
Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
Cómo integrar n8n con modelos de IA como ChatGPT o Claude
Publicado el
27 de outubro de 2025
Integrar n8n con modelos de inteligencia artificial como ChatGPT (OpenAI) o Claude (Anthropic) te permite pasar de automatizaciones “mecánicas” a flujos inteligentes que entienden contexto, redactan textos, clasifican información y responden en tu nombre. En esta guía, vas a ver cómo conectarlos paso a paso, con ejemplos listos para adaptar.
¿Por qué sumar IA a tus flujos en n8n?
Interpretación de texto: transformar correos o reseñas en resúmenes accionables.
Generación de contenido: respuestas, descripciones, copies o FAQs a demanda.
Clasificación y extracción: tags, intención, sentimiento, entidades clave.
Automatización end-to-end: recibir, entender, decidir y actuar en un mismo workflow.
Antes de empezar
Creá una cuenta en n8n.io (cloud) o instalalo localmente.
Tené a mano un origen de datos: Gmail, Google Sheets, Notion, Webhook, etc.
Integrar ChatGPT (OpenAI) con n8n — paso a paso
En n8n, creá un New Workflow y agregá un Trigger (p. ej., Webhook o Gmail Trigger).
Agregá un nodo HTTP Request:
Method: POST
URL:
https://api.openai.com/v1/chat/completionsHeaders:
Authorization: Bearer {{ $env.OPENAI_API_KEY }}Content-Type: application/json
Body (JSON):
{ "model": "gpt-4-turbo", "messages": [ { "role": "system", "content": "Sos un asistente breve y claro." }, { "role": "user", "content": "Resumí este texto en 3 bullets: {{ $json.text }}" } ], "temperature": 0.4, "max_tokens": 300 }
Probá con Execute Node. El texto a resumir puede venir del trigger (
{{ $json.text }}).Encadená un nodo de salida (Notion, Slack, Gmail, Google Sheets) para guardar o enviar el resultado.
Integrar Claude (Anthropic) con n8n — paso a paso
Agregá un HTTP Request:
Method: POST
URL:
https://api.anthropic.com/v1/messagesHeaders:
x-api-key: {{ $env.ANTHROPIC_API_KEY }}anthropic-version: 2023-06-01content-type: application/json
Body (JSON):
{ "model": "claude-3-sonnet-20240229", "max_tokens": 350, "messages": [ { "role": "user", "content": "Clasificá el sentimiento (positivo/neutral/negativo) del siguiente texto y devolvé JSON con {\"sentimiento\",\"razon\"}: {{ $json.text }}" } ] }
Ejecutá el nodo y parseá la respuesta con Set o Code (si necesitás transformar el JSON).
4 flujos inteligentes listos para adaptar
Atención automática por correo: Gmail Trigger → HTTP (ChatGPT) “respondé con tono amable y breve” → Gmail Send.
Resumen de documentos: Google Drive Trigger → Extract Text → HTTP (Claude) “resumí en 3 bullets” → Notion Create Page.
Clasificación de leads: Webhook (form) → HTTP (ChatGPT) “prioridad: alta/media/baja” → Router (ramas por prioridad) → Slack/CRM.
Monitoreo de reseñas: Google Sheets Trigger → HTTP (Claude) “sentimiento + tema” → Reporte semanal en Google Docs.
Buenas prácticas y errores comunes
Contexto claro en el prompt: objetivo, formato de salida, estilo y límite de palabras.
Variables seguras: guardá API Keys en Environment Variables (
$env), no en texto plano.Control de costos: usá max_tokens y temperature adecuados; evitá prompts demasiado largos.
Manejo de errores: agregá rutas de error y reintentos ante códigos 429/5xx.
Validación de salida: pedí JSON estricto y validalo antes de continuaciones en el flujo.
IA + n8n: pensá en sistemas, no en “magia”
n8n ejecuta y orquesta; la IA interpreta y redacta. El valor real está en el diseño del sistema: qué dispara el flujo, qué datos recibe, qué decide y cómo publica resultados. Esa es la diferencia entre “probar” IA y usar IA profesionalmente.
Aprendé a construir flujos con acompañamiento
Si querés dominar automatizaciones con IA (n8n, Make, Flowise, AgentBuilder) con proyectos reales y feedback experto, formate en Coderhouse:
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Preguntas frecuentes
¿Necesito programar para usar n8n con IA?
No. Podés hacerlo 100% con nodos visuales. Conocer JSON y APIs te ayuda a escalar, pero no es requisito para empezar.
¿Puedo usar más de un modelo en el mismo flujo?
Sí. Por ejemplo, Claude para clasificación y ChatGPT para redacción final, en ramas separadas con Router.
¿Cómo manejo costos y latencia?
Limitá max_tokens, cacheá resultados repetidos y ejecutá tareas pesadas en horarios de baja demanda.
¿Se puede validar que la IA devuelva JSON correcto?
Pedí “Devolvé solo JSON válido con las claves X, Y, Z” y usá IF/Switch para chequear estructura antes de continuar.
Fuentes y referencias

Sobre el autor
Director de Marketing con más de 10 años de experiencia liderando equipos, impulsando la transformación digital y ejecutando estrategias de crecimiento. Sólida trayectoria en el ecosistema Fintech y de Startups, con roles clave en empresas como Flybondi, Blockchain.com, Simplestate, SeSocio y Coderhouse. Especialista en Growth Marketing, Branding y Expansión de Mercados, con un fuerte enfoque en métricas como ROI, ROAS y análisis de KPIs.
