Hola de nuevo. En la lección anterior, establecimos la ‘dirección’ de nuestro destino final en la plataforma Fel.ai. Ahora, en esta lección, vamos a completar los dos pasos que faltan: crear la ‘llave’ para autenticarnos y empaquetar correctamente los ‘datos’ que vamos a enviar.»
(Paso 1: Crear la ‘Llave’ – La Clave de API en Fel.ai)
«Primero, necesitamos la clave que nos identifique como usuarios autorizados de Fel.ai.
- Dentro de tu panel de Fel.ai, ve a la sección ‘API Keys’.
- Haz clic para añadir una nueva clave y dale una descripción, como ‘Test Generador Nano Banana‘.
- Haz clic en ‘Create’.
¡Importante! Al igual que con OpenAI, esta clave solo se te mostrará una vez. Cópiala de inmediato y guárdala en un lugar seguro.»
(Paso 2: Configurar la Autenticación en n8n)
«Con la clave en nuestro portapapeles, volvemos al nodo ‘HTTP Request’ en n8n. Ahora vamos a usar nuestra ‘llave’.
- Nos desplazamos hacia abajo hasta la sección de Autenticación (‘Authentication’).
- Seleccionamos la opción ‘Header Auth’.
- En el campo ‘Name’, escribimos la palabra
Authorization. - En el campo ‘Value’, escribimos
Key(la palabra ‘Key’ con K mayúscula), seguido de un espacio, y luego pegamos nuestra clave de API.»
(Paso 3: Construir el Paquete de Datos – El Cuerpo JSON)
«Ahora que estamos autenticados, necesitamos enviar la información. La API de Fel.ai espera recibir los datos en un formato específico llamado JSON.
- Activamos la opción ‘Send Body’.
- En ‘Body Content Type’, seleccionamos ‘JSON’.
- En el campo ‘Specify Body’, elegimos ‘Using JSON’.
Aquí es donde debemos construir nuestro paquete de datos. La API de NanoBanana necesita dos datos clave: la URL de la imagen de referencia original y nuestro prompt detallado.
El Desafío: No podemos simplemente arrastrar y pegar el prompt del nodo anterior. ¿Por qué? Porque ese texto contiene caracteres especiales (como comillas, saltos de línea, etc.) que ‘romperían’ la estructura del formato JSON, causando un error.
La Solución Profesional: Debemos formatear estos datos correctamente usando una expresión de n8n. Vamos a escribir la estructura JSON directamente en el campo y a conectar nuestras variables dinámicas:
JSON
{
"image_url": "{{ $node['HTTP Request1'].json.data.url }}",
"prompt": {{ JSON.stringify($node['Generador de Prompts'].json.output) }}
}
Analicemos esta expresión:
- Para
"image_url", usamos una expresión para traer la URL del primer nodo ‘HTTP Request’ (el que subió la imagen a IMGBB). - Para
"prompt", traemos la salida de nuestro ‘Generador de Prompts’ y la envolvemos enJSON.stringify(). Esta es una función mágica de n8n que se encarga de escapar automáticamente todos los caracteres problemáticos, garantizando que nuestro JSON sea siempre válido. ¡Esta es la forma correcta y profesional de hacerlo!»
(Paso 4: Ejecución y Verificación)
«Con nuestra autenticación lista y nuestro cuerpo JSON perfectamente formateado, estamos listos para lanzar la petición.
- Guardamos el workflow.
- Hacemos clic en ‘Execute Node’.
¡Y ahí está! La ejecución ha sido exitosa. No hay errores. Esto significa que n8n ha enviado la petición, Fel.ai la ha autenticado correctamente y ha aceptado nuestra solicitud para generar la imagen. La ha puesto en su cola de procesamiento.»
(Cierre)
«¡Misión cumplida! Hemos enviado con éxito toda la inteligencia de nuestro workflow al servicio de generación de imágenes. El trabajo más difícil ya está hecho.
En la siguiente lección, aprenderemos a gestionar el tiempo de espera mientras la imagen se genera y, finalmente, a recuperar la obra de arte final. ¡Estamos a un solo paso de ver el resultado! Nos vemos allí.