Nœud Ollama n8nConfigurer Ollama dans n8n.
Le nœud Ollama n8n interroge les modèles installés sur ton propre serveur Ollama. Il propose 2 opérations, une pour le texte et une pour les images, toutes deux construites sur un sélecteur Model et une collection Options de 25 réglages. Le bon choix quand la donnée ne doit pas sortir.
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À quoi sert le nœud Ollama n8n ?
Il envoie une consigne à un modèle hébergé sur un serveur Ollama et récupère la réponse sous forme de données de workflow. Le nœud fonctionne comme n'importe quelle action : il s'exécute une fois par item entrant et n'a aucun port de sous-nœud, donc rien ne se branche dessous. Deux ressources se partagent le travail, Text pour une conversation, Image pour poser une question sur des visuels.
Premier scénario, le tri de demandes entrantes. Un formulaire tombe dans le workflow, la ressource Text reçoit un System Message qui énumère les catégories possibles, Temperature descend pour que la réponse arrête de partir en vrille, et la catégorie ressort prête à alimenter un aiguillage. Avec Output Format sur json, la réponse se lit directement, ce qui évite une étape de nettoyage avant d'écrire dans Google Sheets.
Deuxième scénario, les pièces scannées d'un cabinet comptable. Le justificatif arrive en fichier binaire, c'est-à-dire un fichier attaché à l'item plutôt que du texte. La ressource Image le lit via Input Data Field Name(s), la question part dans Text Input, et le montant repéré alimente une relance préparée par Gmail. Un modèle de vision hébergé comme Google Gemini ferait le même travail, sauf que là, l'image reste sur ton réseau.
Troisième scénario, la réécriture en série. Des fiches produit passent une par une dans le nœud, Max Tokens borne la longueur, et Seed fixe le tirage aléatoire : relance la même consigne, tu obtiens le même texte, donc une différence entre deux exécutions veut dire quelque chose.
Quand prendre autre chose. Ce nœud répond à une consigne, point final. Il ne garde pas l'historique d'un échange, il n'appelle aucun outil et il ne décide pas de la suite : dès qu'il faut de la mémoire ou des outils, le nœud AI Agent prend le relais. Il ne télécharge pas non plus de modèle à ta place, le modèle doit déjà être présent sur le serveur Ollama visé.
Les limites connues. La collection Options compte 25 réglages, dont plusieurs concernent la machine et pas la consigne (Number of GPUs, Number of CPU Threads, Low VRAM Mode). C'est un avertissement honnête : un modèle local ne va jamais plus vite que le matériel qui le fait tourner. Thinking ne concerne que les modèles compatibles, et Simplify Output reste le moyen le plus rapide d'arrêter de fouiller une réponse d'API brute. Pour la partie auto-hébergement, l'Avis n8n entre dans le détail.
Que faut-il brancher avant de lancer le nœud ?
- 01
Créer le credential Ollama
Ouvre le menu Credentials de n8n et ajoute un credential Ollama. Il demande une Base URL, par défaut
http://localhost:11434, et une API Key optionnelle pour un proxy qui attend un jeton Bearer. Un credential est la fiche de connexion stockée une fois par n8n et réutilisée partout, au lieu de retaper les infos dans chaque workflow. - 02
Le rattacher au nœud
Pose le nœud Ollama sur le canvas et sélectionne ce credential en haut de son panneau. La même fiche sert aux deux ressources : un workflow qui classe du texte et un autre qui lit des images partagent une seule entrée, donc un seul endroit à corriger le jour où le serveur change d'adresse.
- 03
Choisir le modèle
Remplis Model, le seul champ requis sur les deux opérations. C'est un resource locator : soit tu prends une entrée dans la liste que n8n charge, soit tu saisis l'identifiant toi-même, ce qui sert quand le nom du modèle vient d'un nœud précédent sous la forme
{{ $json.model }}.
Que sait faire le nœud Ollama ?
Le nœud Ollama expose 2 opérations sur 2 ressources. Pour chacune : le nœud tel que tu le configures dans n8n, les champs obligatoires, et nos notes de terrain.
Image
1 opérationAnalyze image
image.analyzeCe que tu vois dans n8n
Notes & cas d'usage
Transmet une ou plusieurs images à un modèle capable de les lire et renvoie sa réponse à la question posée. Pratique pour récupérer ce qui est imprimé sur un document, plus que pour décrire une photo.
Paramètres clés
- Model : requis, le modèle de vision appelé.
- Input Type :
binarypour un fichier porté par l'item,urlpour une image déjà en ligne. - Input Data Field Name(s) : le champ binaire qui contient l'image, souvent
data, plusieurs noms séparés par des virgules. - URL(s) : les adresses des images en mode
url, séparées par des virgules. - Text Input : la question posée sur l'image.
Text
1 opérationMessage a model
text.messageCe que tu vois dans n8n
Notes & cas d'usage
Envoie une conversation au modèle et récupère sa réponse. Rien n'est conservé d'une exécution à l'autre : tout l'échange que le modèle doit connaître voyage dans la requête.
Paramètres clés
- Model : requis, le modèle de texte qui répond.
- Messages : la liste des tours de parole, chacun avec un Content et un Role,
userpour la question etassistantpour rejouer une réponse antérieure comme historique. - System Message : la consigne permanente qui cadre chaque tour.
- Simplify Output : activé, tu récupères la réponse seule plutôt que l'enveloppe complète.
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Ollama et n8n, les questions fréquentes
01Le nœud Ollama est-il inclus dans n8n ?
02Que faut-il pour faire fonctionner le nœud Ollama n8n ?
03Quelles sont les limites du nœud Ollama ?
04Par quelle opération commencer ?
05n8n ou Make pour des modèles en local ?
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