Claude koppelen aan n8n op een eigen VPS

Wat u bouwt

Drie werkende AI-workflows op de n8n-instantie die u al beheert: een webhook die alles samenvat wat u erin voert, een geplande feed-reader die artikelen omzet in gestructureerde spreadsheetrijen, en een AI Agent die zelfstandig een HTTP API aanroept om vragen te beantwoorden. Dit is de no-code tegenhanger van het aanroepen van de Claude API vanuit Python op uw VPS; dezelfde API, dezelfde tokens, dezelfde kosten, maar de orkestratie vindt plaats in n8n-nodes in plaats van in een script.

Ik ga ervan uit dat n8n al achter HTTPS draait volgens de handleiding voor zelfgehoste n8n op Docker. Als dat nog niet het geval is, voer dit dan eerst uit; webhooks vereisen een echt TLS-eindpunt en de credential store waar u zometeen een API-sleutel in plaatst, heeft de back-up van de encryptiesleutel nodig waar die handleiding u op wijst.

De interessante uitdagingen hier zijn niet het slepen en neerzetten van elementen. Het gaat om modelselectie per node, promptvelden die stilletjes undefined interpoleren, en het feit dat een automatisering onbeheerd draait. Een workflow die een halve cent per uitvoering kost is goedkoop, totdat een retry-loop deze 's nachts vierduizend keer uitvoert. Het grootste deel van deze handleiding gaat over deze onderwerpen.

Eén inloggegeven, versleuteld met de sleutel waarvan u een back-up hebt gemaakt

Haal een API-sleutel op via de Anthropic Console op platform.claude.com, ga naar Settings en vervolgens naar API Keys, en maak een sleutel aan met een naam zoals n8n-vps. Deze wordt slechts één keer getoond. De Console vraagt u ook om een verloopdatum te kiezen bij het aanmaken van de sleutel; noteer deze datum, want een verlopen sleutel onderbreekt een onbeheerde workflow met dezelfde 401-fout als beschreven onder de storingsmodi hieronder. Voorzie het account van saldo of stel facturering in; API-gebruik wordt per token afgerekend, betaald vanuit prepaid tegoed. Een Pro-abonnement dekt dit niet, maar Claude Max- en Team-plannen bevatten tegenwoordig maandelijkse Claude API-tegoeden ($100 bij Max 5x, $200 bij Max 20x, gebundeld tot $500 bij Team) die u claimt door een Console-organisatie te koppelen in uw claude.ai factureringsinstellingen. Deze tegoeden betalen voor API-aanroepen zoals die van n8n, dekken geen Claude Code, en vervallen aan het einde van elke factureringscyclus. Als u hoopte deze drie workflows te bouwen zonder kosten, vermeldt de prijs-FAQ van Anthropic dat nieuwe gebruikers een klein bedrag aan gratis tegoed ontvangen om de API te testen. Een nieuw Console-account kan deze workflows dus uitproberen met dat starttegoed voordat u facturering toevoegt; zodra dit op is, wordt elke Claude-aanroep per token gefactureerd. Enkele zaken kosten niets buiten de tokens, zoals het endpoint voor het tellen van tokens en maximaal 1.550 gratis uren aan code-executietijd per organisatie per maand, hoewel geen van deze drie workflows gebruikmaakt van code-executie. Wat de gratis API-tegoeden dekken gaat in op de details.

In n8n: ga naar Credentials, kies Create credential, selecteer Anthropic, plak de sleutel in het veld API Key en sla op. Elke Claude-node in elke workflow verwijst naar dit ene opgeslagen inloggegeven; u plakt de sleutel nooit in een node.

Twee operationele opmerkingen. Ten eerste versleutelt n8n opgeslagen inloggegevens met N8N_ENCRYPTION_KEY. Als u deze omgevingsvariabele expliciet instelt in uw compose-bestand volgens de n8n-handleiding, overleeft uw inloggegeven het opnieuw opbouwen van containers; als u n8n er zelf een laat genereren en u verliest vervolgens het volume, is elk opgeslagen inloggegeven, inclusief deze sleutel, onherstelbare ciphertext. Maak nu een back-up van de sleutel als u dat nog niet hebt gedaan. Ten tweede: beschouw de n8n-credentialstore als de 'blast radius': iedereen die uw Anthropic-inloggegeven kan gebruiken, kan verzoeken doen met uw sleutel. Op de Community-editie bent u dat zelf en de eigenaar van de instantie; de documentatie van n8n stelt: "Alleen de eigenaar van de instantie en de gebruiker die ze aanmaakt, hebben toegang tot workflows en inloggegevens", dus andere Member-accounts kunnen er niet bij. Het delen van workflows en inloggegevens is een betaalde functie op zelf-gehoste n8n (Business of Enterprise), en zodra u een workflow deelt, kunnen de editors ervan elk inloggegeven gebruiken dat die workflow gebruikt. Dus als iemand anders inlogt op deze instantie, lees dan welke toegangscontroles achter een betaalde n8n-licentie zitten voordat u accounts verstrekt. Stel een bestedingslimiet in de Console in onder Settings, zodat een gecompromitteerde of op hol geslagen instantie een plafond heeft.

Modelkeuze is een beslissing per node

Het model-dropdownmenu in de Claude-nodes van n8n wordt live opgehaald via de API, waardoor het toont waartoe uw sleutel toegang heeft. De modellen die in deze handleiding worden gebruikt, met API-prijzen per miljoen input/output-tokens per oktober 2026, zijn: Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5) voor $1/$5 met een contextvenster van 200K, Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5) voor $2/$10, en Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8) voor $5/$25, beide met contextvensters van 1M tokens. Er is ook Claude Fable 5 (claude-fable-5) voor $10/$50 voor het zwaarste redeneerwerk; niets in deze handleiding vereist dit model. Gebruik die exacte ID's. claude-haiku-4-5 is een alias voor de vastgezette snapshot claude-haiku-4-5-20251001, wat ook werkt, maar een verouderde ID die uit een oude handleiding is gekopieerd, kan verwijzen naar een model dat niet meer beschikbaar is en daardoor falen. Prijzen wijzigen, dus controleer platform.claude.com voordat u vertrouwt op cijfers die u ergens leest, inclusief hier.

Sinds de eerste publicatie van deze handleiding heeft Anthropic nieuwere modellen uitgebracht en markeert de documentatie Haiku 4.5, Sonnet 5, Opus 4.8 en Fable 5 nu als legacy. Ze werken nog steeds. De pagina met deprecations vermeldt dat de uitfasering van Haiku 4.5 niet eerder dan 15 oktober 2026 plaatsvindt; die datum is verstreken en per 20 oktober 2026 toont de pagina Haiku 4.5 nog steeds als actief zonder deprecation-melding. Sonnet 5, Opus 4.8 en Fable 5 worden niet eerder dan medio 2027 uitgefaseerd. Anthropic geeft ten minste 60 dagen van tevoren bericht voordat een publiek uitgebracht model wordt uitgefaseerd, dus houd de deprecations-pagina in de gaten als uw workflows Haiku 4.5 gebruiken. De huidige line-up is Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5, uitgebracht op 7 oktober 2026) vanaf $0.10/$0.50 voor prompts tot 100.000 tokens en $0.50/$2.50 daarboven, Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) voor $2/$10, Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) voor $4/$20, en Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1) voor $10/$50. De tokenizer van Haiku 5.5 telt dezelfde tekst als ongeveer 30% meer tokens dan Haiku 4.5, dus vergelijk de werkelijke kosten per run op de usage-pagina van de Console, niet alleen de catalogusprijzen.

De gewoonte die u moet aanleren: kies het model per node, niet per platform. Classificatie, extractie, samenvatting en routing, de kern van automatisering, draaien uitstekend op Haiku voor de helft van de catalogusprijs van Sonnet en een vijfde van die van Opus. Reserveer Sonnet voor agents en redeneringen in meerdere stappen, en Opus voor de zeldzame workflow waarbij een fout antwoord meer kost dan de tokens. Een workflow met vijf Claude-nodes kan en moet modellen combineren.

De twee Claude-nodes en wanneer u welke gebruikt

n8n bevat twee verschillende Anthropic-integraties; het kiezen van de verkeerde is de meest voorkomende fout voor beginners.

De Anthropic-node is een standaard app-node: één verzoek erin, één antwoord eruit. De Text-resource heeft een Message a Model-operatie, naast operaties voor het analyseren van afbeeldingen en documenten. Gebruik deze node wanneer de workflow-logica zich in n8n bevindt: trigger, Claude-aanroep, volgende node. Workflow 1 en 2 hieronder gebruiken deze node of de chain-variant ervan.

De Anthropic Chat Model-node is een sub-node, een klein onderdeel dat het model levert aan een hoofd-node zoals AI Agent of Basic LLM Chain. Deze node heeft geen trigger en geen eigen output; hij biedt de modelkeuze en sampling-opties zoals Maximum Number of Tokens en Sampling Temperature. Een waarschuwing uit de n8n-documentatie die u moet onthouden: expressies in sub-nodes worden altijd opgelost op basis van het eerste input-item, niet per item. Plaats expressies die per item moeten gelden in de prompt-velden van de hoofd-node, niet in de sub-node. En een waarschuwing van de kant van Anthropic: bij Claude 4.7 en latere modellen (elk model in deze handleiding behalve Haiku 4.5) resulteert het instellen van temperature, top_p of top_k op een waarde die afwijkt van de standaard in een 400-fout. Laat Sampling Temperature, Top K en Top P bij deze modellen daarom oningesteld.

Workflow 1: webhook binnen, samenvatting buiten

De 'hello-world' van AI-automatisering: alles wat via een POST-verzoek naar een URL wordt gestuurd, wordt samengevat en belandt in Slack of uw inbox.

1. Webhook node, HTTP Method POST, pad summarize. n8n geeft u een test-URL en een productie-URL; de productie-URL luistert pas zodra de workflow is gepubliceerd.
2. Anthropic node, Message a Model, model claude-haiku-4-5, Max Tokens rond de 300.
3. Slack node (of Send Email), plaats de antwoordtekst in een kanaal.

De prompt is waar n8n-expressies samenkomen met Claude. Een POST-body belandt onder $json.body, dus het veld voor het gebruikersbericht ziet er als volgt uit:

Summarize the following feedback in three bullets, then one line:
verdict: praise | complaint | churn-risk. No preamble.

{{ $json.body.text }}

Plaats instructies voor de rol en het formaat in het veld voor de system prompt van de node, niet in het gebruikersbericht. De system prompt blijft constant terwijl de payload varieert; dit houdt het gedrag stabiel en zorgt ervoor dat de prompt over zes maanden nog steeds leesbaar is. Test dit vanaf de VPS zelf:

curl -X POST https://n8n.example.com/webhook/summarize \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text": "Third support ticket this month about slow disk IO..."}'

Kosten per run op Haiku: een payload van 1.200 tokens plus prompt is ongeveer $0,0012 aan input, 300 tokens aan output is $0,0015, grofweg een kwart cent. Duizend runs per maand kost minder dan $3. Dezelfde node gericht op Opus 4.8 is ongeveer vijf keer zo duur. Die verhouding, vermenigvuldigd met elke workflow die u bouwt, is de reden waarom de gewoonte om per node een model te kiezen belangrijk is.

Workflow 2: geplande RSS naar gestructureerde rijen

Nu volgt een proces op basis van een tijdschema, met gestructureerde output: lees elk uur een RSS-feed, classificeer elk item en voeg rijen toe aan een spreadsheet.

1. Schedule Trigger, elk uur.
2. RSS Read, de feed-URL. Geeft één item per artikel als output.
3. Basic LLM Chain, met een Anthropic Chat Model sub-node ingesteld op claude-haiku-4-5, en een Structured Output Parser sub-node die een JSON-schema bevat.
4. Google Sheets (of Postgres), voeg per item een rij toe.

De Structured Output Parser verandert "Claude, retourneer alsjeblieft JSON" van een wens in een contract: het valideert het antwoord van het model tegen uw schema en laat het item expliciet falen in plaats van onbruikbare rijen te schrijven. Een schema zoals:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "category": { "type": "string", "enum": ["release", "security", "tutorial", "other"] },
    "relevance": { "type": "number" },
    "one_line_summary": { "type": "string" }
  },
  "required": ["category", "relevance", "one_line_summary"]
}

En de prompt van de chain verwijst naar het feed-item:

Classify this article for a VPS hosting audience.

Title: {{ $json.title }}
Content: {{ $json.contentSnippet }}

De kostenberekening verandert hier van aard: dit is per item, niet per uitvoering. Vijftig artikelen per uur, vierentwintig uur per dag, komt neer op 36.000 Claude-aanroepen per maand. Op Haiku kost dit ongeveer $40–90, afhankelijk van de lengte van het artikel; op Opus ongeveer vijf keer zoveel. Verwijder duplicaten vóór de LLM-node (een eenvoudige IF-controle tegen eerder geziene links, of de Remove Duplicates-node van n8n) en het aantal daalt aanzienlijk, omdat de meeste uurlijkse polls geen nieuwe inhoud bevatten. De goedkoopste token is de aanroep die u nooit doet.

Workflow 3: een AI Agent die tools gebruikt

De eerste twee workflows zijn pipelines waarbij u de stappen bepaalt. Een AI Agent-node draait dit om: u geeft Claude een doel en tools, en de agent beslist welke tools worden aangeroepen en in welke volgorde, totdat het doel is bereikt. n8n vereist hiervoor een chatmodel-subnode en ten minste één gekoppelde tool-subnode.

Een concreet voorbeeld is een ops-assistent die de vraag "wat is offline en waarom" beantwoordt op basis van uw monitoring:

1. Chat Trigger (of webhook), de vraag komt binnen.
2. AI Agent, met een Anthropic Chat Model-subnode ingesteld op claude-sonnet-5. Agents plannen en ketenen tool-aanroepen; Haiku kan eenvoudige agents met één tool aansturen, maar Sonnet is de verstandige ondergrens zodra er meerdere tools worden gebruikt.
3. HTTP Request-node gekoppeld als tool, gericht op uw Uptime Kuma status API of Zabbix-endpoint. Een tweede HTTP-tool kan elke andere REST API benaderen.

Twee instellingen doen het meeste werk. Het System Message van de agent definieert de taak: "Je bent een ops-assistent. Gebruik de status-tool om de huidige status van de monitors te controleren voordat je antwoordt. Rapporteer alleen monitors die offline zijn, inclusief de duur." De beschrijving van elke tool is geen documentatie voor mensen, maar de manier waarop Claude beslist wanneer deze moet worden aangeroepen. "Geeft de huidige up/down-status voor alle gemonitorde services als JSON" wordt op de juiste momenten aangeroepen; "status API" wordt genegeerd of verkeerd gebruikt. Wanneer u de HTTP Request-node als tool koppelt, schakel dan de optie Optimize Response in en selecteer de relevante JSON-velden. Anders wordt elk uitgebreid API-antwoord als input-tokens in de context van het model geladen, waarvoor u betaalt.

Stel Max Iterations op de agent in (de standaardwaarde is 10) op het laagste aantal dat werkt. Dit is het verschil tussen "de agent gaf het op na 4 tool-aanroepen" en een lus van twaalf round-trips met het model. Begrijp ook de facturatiestructuur: elke iteratie verstuurt het volledige gesprek tot dan toe opnieuw, inclusief het systeembericht, de vraag en elk voorgaand tool-resultaat als input-tokens. Een agent-run van zes iteraties kan gemakkelijk in totaal 20.000 cumulatieve input-tokens en 2.000 output-tokens bevatten: op Sonnet 5 à $2/$10 kost dit ongeveer $0,06, wat twintig keer zo duur is als een eenvoudige samenvattings-run. Als u merkt dat u veel tools aan één agent koppelt, is dat het moment waarop het draaien van MCP-servers op uw VPS een schonere architectuur wordt.

Kostenbeheersing, omdat niemand meekijkt

Een onbeheerde workflow heeft de controles nodig die een mens achter een toetsenbord impliciet uitvoert. Vier lagen, gerangschikt van goedkoop naar duur.

Max Tokens op elk Claude-knooppunt. Dit is een harde limiet op de output. Een samenvatter heeft er 300 nodig, een classificeerder 100. Dit begrenst de kostbare kant van de balans (bij de modellen in deze handleiding $5–$50 per miljoen output-tokens tegenover $1–$10 voor input, waarbij output vijf keer zo duur is als input) en fungeert tevens als noodrem; een promptfout waardoor Claude gaat uitweiden kost 300 tokens, niet 8.000.

Model per knooppunt. Hierboven reeds behandeld; tussen Haiku 4.5 en Opus 4.8 zit een prijsverschil van factor vijf, tot factor tien bij Fable 5, en in het huidige aanbod, van Haiku 5.5 tot Fable 5.1, loopt dit op tot honderdvoudig voor prompts tot 100.000 tokens. Het instellen kost tien seconden.

Begrens de lussen. Max Iterations op agents. Een workflow-timeout in de instellingen van de workflow zorgt ervoor dat een vastgelopen uitvoering stopt in plaats van oneindig door te draaien. Wees voorzichtig met Retry On Fail per knooppunt: het is het juiste hulpmiddel voor tijdelijke fouten, maar retries vermenigvuldigen de kosten. Max Tries van 3 met Wait Between Tries van 5000 ms betekent dat een aanhoudende fout u tot drie keer per item factureert voordat het systeem opgeeft. Plaats nooit een retry rond een knooppunt dat al kostbaar is geslaagd.

Een fout-workflow als vangnet. Maak een workflow die begint met het Error Trigger-knooppunt dat de naam en de fout van de mislukte workflow naar Slack stuurt, en stel deze vervolgens in als de Error Workflow in de instellingen van elke AI-workflow. De foutmodus die dit opvangt is de meest vervelende: een op schema getriggerde workflow die bij elke uitvoering, elk uur, gedurende een week fouten geeft, waarbij elke uitvoering tokens verbruikt voordat deze stopt. Combineer dit met een maandelijkse bestedingslimiet in de Anthropic Console en controleer de usage-pagina van de Console de eerste paar dagen nadat u iets op schema heeft geactiveerd. Als u precies wilt begrijpen waarvoor u wordt gefactureerd, ontleedt de handleiding voor tokengebruik dit volledig.

Foutmodi en de bijbehorende meldingen

De node faalt direct met "Authorization failed - please check your credentials." De API gaf een 401-fout terug. De onderliggende body heeft de volgende structuur (huidige antwoorden bevatten ook een request_id-veld):

{"type": "error", "error": {"type": "authentication_error", "message": "invalid x-api-key"}}

De sleutel is verkeerd geplakt, afgebroken, bevat extra witruimte of is de placeholder uit een handleiding. Maak de n8n-credential opnieuw aan en plak de sleutel opnieuw. Als het gisteren wel werkte, controleer dan of de sleutel is ingetrokken, de vervaldatum in de Console is bereikt, of dat een volume-restore een terugkeer heeft veroorzaakt naar een credential die met een andere N8N_ENCRYPTION_KEY is versleuteld.

Executies falen in pieken met een 429 rate_limit_error, met een melding in de trant van "Number of request tokens has exceeded your per-minute rate limit." Rate limits worden per minuut gemeten en afgedwongen met een continu bijvullende token bucket. n8n maakt het zeer eenvoudig om vijftig webhook- of RSS-executies tegelijkertijd te starten. Los dit structureel op: verwerk items sequentieel (Loop Over Items) in plaats van parallel, en stel Retry On Fail in met Max Tries 3 en Wait Between Tries op het maximum van 5000 ms; n8n begrenst dit veld op 5000 ms. Wanneer u een langere backoff nodig heeft zodat de bucket tijd heeft om bij te vullen voor de retry, plaatst u een Wait-node in het foutpad of verwerkt u items één voor één. Een 429-rate-limit bevat meestal een retry-after-header die aangeeft hoeveel seconden u moet wachten (de documentatie van Anthropic vermeldt dat niet elke 429 dit doet). De vaste wachttijd van n8n kan dit niet uitlezen, dus bouw de langere pauze zelf in. Eén uitzondering: een 429 zonder retry-after-header en een error_code van enforced_spend_limit_reached betekent dat uw organisatie het maandelijkse bestedingsplafond van de gebruikerstier heeft bereikt. Geen enkele retry zal slagen tot de volgende maand of tot een verhoging van de tier.

404 not_found_error met vermelding van uw model. De melding noemt de model-ID die u heeft verzonden, in de trant van:

{"type": "error", "error": {"type": "not_found_error", "message": "model: claude-haiku-4.5"}}

Punten in plaats van koppeltekens (4.5 voor 4-5), een typefout of een verzonnen datum-achtervoegsel, of een uitgefaseerd model uit een verouderde blogpost. Controleer de ID aan de hand van de huidige lijst. Dit probleem treedt vaak op bij gebruikers die het modelveld als expressie invullen in plaats van een keuze te maken uit het dropdown-menu.

Claude beantwoordt een vraag die u niet heeft gesteld. Er is nergens een foutmelding en de run is groen. Een n8n-expressie die verwijst naar een ontbrekend veld, zoals {{ $json.body.text }} terwijl de payload message gebruikte, interpoleert de letterlijke string undefined in uw prompt, en Claude reageert vervolgens braaf op een prompt over niets. Als de betreffende node helemaal niet is uitgevoerd, stopt n8n met een foutmelding dat de expressie verwijst naar een node die "hasn't been executed yet", maar een ontbrekend veld blijft stil. Voer voor activering altijd een test uit met echte data en lees de daadwerkelijk gegenereerde prompt in het input-paneel van de node. De expressie-editor toont een voorbeeld van de opgeloste waarde, en undefined is direct zichtbaar als u goed kijkt.

FAQ

Hoe verbind ik Claude met n8n?

Maak een API-sleutel aan in de Anthropic Console op platform.claude.com. Voeg vervolgens in n8n een credential van het type Anthropic toe en plak de sleutel in het veld API Key. Elke Claude-node, de Anthropic app-node en de Anthropic Chat Model sub-node verwijzen naar dit opgeslagen credential. n8n versleutelt dit met N8N_ENCRYPTION_KEY, dus maak een back-up van deze sleutel; anders gaan uw credentials verloren als de volume-data verloren gaat.

Wat kost een AI-workflow per uitvoering?

Schat het aantal tokens per uitvoering en vermenigvuldig dit met de prijzen per miljoen tokens van het model. Per oktober 2026 kost Haiku 4.5 $1/$5 per miljoen input/output tokens en Sonnet 5 kost $2/$10. Een webhook-samenvatting op Haiku kost ongeveer een kwart cent; een agent-run op Sonnet met diverse tool-aanroepen komt dichter bij de $0,06–$0,10, omdat bij elke iteratie het volledige gesprek opnieuw als input wordt verzonden. Controleer de uitvoering op de usage-pagina in de Console in plaats van te vertrouwen op schattingen.

Welk Claude-model moet ik gebruiken voor n8n-automatiseringen?

Haiku 4.5 voor classificatie, extractie, samenvatting en routing; werk met grote volumes waarbij snelheid en prijs doorslaggevend zijn. Sonnet 5 voor AI Agent-nodes en redeneringen in meerdere stappen. Opus 4.8 alleen wanneer een foutief antwoord duur genoeg is om de catalogusprijs van $5/$25 te rechtvaardigen (vijf keer zo duur als Haiku, tweeënhalf keer zo duur als Sonnet). De nieuwere Haiku 5.5, Sonnet 5.5 en Opus 5.5 van Anthropic vervullen dezelfde rollen tegen gelijke of lagere prijzen. Stel het model per node in, niet per workflow; één workflow kan alle drie de modellen combineren.

Hoe voorkom ik dat een n8n-workflow te veel uitgeeft aan de Claude API?

Bouw vangrails in: een lage Max Tokens op elke Claude-node, Max Iterations op agents, een workflow-timeout en conservatieve Retry On Fail-instellingen, zodat fouten het tokenverbruik niet vermenigvuldigen. Voeg daarnaast een Error Trigger-workflow toe die u via Slack waarschuwt wanneer een AI-workflow faalt, en stel een maandelijkse bestedingslimiet in de Anthropic Console in als hard plafond dat door niets op de VPS kan worden overschreden.

Kosten AI Agent tool-aanroepen extra?

Er is geen apart tarief voor tools, maar tools zijn niet gratis: elk resultaat van een tool wordt als input-tokens teruggevoerd naar het model, en elke agent-iteratie verstuurt het volledige gesprek tot dan toe opnieuw. Een uitgebreide API-respons die ongefilterd wordt doorgegeven, kan uw werkelijke prompt overschaduwen. Schakel Optimize Response in bij HTTP Request-tools en retourneer alleen de velden die de agent nodig heeft.