Un fil r/AiAutomations a montré des utilisateurs en difficulté avec les nœuds d'agent IA dans n8n. L'approche plus simple : utiliser une simple requête HTTP vers Groq pour la synthèse au lieu d'un nœud d'agent IA. Groq Llama 70B coûte $0.59/$0.79 pour 1 million de tokens. Ce tutoriel utilise uniquement des nœuds HTTP pour la collecte et la synthèse des données.
Prérequis
- Clé API Scavio
- Clé API Groq (niveau gratuit disponible)
- Python 3.8+ ou n8n
Parcours
Étape 1: Collectez les données SERP des concurrents via Scavio
Recherchez des concurrents sur Google et Reddit.
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def collect_competitor_data(competitor):
google = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json={'platform': 'google', 'query': f'{competitor} news 2026'}).json()
reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json={'platform': 'reddit', 'query': competitor}).json()
return {'google': google.get('organic_results', [])[:5],
'reddit': reddit.get('results', [])[:5]}Étape 2: Synthétisez avec une requête HTTP Groq
Appelez directement l'API REST Groq -- pas de SDK, pas de nœud d'agent. Llama 70B à $0.59/1M tokens d'entrée.
Python
def summarize_with_groq(competitor, data):
resp = requests.post('https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions',
headers={'Authorization': f'Bearer {os.environ["GROQ_API_KEY"]}',
'Content-Type': 'application/json'},
json={'model': 'llama-3.3-70b-versatile', 'max_tokens': 500,
'messages': [{'role': 'user',
'content': f'Summarize this competitor intelligence for {competitor}. '
f'Focus on: new features, pricing changes, user sentiment.\n{data}'}]
}).json()
return resp['choices'][0]['message']['content']Étape 3: Formatez le rapport quotidien
Combinez les synthèses en un seul rapport.
Python
def daily_report(competitors):
report = f'# Competitor Report - {datetime.date.today()}\n\n'
for c in competitors:
data = collect_competitor_data(c)
summary = summarize_with_groq(c, data)
report += f'## {c}\n{summary}\n\n'
return reportÉtape 4: Envoyez par e-mail ou Slack
Livrez le rapport à votre équipe.
Python
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_report(report, to_email):
msg = MIMEText(report)
msg['Subject'] = f'Daily Competitor Report - {datetime.date.today()}'
msg['From'] = '[email protected]'
msg['To'] = to_email
with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as s:
s.starttls()
s.login(os.environ['SMTP_USER'], os.environ['SMTP_PASS'])
s.send_message(msg)Exemple Python
Python
# Cost per daily report (3 competitors):
# Scavio: 3 competitors x 2 platforms = 6 queries x $0.005 = $0.03
# Groq: 3 summaries x ~1K tokens = ~$0.002
# Total: ~$0.032/day = ~$1/month for daily competitor reportsExemple JavaScript
JavaScript
const scavioRes = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({platform: 'google', query: `${competitor} news 2026`})
});
const groqRes = await fetch('https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {'Authorization': `Bearer ${process.env.GROQ_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({model: 'llama-3.3-70b-versatile', max_tokens: 500,
messages: [{role: 'user', content: `Summarize: ${JSON.stringify(data)}`}]})
});Sortie attendue
JSON
Daily competitor intelligence report delivered via email. Uses Groq HTTP request directly (no agent node), Scavio for data. Total cost under $1/month.