n8nはワークフローの実行ごとに1回請求します。一方、AIモデルAPIは、その実行内で行われるモデル呼び出しごとに請求します。この2つは別々のメーターであり、クォータがあるのは前者だけです。 n8n自身の定義には余地がありません。「実行とは、ワークフロー全体を1回実行することです。ワークフローに含まれるステップ数や処理するデータ量は関係ありません」(n8nの料金ページ、2026年9月19日確認)。この1回の実行内にあるAI Agentノードは、デフォルトで最大10回のモデル往復を行うことができ、OpenAI Chat Modelノードは失敗した呼び出しを2回再試行します。そのため、Starterプランのクォータの1/2,500に相当する1回の実行で、最大およそ30回のモデル呼び出しが課金される可能性があります。
数値に入る前に、問い合わせが3つの意味に分かれることを整理します。n8n公開REST API――ワークフローの一覧表示と起動を行うAPI――には、公開された呼び出し単価はありません。n8nのドキュメントが述べているのは、無料トライアル中は利用できず、アップグレードを求められるということです(n8n APIドキュメント)。n8nのプランは実行数に基づいて価格設定され、対照となる請求として以下で扱います。ワークフローが消費するモデルのトークンがこのページの主題です。n8nは現在も提供されており、名称変更もありません。このページでは、2026年9月18日に公開されたリリースn8n@2.39.8から動作を確認しています。その後も新しいタグが公開されています(GitHubリリース)。
メーター1:n8nの実行数にカウントされるもの
実行数の計上が、2つの請求が独立して変動する理由です。100ノードのワークフローも2ノードのワークフローも、それぞれ1実行として課金されます。変わるのは、どの実行がそもそもカウントされるかです。
| 実行タイプ | クォータに加算されるか? | ドキュメントに記載されたルール |
|---|---|---|
| Schedule Trigger | はい | ノードが起動するたびに、結果に関係なく1実行 |
| Webhook Trigger | はい | トリガーを起動する受信リクエストごとに1実行。空のボディも含む |
| ポーリングトリガー | データが見つかった場合のみ | データを返さないポーリングはカウントされない |
| エディターからの手動実行 | いいえ | 手動実行は除外される |
| Execute Sub-workflowによるサブワークフロー | いいえ | 親のトップレベル実行のみカウントされる |
| エラーワークフロー | いいえ | エラーワークフローの実行は除外される |
6つのルールはすべて、n8nの実行に関するドキュメントから引用したもので、2026年9月19日に確認しています。そのページで明確にされていないため、ここで断定していない点が1つあります。それは、失敗した実行を手動で再試行した場合にカウントされるかどうかです。一方、関連するケースについては明確にされています。スケジュールトリガーは「結果にかかわらず」カウントされ、形式が不正なWebhookリクエストがワークフローの開始前に失敗した場合はカウントされません。また、上限枠はCloudだけに適用される概念ではないことにも注意してください。同じページには、クラウド型でもセルフホスト型でも、有料プランには実行回数の上限枠があると記載されています。
n8nが料金ページのFAQで公開している規模の例は有用です。毎日のスケジュールでは月30回または31回の実行が発生し、5分ごとに実行する場合は約8,600~8,900回になります。同じFAQには、保存された実行履歴には別途上限があり、件数、Cloudでのストレージ、保持期間によって制限されること、またこれらの上限に達してもワークフローの実行は停止せず、保持される履歴が短くなるだけであることも記載されています。履歴の上限を支出上限と取り違えないよう注意してください。
| プラン | 掲載価格 | 実行数 | AI Assistantクレジット |
|---|---|---|---|
| セルフホスト版Community | 無料 | プランのクォータなし。自分のサーバーと運用費を支払う | 自分のキーを使用。クレジット上限なし |
| Cloud無料トライアル | 無料、カード不要 | 1,000、同時実行5件、タイムアウト180秒 | 800、さらにAIクレジット100とAI Builderクレジット20 |
| Cloud Starter | 20€/月、年払い | 2,500 | 月2,300回 |
| Cloud Pro | 50€/月、年払い | 10,000 | 月最大13,700回 |
| Business | 667€/月、年払い | 40,000回。追加300,000回ごとに4,000 EURの超過料金、45日後払い | 掲載なし |
| Startup(セルフホストのみ) | 333€/月、年払い | 40,000回。従業員20人未満かつ資金調達額€5M未満が対象 | 掲載なし |
| Cloud Enterprise | 営業に問い合わせる | カスタム | 含まれないもの |
n8nの料金ページおよびStartupプランページに基づき、2026年9月19日に確認しました。このページでは、3つの注意点を隠しません。年払いではない月払いの価格はそのページでサーバー側に表示されないため、ここでは月払いの金額を記載していません。この確認時に提供された価格はユーロ建てで、地域に応じて決まる可能性があるため、チェックアウト時に自分の通貨を確認してください。また、n8nの料金FAQにある超過料金の説明はBusinessおよびEnterprise向けです。StarterまたはProで実行クォータを使い切った場合にどうなるかは、そのページにもStartupプランページにも記載されていません。
メーター2:モデルの請求額と、それを何倍にも増やすデフォルト設定
式は単純で、費用を左右するのはデフォルト設定です。
cost = production executions × model calls per execution × (input tokens × input rate + output tokens × output rate)
誰も予算に含めない中間項が、実際には重要です。n8nの請求にはこの項が表示されないためです。以下の数値はすべて、ドキュメントではなく、リリース済みソースのタグn8n@2.39.8から読み取ったものです。
| ノードと設定 | デフォルト | 請求額への影響 |
|---|---|---|
| AI Agent — Max Iterations | 10 | 1回の課金対象実行内で最大10回のモデル往復。各ラウンドでコンテキストが増えるため、後半の反復は前半より高コストになる |
| OpenAI Chat Model — Max Retries | 2 | 呼び出しごとに最大3回の課金対象試行。再試行される呼び出しが失敗前にトークンを生成していた場合、通常、その時点ですでに費用が発生している |
| OpenAI Chat Model — Timeout | 60,000 ms | 遅い呼び出しは60秒で放棄され、その後再試行されるため、時間の問題がコストの問題として現れる |
| OpenAI Chat Model — Maximum Number of Tokens | -1(上限なし) | 設定しない限り、出力長に上限はない |
| Anthropic Chat Model — Max Tokens | 4,096 | 出力にハード上限がある。デフォルトでは安価だが、長い生成は継続せず途中で切り詰められる |
| Embeddings OpenAI — Batch Size | リクエストあたり512文書 | 1回のノード実行で非常に大きな単一リクエストを送信できる。Kunavoはこのノードには一切対応していない(以下参照) |
すべて2026年9月19日に確認したソースです。エージェントのTools Agentオプション、OpenAI Chat Modelノード、Anthropic Chat Modelノード、Embeddings OpenAIノードを参照しました。10回の反復に3回の試行を掛けた数値は上限であり、一般的な実行ではありません。ただし、この上限では30回のモデル呼び出し分の費用がかかり、それでもn8nプラン上では1回の実行として表示されます。
n8n AI APIのコスト試算例
これらは測定したワークフローコストでも請求上限でもなく、トークン計算の例です。1回のAI Agent実行で3回のモデル往復が行われるとします。これはデフォルト上限の10回を大きく下回ります。各往復では、6,000入力トークン(システムプロンプト、ツールスキーマ、各ラウンドで増加するスクラッチパッド)が送信され、350出力トークンが返されます。料金は100万トークンあたりのKunavoカタログの現在価格です。クォータ列はStarterとProの実行許容量を単純に掛け合わせたもので、2つのメーターを並べて示しています。
| モデル | 100万トークンあたりの入力/出力 | 実行あたり | × 2,500実行 | × 10,000実行 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $0.0163 | $40.69 | $162.75 |
| GPT-5.6 Terra | $0.70 / $4.20 | $0.0170 | $42.52 | $170.10 |
| Claude Sonnet 5 | $1.40 / $7.00 | $0.0325 | $81.37 | $325.50 |
2つの見方があります。まず、これらの前提では最上段と最下段の差がn8nプラン料金全体より大きいため、モデルを選ぶ前にStarterとProのどちらかを議論するのは、より小さい数字について議論することになります。次に、実際の変動要因は反復上限です。同じClaude Sonnet 5実行を3回の呼び出しで$0.0325と試算した場合、全10回の反復を行い、すべての呼び出しが2回ずつ再試行されると$0.3255になります。n8nの実行数はまったく変わらないまま、コストは10倍です。Claude Haiku 4.5では、同じ3回呼び出しの実行は$0.0163と試算されます。
これらを予算として扱う前に、自分の1日あたりの実行数でスケールしてください。Kunavoのカタログ金額は上限ではなく請求の下限です。上流サービスが料金を報告すると、請求額はカタログコストと、適用されるマークアップを掛けた上流コストのうち大きい方になります。キャッシュ料金と外部ツールの費用はこの例に含まれていません。Kunavoの最低トップアップ額は前払いクレジット$10です。これはサブスクリプション料金でもタスクごとの料金でもなく、資金補充の最低額です。請求の詳細を参照してください。
n8nの「AIクレジット」はモデル予算ではありません
これは、公開されているn8nのコスト解説で最も繰り返されている誤りであり、率直に説明する価値があります。n8nは3種類の異なるクレジット残高を文書に記載しており、料金ページで宣伝されているものは、ワークフローのモデル呼び出しの支払いに使われるものではありません。
| 残高 | 実際に支払う対象 | 適用範囲 |
|---|---|---|
| Gatewayクレジット | ワークフロー内のノードが使用するAIモデルとツールサービス | Cloud StarterとProのみ。n8n 2.36.0以降 |
| n8n Assistantクレジット | n8n AssistantとAI Workflow Builderの利用 | Enterpriseを除くすべてのCloudプラン。2,300 / 最大13,700という数値 |
| 無料OpenAI APIクレジット | 新しいCloudユーザー向けの従来型の一度限りの付与枠 | Gatewayクレジットがないインスタンスのみ |
最初の2列はn8nのGatewayクレジットのドキュメントから引用し、2026年9月19日に確認しました。Assistantクレジットのプラン範囲は料金ページのFAQに基づいています。そこには、AI AssistantがEnterpriseを除くすべてのn8n Cloudプランに含まれ、未使用クレジットは繰り越されないと記載されています。「n8nの無料OpenAIクレジット」に関するコミュニティスレッドは3つ目の従来型残高について説明したものであり、現在の情報として読むべきではありません。
Gatewayクレジットは実用的な利便性を提供します。n8nはノードのリクエストを自社ゲートウェイ経由でルーティングし、n8n自身に代わってプロバイダーで認証するため、プロバイダーのアカウントがなくてもワークフローでモデルノードを実行できます。n8nのUse Gateway creditsページによれば、ノードは1つのセレクターから「Use Gateway credits」と「Use my own credential」を切り替えられ、ワークフローを作り直す必要はありません。ただし、一部の機能しかサポートされないノードでは、Gatewayクレジットを選択している間、サポートされていない操作が非表示になります。
このページでは、GatewayクレジットとKunavoの数値比較を提示できません。Cloudにログインできない外部の誰にも提示できません。 n8nはゲートウェイ料金をapp.n8n.cloud/service-pricingでのみ公開しており、認証の背後にあります。また、料金はモデルとサービスによって異なると説明しています。クレジットとドルの換算表は公開されていません。その表を示す記事は、いずれも情報源以外のものから作成したことになります。比較できるのは構造です。
| 質問 | n8n Gatewayクレジット | 自分のキー(任意のプロバイダー) |
|---|---|---|
| セルフホストで利用可能か? | いいえ。Cloud StarterとProのみで、Cloud Enterpriseでは利用不可 | はい、どこでも利用可能。Base URLフィールドにプランによる制限なし |
| 残高に有効期限はあるか? | トップアップクレジットは購入から12か月後に失効する | プロバイダーによる。Kunavoクレジットは12か月の期限で失効しない |
| 返金可能か? | トップアップは最終的なもので、法律で義務付けられる場合を除き未使用クレジットは返金されない | 利用するプロバイダーの規約 |
| アカウントを閉鎖すると? | 残りのクレジットは失われる | 利用するプロバイダーの規約 |
| 誰がトップアップできるか? | インスタンス所有者のみ。アクティブな有料サブスクリプションが必要で、トライアルではトップアップできない | 請求アカウントを保持する人 |
| 残高の範囲 | Cloudインスタンスごとに1つの残高。利用者全員で共有 | キーごとまたはアカウントごと。構成方法による |
| プロンプトを確認するプロバイダーアカウント | n8nのアカウント | あなたのアカウント、またはゲートウェイのアカウント |
すべての行は、同じGatewayクレジットのドキュメントとそのトップアップページに基づいています。実際の意味は次のとおりです。n8nをセルフホストする場合、Gatewayクレジットは利用できず、自分のキーを持ち込むことが好みではなく唯一の方法になります。
どの経路が、どのような場合に有利か
| ルート | 有利な場面 | 失うもの |
|---|---|---|
| n8n Gatewayクレジット | Cloud StarterまたはProを利用しており、プロバイダーのアカウントを一切持たず、価格の透明性より設定の速さを重視する場合 | セルフホスト版とEnterpriseでは利用できない。12か月で失効し、返金不可で、アカウント閉鎖時に失われる前払い残高。ログイン前には料金を確認できない |
| ベンダーの直接 API | 1つのベンダーのモデルですべてを実行し、そのベンダー独自のプロンプトキャッシュとバッチ割引を利用したい場合 | 2つ目のモデルファミリーを使うには、2つ目のアカウント、2つ目のキー、監視対象となる2つ目の残高が必要 |
| OpenAI 互換ゲートウェイ | 異なるワークフローで、1つのキーと1つの残高を使って異なるモデルファミリーを利用したい場合で、セルフホストしている | 汎用プロトコルの背後にあるベンダー固有の追加機能には到達できない可能性がある。認証情報ごとにBase URLを一度手動で設定する必要がある |
| ローカルモデル(Ollamaノード) | リクエストごとの料金を許容できない、大量処理・低リスク・プライバシー重視のステップ | ホスト型の最先端モデルに対する機能差。ハードウェアと運用がコストになる |
自分のアカウントを持ち込む3つの行に共通する予算上の注意点です。n8nは、n8n外で請求されるモデル呼び出しに支出上限を設けません。実行クォータが制限するのはワークフローの開始回数であり、その内部で起きることではありません。(Gatewayクレジットは例外です。残高自体がゼロで停止し、自動トップアップには任意の月間上限を設定できます。)確実な上限が必要なら、プロバイダー側で設定する必要があります。残高が空になると単純に停止する前払い残高が、最も直接的で信頼できる方法です。AIコスト最適化で方法の残りを説明し、AIエージェントAPIディレクトリでは、カスタムエンドポイントを利用する他のクライアントと並んでn8nがどのように位置付けられるかを示します。
n8nにサードパーティ製エンドポイントを接続する
n8nには汎用の「OpenAI互換」モデルノードがありません。OpenAIノードと認証情報のBase URL が汎用的な方法です。最も一般的なチュートリアルの誤りは、そのフィールドを間違った場所で探すことです。
Base URLはノードではなく認証情報にあります。公開されているソースでは、OpenAI Chat Modelノードのノード内Base URLオプションはノードバージョン1.1以降で非表示になり、Embeddingsノードのオプションは1.2以降で非表示になります。そのため、現在追加するノードではノード内の上書きは見えず、認証情報だけが設定場所になります。n8nのOpenAI認証情報ページもAnthropic認証情報ページもこのフィールドを記載していませんが、両方の認証情報にソース上は存在します。
Credential type: OpenAI (used by the "OpenAI Chat Model" sub-node)
API Key: sk-kn-… # your Kunavo key
Base URL: https://api.kunavo.com/v1
# Then in the OpenAI Chat Model node:
Model: ID mode -> claude-sonnet-5
Options > Built-in Tools: leave OFF on a non-OpenAI endpoint知っておくべき、ソースとドキュメントの不一致があります。 n8nのノードドキュメントには、OpenAI Chat ModelノードのデフォルトがChat Completions APIであると記載されています。n8n@2.39.8のリリース済みソースは異なる内容を示しています。responsesApiEnabledにはノードバージョン1.3以降でdefault: trueがあるため、新しく追加したノードは/v1/responsesに送信し、/v1/chat/completionsには送信しません。どちらもここに示し、黙って一方を選ぶことはしません。動作は出荷されたコードに従います。チャット補完のみを実装するエンドポイントは、この切り替えをオフにするまで標準状態では動作しません。Kunavoの/v1/responsesルートは有効なすべてのチャットモデルを受け付け、/v1/chat/completionsも同様です。そのため、ノードのデフォルトエンドポイントは、404を返すものではなく、ここに存在するものです。ただし、往復の動作を確認するためにエンドツーエンドで実行したワークフローはありません。チャットAPIドキュメントとOpenAI互換APIガイドを参照してください。
構築前に知っておく価値のある3つの境界
| 境界 | 何が起こるか | すべきこと |
|---|---|---|
| Anthropic認証情報とKunavoの組み合わせ | n8nのAnthropic認証情報はx-api-keyで認証し、テストとモデルのドロップダウンの両方で/v1/modelsへのGETを実行します。Kunavoはモデル一覧を含むすべてのルートで、そのヘッダーからキーを読み取るため、どちらも応答するはずです。ただし、From Listドロップダウンでは各モデルをdisplay_nameで表示しますが、Kunavoの一覧にはそれがないため、IDのみが表示されます。また、一覧にはカタログ全体が表示される一方、Anthropicノードで使用できるのはclaude-であり、/v1/messagesが提供するIDだけです。 | 一覧からclaude-IDを選ぶか、モデルセレクターをIDモードに切り替えてスラッグを入力してください。GPTなどClaude以外のチャットモデルには、KunavoのBase URLを指定したOpenAI Chat Modelノードを使用します。 |
| Google Geminiノード | Google独自のプロトコルを使用しますが、Kunavoでは提供していません | Kunavoが提供するClaudeおよびGPTのスラッグにはOpenAI Chat Modelノードを使用する |
| Embeddings OpenAIノード | 認証情報のBase URLには従いますが、Kunavoは埋め込みモデルを提供していません。ルートは存在しますが、その背後のカタログは空です | RAGワークフローの埋め込みステップには、2つ目のプロバイダーまたはローカルで実行するモデルを用意してください。RAGの実装を参照してください |
また、カスタムエンドポイントではOpenAIノードのBuilt-in Toolsをオフにしてください。Web Search、File Search、Code Interpreterが、リリース済みソースにおけるそのコレクションです。Conversation ID、Prompt Cache Key、Service TierはノードのOptions内でその隣にあります。これら6つはすべてOpenAIプラットフォームの機能であり、Kunavo経由で動作することは確認されていません。チャットに変換されるモデルでは、動作させることもできません。n8nは、この状況に対してノード上に独自の警告を表示します。Base URLの上書きを介してOpenAI以外のモデルを使用する場合、すべてのモデルがチャット互換であるとは限らず、ツール呼び出しやJSONレスポンス形式などの他の機能をサポートしない可能性がある、という警告です。
設定して最初の請求を確認する
Kunavoではn8nを実行時にテストしていません。ここにはまだ公開されたn8n連携ページがなく、上記のn8nの動作はすべて、n8n@2.39.8のリリース済みソースとn8n自身のドキュメントから読み取ったものです。これは互換性テストではなく、設定の参考資料です。最初の構築は試験として扱ってください。動作するルートを確保し、実行回数を少なく設定した、範囲を限定したワークフローを1つ実行し、その後、上の表から見積もるのではなく、そのワークフローについてアカウントに実際に記録された請求額を確認してください。
ルート間ではなくゲートウェイ間で選ぶ場合は、OpenRouterの代替サービスとLLMゲートウェイガイドでその比較を扱っており、Claudeファミリーに特化した比較については最安のClaude APIをご覧ください。キーに資金を追加する準備ができたら、Kunavoアカウントを作成してください。
よくある質問
n8n APIには料金がかかりますか?
どのAPIを指すかによります。n8n独自の公開REST API(ワークフローを一覧表示してトリガーするAPI)には、公開された呼び出し単価はありません。n8nのドキュメントが説明しているのは、無料トライアル中は利用できず、使うにはアップグレードが必要だということです。ワークフローが呼び出すAIモデルAPIは完全に別の請求で、モデルを提供する事業者に支払います。料金はトークン単位で、n8nのプランとは関係ありません。n8n APIの料金を尋ねられたとき、ほとんどの場合の答えは後者です。
n8nの料金ページにあるAIクレジットで、モデル呼び出しの料金を支払えますか?
いいえ。これはn8nの料金に関する説明で最もよくある間違いです。n8nの料金ページにある2,300および最大13,700という数字はAI Assistantクレジットです。これはワークフロー構築コパイロットとAI Workflow Builderに使う割当量で、毎月更新され、繰り越されません。ワークフロー内のノードが行うモデル呼び出しは、Gatewayクレジットという別の残高から引き落とされます。n8nはこれを、独自のチャージ、失効、利用可能性のルールを持つ別製品として文書化しています。さらに3つ目として、Gatewayクレジットを持たないCloudインスタンスにのみ、従来型の無料OpenAIクレジット残高があります。3つの残高、3つの意味です。
n8nに最適なAPIは何ですか?
単一の勝者はいません。答えは、デプロイ方法と切り替え方に左右されます。セルフホスト型n8nではn8nのGatewayクレジットをまったく使えないため、定義上BYOKです。Cloud StarterまたはProでは、Gatewayクレジットによってプロバイダーアカウントを開設する必要がなくなり便利ですが、前払い残高のチャージクレジットは購入から12か月後に失効し、返金されず、アカウントを閉じると失われます。1つのベンダーのモデルですべてを実行し、そのベンダー独自のキャッシュおよびバッチ割引を使いたい場合は、直接のベンダーAPIが適しています。異なるワークフローで異なるモデルファミリーを1つのキーと1つの残高で使いたい場合は、KunavoやOpenRouterのようなゲートウェイが適しています。リクエストごとの料金を許容できない、小規模でプライベートかつ大量のステップには、ローカルモデルが適しています。
n8nに最も安いAPIは何ですか?
トークン単価が最も安いことと、ワークフローを完了するまでの費用が最も安いことは別の問題です。n8nのAI Agentノードでは、実行に必要なラウンドトリップの回数をモデルが決めます。エージェントのデフォルトのMax Iterationsは10で、ツール呼び出しの形式を誤る弱いモデルは、回復のためにそのうち数回を費やすことがあります。そのため、トークン単価の優位性が1回の請求対象実行内で失われます。実際的な方法は、ワークフローを確実に完了できる最も安価なモデルを選び、範囲を限定したテストバッチについてプロバイダーアカウントに実際に記録された請求額を確認することです。Kunavoを含め、実行していないタスクについて最小の総コストを保証できるプロバイダーはありません。
n8nに最適な最安のAIモデルは?
分類、フィールド抽出、ルーティング、短い書き換えなど、決定論的な単発処理では、精度チェックに合格する最も安価な小型モデルが適切です。これらのステップでは実行ごとにモデル呼び出しが正確に1回だけ行われ、請求額全体がトークン単価で決まるためです。ツールを使うエージェント型のステップでは、料金表の単価ではなく、完了した実行を基準に判断してください。反復回数もコストの一部だからです。構造上の注意点が2つあります。出力上限は料金と同じくらい重要です。n8nのAnthropic Chat Modelノードはデフォルトで出力を4,096トークンに制限する一方、OpenAIノードにはデフォルトの上限がありません。また、ベンダーの一時的な導入料金で価格設定されたモデルは、その価格を前提に予算を組む前に再確認してください。
n8nワークフローに最適なモデルは?
モデルはリーダーボードではなく、ノードに合わせて選びます。抽出を行うBasic LLM Chainは1回の呼び出しで済むため、十分な精度を持つ最安モデルが適しています。3つまたは4つのツールを備えたAI Agentでは、信頼性の高いツール呼び出しが重要です。形式不正の呼び出しが発生するたびに、各ラウンドで増加するコンテキストをもう1回分反復するコストが生じるためです。長い文書の要約ステップでは入力トークンが支配的になるため、出力単価より入力単価のほうが重要です。なお、この質問は別の意味でも尋ねられます。つまり、n8nのワークフローJSONを最も適切に書けるモデルはどれか、という作成に関する問いです。これは、実行中のライブワークフロー内で何が動くかという問いとは異なります。このページでは実行時のコストを扱います。
n8nをカスタムのOpenAI互換エンドポイントに接続できますか?
はい。公開されているn8nのソースでは、OpenAI認証情報にhttps://api.openai.com/v1をデフォルトとするBase URLフィールドがあり、Anthropic認証情報にもhttps://api.anthropic.comをデフォルトとするフィールドがあります。どちらのフィールドもn8nの認証情報ドキュメントページには記載されていませんが、ソースには存在します。現在追加するノードでは、ノード内のBase URLオプションが非表示になっているため、上書きは認証情報側で行います。注意点が1つあります。認証情報のテストではモデル一覧に対して単純なGETを実行するため、同じ認証情報で一覧取得に応答しないエンドポイントは、チャット呼び出しが成功する場合でも緑色のチェックに失敗します。
n8nのプラン料金、実行ルール、Gatewayクレジットの規約、APIドキュメントは2026年9月19日に確認しました。ノードのデフォルト値と認証情報フィールドは、リリース済みソースのタグn8n@2.39.8から読み取りました。Kunavoのモデル一覧がキーをx-api-keyとしてもベアラートークンとしても受け付けることは、このリポジトリの認証コードから確認し、Anthropicのドロップダウンがその一覧をどのように表示するかは、同じタグのn8nソースから確認しました。いずれも実際のAPIに対して測定したものではありません。Kunavoに対してn8nワークフローを構築または実行していません。Kunavoのトークン料金はライブカタログに基づいており、このページのドル金額はすべて、実測した実行結果ではなく、例示的なトークン計算です。