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✈️ CarbonInterface API와 GPT-4o를 사용한 비즈니스 여행 CO2 배출량 계산

중급

이것은Other, AI, IT Ops분야의자동화 워크플로우로, 12개의 노드를 포함합니다.주로 SplitOut, HttpRequest, GmailTrigger, GoogleSheets, SplitInBatches 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. ✈️ Carbon Interface API와 GPT-4o를 통해 비즈니스 여행二氧化碳 배출 계산

사전 요구사항
  • •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
  • •Google 계정 및 Gmail API 인증 정보
  • •Google Sheets API 인증 정보
  • •OpenAI API Key

사용된 노드 (12)

SplitOut
StickyNote
HttpRequest
GmailTrigger
GoogleSheets
SplitInBatches
Agent
LmChatOpenAi
OutputParserStructured

카테고리

기타
인공지능
IT 운영
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
React Flow
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
  "id": "1H8R2Hvre2Z1LuTG",
  "meta": {
    "instanceId": "",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "✈️ CO2 Emissions of Business Travels with CarbonInterface API and GPT-4o",
  "tags": [],
  "nodes": [
    {
      "id": "16cb6418-383a-409e-ac18-8ba78aba031b",
      "name": "Gmail 트리거",
      "type": "n8n-nodes-base.gmailTrigger",
      "position": [
        -320,
        415
      ],
      "parameters": {
        "simple": false,
        "filters": {},
        "options": {
          "downloadAttachments": false
        },
        "pollTimes": {
          "item": [
            {
              "mode": "everyMinute"
            }
          ]
        }
      },
      "credentials": {
        "gmailOAuth2": {
          "id": "",
          "name": ""
        }
      },
      "notesInFlow": true,
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "5c7c052e-9a71-4867-9d05-492dac9a8b7c",
      "name": "구조화 출력 파서",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
      "position": [
        140,
        600
      ],
      "parameters": {
        "jsonSchemaExample": "{\n  \"traveler_name\": \"Samir Saci\",\n  \"trip_purpose\": \"Sustainability Client Workshop\",\n  \"trip_id\": \"LG-TRIP-2025-0624\",\n  \"flights\": [\n    {\n      \"type\": \"departure\",\n      \"from\": \"Paris Charles de Gaulle (CDG)\",\n      \"to\": \"Toronto Pearson International (YYZ)\",\n      \"from_code\": \"CDG\",\n      \"to_code\": \"YYZ\",\n      \"date\": \"2025-06-24\",\n      \"flight_number\": \"AF356\"\n    },\n    {\n      \"type\": \"return\",\n      \"from\": \"Toronto Pearson International (YYZ)\",\n      \"to\": \"Paris Charles de Gaulle (CDG)\",\n      \"from_code\": \"YYZ\",\n      \"to_code\": \"CDG\",\n      \"date\": \"2025-06-28\",\n      \"flight_number\": \"AC880\"\n    }\n  ],\n  \"hotel_booked\": false,\n  \"ground_transport_booked\": false\n}\n"
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "c0eeae42-d3dd-400e-8d19-1068f4ab999d",
      "name": "AI 에이전트 파서",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "position": [
        -100,
        415
      ],
      "parameters": {
        "text": "=Extract the structured trip details from the following email:\n\n{{ $json.text }}\n",
        "options": {
          "systemMessage": "=You are a travel assistant. When provided with the body of a business trip confirmation email, extract the following structured JSON object.\n\nReturn **only** a JSON object with the following fields:\n\n{\n  \"traveler_name\": string,\n  \"trip_purpose\": string,\n  \"trip_id\": string,\n  \"flights\": [\n    {\n      \"type\": \"departure\" or \"return\",\n      \"from\": string,\n      \"from_code\": string (e.g., \"CDG\"),\n      \"to\": string,\n      \"to_code\": string (e.g., \"YYZ\"),\n      \"date\": string (ISO 8601, e.g., \"2025-06-24\"),\n      \"flight_number\": string\n    }\n  ],\n  \"hotel_booked\": boolean,\n  \"ground_transport_booked\": boolean\n}\n\n- Extract the 3-letter airport codes (IATA format) from the airport names and populate `from_code` and `to_code`.\n- If hotel or ground transport is marked “Not booked,” return `false`, otherwise `true`.\n- Always include both departure and return flights as separate items in the \"flights\" array.\n- Return only the JSON object, no extra text.\n"
        },
        "promptType": "define",
        "hasOutputParser": true
      },
      "typeVersion": 1.9
    },
    {
      "id": "2a30a34e-76d2-4d89-a5f9-cf48f97f490e",
      "name": "OpenAI 채팅 모델2",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
      "position": [
        -100,
        620
      ],
      "parameters": {
        "model": {
          "__rl": true,
          "mode": "list",
          "value": "gpt-4o-mini"
        },
        "options": {}
      },
      "credentials": {
        "openAiApi": {
          "id": "",
          "name": ""
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "f0eb3490-4f5f-42ca-83fa-0a562a08d630",
      "name": "분할 출력",
      "type": "n8n-nodes-base.splitOut",
      "position": [
        320,
        420
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "fieldToSplitOut": "output.flights"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "c7bb9d8b-a972-4d53-8217-8e77c29dda81",
      "name": "비행 정보 기록",
      "type": "n8n-nodes-base.googleSheets",
      "position": [
        840,
        360
      ],
      "parameters": {
        "columns": {
          "value": {
            "To": "={{ $json.to }}",
            "From": "={{ $json.from }}",
            "To Code": "={{ $json.to_code }}",
            "Trip ID": "={{ $('AI Agent Parser').item.json.output.trip_id }}_{{ $json.type }}",
            "From Code": "={{ $json.from_code }}",
            "Flight Date": "={{ $json.date }}",
            "Flight Type": "={{ $json.type }}",
            "Hotel Booked": "={{ $('AI Agent Parser').item.json.output.hotel_booked }}",
            "Trip Purpose": "={{ $('AI Agent Parser').item.json.output.trip_purpose }}",
            "Flight Number": "={{ $json.flight_number }}",
            "Traveler Name": "={{ $('AI Agent Parser').item.json.output.traveler_name }}",
            "Ground Transport Booked": "={{ $('AI Agent Parser').item.json.output.ground_transport_booked }}"
          },
          "schema": [
            {
              "id": "Traveler Name",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Traveler Name",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Trip Purpose",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Trip Purpose",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Trip ID",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Trip ID",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Hotel Booked",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Hotel Booked",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Ground Transport Booked",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Ground Transport Booked",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Flight Type",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Flight Type",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "From",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "From",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "From Code",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": false,
              "required": false,
              "displayName": "From Code",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "To",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "To",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "To Code",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": false,
              "required": false,
              "displayName": "To Code",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Flight Date",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Flight Date",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Flight Number",
              "type": "string",
              "display": true,
              "required": false,
              "displayName": "Flight Number",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            }
          ],
          "mappingMode": "defineBelow",
          "matchingColumns": [],
          "attemptToConvertTypes": false,
          "convertFieldsToString": false
        },
        "options": {},
        "operation": "append",
        "sheetName": {
          "__rl": true,
          "mode": "list",
          "value": "gid=0",
          "cachedResultUrl": "",
          "cachedResultName": "Flight"
        },
        "documentId": {
          "__rl": true,
          "mode": "list",
          "value": "1Unyl-tEDYwtrILjNLOX7IbBP-TAYy8gcmqcZahPpiEI",
          "cachedResultUrl": "",
          "cachedResultName": "Carbon Emissions"
        }
      },
      "credentials": {
        "googleSheetsOAuth2Api": {
          "id": "",
          "name": ""
        }
      },
      "notesInFlow": true,
      "typeVersion": 4.6
    },
    {
      "id": "9a3da134-6af3-4130-9420-7efbd4d47d17",
      "name": "비행 목록 순환",
      "type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
      "position": [
        540,
        420
      ],
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "typeVersion": 3
    },
    {
      "id": "8fa6af96-da24-449f-ab07-7c26eebf82e1",
      "name": "CO2 배출량 수집",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        1040,
        360
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://www.carboninterface.com/api/v1/estimates",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "jsonBody": "={\n  \"type\": \"flight\",\n  \"passengers\": 1,\n  \"legs\": [\n    {\n      \"departure_airport\": \"{{ $json['From Code'] }}\",\n      \"destination_airport\": \"{{ $json['To Code'] }}\"\n    }\n  ]\n}\n",
        "sendBody": true,
        "sendHeaders": true,
        "specifyBody": "json",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "Authorization",
              "value": "Bearer YOUR_API_LEY"
            },
            {
              "name": "Content-Type",
              "value": "application/json"
            }
          ]
        }
      },
      "notesInFlow": true,
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "0a297fa4-3ea0-485d-901e-48f8e3d32840",
      "name": "결과 로드",
      "type": "n8n-nodes-base.googleSheets",
      "position": [
        1300,
        420
      ],
      "parameters": {
        "columns": {
          "value": {
            "Trip ID": "={{ $('Record Flights Information').item.json['Trip ID'] }}",
            "CO2 (kg)": "={{ $json.data.attributes.carbon_kg }}",
            "Distance (km)": "={{ $json.data.attributes.distance_value }}",
            "Estimation Time": "={{ $json.data.attributes.estimated_at }}"
          },
          "schema": [
            {
              "id": "Traveler Name",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": true,
              "required": false,
              "displayName": "Traveler Name",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Trip Purpose",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": true,
              "required": false,
              "displayName": "Trip Purpose",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Trip ID",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": false,
              "required": false,
              "displayName": "Trip ID",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Hotel Booked",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": true,
              "required": false,
              "displayName": "Hotel Booked",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Ground Transport Booked",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": true,
              "required": false,
              "displayName": "Ground Transport Booked",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
              "id": "Flight Type",
              "type": "string",
              "display": true,
              "removed": true,
              "required": false,
              "displayName": "Flight Type",
              "defaultMatch": false,
              "canBeUsedToMatch": true
            },
            {
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        -60
      ],
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        "content": "### 2. AI Agent to trip schedule report\nThis node will analyze the content of the email to extract information about the trip including **departure** and **return** trips with **airport codes** and booking information. \n\n#### How to setup?\n- **AI Agent with the Chat Model**:\n   1. Add a **chat model** with the required credentials *(Example: Open AI 4o-mini)*\n   2. Adapt the system prompt to the format of emails you expect to receive *(type of information included)*\n  [Learn more about the AI Agent Node](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.agent)\n"
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        -60
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        "content": "### 3. Record Shipment Request Information and fetch distance and driving time using Open Route API\nThis starts by recording all the information parsed by the AI node. Then, we use the **Open Route API** to complete with **geocoding data** *(GPS Coordinates)* that will be used to fetch **driving distance and time**.\n\n#### How to setup?\n- **Setup Carbone Interface API Credentials**\n  1. Get your free API key: [Carbon Interface API Documentation](https://docs.carboninterface.com/#/)\n  2. Fill the API key in the HTTP request node\n- **Load records in the Google Sheet Node**:\n   1. Add your Google Sheet API credentials to access the Google Sheet file\n   2. Select the file using the list, an URL or an ID\n   3. Select the sheet in which you want to record your working sessions\n   4. Map the fields: **traveler_name**, **trip_purpose**, **trip_id**, **hotel_booked**, **ground_transport_booked**, **flight_type**, **from**, **from_code**, **to**, **to_code**, **flight_date**, **flight_number**, **distance_km**, **carbon_kg**, **estimated_at**\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n  [Learn more about the Google Sheet Node](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.googlesheets)\n\nDistance, carbon emissions and estimation time will be fetched from the **Carbone Interface API**.\n"
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난이도 설명

일정 경험을 가진 사용자를 위한 6-15개 노드의 중간 복잡도 워크플로우

저자
Samir Saci

Samir Saci

@samirsaci

Automation, AI and Analytics for Supply Chain & Business Optimization Helping businesses streamline operations using n8n, AI agents, and data science to enhance efficiency and sustainability. Linkedin: www.linkedin.com/in/samir-saci

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