n8n

コミュニティノードを使って、n8n のワークフローから Atlas Cloud の LLM・画像・動画モデルを呼び出します。

Atlas Cloud のコミュニティノードは、LLM チャットと非同期メディア生成を n8n に持ち込みます。他の連携と並べて、モデル呼び出しを自動化に組み込めます。

インストール

n8n で Settings → Community Nodes → Install を開きます。

パッケージ名を入力します:

n8n-nodes-atlascloud

インストールを確定し、n8n を再読み込みします。ノードパネルに Atlas Cloud のノードが表示されます。

コミュニティノードをインストールできるのはセルフホストの n8n インスタンスのみで、インスタンス所有者の許可が必要です。

console/api-keys で API キーを作成します。

n8n で Atlas Cloud API タイプの認証情報を新規作成します。

キーを貼り付けて保存します。以降、ワークフロー内のすべての Atlas Cloud ノードからこの認証情報を参照できます。

OpenAI 互換のチャットエンドポイントを呼び出します。

画像または動画の生成タスクを送信します。このノードは利用可能なカテゴリとモデルを取得し、選択したモデルのスキーマからパラメータフォームを生成します — 汎用フォームではなく、そのモデルに合ったフィールドが表示されます。

2 つのモードがあります:

モード	挙動
Submit Only	予測 ID をすぐに返します。後から Task Status と組み合わせて使います
Wait for Completion	タスクが完了するまで待機し、結果を返します

動画モデルでは Submit Only を推奨します。生成には数分かかることがあり、その間 n8n の実行を保持し続けるのは不安定です。キューに入れてポーリングする設計のほうが、再起動やタイムアウトにはるかに強くなります。

予測 ID を指定してタスクを確認します。ポーリング間隔、タイムアウト、リトライ回数を設定できます。

典型的な非同期ワークフローは次のとおりです: Task Submit（Submit Only） → ID を保存 → Wait → Task Status → 結果で分岐。

リポジトリの workflows/ 配下には、インポート可能なグラフが含まれています:

これらのノードは n8n に同梱されるのではなくオープンソースのリポジトリで保守されているため、最新モデルへの対応はやや遅れます。必要なモデルがピッカーに無い場合は、HTTP Request ノードから API を直接呼び出してください。
生成の課金は他の API 呼び出しと同じです。モデル課金をご覧ください。
長時間かかる動画タスクでは、ポーリングよりも Webhook のほうが確実です。Webhook の宛先を n8n の Webhook トリガーノードに設定してください。