Ngừng trả quá nhiều tiền cho API: Tự xây dựng công cụ với AWS Lambda & n8n

Bạn có mệt mỏi vì tình trạng ngân sách bị bào mòn từ từ bởi nhiều gói đăng ký API không? Nhiều quy trình tự động hóa yêu cầu các chức năng cụ thể như chuyển đổi PDF hoặc web scraping (thu thập dữ liệu web), thường dẫn đến các khoản phí hàng tháng tốn kém cho những công cụ mà bạn hầu như không sử dụng. Bài viết này dành cho những người đam mê tự động hóa và các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang sử dụng các công cụ như n8n hoặc Make, những người muốn cắt giảm chi phí đáng kể và giành quyền kiểm soát tốt hơn. Hãy khám phá cách tận dụng AWS Lambda cho phép bạn tự xây dựng các giải pháp hiệu quả, trả tiền theo mức sử dụng của riêng mình chỉ bằng một phần nhỏ chi phí, thường chưa đến một xu mỗi tháng.

Chi phí ẩn của Tự động hóa

Bất kỳ ai đi sâu vào thế giới tự động hóa quy trình công việc đều biết nỗi khổ quen thuộc này: cần một chức năng cụ thể – chuyển đổi PDF, chuyển giọng nói thành văn bản, scraping một trang web – mà công cụ chính của bạn như Make hay n8n không có sẵn. Giải pháp thông thường? Tìm một công cụ khác, đăng ký một gói dịch vụ khác, và nhìn chi phí hàng tháng của bạn tăng lên.

Tôi là Hunter Sne, người tạo ra Getting Automated, nơi chúng tôi giúp các doanh nghiệp tích hợp AI và tự động hóa thực tiễn. Cá nhân tôi đã cảm nhận được sự khó chịu khi phải trả 10 đô la, 20 đô la, thậm chí 50 đô la mỗi tháng cho một dịch vụ mà tôi có thể chỉ sử dụng vài lần. Bạn thường bị ràng buộc vào các gói có giới hạn sử dụng cao (hàng trăm hoặc hàng nghìn lượt sử dụng) trong khi bạn chỉ cần một phần nhỏ trong số đó. Cuối cùng, bạn phải trả tiền cho rất nhiều dung lượng không sử dụng.

Vấn đề: Trả phí định kỳ cho các công cụ API chuyên biệt nhưng lại bị sử dụng dưới mức đáng kể.

Giải pháp Mã nguồn mở & Serverless

Sẽ thế nào nếu bạn có thể bỏ qua các chi phí định kỳ này? Thông thường, các công cụ bạn đang trả tiền được xây dựng dựa trên các thư viện mã nguồn mở. Họ chỉ đơn giản là thêm vào một lớp API tiện lợi. Nhưng liệu sự tiện lợi đó có đáng với chi phí liên tục bỏ ra không?

Thay vì trả phí hàng tháng, bạn có thể tự mình tái tạo chức năng này, thường chỉ trong vòng chưa đầy một giờ, bằng cách sử dụng AWS Lambda. Lambda là dịch vụ function-as-a-service (FaaS) của Amazon Web Services, thường được biết đến với tên gọi điện toán phi máy chủ (serverless computing).

Serverless là gì?

Theo truyền thống, bạn sẽ cần một máy chủ chạy 24/7, ngay cả khi bạn chỉ sử dụng chức năng của nó trong vài giây hoặc vài phút mỗi tháng. Bạn phải trả tiền cho toàn bộ thời gian nhàn rỗi.

Serverless đảo ngược mô hình này:

Bạn viết mã của mình (ví dụ: một hàm Python).
Bạn triển khai nó lên AWS Lambda.
Hàm chỉ chạy khi được kích hoạt (ví dụ: bởi một quy trình n8n).
Bạn chỉ trả tiền cho thời gian tính toán thực tế đã sử dụng, chính xác đến từng mili giây.

Đối với các hàm thực thi nhanh chóng và không chạy liên tục, chi phí cực kỳ thấp. Nhiều hàm Lambda của tôi có chi phí chưa đến một xu mỗi tháng. Ngay cả những hàm được sử dụng thường xuyên cũng chỉ có thể tốn khoảng 10-20 xu hàng tháng. Đây là một khoản tiết kiệm khổng lồ so với các gói đăng ký API thông thường.

Thêm vào đó, n8n có một node AWS Lambda gốc, giúp việc tích hợp trở nên liền mạch.

Xây dựng Hàm Serverless có phức tạp không?

Nghe có vẻ khó khăn, nhưng việc tạo ra một hàm serverless dễ hơn bạn nghĩ, đặc biệt là với các công cụ hiện đại.

Viết Mã: Bạn có thể viết một hàm đơn giản cục bộ (Python, Node.js, Go, Java, v.v.).
Tận dụng AI: Các công cụ như Cursor hoặc ChatGPT rất xuất sắc trong việc tạo mã hàm Lambda cơ bản. Chỉ cần yêu cầu: "Tạo một hàm AWS Lambda bằng Python để chuyển đổi tệp PDF sang JPEG."
Triển khai lên AWS: Thực hiện một vài sửa đổi nhỏ cho mã của bạn để phù hợp với môi trường Lambda và triển khai nó. (Đừng lo, tôi cung cấp các tập lệnh và tài nguyên bên dưới!).
Quản lý Dependencies (Nếu cần): Nếu mã của bạn sử dụng các thư viện bên ngoài (như pdf2image để chuyển đổi PDF), bạn có thể cần đóng gói chúng bằng AWS Lambda Layers hoặc Docker containers. Điều này được ghi lại đầy đủ và có thể quản lý được.

Về cơ bản, quy trình n8n của bạn gửi dữ liệu đầu vào đến hàm Lambda, hàm xử lý nó và gửi kết quả đầu ra trở lại n8n.

Quy trình Ví dụ: Chuyển đổi PDF sang JPEG

Hãy xem xét một ví dụ thực tế: chuyển đổi một tệp PDF nhiều trang từ Google Drive thành các hình ảnh JPEG riêng lẻ, có lẽ để xử lý bằng OpenAI Vision.

Đây là phân tích quy trình n8n:

Get File (Lấy tệp): Tải xuống tệp PDF từ Google Drive.
Read Binary File (Đọc tệp nhị phân): Chuyển đổi nội dung tệp PDF sang mã hóa Base64 (một định dạng dựa trên văn bản phù hợp để gửi qua các lệnh gọi API).
AWS Lambda Node: Gửi dữ liệu PDF Base64 đến hàm Lambda tùy chỉnh của chúng tôi.
- Bên trong Lambda: Mã Python sử dụng thư viện pdf2image để chuyển đổi mỗi trang PDF thành hình ảnh JPEG và đóng gói chúng vào một kho lưu trữ zip.
Return Zip (Base64): Lambda gửi lại tệp zip, cũng được mã hóa bằng Base64.
Unzip Node: Một node n8n Code đơn giản (dễ dàng tạo với sự trợ giúp của ChatGPT!) nhận dữ liệu zip Base64, giải mã nó và trích xuất các tệp JPEG riêng lẻ.
Process JPEGs (Xử lý JPEG): Bây giờ bạn đã có các tệp hình ảnh JPEG riêng biệt (dưới dạng dữ liệu nhị phân trong n8n) sẵn sàng cho các bước tiếp theo trong quy trình của bạn (ví dụ: gửi đến OpenAI, tải lên Dropbox, v.v.).

Toàn bộ quy trình này, được kích hoạt bởi n8n, chỉ thực thi hàm Lambda trong vài giây.

Sơ lược về Mã Lambda

Mã hàm Lambda thực tế cho ví dụ này (có sẵn trên GitHub, xem bên dưới) khá đơn giản, đặc biệt là vì phần lớn có thể được tạo bởi các trợ lý AI.

# Example snippet from the Lambda function (simplified)
import base64
import zipfile
import io
from pdf2image import convert_from_bytes

def lambda_handler(event, context):
    # Get Base64 encoded PDF from the input event
    pdf_b64 = event['body']
    pdf_bytes = base64.b64decode(pdf_b64)

    # Use pdf2image library to convert
    images = convert_from_bytes(pdf_bytes)

    # Create a zip file in memory
    zip_buffer = io.BytesIO()
    with zipfile.ZipFile(zip_buffer, 'w') as zipf:
        for i, img in enumerate(images):
            img_byte_arr = io.BytesIO()
            img.save(img_byte_arr, format='JPEG')
            img_byte_arr = img_byte_arr.getvalue()
            zipf.writestr(f'page_{i+1}.jpg', img_byte_arr)

    # Return the zip file as Base64
    zip_b64 = base64.b64encode(zip_buffer.getvalue()).decode('utf-8')

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': zip_b64
    }

Hàm này sử dụng thư viện mã nguồn mở pdf2image. Nhiều API trả phí có khả năng sử dụng các thư viện tương tự bên dưới lớp vỏ. Chúng tôi cũng sử dụng một Dockerfile để định nghĩa môi trường thực thi trong AWS, đảm bảo các thư viện cần thiết có sẵn.

Tại sao Cách tiếp cận này Lại Tuyệt vời

Hãy tóm tắt những lợi ích:

Tiết kiệm chi phí khổng lồ: Đây là lợi ích lớn nhất. Tôi có thể xử lý khoảng 1.000 trang PDF chỉ với khoảng 2 xu bằng Lambda. Hãy so sánh điều đó với phí API hàng tháng hoặc chi phí trên mỗi đơn vị cao hơn từ các dịch vụ của bên thứ ba. Khoản tiết kiệm tăng lên cực kỳ nhanh chóng.
Toàn quyền kiểm soát & Tùy chỉnh: Cần PNG thay vì JPEG? Cần xử lý hình ảnh cụ thể? Muốn thêm xử lý lỗi hoặc ghi log? Đó là mã của bạn – hãy sửa đổi nó theo bất kỳ cách nào bạn cần.
Khả năng mở rộng: Được xây dựng trên AWS, nó có khả năng mở rộng gần như vô hạn. Bạn sẽ không gặp phải giới hạn như với các công cụ SaaS nhỏ hơn.
Đảm bảo cho tương lai: Khi các thư viện hoặc kỹ thuật mới xuất hiện, bạn có thể dễ dàng cập nhật hàm Lambda của mình hoặc tạo các hàm mới cho các tác vụ khác nhau. Việc xây dựng những thứ này trở thành một quy trình nhanh chóng, lặp lại được (thường là 15-60 phút).

Cách tiếp cận này cung cấp một giải pháp thay thế mạnh mẽ, hiệu quả về chi phí và linh hoạt thay vì chỉ dựa vào các dịch vụ API bên ngoài.

Tự mình Bắt đầu

Sẵn sàng từ bỏ các API đắt đỏ và xây dựng các công cụ serverless của riêng bạn?

Khám phá Mã nguồn: Xem kho lưu trữ GitHub cho hàm Lambda PDF-to-JPEG. Nó bao gồm mã Python, Dockerfile, tập lệnh triển khai và tệp README giải thích cách thiết lập.
Tải xuống Quy trình n8n: Lấy quy trình n8n ví dụ được trình bày ở trên tại đây: Tải xuống Quy trình.
Thử nghiệm: Sử dụng các công cụ AI như Cursor hoặc ChatGPT để điều chỉnh mã hoặc tạo các hàm cho nhu cầu cụ thể của bạn (chuyển giọng nói thành văn bản, thao tác dữ liệu, web scraping đơn giản, v.v.).
Triển khai: Làm theo hướng dẫn trong README (hoặc các hướng dẫn triển khai AWS Lambda chung) để đưa hàm của bạn vào hoạt động.

Sau khi thiết lập, các hàm này trở thành những thành phần có thể tái sử dụng trong bộ công cụ tự động hóa của bạn, giúp bạn tiết kiệm tiền và kiểm soát tốt hơn các quy trình công việc của mình.