LLM：生成文本

使用 LLM：生成文本 来请求 Claude 模型在旅程中生成一小段文本，然后在后续的推送、电子邮件或短信中重复使用。此节点使用其自己的 Anthropic API 密钥进行身份验证。它不使用在“设置”中其他地方配置的任何账户级集成。

典型用途：

• 个性化消息行： 从旅行者的标签中起草一个单行的吸引点，然后使用动态内容将其放入下一个推送或电子邮件中。
• 发送前总结： 将一些标签（例如上次订单或浏览类别）转换为模板可以显示的简短自然语言行。
• 变换措辞： 每次运行时要求稍有不同的措辞，这样旅行者每次通过时都不会看到相同的文本。

配置节点

1. 从左侧面板的 集成 部分拖动 LLM：生成文本 到画布上。
2. 双击该节点并输入 步骤名称。
3. 在 Anthropic API 密钥 中，输入您的 Anthropic API 密钥。它会像 Webhook 秘密标头一样被屏蔽存储。

4. 在 模型 中，选择要使用的 Claude 模型。默认为 claude-haiku-4-5。

   • claude-haiku-4-5： 响应最快。
   • claude-sonnet-5： 介于 Haiku 和 Opus 之间的中间选项。
   • claude-opus-5： 比另外两个慢，但仍在该节点的 10 秒超时内完成。每个令牌的成本比 Sonnet 或 Haiku 高。

   每个到达此步骤的旅行者的每次调用都会计费到您自己的 Anthropic 密钥。

5. 在 提示 中，写下您希望模型生成的内容。它接受与任何 Webhook 主体相同的宏，例如 {{device:hwid}}。

6. 点击 保存。

响应上限约为 300 个令牌（大约一个短段落），以确保请求在 Webhook 超时 范围内。请求的内容要简短。更长或更详细的提示不会获得更多的回答空间。

响应

旅行者会继续前往您在画布上连接的下一个步骤。

步骤运行后的属性

属性	其包含的内容
llm_text	生成的文本
llm_input_tokens	请求输入的令牌数
llm_output_tokens	请求输出的令牌数

如何在后续步骤中使用 llm_text

• 将其放入推送、电子邮件或短信中： 使用动态内容。
• 使用条件拆分对其进行分支： 首先使用更新用户个人资料将其保存到标签，然后根据该标签进行拆分。

失败和意外响应

失败的请求会将旅行者从旅程中移除。请参阅错误和失败的请求。

返回的响应不符合您的预期，但旅行者仍会留在旅程中：

• 文本在 300 令牌上限处被截断： llm_text 保存被截断的文本。
• 模型拒绝回答： llm_text 保存模型回复的其他任何内容。

示例场景：使用 Claude 个性化再互动推送

一个团队希望流失用户的再互动推送以单行的个性化吸引点开头，而不是通用的文案。

1. 添加一个基于触发器的入口元素，并将其设置为在 UserLapsed 事件上触发。
2. 紧接着添加 LLM：生成文本。在 提示 中，写入 Write one short, upbeat sentence inviting {{tag:Name}} back, mentioning they browsed {{tag:Last Category}}.
3. 紧接着添加一个 推送 步骤。在消息编辑器中，点击个性化并将 llm_text 插入到推送文本中。

运行后，每个流失用户收到的推送都会以 Claude 为其生成的句子开头，而不是对所有人都使用相同的静态文案。