Extract & Categorize Receipt Data with Google OCR, OpenRouter AI & Telegram — n8n ワークフロー
概要
Effortlessly track your expenses with MoneyMate, an n8n workflow that transforms receipts into organized financial insights.
Upload a photo or text via Telegram, and let MoneyMate extract key details—store info, transaction dates, items, and totals—using Google Vision OCR and AI-powered parsing via OpenRouter.
It categorizes expenses (e.g., Food & Beverages, Transport, Household) and delivers a clean, emoji-rich summary back to your Telegram chat. Handles zero-total errors with a friendly nudg
使用ノード
ワークフロープレビュー
仕組み
- 1
トリガー
このワークフローは トリガー トリガーで開始します。
- 2
処理
データは 13 個のノードを流れます, connecting chainllm, code, httprequest。
- 3
出力
ワークフローは自動化を完了し、設定された宛先に結果を配信します。
ノード詳細 (13)
HTTP Request
httpRequest
Telegram
telegram
Code
code
Basic LLM Chain
n8n-nodes-langchain.chainLlm
Structured Output Parser
n8n-nodes-langchain.outputParserStructured
OpenRouter Chat Model
n8n-nodes-langchain.lmChatOpenRouter
このワークフローのインポート方法
- 1右側の JSONをダウンロード ボタンをクリックしてワークフローファイルを保存します。
- 2n8nインスタンスを開き、ワークフロー → 新規 → ファイルからインポート に進みます。
- 3ダウンロードした
extract-categorize-receipt-data-with-google-ocr-openrouter-ai-telegramファイルを選択し、インポートをクリックします。 - 4各サービスノードの 認証情報(APIキー、OAuthなど)を設定します。
- 5ワークフローをテスト をクリックして動作確認し、有効化します。
またはn8nの JSONからインポート に直接貼り付け:
インテグレーション
作成者
Khairul Muhtadin
@khmuhtadin