Nodo Ollama n8nConfigura Ollama en n8n.
El nodo Ollama n8n consulta los modelos instalados en tu propio servidor Ollama. Trae 2 operaciones, una para texto y otra para imágenes, ambas apoyadas en un selector Model y en una colección Options de 25 ajustes. La opción lógica cuando el dato no puede salir de casa.
Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
¿Qué hace el nodo Ollama n8n dentro de un flujo?
Envía una instrucción a un modelo alojado en un servidor Ollama y devuelve la respuesta como dato del flujo. El nodo se ejecuta igual que cualquier acción, una vez por cada item de entrada, y no tiene puertos de subnodo, así que no se le conecta nada por debajo. Dos recursos reparten el trabajo: Text para una conversación, Image para preguntar sobre un archivo visual.
Primer escenario: clasificar lo que entra. Llega un ticket de soporte, el recurso Text recibe un System Message con las categorías posibles, Temperature baja para que la respuesta deje de moverse, y la categoría sale lista para alimentar una bifurcación. Con Output Format en json la respuesta se lee tal cual, sin paso de limpieza antes de escribir en Google Sheets.
Segundo escenario: albaranes escaneados de un almacén. El documento llega como archivo binario, es decir, un fichero adjunto al item en lugar de texto. El recurso Image lo lee con Input Data Field Name(s), la pregunta viaja en Text Input, y el número localizado acaba en un aviso que prepara Slack. Un modelo de visión alojado como Anthropic haría lo mismo, solo que aquí la imagen nunca sale de tu red.
Tercer escenario: reescritura en serie. Las descripciones de un catálogo pasan una a una por el nodo, Max Tokens limita la extensión y Seed fija la semilla aleatoria, de modo que repetir la misma instrucción devuelve el mismo texto y una diferencia entre dos ejecuciones significa algo de verdad.
Cuándo elegir otra cosa. Este nodo responde a una instrucción y ahí termina. No guarda el historial de una conversación, no llama a herramientas y no decide el paso siguiente, así que en cuanto hace falta memoria o herramientas el turno es del nodo AI Agent. Tampoco descarga modelos por ti: el modelo ya tiene que estar en el servidor Ollama al que apuntas.
Límites conocidos. La colección Options reúne 25 ajustes y varios tocan la máquina, no la instrucción (Number of GPUs, Number of CPU Threads, Low VRAM Mode). Es un aviso honesto: un modelo local nunca corre más rápido que el hardware que lo sostiene. Thinking solo aplica a modelos compatibles y Simplify Output es la vía corta para dejar de rebuscar dentro de una respuesta de API en bruto. Si el autoalojamiento te pesa en la decisión, la Reseña n8n lo desarrolla.
¿Qué hay que conectar antes de ejecutarlo?
- 01
Crea la credencial de Ollama
Abre el menú Credentials de n8n y añade una credencial de Ollama. Pide una Base URL, por defecto
http://localhost:11434, y una API Key opcional para un proxy que espera un token Bearer. Una credencial es la ficha de conexión que n8n guarda una vez y reutiliza en todas partes, en vez de pedirte lo mismo en cada flujo. - 02
Asígnala al nodo
Coloca el nodo Ollama en el lienzo y selecciona esa credencial arriba de su panel. La misma ficha sirve para los dos recursos: un flujo que clasifica texto y otro que lee imágenes comparten una entrada, y por tanto un único sitio donde corregir cuando el servidor cambia de dirección.
- 03
Elige el modelo
Rellena Model, el único campo obligatorio en las dos operaciones. Es un resource locator: o eliges una entrada de la lista que carga n8n, o escribes tú el identificador, que es lo que toca cuando el nombre del modelo viene de un nodo anterior como
{{ $json.model }}.
¿Qué sabe hacer el nodo Ollama ?
El nodo Ollama expone 2 operaciones en 2 recursos. Para cada una: el nodo tal como lo configuras en n8n, los campos obligatorios y nuestras notas de campo.
Image
1 operaciónAnalyze image
image.analyzeLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Pasa una o varias imágenes a un modelo capaz de leerlas y devuelve su respuesta a la pregunta planteada. Rinde más recuperando lo que está impreso en un documento que describiendo una foto.
Parámetros clave
- Model: obligatorio, el modelo de visión que responde.
- Input Type:
binarypara un archivo que trae el item,urlpara una imagen ya publicada. - Input Data Field Name(s): el campo binario que contiene la imagen, a menudo
data, varios nombres separados por comas. - URL(s): las direcciones de las imágenes en modo
url, separadas por comas. - Text Input: la pregunta que se hace sobre la imagen.
Text
1 operaciónMessage a model
text.messageLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Manda una conversación al modelo y recoge su respuesta. Nada se conserva de una ejecución a otra, así que todo el intercambio que el modelo debe conocer viaja dentro de la petición.
Parámetros clave
- Model: obligatorio, el modelo de texto que responde.
- Messages: la lista de turnos, cada uno con un Content y un Role,
userpara la pregunta yassistantpara reponer una respuesta anterior como historial. - System Message: la instrucción fija que enmarca cada turno.
- Simplify Output: activado, recibes la respuesta sola en vez del envoltorio completo.
¿Necesitas ayuda para automatizar Ollama con n8n?
El equipo te responde directamente.
Cada mensaje lo lee una persona.
Ollama y n8n, preguntas frecuentes
01¿El nodo Ollama viene incluido en n8n?
02¿Qué hace falta para que funcione el nodo Ollama n8n?
03¿Qué límites tiene el nodo Ollama?
04¿Con qué operación conviene empezar?
05¿n8n o Make para modelos locales?
Recibe nuestros tips de integración cada semana.
Sin spam. Cancela cuando quieras.
