Nodo Text Classifier n8nConfigura Text Classifier en n8n.
El nodo Text Classifier n8n lee un texto y lo coloca en una de las categorías que tú mismo has escrito. Siete parámetros deciden cómo juzga, y un puerto le aporta el modelo que hace la lectura. Sirve en cuanto un flujo tiene que bifurcar según lo que dice un mensaje.
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¿Para qué sirve el nodo Text Classifier n8n?
Toma cada item que le llega, entrega el texto a un modelo de lenguaje y decide cuál de tus categorías encaja. Esas categorías no vienen dadas por n8n: las escribes tú, con un nombre y una descripción opcional, y el nodo crea una salida por cada una. Un item clasificado como soporte sale por la rama de soporte, y el resto del flujo se mantiene sencillo de leer.
Es un desvío que sabe leer. Un nodo de enrutado normal compara valores que puede comprobar, así que necesita un campo con la respuesta ya dentro. Aquí la materia prima es lenguaje humano, justo lo que llega cuando alguien te escribe.
Tres montajes se repiten. Formularios de la web: el texto libre del mensaje pasa por el clasificador con categorías como presupuesto, incidencia y colaboración, y cada rama termina en un sitio distinto. Reseñas y encuestas: el comentario se clasifica y llega al canal de Slack del equipo que puede hacer algo con él. Correo compartido: un mensaje recuperado con Gmail se ordena antes de que nadie lo abra, y solo la rama correcta dispara una respuesta automática.
El nodo no piensa solo. Le enganchas un subnodo en su puerto Chat Model, un modelo de chat como OpenAI Chat Model o Anthropic Chat Model, y es ese subnodo el que lleva el credential, es decir, los datos de acceso guardados en n8n y reutilizables entre flujos. El clasificador en sí no autentica nada.
Cuando la categoría no es el final del trabajo, cambia de nodo. Text Classifier te da una rama y ahí se detiene. Si el flujo tiene que responder, buscar información o llamar a otros nodos como herramientas, ese papel lo cumple el nodo AI Agent, y el clasificador suele ir delante para decidir si merece la pena lanzarlo.
Los límites, mejor saberlos antes. Las categorías viven en el nodo: no se guarda nada, no se aprende nada de una ejecución a la siguiente, y un segundo flujo que clasifique igual necesita la lista otra vez. Un item que no encaja en nada desaparece mientras no actives la rama Other. Y el proveedor del modelo factura sus propias llamadas de API según sus condiciones, al margen de n8n.
¿Qué se le conecta?
Este nodo es un nodo raíz: recibe los items del flujo por su entrada principal, y los subnodos, esos bloques que nunca se ejecutan por su cuenta, se enganchan a los puertos dibujados debajo.
Puertos (qué se conecta)
- Chat Model
ai_languageModelobligatorio
01Chat Model
El puerto que aporta el modelo encargado de leer. Arrastras ahí un subnodo de modelo de chat y el clasificador le manda cada texto junto con tu lista de categorías. Si el puerto queda vacío, el nodo no arranca.
Parámetros clave
- Required: la clasificación ocurre dentro del modelo, así que un puerto vacío bloquea la ejecución.
- OpenAI Chat Model o Anthropic Chat Model: las dos puertas de entrada habituales, cada una con su credential de proveedor.
- Ollama Chat Model: la opción cuando los textos no deben salir de tu propia máquina.
- Google Gemini Chat Model: otra alternativa alojada si ya tienes la cuenta.
¿Cómo se ajusta cada parámetro?
El nodo Text Classifier tiene 7 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.
Text to Classify
inputTextLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Este es el texto que leerá el modelo. Todo lo demás en el nodo explica cómo juzgar; este campo dice qué se juzga.
Parámetros clave
- Text to Classify: obligatorio. Usa una expresión, la sintaxis de n8n que recupera un valor de un nodo anterior, o escribe un texto fijo. Por defecto apunta al campo
text.
{{ $json.chatInput }} para clasificar la frase del visitante y no una etiqueta puesta antes en el flujo.Categories
categoriesLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Aquí escribes las casillas. Cada entrada añadida con Add Category se convierte en una salida del nodo, en el orden en que las has listado.
Parámetros clave
- Category: obligatorio, el nombre de la categoría que añades. Es también la etiqueta que aparece sobre la rama.
- Description: describe la categoría cuando su sentido no sea evidente, para que el modelo sepa qué pones dentro.
billing incluye facturas y devoluciones evita que esas peticiones acaben en la rama de ventas.Allow Multiple Classes To Be True
options.multiClassLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Hay textos que pertenecen de verdad a dos sitios. Este interruptor decide si el nodo puede admitirlo.
Parámetros clave
- Allow Multiple Classes To Be True: desactivado, el nodo saca una sola clase por item. Activado, el modelo puede elegir varias y el item sale por cada rama que haya coincidido.
When No Clear Match
options.fallbackLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
No todo encaja. Esta opción define qué pasa con los items que no coinciden claramente con nada.
Parámetros clave
- Discard Item (
discard): el valor por defecto. El item se ignora y se elimina de la salida, sin aviso. - Output on Extra, 'Other' Branch (
other): crea una salida adicional llamada Other, por donde salen los items sin categoría.
System Prompt Template
options.systemPromptTemplateLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
El nodo ya envía unas instrucciones al modelo. Esta opción sustituye ese texto por una cadena escrita por ti.
Parámetros clave
- System Prompt Template: una cadena que se usa directamente como system prompt template. Se apoya en el marcador
{categories}, el punto donde se inyecta tu lista de categorías.
{categories} en tu cadena, el modelo nunca verá la lista.Enable Auto-Fixing
options.enableAutoFixingLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
A veces el modelo responde con una forma que el nodo no consigue interpretar. El auto-fixing le da una segunda oportunidad en lugar de tumbar la ejecución.
Parámetros clave
- Enable Auto-Fixing: activado, el nodo devuelve al modelo el error de parseo del esquema y le pide que corrija su salida para que cuadre con el formato esperado. Puede provocar una llamada adicional al modelo.
Batch Processing
options.batchingLo que ves en n8n
Notas y casos de uso
Cuando entran cientos de items de golpe, importa más el ritmo que la velocidad. Esta colección lo controla.
Parámetros clave
- Batch Size: cuántos items se procesan en paralelo. Útil para el rate limiting, aunque puede alterar el orden de los logs.
- Delay Between Batches: un retardo en milisegundos entre lotes, también pensado para el rate limiting.
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Lo que se pregunta después
01¿El nodo Text Classifier viene incluido en n8n?
02¿Qué hace falta para que funcione?
03¿Qué límites tiene el nodo Text Classifier n8n?
04¿Qué es lo mínimo que hay que conectar para empezar?
05¿n8n o Make para clasificar texto?
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