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Nvidia API를 사용하여 AI 모델 비교: Qwen, DeepSeek, Seed-OSS, Nemotron

중급

이것은자동화 워크플로우로, 11개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Merge, Switch, Webhook, HttpRequest 등의 노드를 사용하며. Nvidia API를 사용하여 AI 모델을 비교합니다: Qwen, DeepSeek, Seed-OSS, Nemotron

사전 요구사항
  • •HTTP Webhook 엔드포인트(n8n이 자동으로 생성)
  • •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음

사용된 노드 (11)

Set
Merge
Switch
Webhook
StickyNote
HttpRequest
RespondToWebhook

카테고리

-
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
React Flow
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
  "id": "vwBMikFazJ8dTN7C",
  "meta": {
    "instanceId": "b91e510ebae4127f953fd2f5f8d40d58ca1e71c746d4500c12ae86aad04c1502",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "Compare AI Models with Nvidia API: Qwen, DeepSeek, Seed-OSS & Nemotron",
  "tags": [],
  "nodes": [
    {
      "id": "2fd77eab-0817-4d39-a206-4506b5373765",
      "name": "Webhook 트리거",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook",
      "position": [
        -144,
        -528
      ],
      "webhookId": "6737b4b1-3c2f-47b9-89ff-a012c1fa4f29",
      "parameters": {
        "path": "6737b4b1-3c2f-47b9-89ff-a012c1fa4f29",
        "options": {},
        "httpMethod": "POST",
        "responseMode": "responseNode"
      },
      "typeVersion": 2.1
    },
    {
      "id": "1f78059c-f7a8-493c-886e-05047d83a7b4",
      "name": "스티커 메모",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -1072,
        -848
      ],
      "parameters": {
        "width": 864,
        "height": 944,
        "content": "# Compare AI Models with Nvidia API: Qwen, DeepSeek, Seed-OSS & Nemotron\n\n## Overview\n- Queries four AI models simultaneously via Nvidia's API in 2-3 seconds—4x faster than sequential processing. Perfect for ensemble intelligence, model comparison, or redundancy.\n\n\n## How It Works\n- Webhook Trigger receives queries\n- AI Router distributes to four parallel branches: Qwen2, SyncGenInstruct, DeepSeek-v3.1, and Nvidia Nemotron\n- Merge Node aggregates responses (continues with partial results on timeout)\n- Format Response structures output\n- Webhook Response returns JSON with all model outputs\n\n## Prerequisites\n\n- Nvidia API key from [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com) (free tier available)\n- n8n v1.0.0+ with HTTP access\n- Model access in Nvidia dashboard\n\n## Setup\n\n1. Import workflow JSON\n2. Configure HTTP nodes: Authentication → Header Auth → `Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE`\n3. Activate workflow and test\n\n## Customization\n\nAdjust temperature/max_tokens in HTTP nodes, add/remove models by duplicating nodes, change primary response selection in Format node, or add Redis caching for frequent queries.\n\n## Use Cases\n\nMulti-model chatbots, A/B testing, code review, research assistance, and production systems with AI fallback.\n"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "e7f74b77-470b-49e4-a191-577afda45296",
      "name": "스티커 메모4",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        -192,
        -848
      ],
      "parameters": {
        "color": 3,
        "width": 1312,
        "height": 784,
        "content": ""
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "8a0ca7d2-f4c0-4a95-9a7a-63c9d40ef77e",
      "name": "응답 형식 지정",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        720,
        -544
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "bbfd9a05-0e6c-44cf-80e2-2a79ecb3f67a",
              "name": "choices[0].message.content",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.choices[0].message.content }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "20e9c15e-cd3d-4624-8620-5e100081bab1",
      "name": "통합 AI 모델 응답 전송",
      "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
      "position": [
        944,
        -544
      ],
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "typeVersion": 1.4
    },
    {
      "id": "0b86c542-74ce-4456-b025-07025e6f57a7",
      "name": "AI 모델 병합",
      "type": "n8n-nodes-base.merge",
      "position": [
        528,
        -576
      ],
      "parameters": {
        "numberInputs": 4
      },
      "typeVersion": 3.2
    },
    {
      "id": "556f837e-5958-4121-9142-f3a05b560190",
      "name": "AI 모델 라우터",
      "type": "n8n-nodes-base.switch",
      "position": [
        80,
        -576
      ],
      "parameters": {
        "rules": {
          "values": [
            {
              "conditions": {
                "options": {
                  "version": 2,
                  "leftValue": "",
                  "caseSensitive": true,
                  "typeValidation": "strict"
                },
                "combinator": "and",
                "conditions": [
                  {
                    "id": "8c79834b-efde-4096-8a97-687dbaac1eaa",
                    "operator": {
                      "type": "string",
                      "operation": "equals"
                    },
                    "leftValue": "={{ $json['AI Model'] }}",
                    "rightValue": "1"
                  }
                ]
              }
            },
            {
              "conditions": {
                "options": {
                  "version": 2,
                  "leftValue": "",
                  "caseSensitive": true,
                  "typeValidation": "strict"
                },
                "combinator": "and",
                "conditions": [
                  {
                    "id": "6f423cc4-08e3-41aa-8c5a-40a2d37a248d",
                    "operator": {
                      "name": "filter.operator.equals",
                      "type": "string",
                      "operation": "equals"
                    },
                    "leftValue": "={{ $json['AI Model'] }}",
                    "rightValue": "2"
                  }
                ]
              }
            },
            {
              "conditions": {
                "options": {
                  "version": 2,
                  "leftValue": "",
                  "caseSensitive": true,
                  "typeValidation": "strict"
                },
                "combinator": "and",
                "conditions": [
                  {
                    "id": "b8ba2c94-78d3-4325-8dda-e139d2dad24d",
                    "operator": {
                      "name": "filter.operator.equals",
                      "type": "string",
                      "operation": "equals"
                    },
                    "leftValue": "={{ $json['AI Model'] }}",
                    "rightValue": "3"
                  }
                ]
              }
            },
            {
              "conditions": {
                "options": {
                  "version": 2,
                  "leftValue": "",
                  "caseSensitive": true,
                  "typeValidation": "strict"
                },
                "combinator": "and",
                "conditions": [
                  {
                    "id": "0d1a15d3-047f-4489-896e-af2c079de4ae",
                    "operator": {
                      "name": "filter.operator.equals",
                      "type": "string",
                      "operation": "equals"
                    },
                    "leftValue": "={{ $json['AI Model'] }}",
                    "rightValue": "4"
                  }
                ]
              }
            },
            {
              "conditions": {
                "options": {
                  "version": 2,
                  "leftValue": "",
                  "caseSensitive": true,
                  "typeValidation": "strict"
                },
                "combinator": "and",
                "conditions": [
                  {
                    "id": "634191cd-73c9-4335-987b-93e07ba7ab0f",
                    "operator": {
                      "name": "filter.operator.equals",
                      "type": "string",
                      "operation": "equals"
                    },
                    "leftValue": "={{ $json['AI Model'] }}",
                    "rightValue": "5"
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "typeVersion": 3.2
    },
    {
      "id": "38a42944-835b-422c-b872-b20c8f899210",
      "name": "Qwen3-next-80b-a3b-thinking 쿼리 (Alibaba)",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        304,
        -832
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "={\n  \"model\": \"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"{{ $('On form submission').item.json['Insert your Query'] }}\"\n    }\n  ],\n  \"temperature\": 0.7,\n  \"max_tokens\": 1024\n} ",
        "sendBody": true,
        "sendHeaders": true,
        "specifyBody": "json",
        "authentication": "genericCredentialType",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "accept",
              "value": "application/json"
            }
          ]
        }
      },
      "credentials": {
        "httpBearerAuth": {
          "id": "AM38cMMgmt5pCa3J",
          "name": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "0d948f27-f325-4776-88f5-17993c22f382",
      "name": "Bytedance/seed-oss-36b-instruct 쿼리 (Bytedance)",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        304,
        -640
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "={\n  \"model\": \"bytedance/seed-oss-36b-instruct\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"{{ $json['Insert your Query'] }}\"\n    }\n  ],\n  \"temperature\": 1.1,\n  \"top_p\": 0.95,\n  \"max_tokens\": 4096,\n  \"thinking_budget\": -1,\n  \"frequency_penalty\": 0,\n  \"presence_penalty\": 0,\n  \"stream\": false\n}",
        "sendBody": true,
        "specifyBody": "json",
        "authentication": "genericCredentialType"
      },
      "credentials": {
        "httpBearerAuth": {
          "id": "81rXxn13x9fyoYSK",
          "name": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE Nvidia_bytedance/seed-oss-36b-instruct"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "8fb1c1df-6544-4275-af67-c7f85b9fed92",
      "name": "Nvidia-nemotron-nano-9b-v2 쿼리 (Nvidia)",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        304,
        -256
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "{\n  \"model\": \"nvidia/nvidia-nemotron-nano-9b-v2\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"system\",\n      \"content\": \"/think\"\n    }\n  ],\n  \"temperature\": 0.6,\n  \"top_p\": 0.95,\n  \"max_tokens\": 2048,\n  \"min_thinking_tokens\": 1024,\n  \"max_thinking_tokens\": 2048,\n  \"frequency_penalty\": 0,\n  \"presence_penalty\": 0,\n  \"stream\": true\n}",
        "sendBody": true,
        "sendHeaders": true,
        "specifyBody": "json",
        "authentication": "genericCredentialType",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {}
          ]
        }
      },
      "credentials": {
        "httpBearerAuth": {
          "id": "De0YbIT8HKmoZ2QW",
          "name": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "d0e9668b-1c75-4e41-90ec-684abeae0d49",
      "name": "DeepSeekv3_1 쿼리",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        304,
        -432
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "={\n  \"model\": \"deepseek-ai/deepseek-r1\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"{{ $('On form submission').item.json['Insert your Query'] }}\"\n    }\n  ],\n  \"temperature\": 0.6,\n  \"top_p\": 0.7,\n  \"frequency_penalty\": 0,\n  \"presence_penalty\": 0,\n  \"max_tokens\": 4096,\n  \"stream\": true\n} ",
        "sendBody": true,
        "sendHeaders": true,
        "specifyBody": "json",
        "authentication": "genericCredentialType",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "Accept",
              "value": "application/json"
            }
          ]
        }
      },
      "credentials": {
        "httpBearerAuth": {
          "id": "C39RW210A9LPDPUu",
          "name": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE Nvidia_Deepseekv31"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    }
  ],
  "active": false,
  "pinData": {},
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "versionId": "34faee65-7df2-4012-93bf-50660415c2d2",
  "connections": {
    "0b86c542-74ce-4456-b025-07025e6f57a7": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "8a0ca7d2-f4c0-4a95-9a7a-63c9d40ef77e",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
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    "556f837e-5958-4121-9142-f3a05b560190": {
      "main": [
        [
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      ]
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        [
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        [
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            "type": "main",
            "index": 0
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        ]
      ]
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          }
        ]
      ]
    },
    "8fb1c1df-6544-4275-af67-c7f85b9fed92": {
      "main": [
        [
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            "index": 3
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        ]
      ]
    },
    "38a42944-835b-422c-b872-b20c8f899210": {
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        [
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        ]
      ]
    },
    "0d948f27-f325-4776-88f5-17993c22f382": {
      "main": [
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            "type": "main",
            "index": 1
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
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

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.

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난이도 설명

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

저자
Cheng Siong Chin

Cheng Siong Chin

@cschin

Prof. Cheng Siong CHIN serves as Chair Professor in Intelligent Systems Modelling and Simulation in Newcastle University, Singapore. His academic credentials include an M.Sc. in Advanced Control and Systems Engineering from The University of Manchester and a Ph.D. in Robotics from Nanyang Technological University.

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