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À quoi sert ce node ?

Le node LLM (Large Language Model) permet de générer, transformer et analyser du texte à l’aide de modèles IA comme GPT, Claude ou Gemini. C’est la base des workflows pilotés par l’IA. Usages courants :
  • Générer du contenu (articles, résumés, e-mails)
  • Analyser et extraire des informations
  • Transformer des formats de texte
  • Répondre à des questions sur des données

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Configuration rapide

1

Ajouter le node LLM

Trouvez-le dans la bibliothèque de nodes sous AI Nodes → LLM
2

Rédiger vos instructions

Indiquez à l’IA ce qu’elle doit faire. Soyez précis et clair.
3

Choisir un modèle

Sélectionnez parmi GPT, Claude, Gemini, etc.
4

Connecter et exécuter

Connectez les entrées et lancez votre workflow

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Configuration

Panneau des paramètres du node LLM

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Champs obligatoires

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instructions
string
requis
Le prompt qui indique à l’IA quoi faire. C’est le champ le plus important.Conseils pour de bonnes instructions :
  • Soyez précis sur ce que vous voulez
  • Donnez du contexte et des exemples
  • Précisez le format de sortie
  • Utilisez des variables pour inclure des données dynamiques
Exemple :
Résume l’article suivant en 3 points.
Insiste sur les principaux enseignements pour les marketeurs.

Article :
{{content}}

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Champs optionnels

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system_message
string
Définit la persona et le contexte de comportement de l’IA.Exemple :
Vous êtes un consultant SEO senior. Donnez des recommandations
concrètes et actionnables basées sur les données.

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Paramètres IA

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model
string
défaut:"gpt-4o"
Le modèle IA à utiliser.
ModèleIdéal pourVitesseCoût
GPTTâches complexes, raisonnementMoyenneÉlevé
ClaudeContenu long, nuanceMoyenneMoyen
GeminiIntégration GoogleRapideMoyen
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temperature
number
défaut:"0.6"
Contrôle le caractère aléatoire de la sortie.
ValeurComportement
0,0–0,3Concentré, cohérent
0,4–0,6Équilibré (par défaut)
0,7–1,0Créatif, varié
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max_output_tokens
number
défaut:"1000"
Longueur maximale de la réponse en tokens.
  • 500 tokens ≈ 375 mots
  • 1000 tokens ≈ 750 mots
  • 4000 tokens ≈ 3000 mots
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output_json_schema
object
Définir un schéma JSON pour obtenir une sortie structurée.Exemple :
{
  "summary": "string",
  "score": "number",
  "recommendations": ["string"]
}

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Sortie

Le node renvoie la réponse de l’IA : 
{
  "response": "Le texte généré ou la sortie JSON...",
  "model": "gpt-4o",
  "tokens_used": 523,
  "finish_reason": "stop"
}
Accéder à la réponse : {{LLM_0.response}}

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Exemples

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Résumé de contenu

Instructions : 
Résume cet article en 3 points :

{{content}}

Garde chaque point sous 20 mots.
Sortie : 
• Les outils IA transforment les workflows de contenu
• L’automatisation fait gagner 10+ heures par semaine
• L’intégration aux outils existants est fluide

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Extraction de données

Instructions : 
Extrais les informations suivantes de cette page entreprise :

{{content}}

Retourne en JSON :
{
  "company_name": "",
  "industry": "",
  "employee_count": "",
  "products": []
}
Sortie : 
{
  "company_name": "Acme Technologies",
  "industry": "SaaS",
  "employee_count": "50-100",
  "products": ["Project Management", "Time Tracking"]
}

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Génération de contenu

Instructions : 
Écris un e-mail professionnel à {{contact_name}} chez {{company}}.

Contexte : {{meeting_notes}}

L’e-mail doit :
- Les remercier pour la réunion
- Résumer les points clés discutés
- Proposer les prochaines étapes
- Faire moins de 150 mots

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Bonnes pratiques

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Rédiger des prompts efficaces

Résume cet article en exactement 3 points.
Chaque point doit faire moins de 20 mots.
Insiste sur les enseignements actionnables pour les marketeurs.

Article :
{{content}}

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Utiliser les messages système

Définir le contexte pour de meilleurs résultats : 
Système : Vous êtes un analyste de données. Donnez toujours des chiffres
précis et citez vos sources. Utilisez un ton professionnel.

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Demander une sortie structurée

Pour un traitement dans les nodes suivants, demandez du JSON : 
Analyse ces données et retourne en JSON :
{
  "sentiment": "positive|negative|neutral",
  "confidence": 0-100,
  "key_phrases": ["...", "..."]
}

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Gérer le contenu long

Pour un contenu qui peut dépasser la limite de tokens :
  1. Découper le contenu avant envoi
  2. Traiter les morceaux séparément
  3. Fusionner les résultats

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Problèmes courants

Augmentez max_output_tokens. La valeur par défaut peut être trop basse pour les sorties longues.
  • Utilisez un schéma JSON dans les paramètres
  • Ajoutez « Retourne uniquement du JSON valide » dans les instructions
  • Baissez la température pour un formatage plus cohérent
Baissez la température (0,2–0,4) pour des sorties plus cohérentes.
  • Soyez plus précis dans vos instructions
  • Ajoutez des exemples de sortie attendue
  • Utilisez un message système pour définir le contexte

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