Nodo xAI Grok Chat Model n8nConfigura xAI Grok Chat Model en n8n.

El desplegable de arriba decide qué modelo de Grok responde. n8n lo carga desde la API de xAI cada vez que lo abres, así que un modelo publicado después de tu versión de n8n aparece igualmente, sin actualizar nada.

• Model: el modelo que genera la respuesta. Cógelo de la lista en lugar de escribir un nombre, y cámbialo en un clic cuando un flujo resulte más lento o más pesado de lo previsto del lado de xAI.

Escondido bajo Options hasta que lo añades, este ajuste va contra las repeticiones. Mira cuántas veces ha aparecido ya un token, el trozo de texto que el modelo lee y escribe, y vuelve menos probables los más frecuentes.

• Frequency Penalty: un número. Los valores positivos penalizan los tokens según la frecuencia que ya tienen en el texto, lo que reduce la probabilidad de que el modelo repita la misma línea palabra por palabra.

Aquí pones el techo de longitud de la respuesta. El valor fija el tamaño de la salida y el modelo se detiene al llegar, a media frase si el techo se queda corto.

• Maximum Number of Tokens: un número. La mayoría de modelos tienen una ventana de contexto de 2048 tokens, y los más recientes van bastante más allá, así que el techo disponible depende del modelo elegido arriba.

Dos opciones, y la segunda cambia lo que el resto del flujo puede hacer con la respuesta.

• Text (text): una respuesta de texto normal, la forma que quieres cuando la lee una persona.
• JSON (json_object): activa el modo JSON, que debería garantizar que el mensaje generado por el modelo es JSON válido.

Primo hermano del anterior, con otro disparador. Este no cuenta las veces que aparece un token, solo mira si ha aparecido, y empuja al modelo hacia temas que todavía no ha tocado.

• Presence Penalty: un número. Los valores positivos penalizan los tokens por el simple hecho de estar ya en el texto, lo que aumenta la probabilidad de que el modelo hable de temas nuevos.

El azar, en un número. Bajarlo produce respuestas menos aleatorias, y cuando la temperatura se acerca a cero el modelo se vuelve determinista y repetitivo.

• Sampling Temperature: un número que decide cuánta variación se permite el modelo entre dos ejecuciones del mismo prompt.

Cuánto espera n8n a xAI antes de abandonar una petición. La unidad engaña: son milisegundos, no segundos, así que un valor que parece generoso puede quedarse por debajo del segundo.

• Timeout: un número, el tiempo máximo que se permite a una petición, expresado en milisegundos.

Cuando una llamada a xAI falla, esto decide si n8n lo intenta otra vez antes de dar el nodo por erróneo. Se aplica por ejecución del nodo, así que un agente que consulta el modelo varias veces en una misma pasada puede reintentar varias veces.

• Max Retries: un número, la cantidad máxima de reintentos.

La otra palanca sobre la variedad, que recorta la cola de la distribución en vez de aplanar la curva. Cuanto más baja, menos continuaciones se plantea el modelo.

• Top P: un número que controla la diversidad mediante muestreo de núcleo. Un valor de 0.5 significa que se considera la mitad de las opciones ponderadas por probabilidad.