OpenAI: сгенерировать текст

Используйте элемент OpenAI: сгенерировать текст, чтобы запросить у модели OpenAI короткий фрагмент текста в середине Journey, а затем повторно использовать его в последующих push-уведомлениях, email или SMS. Этот элемент аутентифицируется с помощью собственного API-ключа OpenAI. Он не использует интеграцию на уровне аккаунта, настроенную в других разделах Настроек.

Типичные случаи использования:

• Персонализация строки сообщения: создайте однострочный заголовок на основе тегов пользователя, а затем вставьте его в следующее push-уведомление или email с помощью Dynamic Content.
• Резюмирование перед отправкой: превратите несколько тегов, таких как последний заказ или категория просмотра, в короткую строку на естественном языке, которую сможет отобразить шаблон.
• Изменение формулировок: запрашивайте немного отличающиеся формулировки при каждом запуске, чтобы пользователи не видели одинаковый текст каждый раз, когда проходят через этот шаг.

Настройка элемента

1. Перетащите элемент OpenAI: сгенерировать текст из раздела Интеграции на левой панели на холст.
2. Дважды щелкните элемент и введите Название шага.
3. В поле OpenAI API key введите ваш API-ключ OpenAI. Он хранится в замаскированном виде, как секретный заголовок webhook.

4. В поле Модель выберите модель OpenAI для использования. По умолчанию используется gpt-5-mini.

   • gpt-5-nano и gpt-5-mini: обе модели отвечают в пределах 10-секундного тайм-аута элемента.
   • gpt-5: может работать близко к тайм-ауту при длинном промпте. Стоит дороже за токен, чем меньшие модели.

   Каждый вызов оплачивается с вашего ключа OpenAI за каждого пользователя, который достигает этого шага.

5. В поле Промпт напишите, что вы хотите, чтобы модель сгенерировала. Оно принимает те же макросы, что и любое тело Webhook, например {{device:hwid}}.

6. Нажмите Сохранить.

Логика рассуждений установлена на минимальный уровень, а ответы ограничены примерно 300 токенами (примерно короткий абзац), чтобы запрос укладывался в тайм-аут Webhook. Запрашивайте что-то короткое. Более длинный или подробный промпт не получит больше места для ответа.

Ответ

Пользователь переходит к следующему шагу, который вы подключите на холсте.

Атрибуты после выполнения шага

Атрибут	Что содержит
llm_text	Сгенерированный текст
llm_input_tokens	Количество токенов на входе запроса
llm_output_tokens	Количество токенов на выходе запроса

Как использовать llm_text на последующих шагах

• Вставить в push-уведомление, email или SMS: используйте Dynamic Content.
• Создать ветвление с помощью Condition split: сначала сохраните его в Tag с помощью Update user profile, а затем создайте ветвление по этому Tag.

Сбои и неожиданные ответы

Неудачный запрос удаляет пользователя из Journey. См. Ошибки и неудачные запросы.

Ответ, который пришел, но не соответствует вашим ожиданиям, оставляет пользователя в Journey:

• Текст обрезан по лимиту в 300 токенов: llm_text содержит усеченный текст.
• Модель отказалась отвечать: llm_text содержит тот ответ, который она дала вместо ожидаемого.

Пример сценария: создание строки для email о брошенном просмотре с помощью OpenAI

Команда хочет, чтобы email о брошенном просмотре начинался со строки о конкретном товаре, который просматривал посетитель, а не с общей темы “возвращайтесь”.

1. Добавьте элемент Trigger-based entry и настройте его на срабатывание по событию ProductViewedNoPurchase.
2. Сразу после него добавьте элемент OpenAI: сгенерировать текст. В поле Промпт напишите Напиши одно короткое предложение, рекомендующее {{tag:Last Viewed Product}} покупателю, который посмотрел его, но не купил.
3. Сразу после него добавьте шаг Send Email, используя Dynamic Content для вставки llm_text в тело email.

После запуска каждый посетитель получит email с начальной строкой о конкретном товаре, который он просматривал, вместо одной общей строки для всего сегмента.