Nó Gemini

O nó Gemini (gemini_chat) chama modelos Google Gemini (3.5 Pro, 2.5 Pro, 3.5 Flash, 2.5 Flash) pelo proxy de IA de workflows da WhatsWave. Use-o para análise rápida, texto multilíngue e classificação em lote com bom custo-benefício nas Automações.

Figura 1: Nó Gemini — API key, model, prompt e temperature

O que faz

A cada execução, o engine do workflow:

1. Resolve variáveis dentro do JSON de Messages
2. Envia POST {{API_URL}}/workflows/ai/chat com provider google e o modelo Gemini selecionado
3. Autentica com o integration token da empresa
4. Usa a Google/Gemini API key selecionada no nó
5. Retorna a resposta do assistente em data.choices[0].message.content (formato normalizado) mais usage

Pré-requisitos

1. Integration token de Settings → API Keys
2. Google AI / Gemini API key — adicione em AI / LLM keys e selecione no nó
3. Cota de tokens ou chave própria para cobrança

Guia de configuração

Passo 1 — Adicionar o nó

1. Abra Automações
2. Paleta → AI → arraste Gemini
3. Conecte após o trigger ou nós de preparação de dados

Passo 2 — Selecionar API key e model

Modelos disponíveis (template do nó):

Dicas de seleção de modelo:

• Flash — menor latência e custo; ideal para classificação, resumos curtos e alto volume
• Pro — raciocínio mais forte e contexto longo; use para extração complexa ou copy com nuances

Passo 3 — Escrever o prompt (Messages)

O textarea Prompt mapeia para Messages (JSON):

[{ "role": "user", "content": "" }]

Exemplo com variáveis:

Analyze sentiment (positive/neutral/negative) for this WhatsApp message:
{{trigger.body.message}}
Reply with one word only.

Exemplo com múltiplas mensagens:

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You extract product names from customer messages. Reply JSON: {\"products\":[]}"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "{{trigger.body.text}}"
  }
]

Roles suportadas: system, user, assistant.

Passo 4 — Definir temperature

Use 0.1–0.3 para rótulos determinísticos; 0.7+ para variações de copy de marketing.

Passo 5 — Testar

Execute o teste do workflow ou Play no nó. Verifique Prompt sent e leia data.choices[0].message.content em Output.

Campos de saída

Exemplos de variáveis (node ID gemini_1):

{{gemini_1.data.choices[0].message.content}}
{{input.data.usage.total_tokens}}

Nota: o template do nó lista candidates na aba References, mas o proxy WhatsWave normaliza respostas para o formato choices acima. Sempre use data.choices[0].message.content nos workflows.

Dicas e boas práticas

• Flash para webhooks — Gemini 2.5 Flash mantém fluxos webhook→resposta dentro do timeout de 30s
• Peça JSON explicitamente no prompt quando o próximo nó precisar de dados estruturados
• Português funciona bem — Gemini lida com pt-BR nativamente; especifique o idioma na mensagem system se necessário
• Chaves próprias — adicione sua chave do Google AI Studio para evitar consumo de tokens do plano
• Encadeie com JavaScript — faça parse de JSON quando o modelo envolver a saída em blocos markdown

FAQ

Por que "Chave de API é do provider X, não google"?

A chave selecionada pertence a outro provider. Escolha uma chave com provider google (chaves Gemini ficam armazenadas sob o provider Google).

Posso usar Gemini 1.5 ou modelos preview?

O seletor do nó de workflow filtra Gemini 1.x legado e modelos preview. Use os modelos 2.5 listados.

Existe campo de response format JSON como no OpenAI?

Não há campo dedicado neste nó — instrua JSON no prompt ou use mensagem system com schema rígido.

Qual a diferença para os nós de serviços Google?

Gemini (grupo IA) = uma chamada LLM. Google Sheets / Gmail / Calendar (outros grupos) = integrações OAuth de serviços.

Exemplos de uso

Exemplo 1 — Detecção de intenção antes do roteamento

Gemini (Flash, temp 0.2):

Classify intent: sales, support, billing, other.
Message: {{trigger.body.message}}
Reply JSON: {"intent":"..."}

Condition em {{variables.intent}}

Exemplo 2 — Traduzir template de saída

Prompt:

Translate to English, keep tone friendly:
{{variables.template_pt}}

Send message com {{input.data.choices[0].message.content}}

Exemplo 3 — Classificar em lote em um Loop

1. Loop sobre {{trigger.body.items}}
2. Gemini por item: Category for: {{input.current_item.description}}
3. CRM update com a categoria

Referências de API