些没图片，这就避免了每次传图还得手动去配置图片的属性名。因为 n8n 工作流 Binary 选项卡中的图片属性名一般默认就是 data, data0 之类的。当然，如果你的图片的属性名不一样，这里就需要你自己填了。

v1.5.6 新增： "Binary 来源模式"参数允许你从指定的其他节点读取 Binary 图片数据。选择"指定节点"模式后，在"指定节点名称"中填入节点名称（多个节点用逗号分隔），节点会自动从这些节点收集 Binary 数据。

⚠️ 免责声明 & 致谢

1. 关于代码：本项目所有核心代码均由 Gemini和Claude 编写。作者本人不保证代码的完美性，如有 Bug 纯属正常（毕竟是 AI 写的）。

2. 功能限制：目前功能相对有限，大家凑合用吧。我也会一边用一边根据自己的需求进行功能迭代。

3. 开发者寄语：寄语个 G8，让 Gemini 写个 README 文档，叽叽歪歪净扯没用的。

4. 顺便交点朋友： 本人专注于研究电商领域的 AI 技术应用，电商干了 13 年，AI 搞了3年了。微信号：maosonghuai

如果你觉得这个项目帮到了你，请给个 Star 🌟，这也是对 Gemini 最大的鼓励！

（反之，如果你觉得没帮到，请骂 Gemini）