Manejo de errores AI faltante en n8n
Por qué los nodos AI sin manejo de errores pueden causar fallas silenciosas y crashes de workflow
¿Qué es este problema?
Las llamadas a APIs de AI pueden fallar por muchas razones: rate limits, caídas de servicio, violaciones de política de contenido, o respuestas malformadas. Sin manejo de errores adecuado, estas fallas crashean todo el workflow en lugar de manejarse elegantemente.
Escenarios comunes de falla de AI:
•Rate limit de API de OpenAI (error 429)•Rechazo de moderación de contenido•Timeout de servicio durante alta carga•Respuesta inválida o vacía del modelo
¿Por qué es peligroso?
Fallas silenciosas
Los errores de AI pueden no loguearse correctamente, dificultando el debugging.
Crashes de workflow
Errores no manejados detienen todo el workflow, afectando procesos dependientes.
Pérdida de datos
El procesamiento parcial antes de la llamada AI puede perderse si el workflow crashea.
Impacto en usuario
Workflows de cara al cliente fallan visiblemente sin mensajes de error útiles.
Cómo solucionarlo
- 1
Habilitar 'Continue on Fail'
Activa esta configuración en nodos AI para prevenir crashes de workflow en error.
- 2
Agregar workflow Error Trigger
Crea un workflow separado para manejar y loguear errores de llamadas AI.
- 3
Implementar lógica de reintento
Usa la opción Retry on Fail con backoff exponencial para errores transitorios.
- 4
Validar respuestas AI
Agrega un nodo Code para validar output de AI antes de usarlo downstream.
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