Du skapar en Sora 2-video, kopierar länken, klistrar in den någonstans och sedan kan du inte hitta den. Eller ännu värre: du tappar bort prompten som skapade den som teamet faktiskt gillade.
Den här uppsättningen för Sora Sheets logging träffar sociala medier-ansvariga först, eftersom innehåll rör sig snabbt. Men byråägare och interna marknadsförare känner också av det när godkännanden, revideringar och ”skicka den där länken igen” börjar äta upp veckan.
Det här arbetsflödet skickar prompts till Defapis Sora 2-endpoint, pollar tills videon är klar och loggar sedan den färdiga URL:en i Google Sheets så att du kan spåra, dela och återanvända resultat utan kaos.
Så här fungerar automationen
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Defapi till Google Sheets, logga alla Sora 2-länkar
flowchart LR
subgraph sg0["On form submission Flow"]
direction LR
n0["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Obtain the generated status"]
n1["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Convert to JSON"]
n2@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Format and Display Results", pos: "b", h: 48 }
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Send Sora 2 Generation Reque.."]
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait for Processing Completion", pos: "b", h: 48 }
n5["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>On form submission"]
n6@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check if Generation is Compl..", pos: "b", h: 48 }
n1 --> n3
n5 --> n1
n0 --> n6
n4 --> n0
n6 --> n2
n6 --> n4
n3 --> n4
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n5 trigger
class n6 decision
class n0,n3 api
class n1 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n3,n5 customIcon
Problemet: Sora 2-länkar försvinner (och det gör promptarna också)
AI-videogenerering låter ”direkt” tills du försöker köra det som en riktig content pipeline. Du skickar in prompts på ett ställe, kollar status någon annanstans och släpper färdiga länkar i Slack, Notion, mejl eller ett slumpmässigt dokument. Sedan ber teamet om versionen ”med hundjakten men mer filmisk”, och ingen minns vilken prompt som gav den. Även när du hittar URL:en har du fortfarande ingen strukturerad logg över vad som begärdes, när det begärdes och vad som lyckades eller misslyckades. Den röran blir flaskhalsen, inte kreativiteten.
Friktionen bygger på sig. Här är var det faller isär i det dagliga arbetet.
- Du lägger cirka 10 minuter per video på att jaga länkar, status och sammanhang mellan verktyg.
- Förfrågningar ser ”klara” ut i chatten även när genereringen misslyckades vid sista modereringssteget.
- Prompts och referensbilder hänger inte ihop med slutresultatet, så iteration blir gissningslek.
- Att dela med kunder eller kollegor blir manuell rapportering, vilket innebär förseningar och missade publiceringsfönster.
Lösningen: Defapi → Sora 2-generering, sedan autologg till Sheets
Det här arbetsflödet ger dig en enkel ingång för Sora 2-förfrågningar och sköter sedan ”pappersarbetet” automatiskt. En användare skickar in en kreativ prompt via ett n8n-formulär och laddar vid behov upp en referensbild. Arbetsflödet konverterar bilden till ett format som Defapi accepterar (base64 data URI), skickar prompten till Defapis Sora 2-API och väntar samt pollar jobbstatus tills den kommer tillbaka som lyckad. När jobbet är klart hämtar det den slutliga video-URL:en och förbereder den för output. Därefter loggar du resultatet i Google Sheets så att varje förfrågan får en permanent, sökbar historik som teamet kan använda senare.
Arbetsflödet startar med en formulärinsändning. Sedan paketerar det din prompt (och valfri bild), skickar den till Defapi och kontrollerar status var 10:e sekund tills det är klart. Slutligen returnerar det den färdiga videolänken och registrerar den i Google Sheets så att du kan dela direkt och följa upp vad som hände i efterhand.
Det här får du: automation vs. resultat
| Vad det här arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att ditt team genererar 10 Sora 2-videor i veckan för annonser, reels och experiment. Manuellt kan du lägga cirka 10 minuter varje gång på att skicka in förfrågan, kolla status några gånger och klistra in den slutliga URL:en i ett kalkylark eller ett meddelande, vilket blir ungefär 100 minuter i veckan. Med det här arbetsflödet tar det cirka 2 minuter att skicka in formuläret, och resten är automatiserat medan Sora 2 processar i bakgrunden. Du väntar fortfarande på renderingen, men du gör inget monotont arbete under tiden, och varje färdig URL hamnar i Google Sheets automatiskt.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Defapi för API-åtkomst till Sora 2-videogenerering
- Google Sheets för att lagra prompts, status och URL:er
- Defapi API-nyckel (hämta den i din Defapi.org-dashboard)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar in credentials och redigerar ett par fält i formuläret och Sheets-mappningen.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En formulärinsändning sätter igång allt. Någon skriver in en kreativ prompt och laddar vid behov upp en .jpg-, .png- eller .webp-referensbild. Formuläret blir er ”enda plats” för att begära nya videor, istället för utspridda meddelanden.
Arbetsflödet paketerar din förfrågan för Defapi. n8n konverterar den uppladdade bilden till en base64 data URI (formatet API:et förväntar sig) och förbereder request payload med din prompt och images-array.
Defapi tar emot Sora 2-jobbet, och sedan övervakar n8n det. Arbetsflödet skickar genereringsförfrågan, väntar 10 sekunder och pollar sedan task query-endpointen. En IF-kontroll loopar vidare tills status kommer tillbaka som success (eller tills du justerar till timeout).
Den slutliga video-URL:en hämtas och loggas. När jobbet är klart plockar arbetsflödet länken data.result.video från svaret, formaterar den och skriver den till Google Sheets så att resultatet är lätt att dela och lätt att hitta senare.
Du kan enkelt ändra vad du sparar i Google Sheets (prompttext, status, tidsstämplar, vem som begärde det) efter dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera formulärtriggern
Konfigurera arbetsflödets intagsformulär så att användare kan skicka in en prompt och en bild.
- Lägg till noden Form Submission Trigger som din trigger.
- Ställ in Form Title på
Upload Image. - Konfigurera formulärfälten: lägg till ett obligatoriskt textfält med etiketten
Promptoch ett filfält med etikettenImagemed.jpg,.png,.webpsom godkända format. - Anslut Form Submission Trigger till Encode Image Payload.
Steg 2: konfigurera payload-kodning
Konvertera den uppladdade bilden till en Base64-payload och bifoga prompten för genereringsförfrågan.
- Öppna noden Encode Image Payload.
- Klistra in den tillhandahållna JavaScript-koden i fältet Code för att bygga objektet
argsför API-anropet. - Bekräfta att skriptet refererar till den uppladdade bilden via
$input.first().binary?.['Image']och prompten via$input.first().json['Prompt']. - Anslut Encode Image Payload till Submit Video Generation.
Steg 3: anslut begäran för videogenerering
Skicka den kodade payloaden till API-endpointen för videogenerering.
- Öppna noden Submit Video Generation.
- Ställ in URL till
https://api.defapi.org/api/sora2/genoch Method tillPOST. - Ställ in JSON Body till
{{ JSON.stringify($json.args, null, 2) }}. - Credential Required: Anslut era httpBearerAuth-uppgifter.
- Anslut Submit Video Generation till Pause for Processing.
Steg 4: konfigurera status-pollning och routing
Vänta på bearbetning, kontrollera uppgiftsstatus och routa baserat på slutförande.
- I Pause for Processing ställer ni in Amount till
10för att vänta mellan kontroller. - Öppna Retrieve Task Status och ställ in URL till
https://api.defapi.org/api/task/query. - Ställ in query-parametern task_id till
{{$json.data.task_id}}och lägg till headern Content-Type med värdetapplication/json. - Credential Required: Anslut era httpBearerAuth-uppgifter.
- Konfigurera Verify Completion Status med villkoret
{{ $json.data.status == 'success' }}. - Anslut Verify Completion Status till Prepare Video Output på success-grenen och tillbaka till Pause for Processing på den andra grenen.
Steg 5: konfigurera mappning för videoutdata
Spara den slutliga video-URL:en i ett rent utdatafält för vidare användning.
- Öppna noden Prepare Video Output.
- Lägg till en tilldelning med namnet image_url med värdet
{{$json.data.result.video}}.
Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att bekräfta att genereringskedjan fungerar från början till slut.
- Klicka på Execute Workflow och skicka in formuläret via Form Submission Trigger med en exempelprompt och en bild.
- Verifiera att Submit Video Generation returnerar ett task ID och att arbetsflödet loopar genom Pause for Processing och Retrieve Task Status tills det lyckas.
- Bekräfta att Prepare Video Output matar ut image_url som innehåller den slutliga videolänken.
- När ni är nöjda växlar ni arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- Defapi-credentials kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om det slutar fungera: kontrollera först din HTTP Bearer Auth-credential i n8n (och din Defapi-dashboard).
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompts i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera outputs i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om dina Defapi- och Google-konton är klara.
Nej. Du kopplar mest ihop konton och mappar några fält i Google Sheets.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in Defapis API-kostnader baserat på hur många videor du genererar.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och kör n8n bra. Egen hosting ger obegränsade körningar, men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Lägg till kolumner i Google Sheets för prompttext, task_id, status, skapad tid och slutförd tid, och mappa dem sedan i Google Sheets-noden direkt efter ”Prepare Video Output”. Vanliga anpassningar är att spara namnet på den som skickade formuläret, spara flaggan ”(15s,hd)” separat och skriva en rad med ”failed” när moderering blockerar resultatet.
Oftast är det en ogiltig eller utgången Bearer-token i din n8n HTTP-credential, om vi ska vara ärliga. Skapa en ny API-nyckel i Defapi och uppdatera credentialn ”Defapi account”, och testa sedan om ”Submit Video Generation”-requesten. Om requesten är autentiserad men ändå misslyckas är nästa misstänkta orsak innehållsmoderering: prompts med våld, vuxeninnehåll, upphovsrättsskyddat material eller realistiska mänskliga ansikten i bilder blir ofta nekade sent i processen. Kontrollera också att du inte skickar en tom images-array i fel format, eftersom Defapi förväntar sig en array även när du inte laddar upp en bild.
Gott om för de flesta små team. På n8n Cloud Starter finns en månadsgräns för executions, och polling kan använda flera executions per video eftersom status kontrolleras upprepade gånger. Om du kör egen hosting finns ingen execution-gräns, så din begränsning blir främst din server och Defapis rate limits.
För just det här use caset, ja, eftersom loopen ”vänta + polla tills success” är där enklare verktyg blir krångliga eller dyra. n8n hanterar grenad logik snyggt, och du kan köra egen hosting för hög volym utan att betala per task. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om du bara behöver en enda request och ett enda svar, men videogenerering är sällan så prydlig. Den andra stora skillnaden är kontroll: du kan justera 10-sekundersväntan, lägga till timeouts eller logga misslyckanden i samma arbetsflöde utan att extra avgifter staplas på. Prata med en automationsexpert om du vill ha hjälp att välja enklaste alternativet för din setup.
När dina Sora 2-resultat loggas automatiskt känns contentproduktionen lugnare. Arbetsflödet sköter spårningen så att du kan fokusera på att skriva bättre prompts och leverera bättre videor.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.