Telegram-бот: Аудио в текст с n8n и OpenAI
Пошаговая инструкция по созданию Telegram-бота для автоматической транскрибации голосовых сообщений. «Движок» — n8n, транскрибация — API OpenAI (Whisper). Весь процесс занимает ~10 минут без написания кода.
Суть за 30 секунд
No-code бот за 10 минут: n8n принимает голосовые из Telegram → скачивает аудио → отправляет в Whisper → возвращает текст пользователю. Никакого кода — только визуальные ноды.
📍 Навигация (Timeline)
- 00:00(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=0) — Введение: Концепция workflow в n8n.
- 00:58(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=58) — Основы workflow: Трансформация аудио → текст.
- 02:49(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=169) — Telegram Trigger: Настройка приёма входящих сообщений.
- 03:45(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=225) — BotFather: Получение Access Token.
- 06:16(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=376) — Тестирование: Проверка через команду
/start. - 08:46(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=526) — Анализ данных: Разбор JSON-структуры с аудио-параметрами.
- 10:09(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=609) — Get a File: Скачивание аудио по
file_id. - 13:08(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=788) — OpenAI Integration: Transcribe Recording (Whisper).
- 14:36(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=876) — Send Message: Отправка транскрибированного текста.
- 15:34(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=934) — Chat ID: Динамическая привязка ответа к отправителю.
- 16:53(https://youtu.be/q7GEyYt9P5E?t=1013) — Заключение: Итоговая демонстрация.
🧠 Ключевые концепции
- n8n, Telegram Bot API, OpenAI Whisper, Workflow Automation, Webhooks
🛠 Практические фишки
- BotFather: Единственный официальный способ получить токен для управления ботом.
- Проверка JSON-структуры: Всегда делайте пробный запуск, чтобы правильно связать
file_id. - Динамический Chat ID: Берите из входящего сообщения триггера — бот ответит любому пользователю.
- Обработка ошибок: Для продакшна добавьте проверку на наличие аудио, чтобы workflow не падал на текстовых запросах.
📌 Резюме
Связка n8n и OpenAI за минуты автоматизирует перевод голосовых сообщений в текст. Отличный пример того, как No-code инструменты решают реальные задачи продуктивности, объединяя мощные API в единый процесс.