Nodo AI en loop sin batching en n8n
Por qué procesar items uno por uno a través de nodos AI desperdicia dinero y tiempo
¿Qué es este problema?
Cuando un nodo AI está dentro de un loop (SplitInBatches con tamaño de lote 1), cada item hace una llamada API separada. Esto multiplica la sobrecarga de API, aumenta la latencia y puede agotar rápidamente los límites de tasa y presupuestos.
Patrones ineficientes:
•SplitInBatches(1) → nodo OpenAI procesando un item a la vez•Loop Over Items con llamada AI dentro•100 items = 100 llamadas API separadas en lugar de solicitud por lotes•Procesamiento AI secuencial cuando paralelo es posible
¿Por qué es peligroso?
Llamadas API excesivas
Cada item activa una llamada API separada con su propia sobrecarga y latencia.
Agotamiento de límites de tasa
Los proveedores AI limitan por solicitudes por minuto. Loops de un solo item alcanzan límites rápido.
Mayores costos
Algunos proveedores AI tienen mínimos por solicitud. El batching reduce el costo efectivo por item.
Ejecución lenta
Llamadas secuenciales toman N × (latencia) en lugar de log(N) × (latencia) con batching apropiado.
Cómo solucionarlo
- 1
Aumentar tamaño del lote
Si usas SplitInBatches, aumenta el tamaño del lote para procesar múltiples items por llamada AI.
- 2
Combinar entradas en un solo prompt
Formatea múltiples items como un solo prompt y parsea la respuesta estructurada.
- 3
Usar procesamiento paralelo
Cuando los items son independientes, usa ejecución paralela de n8n para ejecutar múltiples llamadas AI simultáneamente.
- 4
Usar endpoints batch
Algunos proveedores AI ofrecen endpoints batch/bulk—úsalos cuando estén disponibles.
Escanea tu workflow ahora
Sube tu archivo JSON de n8n y detecta nodos AI dentro de loops que podrían beneficiarse del batching.