实现N8N与即梦4.0的调用性能统计

要实现N8N与即梦4.0的API调用性能统计，推荐采用以下通用自动化策略，实现实时数据采集与可视化分析：

1. 在N8N工作流中嵌入性能埋点模块

• 在每次调用即梦4.0 API的HTTP Request节点前后，用Function或Set节点记录时间戳（Date.now()），计算耗时，采集返回码、图片URL、错误提示等信息。
• 输出结构示例：
  • 开始时间、结束时间、耗时（毫秒）
  • API响应码、成功/失败标志
  • 请求参数、返回内容摘要

2. 自动化归档统计数据

• 利用Sheet（Google Sheet/Excel）、Notion数据库或任何支持API接口的平台，将每次性能数据自动写入“统计表”节点，长期归档。
• 字段建议：时间戳、响应时长、状态码、业务ID、生成图片链接等。

3. 可视化统计与告警

• 可集成Grafana、Metabase等第三方可视化工具，对归档的API性能数据进行实时展示与统计分析：调用总数、平均耗时、错误率分布等。
• N8N可对此类数据设定异常阈值，当API响应变慢或调用失败率升高自动触发告警推送到微信、飞书等。¹

4. 多工作流横向对比与优化

• 支持横向对比不同prompt、参数或业务类型下即梦4.0调用性能，帮助优化内容产线设计。
• 可将性能统计与内容生成质量评价结合，形成自动化产线的性能与质量综合分析模型。²¹

这种方式能帮助团队/个人全面掌控即梦4.0的API调用效率与健康度，适合高频AIGC自动化业务线的深度运营和持续优化。如需具体N8N节点配置代码或可视化方案，可进一步详解。