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Nœud AWS Bedrock Chat Model n8nConfigurer AWS Bedrock Chat Model dans n8n.

Le nœud AWS Bedrock Chat Model n8n fournit un modèle Amazon Bedrock à un nœud IA racine. Il tient en 3 paramètres et deux méthodes d'authentification, et il n'a pas d'entrée principale : c'est un sous-nœud, une brique qu'on accroche au port d'un autre nœud. Utile quand l'infrastructure vit déjà sur AWS.

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À quoi sert le nœud AWS Bedrock Chat Model n8n ?

Ce nœud désigne le modèle de langage qui va répondre, quand ce modèle est servi par Amazon Bedrock. Les nœuds IA de n8n fonctionnent à deux étages : un nœud racine reçoit les items du workflow par son entrée principale, et des sous-nœuds viennent se brancher sur ses ports, un type de sous-nœud par port. Celui-ci est un sous-nœud. Il ne s'exécute jamais seul et n'existe que pour alimenter le nœud auquel il est relié.

Prends une équipe support qui prépare une réponse pour chaque message entrant. Le nœud racine est un AI Agent, et ce sous-nœud se glisse dessous avec Model pointé sur un modèle Bedrock. Tu changes la valeur du menu déroulant, tout le workflow change de modèle, et rien d'autre ne bouge sur le canevas. C'est la raison d'être de ce découpage.

Deuxième cas : un classement interne. Le workflow lit des lignes, envoie chacune au nœud racine pour un verdict, puis renvoie l'étiquette dans Google Sheets et pousse les cas douteux sur Slack. Là, la réponse doit être courte et stable : Sampling Temperature descend bas, Maximum Number of Tokens reste serré, puisque ce champ fixe la longueur de la complétion.

Troisième cas : une boîte dont toute la facturation cloud est déjà chez AWS. Le credential est une clé d'accès IAM ou un rôle IAM assumé, le trafic reste dans le compte AWS, et la dépense arrive sur la facture AWS. Bedrock facture ses propres appels d'API selon ses conditions, n8n n'ajoute rien par-dessus.

Quand vaut-il mieux autre chose ? Si le modèle voulu n'est pas servi par Bedrock, prends le nœud de chat du fournisseur concerné, par exemple celui livré avec OpenAI. Les deux se branchent sur le même port, le reste du workflow ne bouge pas. Et parfois, la bonne réponse est de ne pas appeler de modèle du tout : une suite de nœuds classiques reste plus prévisible et moins chère.

Les limites méritent d'être posées tout de suite. Ce nœud expose 3 paramètres, dont une collection d'options à deux champs. Pas de mémoire ici, pas d'outil, pas d'output parser : ce sont d'autres sous-nœuds, sur d'autres ports du nœud racine. La page décrit la version 1 du nœud, la plus haute lue dans le catalogue, et un workflow ancien peut afficher moins d'options. Si le modèle racine et sous-nœud reste flou pour ton équipe, la Formation n8n le déroule pas à pas, et l'Avis n8n parle de la plateforme elle-même.

Connexion

Quel credential faut-il pour Bedrock dans n8n ?

  1. 01

    Choisir la méthode d'authentification

    Ouvre le nœud et regarde Authentication. Deux valeurs sont proposées : iam, affiché AWS (IAM), qui s'appuie sur une clé d'accès IAM, et assumeRole, affiché AWS (Assume Role), qui assume temporairement un rôle IAM. La seconde convient aux organisations qui distribuent des rôles plutôt que des clés à longue durée de vie. Ce choix commande le type de credential demandé juste après.

  2. 02

    Créer le credential AWS

    Avec iam, n8n réclame un credential AWS. Avec assumeRole, il réclame un credential AWS (Assume Role). Un credential, dans n8n, c'est un jeu de secrets enregistré une fois depuis le menu Credentials : tous les workflows le réutilisent ensuite, et la clé n'est jamais tapée dans un nœud. Garde un credential par compte AWS, pas un par automatisation.

  3. 03

    Vérifier ce que le rôle a le droit de lister

    Reviens au nœud et déplie Model. La liste mélange les modèles de fondation à la demande et les profils d'inférence multi-régions. S'il en manque une partie, c'est souvent que le rôle IAM n'a pas la permission bedrock:ListFoundationModels ou bedrock:ListInferenceProfiles. Le champ peut aussi passer en mode Expression pour recevoir directement un identifiant de modèle, un identifiant de profil d'inférence ou un ARN.

Connexions

Sur quoi ce nœud se branche-t-il ?

Le nœud racine porte la logique et lit les items du workflow ; un sous-nœud comme celui-ci apporte une capacité via un port, et un port n'accepte qu'un seul type de sous-nœud.

Sortie (où il se branche)

  • Modelai_languageModel
01ModelC'est le seul fil du nœud. Il part du sous-nœud et arrive sur le port Model d'un nœud racine, qui enverra ensuite chaque prompt vers Bedrock et récupérera la complétion.

C'est le seul fil du nœud. Il part du sous-nœud et arrive sur le port Model d'un nœud racine, qui enverra ensuite chaque prompt vers Bedrock et récupérera la complétion.

Paramètres clés

  • Required : sans modèle de chat sur ce port, un nœud racine n'a rien pour générer. Ce fil se tire donc en premier.
  • AI Agent et Basic LLM Chain sont les deux destinations habituelles : l'agent dès qu'il y a des outils, la chaîne pour un prompt simple qui ressort en texte.
  • Text Classifier et Question and Answer Chain l'acceptent aussi, pour étiqueter des items ou répondre à partir d'un contenu retrouvé.
Cas d'usage
un sous-nœud Bedrock par nœud racine, dupliqué sur le canevas dès que deux racines demandent deux modèles différents.
Paramètres

Quels sont les paramètres du nœud AWS Bedrock Chat Model ?

Le nœud AWS Bedrock Chat Model compte 3 paramètres. Pour chacun : le nœud tel que tu le configures dans n8n, ce que le paramètre change, et nos notes de terrain.

01

Authentication

authentication

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ce paramètre dit comment n8n prouve à AWS qu'il a le droit d'appeler Bedrock, et donc quel credential le nœud va réclamer. C'est le premier champ à renseigner, avant même que la liste des modèles se remplisse.

Paramètres clés

  • AWS (IAM) (iam) : une clé d'accès IAM, le chemin le plus court quand le compte en a déjà une.
  • AWS (Assume Role) (assumeRole) : le rôle est assumé temporairement, ce qui colle aux comptes où les clés durables sont proscrites.
Cas d'usage
une équipe sur n8n auto-hébergé démarre souvent en iam, puis bascule sur assumeRole le jour où la sécurité resserre les règles.
02

Model

model

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ici se choisit le modèle qui produit la complétion. Changer cette valeur, c'est changer de modèle pour tout le workflow sans toucher à autre chose.

Paramètres clés

  • Model : un menu déroulant qui réunit les modèles de fondation à la demande et les profils d'inférence multi-régions ; les modèles les plus récents n'existent que sous forme de profil d'inférence. En mode Expression, le champ accepte un identifiant de modèle, un identifiant de profil, un ARN, ou une valeur portée par l'item, du type {{ $json.model }}.
Cas d'usage
un modèle rapide sur la branche qui classe du volume, un modèle plus solide sur celle qui rédige un texte lu par un client.
03

Options

options

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Une collection, c'est-à-dire un bloc vide qu'on remplit avec Add Option. Rien n'y est obligatoire, et la laisser fermée reste un choix défendable tant qu'aucune réponse ne part en longueur ou en fantaisie.

Paramètres clés

  • Maximum Number of Tokens : le plafond de jetons générés dans la complétion, donc le champ qui borne la longueur de la réponse. Un jeton est un morceau de texte, à peu près un mot court.
  • Sampling Temperature : le curseur du hasard. Plus il baisse, moins les complétions sont aléatoires ; proche de zéro, le modèle devient déterministe et répétitif.
Cas d'usage
un extracteur d'étiquette veut une température basse et un plafond serré ; un brouillon de réponse a besoin de place.
Besoin d'aide

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FAQ

Les questions qui reviennent sur ce nœud

01Le nœud AWS Bedrock Chat Model est-il inclus dans n8n ?
Oui. Il fait partie du paquet IA de n8n, celui qui apporte aussi l'AI Agent et les autres modèles de chat, et il est présent sur n8n Cloud comme sur une instance auto-hébergée. Rien à installer, aucun surcoût côté n8n, quel que soit le mode d'hébergement. Ce qui n'est pas gratuit, c'est le modèle : Amazon Bedrock facture ses propres appels d'API selon ses conditions, sur la facture AWS, et n8n n'ajoute rien par-dessus. Le nœud est donc offert, l'inférence non, et cette séparation vaut pour tous les nœuds de modèle de chat du catalogue.
02Que faut-il pour que le nœud AWS Bedrock Chat Model n8n fonctionne ?
Un credential AWS et un nœud racine. Le credential dépend de la valeur d'Authentication : AWS (IAM) attend un credential AWS bâti sur une clé d'accès, AWS (Assume Role) attend un credential AWS (Assume Role). Il se crée une fois depuis le menu Credentials, puis tous les workflows le réutilisent. Le nœud racine compte tout autant, parce que ce nœud est un sous-nœud sans entrée principale : il ne tourne jamais seul. Relie-le au port Model d'un AI Agent ou d'une Basic LLM Chain, et le modèle ne partira qu'à l'exécution de ce nœud racine.
03Quelles sont les limites de ce nœud ?
Il est volontairement étroit. Trois paramètres, dont deux réduits à un menu déroulant, et une collection d'options qui contient deux champs : Maximum Number of Tokens et Sampling Temperature. Ni mémoire, ni outil, ni output parser ici : ce sont des sous-nœuds distincts, sur d'autres ports du nœud racine. La liste des modèles peut elle-même paraître courte si le rôle IAM n'a pas le droit de lister les modèles de fondation ou les profils d'inférence. Cette page décrit la version 1 du nœud, la plus haute du catalogue ; un workflow ancien affichera moins d'options.
04Que faut-il brancher au minimum pour obtenir une réponse ?
Un nœud racine et ce sous-nœud, reliés par le port Model. Ça suffit pour qu'une Basic LLM Chain prenne un prompt et renvoie du texte. Commence par là plutôt que par un agent : une chaîne a une entrée et une réponse, donc quand ça dérape, c'est le prompt ou le modèle. L'agent arrive quand des outils entrent en jeu, et la mémoire seulement ensuite, sur un autre port. Pour le paramètre Model, prends un modèle que ton rôle IAM sait déjà lister, obtiens une exécution verte, et règle les options après.
05n8n ou Make pour un workflow Bedrock ?
Tout dépend de l'endroit où les données doivent rester. n8n s'auto-héberge avec Docker ou npm, ou s'utilise sur n8n Cloud, et le workflow est le même dans les deux cas, ce qui pèse lourd quand le compte AWS sert déjà de frontière à tout le reste. Make est hébergé uniquement, sans auto-hébergement possible, et se facture à l'opération : un workflow IA bavard se voit tout de suite sur la facture. Les quatre critères à trancher sont donc l'hébergement, la maîtrise des données, le modèle de coût et le confort visuel de l'éditeur.
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