Behöver ert företag hjälp med att implementera AI? Kontakta oss och få prisoffert här →
AI Skolan
januari 22, 2026

OpenAI till Google Sheets, logga transkript rensat

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Du spelar in en snabb röstanteckning, skickar den någonstans och sedan blir den liggande. Eller värre: du lyssnar igenom den två gånger och missar ändå den enda detaljen du behövde för att agera. Ljud är smidigt i stunden, men är ett uselt format för sökbarhet, överlämningar och uppföljning.

Marknadschefer som jagar godkännanden känner igen sig. Byråägare som samlar in kundfeedback känner igen sig också. Och driver du ett litet team vet du redan hur rörigt “jag sa det i en röstanteckning” blir. Den här automatiseringen för OpenAI transcription Sheets gör ljud till felfri, användbar text som du faktiskt kan organisera.

Du får se exakt hur flödet tar emot en ljudfil, skickar den till OpenAI för transkribering och returnerar en snygg transkription som du kan logga i Google Sheets för sökbara, pålitliga anteckningar.

Så fungerar den här automatiseringen

Hela n8n-flödet, från trigger till slutligt resultat:

n8n Workflow Template: OpenAI till Google Sheets, logga transkript rensat

Problemet: ljudanteckningar skalar inte

Ljud går snabbt att skapa, så det blir standard för snabba uppdateringar, mötessammanfattningar och “glöm inte det här”-idéer. Sedan kommer verkligheten ikapp. Du kan inte skumläsa ljud. Du kan inte söka i det. Och du kan definitivt inte göra om det till en uppgiftslista utan att lyssna om delar och manuellt skriva ned det som spelar roll. Kostnaden är inte bara tid. Det är också den mentala belastningen av att veta att informationen finns någonstans, men inte kunna få fram den när du behöver den.

Det bygger upp snabbt. Här är var det oftast fallerar i en riktig verksamhet.

  • Viktiga detaljer fastnar i röstmeddelanden och uppföljningen sker timmar senare (om den ens sker).
  • Att kopiera och klistra in transkriptioner från slumpmässiga verktyg leder till spretiga format och saknat sammanhang.
  • Teamet får “anteckningar” utspridda över chattappar, inspelningar och inkorgar, vilket gör att ingen litar på systemet.
  • När du till slut behöver bevis på vad som sades blir det en skattjakt bland gamla ljudfiler.

Lösningen: gör ljud till felfri text (automatiskt)

Det här flödet ger dig en enkel backend som tar emot en ljudfil via en n8n-webhook, transkriberar den med OpenAI (med modellen gpt-4o-mini) och returnerar ett felfritt JSON-svar med en nyckel: Transcript. I praktiken betyder det att du kan koppla transkribering till nästan vad som helst. Ett litet internt verktyg. Ett webbformulär. En inspelningswidget i webbläsaren. Till och med en no-code-app som kan skicka filer. När texten kommer tillbaka kan du logga den i Google Sheets för ett sökbart arkiv, skicka den till Slack eller lagra den i Airtable. Och eftersom “kontraktet” bara är en webhook-URL kan du förbättra backenden senare utan att bygga om frontenden.

Flödet startar när en klient (din app, en enkel HTML-inspelare eller en annan automatisering) skickar en ljudfil till webhooken. OpenAI returnerar transkriptionen, n8n plockar ut transkriptfältet och flödet svarar direkt med felfri text som ditt system kan använda.

Det du får: automatisering vs. resultat

Exempel: så här ser det ut

Säg att ditt team fångar 10 röstanteckningar i veckan från samtal, walk-and-talk-uppdateringar eller kundfeedback. Manuellt tar även “snabb” hantering kanske 10 minuter per styck för att lyssna om, skriva ned nyckelpunkter och klistra in i ett ark, vilket blir ungefär 1,5 timme i veckan. Med det här flödet tar det cirka en minut att skicka ljudet till webhooken, och transkriptionen kommer tillbaka strax efteråt redo att loggas. Arbetet flyttas från transkribering till genomförande, vilket är hela poängen.

Det här behöver du

  • n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
  • Self-hosting-alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • OpenAI för tal-till-text-transkribering
  • Google Sheets för att lagra och söka i transkriptioner
  • OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-dashboarden)

Kunskapsnivå: Medel. Du klistrar in en webhook-URL i din app (eller i den medföljande HTML-koden) och kopplar en OpenAI-autentisering i n8n.

Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).

Så fungerar det

En ljudfil träffar din webhook. Flödet exponerar en webhook-URL i n8n, och din inspelare (eller valfritt verktyg som kan POST:a en fil) skickar ljud som en formuläruppladdning.

Filen skickas vidare till OpenAI. n8n tar det uppladdade ljudet och skickar det till OpenAI:s transkriberings-endpoint via en HTTP-förfrågan, så det tunga jobbet sker utanför din egen stack.

Transkriptet mappas till ett felfritt fält. Flödet hämtar transkripttexten från OpenAI:s svar och normaliserar den till en förutsägbar nyckel.

Du får ett prydligt svar som du kan lagra var som helst. n8n svarar på den ursprungliga förfrågan med JSON som {”Transcript”: ”…”}, vilket gör det enkelt att logga i Google Sheets (eller skicka vidare till Airtable eller Slack om det passar din process bättre).

Du kan enkelt ändra den returnerade JSON:en för att inkludera tidsstämplar, talaretiketter eller en sammanfattning utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.

Steg-för-steg-guide för implementering

Steg 1: Konfigurera webhook-triggern

Sätt upp ingångspunkten som tar emot ljudfiler för transkribering.

  1. Lägg till och öppna Incoming Audio Webhook.
  2. Ställ in HTTP MethodPOST.
  3. Ställ in Pathaudio-to-transcribe.
  4. Ställ in Response ModeresponseNode för att skjuta upp output till Return Transcript Response.

Tips: Säkerställ att er klient skickar ljudet som binärdata med det fältnamn som förväntas av HTTP request-noden (se steg 2).

Steg 2: Anslut OpenAI för transkribering

Konfigurera OpenAI API-anropet som skickar in ljudfilen för transkribering.

  1. Lägg till och öppna OpenAI Transcription Call.
  2. Ställ in URLhttps://api.openai.com/v1/audio/transcriptions.
  3. Ställ in MethodPOST och aktivera Send Body.
  4. Ställ in Content Typemultipart-form-data.
  5. I Body Parameters lägger ni till en parameter med namnet file med Parameter Type satt till formBinaryData och Input Data Field Name satt till audio_file.
  6. Lägg till en andra body-parameter med namnet model med värdet gpt-4o-mini-transcribe.
  7. Credential Required: Anslut era openAiApi-credentials.

⚠️ Vanlig fallgrop: Om er inkommande webhook-payload använder ett annat binärt fältnamn än audio_file kommer transkriberingsanropet att misslyckas. Synka er klients uppladdningsfältnamn med värdet i OpenAI Transcription Call.

Steg 3: Mappa transkriberingsutdata

Extrahera transkriberingstexten till ett rent fält för svaret.

  1. Lägg till och öppna Map Transcript Field.
  2. Skapa en tilldelning med Name satt till Transcript.
  3. Ställ in Value till {{ $json.text }} för att fånga transkriberingsutdata.

Steg 4: Returnera webhook-svaret

Skicka tillbaka transkriberingen till anroparen som webhook-svar.

  1. Lägg till och öppna Return Transcript Response.
  2. Ställ in Response Code till 200.
  3. Säkerställ att Map Transcript Field är ansluten till Return Transcript Response så att svaret inkluderar det mappade fältet Transcript.

Steg 5: Testa och aktivera ert workflow

Validera transkriberingsflödet från början till slut och aktivera det för användning i produktion.

  1. Klicka på Execute Workflow och skicka en test-POST-request med en binär ljudfil i fältet audio_file till Incoming Audio Webhook-URL:en.
  2. Bekräfta att OpenAI Transcription Call returnerar en JSON-payload som innehåller text.
  3. Verifiera att response body från Return Transcript Response inkluderar Transcript med förväntad transkriberingstext.
  4. Växla workflowet till Active för att börja hantera webhook-requests i realtid.
🔒

Lås upp fullständig steg-för-steg-guide

Få den kompletta implementeringsguiden + nedladdningsbar mall

Vanliga fallgropar

  • OpenAI-autentisering kan löpa ut eller vara felaktigt begränsad. Om transkriberingsanropet misslyckas, kontrollera dina n8n-autentiseringsinställningar för det OpenAI-konto du avsåg att använda.
  • Om du skickar stora ljudfiler varierar bearbetningstiderna. Håll en rimlig timeout på klientsidan och överväg att dela upp eller begränsa inspelningens längd om användare rapporterar “tomma” svar.
  • Den medföljande exempel-frontendkoden fungerar, men den är generisk. Lägg till egen validering och begränsningar för filtyper tidigt, annars lägger du tid på att felsöka dåliga uppladdningar i stället för att använda transkriptionerna.

Vanliga frågor

Hur lång tid tar det att sätta upp den här automatiseringen för OpenAI transcription Sheets?

Cirka 30 minuter om din OpenAI-nyckel och webhook-URL är klara.

Behöver jag kunna koda för att automatisera OpenAI transcription Sheets?

Nej. Du kan använda exempel-HTML:en i flödet och bara klistra in din webhook-URL. Om du vill bädda in det i din egen app kan en utvecklare göra den delen senare.

Är n8n gratis att använda för det här OpenAI transcription Sheets-flödet?

Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med OpenAI API-kostnader, som oftast är låga för korta klipp men ökar med längre ljud.

Var kan jag hosta n8n för att köra den här automatiseringen?

Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att sätta upp) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.

Kan jag anpassa det här OpenAI transcription Sheets-flödet för mötessammanfattningar och åtgärdspunkter?

Ja, men då lägger du till ett extra AI-steg efter transkriberingen. Behåll befintlig webhook och OpenAI-transkriberingsanropet och lägg sedan in en nod för OpenAI Chat Model (eller AI Agent) som gör om transkriptet till en sammanfattning, beslut och åtgärdspunkter. Vanliga justeringar är att returnera både Transcript och Summary, skicka åtgärdspunkter till Slack och logga allt till Google Sheets med en rad per inspelning.

Varför misslyckas min OpenAI-anslutning i det här flödet?

Oftast är det ett problem med API-nyckeln. Generera en ny OpenAI API-nyckel, uppdatera den i n8n och testa webhook-förfrågan igen med en fungerande ljudfil. Om det fortfarande misslyckas, kontrollera betalstatusen på ditt OpenAI-konto och säkerställ att förfrågan faktiskt skickar en fil (multipart-formuläruppladdningar är lätta att få fel). Begränsningar i rate limits kan också dyka upp när flera personer träffar endpointen samtidigt.

Hur många ljudfiler kan den här automatiseringen för OpenAI transcription Sheets hantera?

Om du self-hostar n8n finns ingen hård körningsgräns, så det beror främst på din server och OpenAI:s kapacitet.

Är den här automatiseringen för OpenAI transcription Sheets bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, särskilt när filer är inblandade. n8n hanterar webhooks och filpayloads väldigt direkt, så du slipper slåss med plattformsbegränsningar eller udda regler för filhantering. Du får också möjligheten att self-hosta, vilket kan vara avgörande om du hanterar många inspelningar. Zapier eller Make kan fortfarande fungera bra för enkla flöden av typen “en inspelning till en app”, men det här mönstret (webhook in, JSON ut) är renare och enklare att återanvända. Om du är osäker, prata med en automationsexpert så mappar vi det mot din exakta setup.

När du väl får transkriptioner som landar prydligt i Google Sheets slutar ljud att vara “den där grejen du tar tag i senare”. Det blir användbar information, precis när du behöver den.

Kontakta oss

Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.

×

Använd mall

Få direkt tillgång till denna n8n-arbetsflödes JSON-fil

Launch login modal Launch register modal