n8n

커뮤니티 노드를 사용해 n8n 워크플로에서 Atlas Cloud의 LLM, 이미지, 동영상 모델을 호출하세요.

Atlas Cloud 커뮤니티 노드는 LLM 채팅과 비동기 미디어 생성을 n8n으로 가져옵니다. 덕분에 다른 통합들과 나란히 모델 호출을 자동화에 연결할 수 있습니다.

설치

n8n에서 Settings → Community Nodes → Install 로 이동합니다.

패키지 이름을 입력합니다:

n8n-nodes-atlascloud

설치를 확인하고 n8n을 새로 고칩니다. 노드 패널에 Atlas Cloud 노드가 나타납니다.

커뮤니티 노드는 셀프 호스팅 n8n 인스턴스에서만 설치할 수 있으며, 인스턴스 소유자의 권한이 필요합니다.

console/api-keys에서 API 키를 생성합니다.

n8n에서 Atlas Cloud API 유형의 자격 증명을 새로 만듭니다.

키를 붙여 넣고 저장합니다. 이제 워크플로의 모든 Atlas Cloud 노드가 이 자격 증명을 참조할 수 있습니다.

OpenAI 호환 채팅 엔드포인트를 호출합니다.

이미지 또는 동영상 생성 작업을 제출합니다. 이 노드는 사용 가능한 카테고리와 모델을 조회한 뒤, 선택한 모델의 스키마로 파라미터 폼을 렌더링합니다 — 일반적인 폼이 아니라 해당 모델에 맞는 필드가 표시됩니다.

두 가지 모드가 있습니다:

모드	동작
Submit Only	예측 ID를 즉시 반환합니다. 이후 Task Status와 함께 사용하세요
Wait for Completion	작업이 끝날 때까지 대기했다가 결과를 반환합니다

동영상 모델에는 Submit Only를 권장합니다. 생성에 몇 분이 걸릴 수 있는데, 그동안 n8n 실행을 붙잡아 두는 것은 불안정합니다. 큐에 넣고 폴링하는 설계가 재시작과 타임아웃에 훨씬 잘 견딥니다.

예측 ID로 작업을 확인합니다. 폴링 간격, 타임아웃, 재시도 횟수를 설정할 수 있습니다.

전형적인 비동기 워크플로는 다음과 같습니다: Task Submit(Submit Only) → ID 저장 → Wait → Task Status → 결과에 따라 분기.

저장소의 workflows/ 아래에는 가져올 수 있는 그래프가 포함되어 있습니다:

이 노드들은 n8n에 기본 포함되는 대신 오픈소스 저장소에서 유지 관리되므로, 최신 모델 반영이 다소 늦습니다. 필요한 모델이 선택 목록에 없다면 HTTP Request 노드로 API를 직접 호출하세요.
생성 과금은 다른 API 호출과 동일합니다. 모델 과금을 참조하세요.
오래 걸리는 동영상 작업에는 폴링보다 웹훅이 더 안정적입니다. 웹훅 대상을 n8n의 Webhook 트리거 노드로 지정하세요.