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거친 메모 한 줄을 업무 문장으로 바꾸되 뜻이 바뀌는지도 확인해요
이 글은 이런 분께Chain 연결 대신 OpenAI 앱 노드에서 짧은 문장을 직접 요청하고 실제 반환값까지 확인하려는 분
1분 영상은 @workflow.hanjang 에 순서대로 공개돼요
거친 메모 한 줄, 업무 문장으로 바꿔 봤어요.
OpenAI 앱 노드에서 Text → Message a Model로 직접 요청했습니다. #53의 Chat Model 서브노드처럼 Chain에 연결한 실습은 아니에요.
먼저 결과부터
설정: Text / Message a Model / gpt-4.1-mini / 최대 100토큰 / 온도 0 / Store 끔 / Simplify Output 끔. 실제 #74916: 입력 68+출력 16=84토큰, 1 item 반환, metadata {}. 반환 model은 gpt-4.1-mini-2025-04-14입니다. 1회 결과일 뿐이며, 새 사실·환각과 미세한 의미 변화는 사람이 확인해야 합니다.
우리가 실제로 돌린 기록 · 실행 #74916 · 2026-10-30
우리가 실제로 돌린 기록 · 실행 #74916 · 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. OpenAI 노드 추가이름: OpenAI
| Resource | Text |
| Operation | Message a Model |
| Model | gpt-4.1-mini |
| Messages › Message › Type | Text |
| Messages › Message › Role | User |
| Messages › Message › Prompt | 직접 작성한 가상 메모입니다. 공손하고 간결한 한국어 업무 문장 하나로 다듬어 주세요. 일정이나 사실을 추가하지 말고 최종 문장만 출력하세요. 메모: 자료 다 모이면 회의 한번 잡으면 좋겠어요. |
| Simplify Output | 꺼짐 |
| Options › Maximum Number of Tokens | 100 |
| Options › Output Randomness (Temperature) | 0 |
| Options › Store | 꺼짐 |
가져와서 쓸 때 확인할 것
- [실제 확인] #53 Chat Model 서브노드가 아닌 native OpenAI 앱 노드로 직접 요청했습니다.
- [실제 확인] 모델 선택은 gpt-4.1-mini, 반환 모델은 gpt-4.1-mini-2025-04-14입니다.
- [실제 확인] Simplify Output을 꺼 usage와 빈 metadata {}를 검증했습니다. 없는 비용·정보는 추정하지 않았습니다.
- [실제 확인] 회의를 잡다 → 회의를 진행하다로 바뀌어 미세한 의미 변화 가능성을 명시했습니다.
- [한계] 말투 개선은 사람 의도와의 일치를 보장하지 않으며 새 사실·환각 검토가 필요합니다.
- [실제 확인] 요청 1회, 출력 1 item. reasoning은 요청·노출하지 않고 최종 output_text만 사용했습니다.
- YOUR_… 표시를 내 값으로 바꾸고, 계정이 필요한 서비스 노드만 자격 증명을 연결하세요. 그런 칸이나 노드가 없는 예제는 추가 계정 없이 실행할 수 있어요.
노드의 모든 옵션은 n8n 공식 문서에서 볼 수 있어요.