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Ecologits.ai 방법을 사용하여 AI 모델의 탄소 발자국을 측정

중급

이것은AI Summarization, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 7개의 노드를 포함합니다.주로 Set, ManualTrigger, ChainLlm, LmChatOpenAi 등의 노드를 사용하며. Ecologits.ai 방법을 사용하여 AI 모델의 탄소 발자국을 측정합니다.

사전 요구사항
  • OpenAI API Key
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
  "nodes": [
    {
      "id": "e374f8b8-ff4a-4b98-af50-d609338ec38f",
      "name": "워크플로우 실행 시",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        0,
        -160
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "6cce6b66-bd1a-419b-86c1-b76aa257e96c",
      "name": "기본 LLM 체인",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [
        608,
        -160
      ],
      "parameters": {
        "text": "Enter here your user prompt",
        "batching": {},
        "messages": {
          "messageValues": [
            {
              "message": "Enter here the system prompt"
            }
          ]
        },
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 1.7
    },
    {
      "id": "d0ea8139-307d-4de6-9f29-11216958f362",
      "name": "OpenAI 채팅 모델",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
      "position": [
        672,
        64
      ],
      "parameters": {
        "model": {
          "__rl": true,
          "mode": "list",
          "value": "gpt-4o",
          "cachedResultName": "gpt-4o"
        },
        "options": {}
      },
      "credentials": {
        "openAiApi": {
          "id": "dMiSy27YCK6c6rra",
          "name": "Duv's OpenAI"
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "0fca2f27-8a0b-46d0-9dfc-27967afe2ae5",
      "name": "gCO₂e 계산",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        960,
        -160
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "cc17f2be-ce12-488f-89c7-de200b4c4869",
              "name": "AI output",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.text }}"
            },
            {
              "id": "c396e3b8-f07f-4153-9892-1b499a724dbc",
              "name": "AI output gCO₂e",
              "type": "number",
              "value": "={{ Math.ceil($json.text.length / 4) * $('Conversion factor').item.json['Conversion factor (in gCO₂e/token)'] }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "5c25ded0-c24d-455b-82fb-d54d267ca591",
      "name": "스티키 노트",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -624,
        -384
      ],
      "parameters": {
        "width": 560,
        "height": 672,
        "content": "# Measure Your AI's Carbon Footprint\n\nThis workflow demonstrates a technique to calculate the gCO₂e (grams of CO₂ equivalent) of an AI model's output, based on the methodology from **Ecologits.ai**.\n\n## How it works\n\nA dedicated **Conversion factor** node makes it easy to set your parameters. The **Calculate gCO₂e** node then uses this factor and the AI's text output to estimate the carbon footprint.\n\n## How to use this snippet\n\n1.  **Set your conversion factor (Important!):** The default factor is for **GPT-4o in the US**. You **must** visit **ecologits.ai/latest** to find the correct factor for *your model and server region* and update the value in the **\"Conversion factor\"** node.\n2.  **Connect the snippet:** Place the **\"Conversion factor\"** node before your AI node and the **\"Calculate gCO₂e\"** node after it.\n3.  **Update the calculation:** Modify the **\"Calculate gCO₂e\"** node to use the output text from *your* AI node.\n\n**Pro-Tip:** For higher accuracy, use the direct `output_tokens` value from your AI node's data if it's available."
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "941043b0-01ee-4553-87ec-1246a4cb2f2b",
      "name": "전환 계수",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        304,
        -160
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "a2c5484b-173e-4647-8dc1-23c32a899f75",
              "name": "Conversion factor (in gCO₂e/token)",
              "type": "number",
              "value": 0.0612
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "430fc390-50b7-4feb-8c8f-be196a342d60",
      "name": "스티키 노트1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        224,
        -240
      ],
      "parameters": {
        "color": 5,
        "width": 272,
        "height": 336,
        "content": "### Adapt this value to your model & settings\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nUse the expert mode here to find the factor that fits best:\nhttps://huggingface.co/spaces/genai-impact/ecologits-calculator"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "connections": {
    "6cce6b66-bd1a-419b-86c1-b76aa257e96c": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "0fca2f27-8a0b-46d0-9dfc-27967afe2ae5",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "941043b0-01ee-4553-87ec-1246a4cb2f2b": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "6cce6b66-bd1a-419b-86c1-b76aa257e96c",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "d0ea8139-307d-4de6-9f29-11216958f362": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "6cce6b66-bd1a-419b-86c1-b76aa257e96c",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "e374f8b8-ff4a-4b98-af50-d609338ec38f": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "941043b0-01ee-4553-87ec-1246a4cb2f2b",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
자주 묻는 질문

이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?

위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.

이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?

중급 - AI 요약, 멀티모달 AI

유료인가요?

이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.

워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수7
카테고리2
노드 유형5
난이도 설명

일정 경험을 가진 사용자를 위한 6-15개 노드의 중간 복잡도 워크플로우

저자
Guillaume Duvernay

Guillaume Duvernay

@duv

AI and automation expert

외부 링크
n8n.io에서 보기

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