Starter Kit de Stack Soberano & Router Multi-LLM
Descrição
Docker Compose + fluxos n8n + prompts de roteamento para montar seu próprio centro de comando multi-IA. Pare de depender de uma única API e distribua o trabalho entre 11 modelos.
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🔑 Já o adquiriu? Faça login aqui para baixá-lo →Este kit resolve um problema concreto: a dependência de um único provedor de IA. Quando seu fluxo de trabalho depende de uma API e essa API muda preços, limita tokens ou cai, sua operação é interrompida.
O Starter Kit inclui a configuração completa para:
- Router Multi-LLM: Lógica de roteamento por tipo de tarefa (código → DeepSeek, redação → GPT-4o-mini, análise → Qwen, visão → Kimi). Baseado na matriz de failover que documento no jardim digital.
- Stack Soberano em Docker: n8n + Redis + PostgreSQL + Astro em um único
docker-compose.ymltestado em produção (VPS de 4GB RAM). - Prompts de Roteamento: Modelos de system prompts otimizadas para cada modelo, com instruções de formato e restrições específicas.
- Matriz de Failover: Configuração de backup automático — se o provedor primário falhar, o router escala para o secundário sem intervenção manual.
O kit foi projetado para alguém que já usa IA em seu fluxo de trabalho e quer parar de depender de uma única API. Você não precisa saber programar, mas precisa se sentir confortável com Docker e editar arquivos YAML/JSON.
docker-compose.ymlcompleto: n8n + Redis + PostgreSQL + variáveis de ambiente documentadas- 8 fluxos n8n em JSON (importar direto): router de tarefas, tradução automática, geração de conteúdo, análise de dados, scraping + resumo, email drafting, code review, research pipeline
- Matriz de roteamento em YAML: 11 modelos × 8 tipos de tarefa com scores de desempenho reais
- 11 system prompts otimizados (um por modelo) com instruções de formato, tom e restrições
- Guia de implantação passo a passo: do VPS vazio ao router operacional em 45 minutos
- Modelo de monitoramento: dashboard em n8n para ver consumo por modelo, latência e taxa de erro
- README com troubleshooting: os 12 erros mais comuns e como resolvê-los
- Requisitos prévios: Um VPS com no mínimo 4GB RAM (Ubuntu 22.04+), Docker e Docker Compose instalados, e pelo menos 2 API keys de modelos de IA (OpenAI + OpenRouter é a combinação mais rápida para começar).
- Clone e configure: Copie o
docker-compose.ymlpara seu servidor, edite o arquivo.envcom suas API keys e ajuste as portas se necessário. - Suba o stack: Execute
docker compose up -d. Aguarde 2 minutos para que o n8n inicialize. - Importe os fluxos: Abra o n8n em
http://seu-servidor:5678, vá em Workflows → Import from File, e importe os 8 JSONs incluídos. - Configure o router: Edite a matriz de roteamento (
routing-matrix.yaml) com seus modelos disponíveis. Os que você não tiver, marque comodisabled. - Teste o pipeline: Execute o fluxo "router-test" com uma tarefa de exemplo. Verifique se a resposta chega do modelo correto.
- Itera: Ajuste os system prompts de acordo com seu tom e necessidades. O guia inclui um capítulo de fine-tuning de prompts por modelo.