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Google Gemini Chat Model

질문은 Chain에 적었는데, 모델은 어디에 연결할까요?

이 글은 이런 분께Gemini 앱 노드와 Chain용 Chat Model의 역할과 연결 차이를 알고 싶은 분
Google Gemini Chat Model 영상 표지

1분 영상은 @workflow.hanjang 에 순서대로 공개돼요

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질문은 Chain에 적었는데, 모델은 어디에 연결할까요?

Google Gemini Chat Model은 Basic LLM Chain의 Model에 연결하는 서브노드예요. #64의 Google Gemini 앱 노드처럼 Messages에서 직접 요청하는 역할과 달라요.

먼저 결과부터

실습 순서: Manual Trigger → Basic LLM Chain, 그리고 Google Gemini Chat Model의 Model 출력을 Chain의 Model 입력에 연결하세요. Chain에서 Define below를 선택해 직접 쓴 프롬프트를 입력하고, 모델에는 기존 본인 연결과 사용 가능한 모델을 선택합니다. 이번 선택값은 models/gemini-3.5-flash-lite, Maximum Number of Tokens 128, Sampling Temperature 0.4였어요. 1회 응답의 텍스트·토큰만 확인했으며 modelVersion은 반환되지 않았습니다. AI가 적은 문장은 사용 전 직접 검토하세요.
우리가 실제로 돌린 기록 · 실행 #74915 · 2026-10-30
Google Gemini Chat Model 실제 n8n 화면 1
우리가 실제로 돌린 n8n 화면 (실행 #74915, 2026-10-30)
Google Gemini Chat Model 실제 n8n 화면 2
우리가 실제로 돌린 n8n 화면 (실행 #74915, 2026-10-30)

따라 하기

실제로 실행한 워크플로우를 바탕으로 정리했어요. 계정·식별자는 공개용 값으로 치환했고, 그 밖의 차이는 아래 주의사항에 표시했어요. n8n 캔버스에서 +를 눌러 노드를 순서대로 추가하고 같은 값을 넣으면 돼요. 빨간 제목이 이번 편의 주인공 노드예요. 표 왼쪽은 n8n 편집기에 보이는 칸 이름, 오른쪽은 다운로드 JSON의 설정값이에요. 직접 입력하기 번거로우면 JSON을 받아 ⋯ → Import from File로 가져오세요.

Step 1. Manual Trigger 노드 추가이름: Run manually

설정 없이 그대로 추가해요.

Step 2. Basic LLM Chain 노드 추가이름: Basic LLM Chain

Source for Prompt (User Message)Define below
Prompt (User Message)직접 작성한 가상 장면입니다. 비 오는 날 창가에서 따뜻한 차를 마시는 장면에 붙일 짧은 한국어 제목 하나를 써 주세요. 제목만, 따옴표 없이 답하세요.
Require Specific Output Format꺼짐

Step 3. Google Gemini Chat Model 노드 추가이름: Google Gemini Chat Model

Modelmodels/gemini-3.5-flash-lite
Options › Maximum Number of Tokens128
Options › Sampling Temperature0.4

가져와서 쓸 때 확인할 것

노드의 모든 옵션은 n8n 공식 문서에서 볼 수 있어요.