💡 Совет Qantcore

Перед выбором тарифа замерьте реальную нагрузку. Бесплатный Community-сервер на VPS за €5/мес справится с нагрузкой Starter-плана, который стоит €20/мес. Разница: €180/год — достаточно для оплаты AI-воркфлоу.

# 1. Создаём структуру директорий
mkdir -p ~/n8n/{data,postgres,backups}
cd ~/n8n

# 2. docker-compose.yml — n8n + PostgreSQL
cat <<'EOF' > docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  postgres:
    image: postgres:16-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: n8n
      POSTGRES_PASSWORD: strong_password_here
      POSTGRES_DB: n8n
    volumes:
      - ./postgres:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      N8N_HOST: n8n.yourdomain.com
      N8N_PORT: 5678
      N8N_PROTOCOL: https
      DB_TYPE: postgresdb
      DB_POSTGRESDB_HOST: postgres
      DB_POSTGRESDB_USER: n8n
      DB_POSTGRESDB_PASSWORD: strong_password_here
      N8N_ENCRYPTION_KEY: $(openssl rand -hex 32)
    volumes:
      - ./data:/home/node/.n8n
      - ./backups:/backups
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - postgres
EOF

# 3. Запуск
docker compose up -d

# 4. Проверка
docker compose logs n8n | tail -5
# Должно быть: "n8n ready on ::, port 5678"
curl -s http://localhost:5678/healthz
# → {"status":"ok"}

# 1. Скрипт бекапа: ~/n8n/backup.sh
cat <<'SCRIPT' > backup.sh
#!/bin/bash
BACKUP_DIR=/root/n8n/backups
RETENTION=7  # храним 7 последних

TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
docker compose exec -T postgres \
  pg_dump -U n8n n8n | gzip > ${BACKUP_DIR}/n8n_${TIMESTAMP}.sql.gz

# Ротация
ls -1t ${BACKUP_DIR}/n8n_*.sql.gz | tail -n +$((RETENTION+1)) | xargs rm -f
echo "[$(date)] Бекап создан: n8n_${TIMESTAMP}.sql.gz"
SCRIPT

chmod +x backup.sh

# 2. Cron — ежедневно в 3:00
(crontab -l 2>/dev/null; echo "0 3 * * * /root/n8n/backup.sh >> /var/log/n8n-backup.log 2>&1") | crontab -

# 3. Восстановление
# gunzip < backups/n8n_20260726_030000.sql.gz | \
#   docker compose exec -T postgres psql -U n8n n8n

# Python-скрипт для HTTP Request Node в n8n
# Этот код вставляется в поле "Body" HTTP Request Node → OpenAI API

import json

# Входные данные от Email Trigger Node
email_body = "{{ $json.text }}"  # n8n-выражение — подставит текст письма
email_subject = "{{ $json.subject }}"

# Классификация запроса через GPT-4o-mini
classification_prompt = f"""Ты — классификатор email-запросов.
Определи категорию письма и верни JSON:

Категории:
- "sales" — запрос цены, демо, коммерческое предложение
- "support" — техническая проблема, баг, ошибка
- "billing" — счёт, оплата, возврат
- "other" — всё остальное

Письмо (тема: {email_subject}):
{email_body[:2000]}

Ответ в JSON: {{"category": "...", "priority": "low|medium|high", "needs_human": true|false}}"""

# Результат: n8n использует Switch Node для ветвления по category
# sales → Slack-уведомление менеджеру
# support → автоответ + тикет в Helpdesk
# billing → автоответ со ссылкой на оплату

# Параметры HTTP Request Node:
Method: POST
URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
Headers:
  Authorization: Bearer {{ $credentials.openaiApiKey }}
  Content-Type: application/json
Body (JSON):
{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Ты — классификатор email-запросов. Отвечай ТОЛЬКО валидным JSON."},
    {"role": "user", "content": "{{ $json.prompt }}"}
  ],
  "temperature": 0,
  "response_format": {"type": "json_object"}
}

# Стоимость одного прогона (GPT-4o-mini, ~500 токенов):
# Input: 500 токенов × $0.00015/1K = $0.000075
# Output: 100 токенов × $0.0006/1K = $0.00006
# ИТОГО: ~$0.00014 за классификацию
# 10,000 писем в месяц = $1.40 — дешевле чашки кофе

# Slack Node в n8n — уведомление при priority=high
# После Switch Node (ветка "high priority") → Slack Node:

Channel: #urgent-support
Text: 🚨 Срочный запрос от {{ $json.from }}:
Тема: {{ $json.subject }}
Категория: {{ $json.category }}
Требуется человек: {{ $json.needs_human }}

# Результат в Slack:
# 🚨 Срочный запрос от client@company.ru:
# Тема: Проблема с оплатой
# Категория: billing
# Требуется человек: true

# Cron Trigger Node → каждый день в 9:00
# → n8n API Node (GET /executions?since=24h) → подсчёт токенов
# → Telegram Node → сообщение в чат

# Пример отчёта:
# 📊 AI-расходы n8n за 26 июля 2026:
# • Классификация писем: 847 вызовов — $0.12
# • Генерация ответов: 312 вызовов — $0.45
# • Анализ документов: 43 вызова — $0.89
# 💰 Итого: $1.46 за день (~$44/мес)

# 1. Установка Ollama на VPS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.2:3b  # ~2 GB — лёгкая модель для классификации

# 2. HTTP Request Node → Ollama (замена OpenAI)
Method: POST
URL: http://localhost:11434/api/chat
Body (JSON):
{
  "model": "llama3.2:3b",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Классифицируй email. Ответ — только JSON: {\"category\":\"...\",\"priority\":\"...\"}"},
    {"role": "user", "content": "{{ $json.email_text }}"}
  ],
  "stream": false,
  "options": {"temperature": 0}
}

# 3. Стоимость: €0 за API-вызовы
# Только инфраструктура: VPS с GPU (Hetzner €40/мес) или CPU-only (~2с на запрос)
# Для 10,000 классификаций в месяц: CPU VPS за €5 справляется

Рекомендация Qantcore: если вы только начинаете автоматизацию — берите Cloud Starter (€20/мес). Это дешевле, чем час работы специалиста. Когда количество воркфлоу перевалит за 15 и вы упрётесь в лимиты — мигрируйте на Self-hosted. Затраты на миграцию (экспорт/импорт JSON-воркфлоу) — 30 минут.

Для максимальной экономии на AI-воркфлоу используйте связку n8n + Ollama (локально). При объёме 50,000+ AI-вызовов в месяц это экономит $75+/мес по сравнению с OpenAI API.

Подробный обзор n8n и рейтинг — на странице продукта: n8n в каталоге Qantcore. Актуальные тарифы: цены и тарифы n8n.