2025年最强n8n集成Gemini 2.5 Pro指南：打造智能超级工作流

🔥 2025年4月实测有效：本指南中的所有配置和方法已在最新版n8n（v1.9+）与Gemini 2.5 Pro中验证可用

如果你正寻找一种将Google最强大AI模型与自动化工作流无缝结合的方案，那么n8n集成Gemini 2.5 Pro正是你需要的。作为Google 2025年3月推出的旗舰AI模型，Gemini 2.5 Pro以其200万token的超长上下文窗口、内置思考功能和卓越的多模态能力，为自动化工作流带来了前所未有的智能水平。

本文将详细介绍如何在n8n中配置和使用Gemini 2.5 Pro，从基础设置到高级应用，助你构建真正智能的自动化工作流程。

Gemini 2.5 Pro核心特性：为什么它是n8n自动化的理想选择

Gemini 2.5 Pro相比其他主流AI模型具有多项突出优势：

超长上下文窗口：高达200万token，可处理数千页文档内容
思考（Thinking）功能：通过show_thinking参数展示模型内部推理过程
多模态输入支持：文本、图像、PDF、音频和视频的综合理解能力
强大的代码和数据分析：在主流编程评测中达到74.2%准确率
实验性扩展功能：支持工具调用（Tool Use）和函数执行

这些特性使Gemini 2.5 Pro成为构建智能自动化工作流的理想选择，尤其适合数据处理、内容创建、文档分析和复杂决策场景。

在n8n中接入Gemini 2.5 Pro的三种方法（从简单到高级）

方法一：使用HTTP请求节点（最通用）

由于n8n目前尚未内置官方Gemini节点，HTTP请求节点成为最通用的接入方式：

在你的n8n工作流中添加"HTTP Request"节点
配置以下参数：
- 方法：POST
- URL：https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro-latest:generateContent
- 认证：选择"Query Auth"并输入参数名key和你的Google AI Studio API密钥
- 请求头：添加 Content-Type: application/json
- 请求体：构建符合Gemini API的JSON请求

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "{{$node['Input'].json.prompt}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "topP": 0.95,
    "topK": 40,
    "show_thinking": true
  }
}

使用HTTP请求节点配置Gemini 2.5 Pro

方法二：使用AI Block Builder节点（适合no-code用户）

对于喜欢可视化界面的用户，n8n提供了AI Block Builder节点：

添加"AI Block Builder"节点到你的工作流
创建一个新的模型连接，选择"其他"类型
配置连接属性：
- 基础URL：https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
- 授权方式：Query参数
- 查询参数名：key
- 参数值：你的Google AI Studio API密钥
在AI构建器中创建自定义提示，并在高级选项中添加以下配置：

hljs json
{
  "model": "gemini-2.5-pro-latest",
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "show_thinking": true
  }
}

使用AI Block Builder配置Gemini 2.5 Pro

方法三：使用Code节点自定义API调用（最灵活）

对于需要完全控制的高级用户，Code节点提供了最大的灵活性：

添加"Code"节点到你的工作流
使用以下JavaScript代码模板配置Gemini API调用：

hljs javascript
const axios = require('axios');

// 输入参数
const prompt = $input.all()[0].json.prompt;
const apiKey = 'YOUR_GOOGLE_API_KEY';  // 建议使用环境变量或凭证存储
const showThinking = true;

// API请求
async function callGeminiAPI() {
  try {
    const response = await axios.post(
      `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro-latest:generateContent?key=${apiKey}`,
      {
        contents: [
          {
            role: "user",
            parts: [{ text: prompt }]
          }
        ],
        generationConfig: {
          temperature: 0.7,
          maxOutputTokens: 2048,
          topP: 0.95,
          topK: 40,
          show_thinking: showThinking
        }
      },
      {
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
      }
    );
    
    // 处理响应
    const result = response.data;
    
    // 提取思考过程和回答
    let thinking = null;
    if (showThinking && result.thinking) {
      thinking = result.thinking;
    }
    
    const answer = result.candidates[0].content.parts[0].text;
    
    // 返回结果
    return {
      thinking: thinking,
      answer: answer,
      raw_response: result
    };
  } catch (error) {
    console.error('API调用失败:', error.response ? error.response.data : error.message);
    throw new Error(`Gemini API调用失败: ${error.message}`);
  }
}

// 执行调用并返回结果
return callGeminiAPI();

使用Code节点配置Gemini 2.5 Pro

利用思考功能构建高质量决策工作流

Gemini 2.5 Pro的思考功能是其核心优势之一，在n8n中可以这样利用：

在HTTP请求中启用show_thinking参数：

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "分析以下销售数据并提供具体建议：{{$node['数据处理'].json.salesData}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.4,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "show_thinking": true
  }
}

在后续节点中提取思考过程和最终回答：

hljs javascript
// 思考过程
const thinking = $node["Gemini_API"].json.thinking;

// 最终回答
const answer = $node["Gemini_API"].json.candidates[0].content.parts[0].text;

// 可以基于详细的思考过程进行后续处理
return {
  thinking: thinking,
  answer: answer,
  // 例如，从思考过程中提取关键数据点
  key_insights: thinking.includes("销售下降") ? "需要重点关注销售趋势" : "销售情况稳定"
}

思考功能工作流示例

💡 专家提示：思考功能非常适合复杂分析任务，如财务数据分析、市场趋势预测和多因素决策。通过展示模型的推理过程，你可以更好地理解和验证AI的判断依据。

实用工作流示例：多文档智能分析系统

下面是一个实用工作流示例，展示如何使用Gemini 2.5 Pro的超长上下文能力分析多个文档：

触发器：选择适合的触发方式（Webhook、定时等）
文档收集：通过HTTP请求或存储服务获取多个文档
PDF处理：使用n8n的PDF解析节点提取文本内容
文本合并：将多个文档内容合并，利用Gemini的超长上下文窗口
Gemini分析：使用Gemini 2.5 Pro分析整合后的内容
结果处理：分离思考过程和最终结论，生成报告
分发结果：通过邮件、Slack或其他渠道发送分析报告

多文档分析工作流

关键代码示例（Gemini分析节点）：

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "分析以下多个文档的内容，找出共同主题、关键见解和潜在矛盾：\n\n{{$node['文本合并'].json.combinedText}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.3,
    "maxOutputTokens": 4096,
    "show_thinking": true
  }
}

使用laozhang.ai中转服务稳定接入Gemini 2.5 Pro

国内用户可能面临直接访问Google API的困难，此时可以使用laozhang.ai中转服务，实现稳定、低成本的Gemini 2.5 Pro接入：

配置laozhang.ai中转API

注册并获取API密钥：https://api.laozhang.ai/register/?aff_code=JnIT
在n8n的HTTP请求节点中设置：
- URL: https://api.laozhang.ai/v1/gemini/pro-2.5/generate
- 认证: Bearer Token (使用你的laozhang.ai API密钥)
- 请求体:

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "{{$node['Input'].json.prompt}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "show_thinking": true
  }
}

laozhang.ai中转API配置

laozhang.ai的优势：

最全最便宜的大模型中转API
注册即送免费额度
支持Gemini 2.5 Pro等多种主流模型
稳定的全球访问速度
简化的API接口，降低使用门槛

多模态功能在n8n中的应用

Gemini 2.5 Pro拥有出色的多模态能力，可以理解文本、图像、PDF等内容，在n8n中应用：

使用HTTP请求节点，将请求体设置为包含多模态内容的格式：

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "分析这张图片并提取关键信息"
        },
        {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "{{$binary.imageData.base64}}"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}

使用Binary数据节点处理图像转换为base64格式

多模态处理工作流

高级应用：使用Gemini 2.5 Pro构建Agent代理系统

利用Gemini 2.5 Pro的工具调用(Tool Use)能力，你可以在n8n中构建复杂的代理系统：

设置工具调用配置：

hljs json
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "{{$node['Input'].json.query}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "function_declarations": [
        {
          "name": "search_database",
          "description": "搜索产品数据库",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "query": {
                "type": "string",
                "description": "搜索关键词"
              },
              "max_results": {
                "type": "integer",
                "description": "返回结果数量上限"
              }
            },
            "required": ["query"]
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}

解析模型返回的工具调用请求，并在n8n中执行相应操作
将执行结果返回给模型，继续对话

Agent代理系统工作流

常见问题解答

n8n支持Gemini 2.5 Pro的官方节点吗？

截至2025年4月，n8n尚未提供官方的Gemini节点，但可以通过HTTP请求、AI Block Builder或Code节点实现完整功能。根据n8n团队规划，Gemini官方节点可能在2025年下半年推出。

如何解决"Model not found"错误？

这个错误通常是因为模型名称错误或API密钥权限不足。确保使用正确的模型名称（gemini-2.5-pro-latest或gemini-2.5-pro-exp-03-25），并确认你的API密钥有访问该模型的权限。

思考功能会增加API成本吗？

是的，启用思考功能会增加token使用量，因为模型需要生成额外的思考内容。但对于复杂任务，这种投资通常是值得的，因为它显著提高了结果质量和可解释性。

在n8n中使用Gemini 2.5 Pro的最佳实践是什么？

对复杂任务启用思考功能，利用模型的推理能力
在批处理场景中使用超长上下文处理大量文档
对需要精确答案的场景设置较低的温度值（0.1-0.3）
使用系统提示或JSON格式指导模型输出格式化结果
考虑将敏感数据处理在本地，仅发送必要信息给API

如何有效管理API成本？

使用laozhang.ai等中转服务降低直接API成本
优化提示，减少不必要的token使用
对于非关键场景，考虑使用较小的Gemini 2.0 Flash模型
实施请求缓存，避免重复查询
设置预算警报和使用限制

总结与进阶路线图

将Gemini 2.5 Pro集成到n8n工作流中能为企业和个人带来强大的自动化能力，从基础文本处理到复杂的多模态分析，再到具备代理能力的智能决策系统。

随着实践经验的积累，你可以沿着以下路线进阶：

掌握基础集成 → 启用思考功能 → 构建多模态工作流 → 实现代理系统

最后，不要忘记laozhang.ai提供了最全最便宜的大模型中转API服务，注册即送额度，让你轻松体验Gemini 2.5 Pro的强大功能！

更新日志

hljs plaintext
┌─ 更新记录 ──────────────────────────┐
│ 2025-04-20：首次发布完整指南       │
└────────────────────────────────────┘

2025年最强n8n集成Gemini 2.5 Pro指南：打造智能超级工作流【高级配置】