Du kör ett videokörning, väntar, uppdaterar och sedan… ingenting. Ingen felfri logg över vad du skickade, vad som misslyckades eller vart länken till slutresultatet tog vägen. Om du gör det här mer än en gång blir det snabbt rörigt.
Den här automatiseringen för Replicate Sheets logging drabbar marknadsteam och content ops hårdast, men även byråägare som hanterar leveranser till kunder känner av det. Resultatet är enkelt: varje Replicate-videokörning loggas i Google Sheets så att du snabbt ser fel, kan försöka igen utan gissningar och håller länkar organiserade.
Nedan ser du hur arbetsflödet beter sig, vad det ersätter och vad du behöver för att köra det stabilt i n8n.
Så fungerar automatiseringen
Se hur detta löser problemet:
n8n Workflow Template: Replicate + Google Sheets: logga varje videokörning
flowchart LR
subgraph sg0["Flow 1"]
direction LR
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/>Create Video Prediction"]
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait 5s", 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/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Check Status"]
n6@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Is Complete?", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Has Failed?", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait 10s", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Success Response", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Error Response", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Display Result", pos: "b", h: 48 }
n12["<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/>Log Request"]
n4 --> n5
n8 --> n5
n7 --> n10
n7 --> n8
n12 --> n4
n5 --> n6
n6 --> n9
n6 --> n7
n10 --> n11
n9 --> n11
n3 --> n12
end
subgraph sg1["Manual Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Manual Trigger", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set API Token", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set Video Parameters", pos: "b", h: 48 }
n1 --> n2
n0 --> n1
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 n0 trigger
class n6,n7 decision
class n3,n5 api
class n12 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n3,n5,n12 customIcon
Utmaningen: Replicate-videokörningar försvinner spårlöst
Att generera videor via en AI-modell är den enkla delen. Det frustrerande är allt runtomkring: du skickar ett jobb, väntar, kollar status, kopierar utdata-URL:er, försöker minnas vilka inställningar du använde och hoppas att du kan återskapa det senare. När något misslyckas blir det värre. Då letar du i gamla flikar, halvsparade payloads eller chattmeddelanden för att förstå vad som hände. Och om flera personer rör samma pipeline får du snabbt “final_v3_reallyfinal.mp4”-känsla och noll ansvarstagande.
Friktionen växer för varje körning. Här är var det faller isär.
- Jobbinskick blir separerade från sina resultat, så utdatalänkar tappas bort eller klistras in på fel ställe.
- Statuskontroller blir en manuell rutin, vilket innebär förseningar, missade fel och mer kontextväxling.
- Omförsök blir smärtsamma eftersom du inte har en felfri logg över parametrarna du använde förra gången.
- När en kollega frågar “vilken körning skapade den här videon?”, kan du inte svara utan att göra om arbete.
Lösningen: skicka Replicate-jobb och logga varje körning i Google Sheets
Det här arbetsflödet gör Replicate-videogenerering till något du faktiskt kan drifta. Du startar körningen i n8n, arbetsflödet kopplar in din Replicate API-token och paketerar sedan dina videoinmatningar och modellparametrar för Bytedance Omni Human-modellen. Efter att jobbet skickats via en HTTP-begäran skapar det direkt en strukturerad loggrad så att körningen är spårbar redan innan videon är klar. Därefter väntar det kort, pollar Replicate efter jobbstatus och förgrenar sig baserat på svaret. Om jobbet blir klart förbereder det en korrekt formaterad payload för “lyckad” körning med utdatadetaljer. Om jobbet misslyckas förbereder det en felpayload och använder omförsökstiming för att kolla igen, så att du slipper sitta och vaka över det.
Arbetsflödet börjar med en manuell trigger, vilket är perfekt för test eller kontrollerade körningar. Därifrån skickar det Replicate-jobbet, loggar detaljerna för begäran och pollar status tills det tryggt kan markera körningen som slutförd eller misslyckad. Till sist returnerar det ett strukturerat resultat du kan använda vidare (och ditt kalkylark förblir den enda sanningskällan).
Vad som förändras: före vs. efter
| Detta elimineras | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Verklig effekt
Säg att du genererar 10 videor i veckan för annonser eller förklarande videor. Manuellt kan du lägga cirka 10 minuter per körning bara på administration: skicka jobbet, kolla status, kopiera utdatalänken och skriva en snabb notis om vilka inställningar du använde (ungefär 100 minuter). Med det här arbetsflödet är “admin”-delen i praktiken bara triggern och den initiala konfigurationen, kanske 1 minut per körning, och resten sker automatiskt medan du jobbar med något annat. Du väntar fortfarande på rendering, men du slutar lägga uppmärksamhet på den.
Krav
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Replicate API för att köra Bytedance Omni Human-jobb
- Google Sheets för att lagra körningsloggar och utdatalänkar
- Replicate API-token (hämta den i dina kontoinställningar på Replicate)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar konton, klistrar in en API-token och justerar några fält för dina indata.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Arbetsflödets flöde
Manuell körning startar processen. Du triggar arbetsflödet när du är redo att generera en video (ofta efter att du har förberett indataresurser eller en källänk).
Inloggningar och indata förbereds. n8n lägger in din Replicate API-token och formaterar sedan Omni Human-parametrarna så att begäran blir konsekvent varje gång.
Replicate-jobbet skickas och loggas. Arbetsflödet skickar en HTTP-begäran till Replicate och skapar sedan en strukturerad loggrad (jobbidentifierare och kontext) så att du har spårbarhet från första sekunden.
Status pollas med förgreningslogik. Efter en kort väntan hämtar det jobbstatus, kontrollerar om jobbet är klart och, vid behov, kontrollerar fel och gör omförsök med längre väntan.
Resultat paketeras för nästa steg. Vid lyckat resultat får du en korrekt formaterad payload med utdatadetaljer; vid fel får du en felpayload som är enklare att felsöka. Du kan enkelt ändra loggfälten så att de matchar era namngivningsstandarder. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera den manuella triggern
Konfigurera den manuella triggern så att ni kan testa arbetsflödet vid behov.
- Lägg till eller öppna Manual Start Trigger som startnod.
- Behåll standardinställningarna – inga fält krävs för en manuell trigger.
- Koppla Manual Start Trigger till Assign API Credential.
Steg 2: Anslut Replicate API-indata
Definiera API-token och medieindata som Replicates videomodell ska använda.
- I Assign API Credential ställer ni in api_token till
[CONFIGURE_YOUR_API_KEY]. - I Configure Video Inputs ställer ni in api_token till
{{ $('Assign API Credential').item.json.api_token }}. - Ställ in audio till
https://www2.cs.uic.edu/~i101/SoundFiles/BabyElephantWalk60.wav. - Ställ in image till
https://picsum.photos/512/512. - Koppla Assign API Credential → Configure Video Inputs.
Steg 3: Skicka in videogenereringsjobbet
Skicka förfrågan till Replicate och logga prediktionens metadata.
- I Submit Video Job ställer ni in URL till
https://api.replicate.com/v1/predictionsoch Method tillPOST. - Ställ in JSON Body till
{ "version": "bytedance/omni-human:7ec44f5140c7338b3496cbf99ee8ea391a4bc18ff5d1677a146dfc936a91f65b", "input": { "audio": "{{ $json.audio }}", "image": "{{ $json.image }}" } }. - Aktivera Send Headers och lägg till headern Authorization:
Bearer {{ $json.api_token }}. - Lägg till headern Prefer med värdet
waitför att låta API:et vänta om möjligt. - Koppla Configure Video Inputs → Submit Video Job → Record Request Log.
Steg 4: Polla jobbstatus
Loopa genom statuskontroller med pauser tills jobbet lyckas eller misslyckas.
- I Pause 5 Seconds ställer ni in Unit till
secondsoch Amount till5. - I Retrieve Job Status ställer ni in URL till
https://api.replicate.com/v1/predictions/{{ $('Submit Video Job').item.json.id }}. - Aktivera Send Headers och ställ in Authorization till
Bearer {{ $('Assign API Credential').item.json.api_token }}. - I Check Completion State ställer ni in villkoret till
{{ $json.status }}equalssucceeded. - I Check Failure State ställer ni in villkoret till
{{ $json.status }}equalsfailed. - Ställ in Pause 10 Seconds till
secondsoch10, och routea den tillbaka till Retrieve Job Status för fortsatt polling.
Steg 5: Konfigurera utdata för lyckat och misslyckat resultat
Forma det slutliga svaret baserat på jobbstatus och returnera en enda payload.
- I Prepare Success Payload ställer ni in response till
{{ { success: true, video_url: $json.output, prediction_id: $json.id, status: $json.status, message: 'Video generated successfully' } }}. - I Prepare Error Payload ställer ni in response till
{{ { success: false, error: $json.error || 'Video generation failed', prediction_id: $json.id, status: $json.status, message: 'Failed to generate video' } }}. - I Show Final Output ställer ni in final_result till
{{ $json.response }}. - Koppla Prepare Success Payload → Show Final Output och Prepare Error Payload → Show Final Output.
Steg 6: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att bekräfta att Replicate-förfrågan och polling-loopen fungerar end-to-end.
- Klicka på Execute Workflow för att köra Manual Start Trigger.
- Verifiera att Submit Video Job returnerar ett prediktions-id och att Record Request Log loggar förfrågan.
- Bekräfta att Retrieve Job Status till slut når Check Completion State eller Check Failure State.
- Kontrollera Show Final Output efter
final_resultsom innehåller antingen video-URL:en eller ett felmeddelande. - När ni är redo för produktion, slå om arbetsflödet till Active.
Se upp med
- Replicate-inloggningar kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först token i dina n8n-credentials och dina kontoinställningar på Replicate.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på tomma svar.
- Behörigheter i Google Sheets är lätta att missa. Säkerställ att det anslutna Google-kontot kan redigera målarket, annars misslyckas din “loggning” tyst och du tappar spåret.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om din Replicate-token och ditt Google-konto är redo.
Ja. Ingen kodning krävs, men du behöver vara bekväm med att redigera några fält för indata och arkkolumner.
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 Replicate-kostnader, som varierar beroende på modell och videolängd.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Du kan anpassa fälten i “Konfigurera videoinput” och payload-formateringen i “Förbered payload för lyckat resultat” och “Förbered payload för fel.” Vanliga justeringar är att lägga till en kolumn för “projektnamn”, spara exakta modellparametrar du använde och skriva till separata flikar i arket för lyckade körningar respektive misslyckanden.
Oftast beror det på en ogiltig eller utgången API-token som ligger sparad i steget “Assign API Credential”. Det kan också vara en felaktigt formaterad indata-payload (fel parameternamn) eller ett tillfälligt problem på Replicate-sidan, särskilt om du kör många jobb tätt efter varandra.
På n8n Cloud beror det på planens månatliga körningar, och vid self-hosting beror det på din server. I praktiken kör de flesta team från dussintals till hundratals videjobb i veckan, så länge de glesar ut polling och håller koll på Replicates rate limits.
Ofta, ja, eftersom polling av jobbstatus med omförsök är där enklare verktyg börjar kännas sköra. n8n gör förgrening (klar vs. misslyckad) enkel, och du kan finjustera väntetider utan att betala extra för varje väg. Self-hosting förändrar också kalkylen om du kör många exekveringar. Zapier eller Make kan fortfarande funka för “skicka jobb och logga”, men så fort du vill ha pålitliga statuskontroller blir det snabbt irriterande. Om du vill ha en second opinion för din setup, prata med en automationsexpert.
När varje körning loggas slutar videogenerering att kännas som en chansning. Du får mer ordning i driften, snabbare omförsök och en historik teamet kan lita på.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.