- Inicio
- Recursos
- Integraciones
- Anthropic
Nodo Anthropic n8nConfigura Anthropic en n8n.
El nodo Anthropic n8n mete los modelos Claude dentro de un flujo de trabajo, como un paso más y no como una ventana de chat. Trae 10 operaciones en 5 recursos: enviar un mensaje, analizar un documento o una imagen, subir y listar archivos, retocar un prompt. Pide un credential.
Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
¿Para qué sirve de verdad el nodo Anthropic n8n?
Este nodo pone la API de Anthropic al alcance de un flujo de trabajo: se elige un recurso (Text, Document, Image, File o Prompt), una operación, un modelo, y la respuesta vuelve como dato que el nodo siguiente puede leer. Nada de conversación aquí: los items que llegan a la entrada se procesan uno a uno, y cada uno entrega su propio resultado.
Tres usos cubren casi todo lo que se construye con él. El primero es escribir texto en serie. text.message recibe un mensaje de sistema y un prompt, devuelve una compleción, y el paso siguiente la guarda donde toque. Un listado de contactos entra por Google Sheets, cada fila se lleva su párrafo y Gmail lo manda. El flujo queda en línea recta, y eso hace que relanzarlo sobre una sola fila sea trivial.
El segundo es leer archivos que el flujo ya lleva encima. Llega un presupuesto en PDF adjunto, el dato binario baja por la cadena y document.analyze responde una pregunta concreta sobre él: el importe, la fecha de vencimiento, la cláusula que cambió. image.analyze hace lo mismo con imágenes. Ambas aceptan una URL o un campo binario, según dónde viva el archivo.
El tercero es trabajar sobre los prompts en sí. prompt.generate, prompt.improve y prompt.templatize no contestan preguntas: fabrican y limpian prompts. Sirven el día en que un prompt funciona a medias y quieres una versión con variables dentro, o una reescritura a partir de un comentario puesto por escrito.
¿Cuándo tirar de otra cosa? Este nodo corre como acción sobre cada ítem y no tiene ningún puerto de subnodo. Es decir, no puedes enchufarle una memoria ni una caja de herramientas. Si el flujo necesita un modelo que decida por sí mismo qué herramienta llamar, eso es el nodo AI Agent, con un modelo de chat conectado a él. Un subnodo es un nodo pequeño que nunca corre solo: se engancha a un puerto de un nodo raíz y solo existe a través de él. Y si lo que quieres es comparar proveedores con el mismo prompt, el nodo OpenAI tiene la misma forma de acción.
Conviene poner los límites sobre la mesa desde el principio. El nodo cubre documentos, archivos, imágenes, prompts y compleciones de texto, y nada fuera de esas 10 operaciones. Las operaciones de archivo apuntan a la API Files de Anthropic, así que un archivo subido ahí no es un archivo guardado en tu almacenamiento. Y el proveedor del modelo factura sus propias llamadas de API según sus condiciones, haga lo que haga n8n. Para juzgar la plataforma antes de comprometerte, la Reseña n8n lo repasa.
¿Qué hay que autenticar?
- 01
Añade el credential de Anthropic
Desde el menú Credentials de n8n se crea un credential de Anthropic en un momento: es un conjunto de secretos que n8n guarda aparte del flujo, así que la clave nunca queda a la vista en un parámetro que un flujo compartido dejaría expuesto. Una vez creado, cualquier flujo de esa instancia puede seleccionarlo, algo que se agradece en cuanto dos automatizaciones usan la misma cuenta.
- 02
Usa tu propia clave o los Gateway credits
El montaje habitual se apoya en una clave de API de Anthropic propia, con la cuenta y la facturación que eso trae. n8n Cloud ofrece una variante: al marcar Use Gateway credits en el campo de credential del nodo, la ejecución pasa por Gateway credits y prescinde por completo de una cuenta de Anthropic. Esa opción no existe en una instancia autoalojada, donde una clave sigue siendo obligatoria.
- 03
Selecciona el credential en el nodo
De vuelta en el nodo, se elige el credential recién creado y después se fijan el recurso y la operación. En
text.message,document.analyzeeimage.analyze, el campo Model es obligatorio y bloquea la ejecución mientras esté vacío. El resto queda opcional a nivel de esquema, lo que no quiere decir que la operación sirva de algo sin ello: un mensaje sin contenido de prompt no lleva a ningún sitio.
¿Qué sabe hacer el nodo Anthropic , operación por operación?
El nodo Anthropic expone 10 operaciones en 5 recursos. Para cada una: el nodo tal como lo configuras en n8n, los campos obligatorios y nuestras notas de campo.
| Recurso | Get File Metadata | Analyze Document | Delete File | Generate Prompt | Improve Prompt | List Files | Message a Model | Templatize Prompt | Upload File |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Document | ✓ | ||||||||
| File | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |||||
| Image | ✓ | ||||||||
| Prompt | ✓ | ✓ | ✓ | ||||||
| Text | ✓ |
Índice de operaciones
Document
1 operaciónAnalyze document
document.analyzeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Entrega uno o varios documentos a un modelo Claude y recupera una respuesta escrita sobre su contenido, como dato que el nodo siguiente puede leer.
Parámetros clave
- Model: obligatorio, el modelo que lee el documento; mientras esté vacío no se ejecuta nada.
- Text Input: la pregunta sobre el documento, del tipo
What's in this document?. - Input Type:
urlpara Document URL(s),binarypara Binary File(s) que el flujo ya transporta. - URL(s) o Input Data Field Name(s): las direcciones separadas por comas, o los nombres de los campos binarios con los documentos.
File
4 operacionesUpload a file
file.uploadLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Manda un único archivo a la API de Anthropic para que las ejecuciones posteriores apunten a él en vez de reenviar el contenido cada vez.
Parámetros clave
- Input Type:
urlpara traerlo desde una File URL,binarypara coger un Binary File del ítem actual. - URL: la dirección del archivo que se sube, cuando el tipo de entrada es una URL.
- Input Data Field Name: el nombre del campo binario con el archivo, casi siempre
data. - File Name: en Options, el nombre del archivo subido, el que reconocerás en un listado.
Get file metadata
file.getLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Relee lo que la API de Anthropic sabe de un archivo subido, sin tocar su contenido.
Parámetros clave
- File ID: el identificador del archivo del que se piden metadatos, con la forma
file_123, normalmente heredado de un paso anterior con{{ $json.id }}. Una expresión así lee un campo del ítem actual en tiempo de ejecución, en lugar de un valor escrito a mano.
List files
file.listLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Devuelve los archivos que tiene la API de Anthropic, un ítem por archivo. Es el punto de partida de cualquier flujo de mantenimiento.
Parámetros clave
- Return All: marcado, n8n pagina hasta sacar la lista entera; sin marcar, se detiene en Limit. Paginar es pedir la lista por tramos y volver a pedir el siguiente.
- Limit: el número máximo de archivos devueltos cuando Return All está desmarcado, el ajuste que conviene mantener mientras pruebas.
Delete a file
file.deleteFileLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Borra un archivo de la API de Anthropic de forma definitiva. Es una operación que se pone detrás de un filtro, nunca al principio del flujo.
Parámetros clave
- File ID: el identificador del archivo que se borra, casi siempre conectado desde un paso de listado con
{{ $json.id }}, para que el borrado apunte exactamente a lo que el nodo anterior seleccionó.
Image
1 operaciónAnalyze image
image.analyzeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Envía imágenes a un modelo Claude con una pregunta pegada y recupera la descripción o la respuesta como texto dentro del ítem.
Parámetros clave
- Model: obligatorio, el modelo que mira.
- Text Input: lo que quieres saber, del tipo
What's in this image?. - URL(s): las direcciones de las imágenes, varias si van separadas por comas.
- Length of Description (Max Tokens): en Options, menos tokens dan una descripción más corta y menos detallada. Un token es la unidad que cuenta el modelo, más o menos un trozo de palabra.
Prompt
3 operacionesGenerate a prompt
prompt.generateLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Convierte la descripción breve de una intención en un prompt completo, para no quedarte mirando un campo vacío.
Parámetros clave
- Task: la descripción del propósito del prompt, escrita en lenguaje llano, por ejemplo
A chef for a meal prep planning service. - Simplify Output: marcado, el nodo devuelve una versión simplificada de la respuesta en vez del dato en bruto, y el mapeo del nodo siguiente se lee mejor.
Improve a prompt
prompt.improveLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Coge un prompt que ya existe y devuelve una versión retrabajada, guiada por lo que tú le reprochas.
Parámetros clave
- Messages: los mensajes que componen el prompt a mejorar, añadidos uno a uno con Add Message.
- Prompt y Role: el contenido de cada mensaje y quién lo envía,
userpara preguntar,assistantpara imponer un tono o una personalidad. - System Message: el mensaje de sistema existente que se incorpora, si lo hay.
- Feedback: lo que debe cambiar, del tipo
Make it more detailed and include cooking times.
Templatize a prompt
prompt.templatizeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Transforma un prompt fijo en una plantilla con variables, que es lo que hace falta antes de lanzar la misma instrucción sobre cientos de filas.
Parámetros clave
- Messages: los mensajes que constituyen el prompt que se convierte en plantilla.
- Prompt: el contenido del mensaje a enviar, por ejemplo
Translate hello to German. - System Message: el mensaje de sistema existente que se convierte en plantilla, del tipo
You are a professional English to German translator.
Text
1 operaciónMessage a model
text.messageLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
La operación principal: crea una compleción con un modelo de Anthropic y devuelve el texto al flujo.
Parámetros clave
- Model: obligatorio, el único campo que bloquea al nodo.
- Messages, Prompt, Role y System Message: la conversación que se envía, con el mensaje de sistema fijando el comportamiento de una vez.
- Web Search y Web Search Allowed Domains: activar la búsqueda y acotarla a dominios separados por comas. Entra en conflicto con Web Search Blocked Domains.
- Output Randomness (Temperature): cuanto más la bajas, menos aleatorias son las compleciones; cerca de cero el modelo se vuelve determinista.
¿Necesitas ayuda para automatizar Anthropic con n8n?
El equipo te responde directamente.
Cada mensaje lo lee una persona.
Anthropic y n8n: las preguntas que vienen después
01¿El nodo Anthropic viene incluido en n8n, en Cloud y autoalojado?
02¿Qué credentials necesita el nodo Anthropic n8n?
03¿Qué límites tiene el nodo Anthropic?
04¿Qué hay que conectarle como mínimo?
05¿n8n o Make para llamar a modelos Claude?
Recibe nuestros tips de integración cada semana.
Sin spam. Cancela cuando quieras.
