노드 실행

client.nodes는 Nodaro 서버가 지원하는 노드 타입을 나열하고, 워크플로를 만들지 않고 그중 어떤 노드든 직접 실행합니다. 실행은 매개변수를 노드 자체의 경로(대부분의 노드 타입에서는 POST /v1/<type>)로 보내고, 기다릴 수 있는 작업을 반환합니다. CLI가 nodaro nodes run에 쓰는 경로와 같으며, Nodaro의 MCP 도구도 이 경로를 씁니다. REST 관점의 설명은 노드 하나 실행을 참고하세요.

메서드

client.nodes

list()

서버가 지원하는 모든 노드 타입을 나열합니다. 서버가 응답을 5분 동안 캐시할 수 있습니다. 이 호출은 비용이 들지 않으며 스코프도 필요 없습니다.

list(): Promise<{ data: NodeDescriptor[] }>

const { data: nodes } = await client.nodes.list()

const imageGenerators = nodes.filter((n) => n.category === "ai-image")
const takesReferences = nodes.filter((n) => n.capabilities?.includes("supports-reference-image"))

각 NodeDescriptor에는 다음 필드가 있습니다.

셀프 호스팅한 Community Edition과 Business 에디션 설치에는 크레딧 시스템이 없으므로, 디스크립터에 creditCost가 없습니다.

get(type)

노드 타입 하나의 디스크립터를 읽어 옵니다.

get(type: string): Promise<{ data: NodeDescriptor }>

const { data: node } = await client.nodes.get("generate-video")
console.log(node.providers)  // every video model id
console.log(node.creditCost) // Nodaro Cloud only

모델 옆에 가격을 표시하려면 node.providers를 client.credits.modelCosts()에 전달하세요.

run(type, params?, options?)

노드 하나를 시작하고 바로 반환합니다. 본문은 노드의 경로로 전송되며, 대부분의 노드 타입에서는 POST /v1/<type>입니다. 필드 이름은 노드의 입력 필드와 같습니다.

run(type: string, params?: Record<string, unknown>, options?: { idempotencyKey?: string }): Promise<RunNodeResult>

const result = await client.nodes.run("generate-image", {
  prompt: "A snow leopard in the mountains",
  provider: "nano-banana-2",
})

if ("jobId" in result) {
  const { data: job } = await client.jobs.getStatus(result.jobId)
  console.log(job.status)
}

별도의 경로가 있는 노드 타입. 일부 노드 타입은 다른 경로에서 실행되며, run()이 그 경로로 대신 보내 줍니다.

게시 경로에는 platform이 필요합니다. x-post처럼 플랫폼 하나에 대한 소셜 노드는 값을 생략하면 타입에서 채웁니다. publish-social은 보낸 platform을 그대로 씁니다.

단독으로 실행되지 않는 노드 타입. 별도의 경로가 없는 노드 타입은 API를 호출하지 않고 code가 node_not_runnable인 NodaroError로 거부됩니다. 메시지가 대신 실행할 것을 알려 줍니다.

• modify-image는 image-to-image로 실행하며, nano-banana-edit 모델이면 edit-image로 실행합니다.
• upscale-image와 remove-background는 edit-image로 실행합니다.
• image-to-video는 generate-video로 실행합니다.
• composite, manual-edit, paint-mask는 워크플로 안에서만 실행됩니다. scene과 generative-pipeline은 파이프라인 안에서만 실행됩니다.

입력, 트리거, 유틸리티, 피커(upload-image, combine-text)처럼 워크플로 안에서만 실행되는 노드 타입은 API가 해당 경로가 없다고 응답하면 같은 방식으로 거부됩니다. 존재하지 않는 캐릭터 ID처럼 리소스가 없다는 404는 그대로 NotFoundError입니다.

반환되는 값. 대부분의 노드 타입은 비동기입니다. 결과에 jobId가 담기고, 워커가 생성을 처리합니다. 작업이 끝날 때까지 client.jobs.getStatus(jobId)를 폴링하거나 runAndWait()를 사용하세요. meta-ads-scrape 같은 몇몇 동기식 노드 타입은 jobId 없이 전체 결과를 바로 반환합니다. jobId가 있는지에 따라 분기하세요.

매개변수 보정. 이미지 노드 타입(generate-image, image-to-image, edit-image)에서는 선택한 모델이 받지 않는 값을 서버가 보정할 수 있습니다. 실행은 보정된 값으로 진행되며, 예약되는 크레딧도 그 값에 맞춰집니다. 이때 결과에는 보정된 필드마다 항목 하나씩 담긴 adjustments가 있습니다.

const result = await client.nodes.run("generate-image", {
  prompt: "A snow leopard",
  provider: "gpt-image-2",
  aspectRatio: "3:2",
})
if ("adjustments" in result && result.adjustments?.length) {
  for (const a of result.adjustments) {
    console.warn(`${a.field}: ${a.from} -> ${a.to ?? "(dropped)"} (${a.reason})`)
  }
}

각 보정 항목에는 field(aspectRatio, resolution, quality, duration 중 하나), from, to, reason이 있습니다. 바뀐 것이 없으면 adjustments는 없습니다.

계정이 비용을 지불할 수 없으면 InsufficientCreditsError를, 저장 공간이 가득 차면 StorageExceededError를, 배포의 콘텐츠 정책이 요청을 거부하면 JobBlockedError를 발생시킵니다. 오류를 참고하세요.

runAndWait(type, params?, opts?)

비동기 노드 하나를 완료될 때까지 실행합니다. run()을 호출해 jobId를 받은 다음, 작업이 끝날 때까지 client.jobs.getStatus()를 폴링합니다. 상태가 completed이면 작업의 출력을 반환합니다.

runAndWait(type: string, params?: Record<string, unknown>, opts?: RunAndWaitOptions): Promise<NodeJobOutput>

const output = await client.nodes.runAndWait(
  "generate-video",
  { prompt: "Rain falls on a neon street at night", provider: "seedance-2-fast", duration: 4 },
  { onProgress: (s) => console.log(`${s.progress ?? 0}%`) },
)
console.log(output.videoUrl, output.thumbnailUrl)

이미지 작업에서는 NodeJobOutput에 이미지의 픽셀 크기도 담기므로, 클라이언트가 이미지를 불러오기 전에 그리드를 배치할 수 있습니다.

크기 필드 네 개는 선택 사항입니다. 오래된 작업에는 없으며, 서버는 읽을 수 없었던 크기를 추측하지 않습니다.

const output = await client.nodes.runAndWait("generate-image", { prompt: "a snow leopard in the mountains" })
console.log(output.imageUrl, output.width, output.height)
for (const image of output.images ?? []) console.log(image.url, image.width ?? "?", image.height ?? "?")

출력은 NodeJobOutput입니다. 이미지 노드는 imageUrl, 동영상 노드는 videoUrl과 thumbnailUrl, 오디오 노드는 audioUrl을 담고, 노드가 기록하는 다른 필드도 함께 담습니다. 예를 들어 음원 분리는 vocalUrl, instrumentalUrl처럼 스템마다 URL 하나를 추가합니다.

다음과 같은 타입 지정 오류를 발생시킵니다.

느린 복구. 워커가 포기한 뒤에 모델이 결과를 전달하는 경우가 있습니다. 그러면 플랫폼이 결과를 복구하는 동안 작업은 recovering: true와 함께 processing 상태로 남으며, 느린 모델은 수십 분이 걸릴 수 있습니다. JobTimeoutError로 대기가 끝나면 나중에 client.jobs.get(jobId)로 작업을 가져오거나 maxMs를 늘리세요.

runMany(type, paramsList, opts?)

노드 타입 하나를 동시에 여러 번 실행하고 모두 끝날 때까지 기다립니다. 예를 들어 후보 그리드를 생성할 때 씁니다. 각 항목은 runAndWait()로 실행됩니다.

runMany(type: string, paramsList: Record<string, unknown>[], opts?: RunAndWaitOptions): Promise<RunManyResult[]>

const results = await client.nodes.runMany("generate-image", [
  { prompt: "A snow leopard at sunrise" },
  { prompt: "A snow leopard at golden hour" },
  { prompt: "A snow leopard at blue hour" },
])
for (const { jobId, output } of results) console.log(jobId, output.imageUrl)

모든 실행이 끝나면 입력 순서대로 항목마다 { jobId, output }을 하나씩 반환합니다. 실행 중 하나라도 실패하면 runAndWait()와 같은 오류로 즉시 거부됩니다. count가 1보다 크거나 models가 있어 그 자체가 일괄 처리인 항목은 아무것도 보내기 전에 거부됩니다. 나중에 가장 좋은 결과를 고르려면 URL을 client.reduce.run()에 전달하세요.

runBatchAndWait(type, params, opts?)

이미지 생성 호출 한 번으로 이미지를 여러 장 만들고 모두 끝날 때까지 기다립니다. count를 쓰면 이미지를 14장 만들며, 각 이미지는 별도의 작업입니다. models를 쓰면 provider 하나 대신 이미지 모델 24개에 같은 요청을 보냅니다. 둘을 함께 쓰면 count는 모델마다 적용되며, 모두 합쳐 최대 8장입니다.

runBatchAndWait(
  type: "generate-image",
  params: GenerateImageParams,
  opts?: RunAndWaitOptions,
): Promise<GenerateImageBatchOutput>

이 메서드는 일괄 처리를 한 번 제출한 다음, runAndWait()가 기다리는 방식으로 모든 작업을 기다립니다. 일괄 처리 전체가 내 잔액과 비교되고, 전체가 청구되거나 아예 청구되지 않습니다. opts.idempotencyKey를 쓰면 i번째 이미지의 키는 <key>:<i>가 되므로, 다시 시도하면 같은 작업이 반환되고 다시 청구되지 않습니다. presetId는 두 방식과 모두 조합됩니다. 프리셋의 요청으로 이미지를 count장 만들거나, 모델마다 프리셋을 한 번씩 적용합니다.

const { batch, results } = await client.nodes.runBatchAndWait(
  "generate-image",
  { prompt: "a lighthouse at dusk", models: ["gpt-image-2", "flux-2-max"], count: 2, seed: 41 },
  { idempotencyKey: crypto.randomUUID() },
)
console.log(batch.batchId, batch.totalCredits)
for (const r of results) {
  if (r.status === "completed") console.log(r.model, r.output.imageUrl)
  else console.warn(r.model, r.jobId, r.error.message)
}

결과는 { batch, results }입니다.

• batch는 제출에 대한 응답인 GenerateImageBatchResult입니다. jobId(첫 번째 작업), jobIds(모델별, 그다음 이미지별), batchId, groups(모델마다 { model, jobIds, credits?, adjustments? }), totalCredits가 있습니다. 매개변수에 1보다 큰 count나 models가 있으면 nodes.run("generate-image", …)도 같은 객체를 반환합니다.
• results에는 작업마다 BatchJobOutcome이 하나씩 batch.jobIds의 순서대로 담깁니다. 각각 { jobId, model, status: "completed", output } 또는 { jobId, model, status: "error", error }입니다. error는 기다림을 끝낸 JobFailedError, JobHeldError 또는 JobTimeoutError입니다. 이미지 하나가 실패해도 나머지는 버려지지 않습니다.

작업이 하나도 생기기 전에만 제출 자체의 오류로 거부됩니다. 예를 들어 일괄 처리의 합계를 required로 담은 InsufficientCreditsError입니다. signal이 발동하면 JobAbortedError로도 거부됩니다. 이미지 한 장을 요청하면 아무것도 보내기 전에 코드 not_a_batch로 거부되므로, runAndWait()로 기다리세요. seed를 쓰면 i번째 이미지는 seed + i를 씁니다. 나중에 일괄 처리의 작업을 찾으려면 client.jobs.list({ batchId })를 쓰세요.

타입 지정 매개변수

다음 노드 타입에는 타입 지정 매개변수가 있어, 코드 에디터가 필드를 자동 완성하고 검사합니다. 다른 모든 노드 타입은 일반 객체를 받습니다. 그 필드는 노드의 입력 필드이며, inputSchema와 노드 레퍼런스의 노드 페이지에 나열되어 있습니다. 3D 장면 노드에도 타입 지정 매개변수가 있습니다. 3D 장면을 참고하세요.

모든 타입 지정 매개변수 객체는 해당 경로의 다른 필드도 받습니다. 서버는 본문 전체를 검증합니다.

GenerateImageParams

이미지 생성의 프리셋

presetId는 편집기와 똑같이 노드 프리셋을 적용합니다. 프롬프트, 앞뒤 텍스트, 자리표시자 기본값, 스타일, 네거티브 프롬프트, 설정입니다. 그러면 작업이 편집기의 실행과 같아집니다. presets.listFactory("generate-image")의 기본 제공 ID나 내 프리셋 하나를 쓰세요. 전달한 필드가 프리셋보다 우선합니다.

기본값이 없는 자리표시자에는 presetVariables에 값이 필요합니다. 값이 없으면 호출은 그 자리표시자를 알려 주는 400 preset_variables_required로 실패합니다.

await client.nodes.runAndWait("generate-image", {
  presetId: "generate-image/logo-wordmark",
  presetVariables: { BRAND: "Acme" },
})

GenerateVideoParams

이미지로 동영상 만들기 경로입니다. 시작 프레임, 선택 사항인 종료 프레임, 레퍼런스를 받습니다.

TextToVideoParams

프롬프트만 쓰는 동영상 경로인 POST /v1/text-to-video입니다. 프롬프트는 필수이며, 시작 프레임과 종료 프레임은 대신 generate-video에 속합니다. 텍스트로 동영상 만들기 모드가 없는 모델은 400 image_required로 응답합니다.

Seedance 2.5 초안

GenerateVideoParams와 TextToVideoParams는 draft: true를 받습니다. seedance-2-5에서는 실행이 480p 실행 가격의 480p 초안이 됩니다. 마음에 드는 테이크는 run("video-upscale", { provider: "seedance-2-5-hd", sourceJobId })로 완성하세요. 같은 테이크를 1080p로 다시 렌더링하며, 가격은 초안의 길이로 정해집니다. 내가 완료한 초안이 아닌 소스는 아무것도 청구되기 전에 4xx로 거부됩니다. Seedance 2.5 초안 모드를 참고하세요.

const draft = await client.nodes.run("generate-video", { prompt, provider: "seedance-2-5", draft: true, duration: 8 })
// Wait for the draft and review it. When you like the take, finalize it at 1080p.
if ("jobId" in draft) {
  const final = await client.nodes.runAndWait("video-upscale", { provider: "seedance-2-5-hd", sourceJobId: draft.jobId })
  console.log(final.videoUrl)
}

VideoDepthParams

클립을 가까운 곳은 밝고 먼 곳은 어두운 깊이 동영상으로 바꿉니다(POST /v1/video-depth). 완료된 작업에는 videoUrl과 thumbnailUrl이 있습니다. 가격과 길이 제한은 동영상 깊이를 참고하세요.

선택한 공급자가 받지 않는 설정은 무시되므로, 공급자를 바꿔도 요청이 실패하지 않습니다. 위 목록에 없는 값은 400 validation_error입니다. 클립은 크레딧을 예약하기 전에 측정됩니다. 너무 긴 클립은 400 video_too_long으로 응답합니다. video-depth-anything에서는 2,400프레임 또는 300초 초과, depth-anything-frames에서는 80초 초과입니다. 읽을 수 없는 클립은 400 video_unreadable로 응답합니다.

const { videoUrl } = await client.nodes.runAndWait("video-depth", {
  videoUrl: "https://cdn.example.com/clip.mp4",
  colormap: "turbo",
  resolution: "720p",
})

AssembleNarratedVideoParams

동영상 블록과 내레이션을 하나의 동영상으로 이어 붙입니다. 실행 가격은 블록 수로 정해지며 44~143크레딧이 듭니다. 기본 3단위에 블록 6개마다 1단위가 더해지며, 6개에 못 미치는 나머지도 1단위로 셉니다. 각 블록을 내레이션에 맞추는 방법은 내레이션 동영상 만들기를 참고하세요.

레퍼런스

generate-image, generate-video, text-to-video는 에디터가 연결하는 방식대로 레퍼런스를 받습니다. 서버가 이를 프롬프트 안의 @image_1 같은 번호 붙은 지시문으로 바꾸므로, “Image 1 is...”(이미지 1은…) 같은 문장을 직접 쓰지 않아도 됩니다.

• connectedReferences는 에디터의 연결된 레퍼런스 형식인 ConnectedReference 항목의 목록으로, SDK에서 내보냅니다. 서버는 중복을 제거하고 모델이 받을 수 있는 만큼만 남깁니다. referenceOrder는 ID로 순서를 정합니다.
• 외모 고정. 항목에 identityLock: { enabled: true, text? }를 넣을 수 있습니다. 그러면 서버가 해당 레퍼런스의 외모를 유지하라고 모델에 알려 주는 짧은 문장을 추가합니다. text는 기본 문구를 대체하며, 그 안의 {ref}는 레퍼런스의 이름을 나타냅니다. 기본값은 꺼짐입니다.
• describedReferences는 스크립트 속 역할처럼 이름은 붙일 수 있지만 사진이 없는 대상을 위한 { name, description } 항목을 최대 10개 받습니다. 각 항목은 프롬프트에서 Name — description. 한 줄이 됩니다. 모델이 누구인지 알 수 있도록 프롬프트 텍스트에도 이름을 넣어 두세요.
• 레퍼런스 항목의 descriptionOverride는 이번 실행에서만 저장된 설명을 대체합니다.
• 동영상 및 오디오 레퍼런스의 캡션. referenceVideoCaptions와 referenceAudioCaptions는 referenceVideoUrls와 referenceAudioUrls의 순서를 따릅니다. 각 캡션은 프롬프트에서 @video_1: caption. 또는 @audio_1: caption.으로 나타납니다.
• 프롬프트에서 이미지 레퍼런스 멘션. generate-image에서는 레퍼런스에 이름을 붙이고 @<name>:<index> 또는 @<name>:<index>:<role> 형식으로 멘션할 수 있습니다. 예를 들면 @town:1:background입니다. 멘션한 위치에 해당 레퍼런스나 그 역할이 렌더링됩니다. ~lock과 ~nolock은 캐릭터 멘션에서와 같이 작동합니다.

사용할 수 있는 역할은 레퍼런스 역할을, 외모를 일관되게 유지하는 작업은 일관된 캐릭터를 참고하세요.

연출

generate-image, generate-video, text-to-video는 단어 대신 피커 ID로 된 direction 객체를 받습니다. Nodaro가 ID마다 검증된 문구를 프롬프트에 써 넣으므로, 코드는 ID만 보내고 문구는 항상 최신 상태로 유지됩니다.

await client.nodes.runAndWait("generate-image", {
  prompt: "A detective waits under a street lamp",
  direction: { shotSize: "wide-shot", timeOfDay: "golden-hour", mood: "suspicious" },
})

• 키는 shotSize, lightingStyle, style, mood, photographer, era 같은 피커 차원입니다. 동영상 경로에는 cameraMotion, actionFx, transition, loopSubject, temporal 키 같은 모션 키가 더해집니다.
• 값은 ID 하나 또는 ID 배열입니다. 값을 여러 개 받는 차원은 자체 한도까지만 유지하고 나머지는 버립니다. 요청은 키 하나에 값이 8개를 넘거나 ID 하나가 100자를 넘을 때만 거부됩니다.
• 알 수 없는 키와 ID는 거부되지 않고 건너뜁니다. 빈 direction은 프롬프트를 바꾸지 않습니다.
• 맵 하나로 이미지와 동영상을 모두 처리합니다. 정지 이미지 전용 키를 동영상 실행에 보내면 받아들여지지만 아무것도 추가되지 않습니다.
• extend-video는 프롬프트가 기존 클립을 이어 가므로 direction을 받지 않습니다.
• 내 팔레트와 무드보드는 generate-image에서 작동합니다. colorLook을 paletteDirectionId(id)로, 또는 style을 moodboardDirectionId(id)로 설정하세요. 팔레트와 무드보드를 참고하세요.

유효한 ID는 client.pickerCatalogs에서 읽어 오세요. 모든 차원은 피커 카탈로그를 참고하세요.

언어 모델 노드

run(type, params)는 언어 모델 노드 타입을 각각의 경로로 보냅니다. generate-script, image-critic, qa-check, describe-to-picker는 /v1/<type>으로, 나머지는 더 긴 경로로 보냅니다. 이런 노드에는 client.request()가 필요 없습니다.

await client.nodes.run("generate-script", {
  prompt: "A 3-scene product launch script for a smart water bottle",
  reasoningEffort: "high",
})

• reasoningEffort는 모델에 따라 "none", "low", "medium", "high", "xhigh", "max" 중 하나입니다. 생략하거나 모델이 지원하지 않는 수준을 보내면 모델의 기본값이 쓰입니다. xhigh와 max는 크레딧 등급이 한 단계 높게 청구됩니다. 이것만으로는 프리미엄 모델의 가격이 프리미엄 그대로입니다. Claude 모델에서는 어떤 추론 강도든 제작사 자체 API에서 실행되며 한 단계 더 높게 청구되므로, 프리미엄 Claude 모델은 premium-direct 가격이 됩니다. 모델과 그 등급은 텍스트 생성 - 모든 LLM를 참고하세요. 예외가 하나 있습니다. describe-to-picker와 그 텍스트 버전인 text-to-picker는 기본 모델인 Claude Opus 5.5에서 이 필드를 생략하면 "high"로 실행됩니다. 그 실행은 28크레딧으로 청구됩니다. 바꾸려면 다른 수준을 보내세요. 다른 모델은 기본값을 유지합니다.
• advancedMode: true는 Gemini 또는 Claude 모델을 제작사의 API에서 직접 실행합니다. temperature, maxTokens, 전체 추론 강도 범위가 완전히 적용되는 것은 그 경우뿐입니다. 추론 강도로 인한 인상과 별도로 크레딧이 한 단계 높게 청구됩니다. 프리미엄 모델은 premium-direct 가격으로 올라갑니다. 해당 옵션이 없는 모델은 400 advanced_mode_unsupported로 응답합니다.
• 스트리밍은 래핑되지 않습니다. SDK는 텍스트 생성 - 모든 LLM 노드의 스트리밍 응답을 읽지 않습니다. 이 경우 읽기 가능한 스트림과 함께 fetch를 사용하세요.

모델별 규칙

일부 동영상 모델은 다른 모델이 받지 않는 값을 받습니다. 각 모델 페이지에 전체 옵션과 가격이 나와 있습니다.

• Seedance 2는 resolution: "4k"와 aspectRatio: "adaptive" 또는 "21:9"를 받습니다. Seedance 2 Fast와 Seedance 2 Mini는 480p 또는 720p로만 렌더링합니다.
• Seedance 2.5는 480p, 720p, 1080p로 렌더링하고, 한 번의 호출로 최대 30초까지 만들며, 이미지 30개, 동영상 10개, 오디오 10개 레퍼런스를 받습니다. 시작 프레임이 있으면 그 프레임의 화면 비율을 쓰고, 명시적인 aspectRatio는 거부합니다.
• MiniMax H3(minimax-h3)는 resolution: "2K"(기본값) 또는 "768P"에서 이미지 9개, 동영상 3개, 오디오 3개 레퍼런스를 받습니다. 다른 값은 2K로 렌더링되고 청구됩니다.
• Wan 3.0(wan-3와 더 빠른 wan-3-prime)은 이미지 10개, 동영상 5개, 오디오 5개 레퍼런스를 받습니다. 레퍼런스 목록은 imageUrl이나 endFrameUrl과 함께 쓸 수 없습니다. duration은 2~30의 정수이고, resolution은 480p, 720p, 1080p 중 하나입니다.
• Gemini Omni Flash는 Gemini Omni와 같은 요청을 받습니다. 길이는 4, 6, 8, 10초 중 하나, 해상도는 720p~4K, 화면 비율은 16:9 또는 9:16만 지원합니다.
• Gemini Omni와 Gemini Omni Flash(gemini-omni-video와 gemini-omni-flash)는 characterReferences로 실제 인물의 얼굴을 유지합니다. { imageUrl, description, bodyImageUrl?, name?, voice? } 항목을 최대 3개 전달하세요. voice는 { preset, description?, exampleLine? }이며, preset은 @nodaro/shared의 GEMINI_OMNI_VOICE_PRESETS ID 중 하나입니다. 클립이 바뀌어도 그 캐릭터의 보이스를 하나로 유지합니다. 다른 모델은 400으로 응답하며, characterReferences는 시작 프레임(imageUrl)과 함께 쓸 수 없습니다. 캐릭터 하나는 모델의 입력 단위 7개 중 1개를 쓰고, bodyImageUrl이 있으면 2개를 씁니다. 레퍼런스 이미지와 소스 동영상도 이 단위를 함께 씁니다. 캐릭터 레퍼런스는 크레딧을 추가하지 않습니다. 얼굴이 같아야 할 때는 referenceImageUrls 대신 이것을 쓰세요.

텍스트 음성 변환. provider를 생략하면 텍스트 음성 변환은 10,000자 이하의 텍스트에 ElevenLabs v4를 씁니다. 더 긴 텍스트는 한도가 40,000자인 ElevenLabs Turbo v2.5로 대체되므로, 잘리지 않습니다. 직접 지정한 provider는 항상 그대로 쓰입니다. ElevenLabs v3를 계속 쓰려면 provider: "elevenlabs-v3"를 보내세요. 한도는 5,000자입니다.

클립 사이의 연속성. 텍스트 음성 변환은 previousText와 nextText도 받습니다. 클립 바로 앞과 뒤에 말하는 대사로, 각각 최대 1,000자입니다. 이 텍스트는 읽히지 않습니다. ElevenLabs v4, v4 Turbo, Turbo v2.5, Multilingual v2는 이 텍스트로 따로 만든 클립 사이의 억양을 하나로 유지합니다. ElevenLabs v3는 이 텍스트를 무시합니다.

스크래퍼 및 기타 입력 노드

입력 노드도 같은 방식으로 실행합니다. 웹 스크래핑 같은 스크래퍼는 바로 응답합니다. 결과에 내 기록용 jobId와 데이터 자체가 함께 담기므로, 폴링하지 않고 사용할 수 있습니다. 요청 필드는 노드의 입력 필드이며, inputSchema에 나열되어 있습니다.