KI-Kostenschutz für n8n und Agenten-Workflows

Stoppe KI-Workflows, bevor sie unbemerkt Geld verbrennen.

Verfolge Token-Nutzung, überwache Kosten nach Workflow und Node und erkenne teure Automationsfehler, bevor daraus überraschende Rechnungen werden.

Gebaut für n8n-Teams, die OpenAI, Claude, Gemini und Apify nutzen.

Kostenlos starten So funktioniert es

5.000 geschützte Requests pro Monat im Free Plan.

API-Keys vor Speicherung verschlüsselt
DSGVO-bewusste Architektur
Sichere Verarbeitung von Provider-Zugangsdaten
Für produktive n8n-Workflows gebaut

Für n8n-Teams gebaut

Der versteckte Fehlermodus in KI-Automation.

KI-Workflows können unerwartet loopen, wiederholt retryn, teure Modelle aufrufen und versteckte Kosten erzeugen, bevor es jemand merkt. Provider-Dashboards zeigen Nutzung, erklären aber selten, welcher Workflow, Node, Lauf oder Kunde die Rechnung verursacht hat. FlowGuard schließt diese Lücke für n8n-Teams.

KI-Nodes vervielfachen Calls

Ein einzelner Workflow kann sich über Agenten, Tools, Retries und teure Modellaufrufe verzweigen.

Provider-Nutzung fehlt Kontext

OpenAI-, Claude-, Gemini- und Apify-Dashboards zeigen Summen, aber keinen Workflow-Besitz.

Retry-Loops verbrennen Budget

Fehlerhafte Eingaben, ausgefallene Tools und Retry-Logik können Automation in einen Kostenincident verwandeln.

Kundenkosten sind schwer nachweisbar

Teams müssen wissen, welcher Kunde, welches Projekt oder welcher Workflow Kosten erzeugt hat.

n8n-first

Speziell für n8n-Workflows gebaut.

Keine Rewrites, keine SDK-Installation und keine Codeänderungen. Route Requests über FlowGuard, behalte deine bestehende Workflow-Struktur und sieh Kosten nach Workflow, Node, Provider und Ausführung.

OpenAI Claude Gemini Apify

Keine Workflow-Rewrites

Lasse deine n8n-Automationen bestehen und route Provider-Aufrufe über FlowGuard.

Keine SDK-Installation

Nutze Gateway-Endpunkte und n8n-Credentials, statt Anwendungscode zu ergänzen.

Keine Codeänderungen

Die meisten Teams ändern nur Provider-Endpunkt und FlowGuard API-Key.

Workflow-Kontext reist mit jedem Request

FlowGuard erhält Workflow- und Node-Namen, damit Nutzung korrekt zugeordnet wird.

Für operative Klarheit gebaut

Sieh genau, wo KI-Geld ausgegeben wird.

FlowGuard verwandelt Provider-Nutzung in Workflow-Sichtbarkeit: Kostenanomalie-Alerts, Node-Zuordnung, Request-Logs, Provider-Nutzungstracking und Budgetmonitoring an einem Ort.

01

Kosten pro Workflow

Sieh Kosten, Tokenvolumen, Fehler und Latenz nach Workflow, Projekt, Kunde oder Umgebung.

02

Token-Zuordnung pro Node

Finde den exakten n8n-Node, Agentenschritt oder Tool-Aufruf hinter einem Kostenanstieg.

03

Tracing auf Ausführungsebene

Prüfe Pfad, Prompts, Modellaufrufe, Retries und Ergebnisse teurer Ausführungen.

04

Budgetlimits und Auto-Stop-Regeln

Definiere Tages-, Monats-, Workflow-, Kunden- oder Ausführungsbudgets mit Hard-Stop-Verhalten.

05

Anomalieerkennung

Erkenne ungewöhnliche Kosten, Token-Bursts, Latenzsprünge und Fehlerloops frühzeitig.

06

n8n-first Integration

Nutze einen FlowGuard-Node oder ein Gateway-Muster, das für Automation Builder und Agenturen gemacht ist.

Dashboard-Vorschau

Workflow-Sichtbarkeit statt nur Provider-Nutzung.

Verfolge Kostenanomalie-Alerts, Request-Logs, Provider-Nutzung und Budgetmonitoring im selben Dashboard, mit dem dein Team teure n8n-Ausführungen prüft.

Produktions-Workspace

Gefiltert nach n8n-Workflows, Agenten-Ausführungen und Kundenzuordnung.

Kosten heute

$428.17

Tokens

4,8 Mio.

P95-Latenz

1,8 s

Blockierte Läufe

23

Stündliche LLM-Kosten

Budget gesund

Top-Workflows

Letzte 24 Stunden
Workflow Kosten Status

Support-Triage-Agent

Kunde ACME, 18 Nodes

 $142.90 Normal

Rechnungsextraktion

Operations, 9 Nodes

 $87.13 Normal

Research-Loop

Sandbox, 31 Retries

 $74.02 Blockiert

Lead-Anreicherung

Growth, 12 Nodes

 $52.71 Normal

So funktioniert es

In vier Schritten von blinden Kosten zu durchsetzbarer Kontrolle.

1

FlowGuard-Node oder Gateway verbinden

Installiere den n8n-Node oder leite OpenAI-kompatible Aufrufe an das FlowGuard-Gateway.

2

LLM-Aufrufe über FlowGuard routen

Ergänze jeden Request um Workflow-, Node-, Ausführungs-, Umgebungs- und Kundenkontext.

3

Kosten, Tokens, Latenz und Fehler erfassen

Analysiere Modellnutzung teamübergreifend und behebe teure Ausführungen sofort.

4

Auffällige Nutzung melden oder blockieren

Löse Benachrichtigungen, Soft Limits oder Hard Stops aus, wenn Budget- oder Anomalieregeln greifen.

Einfaches n8n-Setup

Schütze deinen Workflow in Minuten.

Erstelle ein Projekt, verbinde deinen Provider und lege eine n8n-Credential an, die Modellaufrufe über FlowGuard leitet. Deine Requests bleiben vertraut, während FlowGuard Tracking, Kostenzuordnung und Budgettransparenz ergänzt.

Keine Workflow-Änderungen. Keine SDKs. Keine Codeanpassungen. Die meisten Nutzer starten in unter 5 Minuten.

Kostenlos starten Dashboard-Vorschau ansehen
Video-Guide

Sieh dir das n8n-Setup an.

Folge dem Setup visuell, vom Erstellen deines FlowGuard-Projekts bis zum Routing von n8n-Modellaufrufen über das geschützte Gateway.

Eingebetteter YouTube-Walkthrough

1

Projekt erstellen

Organisiere Workflows, Logs, Budgets, Provider und Kundenumgebungen in einem geschützten Workspace.

2

Provider verbinden

Füge OpenAI-, Claude-, Gemini- oder Apify-Zugangsdaten hinzu. Provider-Keys werden vor der Speicherung verschlüsselt.

3

n8n-Credential erstellen

Nutze das FlowGuard-Gateway als Provider-Endpunkt und starte das Monitoring deiner Requests.

In n8n einfügen

Gateway-URL-Muster

Expressions-Modus nutzen

Wähle den Provider, den du in n8n nutzt, und füge die passende Base URL ein. FlowGuard hält das Provider-Erlebnis vertraut und ergänzt Monitoring sowie Budgetschutz.

Nutze diese Base URLs in der n8n-Chat-Model-Credential für OpenAI-, Anthropic- oder Gemini-kompatible Nodes.

1

Chat-Model-Credential öffnen

Wähle die passende n8n OpenAI-, Anthropic- oder Gemini-Chat-Model-Credential.

2

URL mit Expressions einfügen

Nutze den Expressions-Modus, damit Workflow- und Node-Namen an FlowGuard gesendet werden.

3

FlowGuard API-Key nutzen

Setze den Credential-Key auf den FlowGuard API-Key, der mit diesem Provider verbunden ist.

OpenAI https://flow-guard.io/api/v1/openai/{{ $workflow.name }}/{{ $prevNode.name }}
Anthropic https://flow-guard.io/api/v1/anthropic/{{ $workflow.name }}/{{ $prevNode.name }}
Gemini https://flow-guard.io/api/v1/gemini/{{ $workflow.name }}/{{ $prevNode.name }}

Keys bleiben geschützt

n8n ruft FlowGuard auf, und FlowGuard ruft den Provider mit deiner verschlüsselten Credential auf.

Kosten werden zugeordnet

Kosten werden Workflow, Node, Modell, Projekt und API-Key zugeordnet.

Incidents werden sichtbar

Budgetwarnungen und Alerts bei auffälliger Nutzung helfen, teure Loops früh zu erkennen.

Ergebnisse

Nutze starke KI-Modelle mit Vertrauen.

FlowGuard hilft Teams, von blinden Provider-Rechnungen zu klarer Kostenverantwortung, frühen Warnungen und besseren Automationsmargen zu wechseln.

Sieh genau, wo KI-Geld ausgegeben wird

Brich Nutzung nach Workflow, Node, Ausführung, Projekt, Kunde, Modell und Provider herunter.

Erkenne ungewöhnliche Ausgaben früh

Fange Token-Bursts, Retry-Loops, teure Modellwechsel und auffällige Nutzung ab, bevor daraus Rechnungsüberraschungen werden.

Nutze bessere Modelle sicher

Setze OpenAI, Claude, Gemini und Apify mit Budgettransparenz rund um jeden produktiven Workflow ein.

Schütze Automationsmargen

Wisse, welcher Kunde, Workflow oder welches Team Kosten erzeugt hat, damit Preise und Nutzung nachvollziehbar bleiben.

Agentur-Betrieb

Gebaut für n8n-Agenturen.

Ein Workflow-Fehler kann Gewinn auslöschen. FlowGuard hilft Agenturen, Kundenkosten für KI zu verstehen, teure Workflows zu identifizieren, Anomalien zu erkennen, Nutzung zu überwachen und Margen zu schützen, bevor ein kleines Automationsproblem zum Kunden-Billing-Problem wird.

Kostenlos starten
1

Kundenzuordnung

Sieh, welcher Kunden-Workspace, welches Projekt oder welcher API-Key jeden Modellrequest und jede Kostenposition erzeugt hat.

2

Teure Workflows erkennen

Finde Workflow und Node hinter einem Spike, statt aus einer Provider-Rechnung zu raten.

3

Anomalien überwachen

Erkenne plötzliche Kostenanstiege, Retry-Stürme und Token-Bursts, während der Workflow noch läuft.

4

Provider-Nutzung verfolgen

Tracke OpenAI-, Claude-, Gemini- und Apify-Nutzung, ohne jedem Workflow direkte Provider-Credentials zu geben.

5

Margen schützen

Nutze klare Nutzungsdaten, um Retainer zu kalkulieren, Kundenautomationen zu prüfen und Runaway-Spend zu stoppen.

Case Study

Ein ausufernder Support-Workflow, gestoppt bevor er das Monatsbudget verbrannt hat.

Eine Support-Ticket-Automation begann nach fehlerhaften Eingabedaten einen LLM-Reply-Node immer wieder auszuführen. FlowGuard ordnete den Spike dem exakten Workflow und Node zu, setzte die Budgetregel durch und gab dem Team einen Trace, den es in Minuten beheben konnte.

94%

prognostizierte Mehrkosten vermieden

$1,126

geschätzte Provider-Kosten geschützt

17 Min.

vom Spike bis zur Blockierung

1 Node

als Kostenquelle identifiziert

Illustratives produktionsnahes Szenario, basierend auf der Art von Retry-Loop, die FlowGuard erkennen und blockieren soll.

Incident-Rekonstruktion

Support Ticket Classifier

Budget geschützt

Ohne Guardrails

$1,284.40

Mit FlowGuard

$158.20

Geschützte Kosten

$1,126.20

  1. 1

    Normale Baseline

    Der Workflow verarbeitete Support-Tickets normalerweise mit planbarem Tokenvolumen und niedrigen Modellkosten.

  2. 2

    Retry-Loop erkannt

    Der Generate Reply Node begann nach einem fehlerhaften Kundenpayload wiederholt Calls auszuführen.

  3. 3

    Budgetregel durchgesetzt

    FlowGuard blockierte den Workflow, speicherte den Request-Trace und zeigte den verantwortlichen Node.

  4. 4

    Kosten abgefangen

    Das Team korrigierte die Prompt-Eingabe und startete den Workflow neu, ohne das gesamte Monatsbudget zu verlieren.

Auto-Stop-Regel

Workflow blockieren, wenn die stündlichen LLM-Kosten um 300% steigen.

Ausgelöst

Team

Gebaut von Menschen, die Automation praktisch betreiben.

FlowGuard entsteht aus echter n8n-Nutzung, Backend Engineering, Data Science und Machine-Learning-Erfahrung. Das Ziel ist einfach: Teams vor teuren API-Fehlern schützen, ohne Automation Builder auszubremsen.

Kleines Team, Operator-Mindset

Die erste Version fokussiert die Probleme, die Teams sofort spüren: sichere Provider-Credentials, Request-Zuordnung, Kostentransparenz und frühe Warnungen, bevor ein Workflow Geld verbrennt.

Founder-led
Porträt von Amir Baghdadi

Amir Baghdadi

CTO & Founder of FlowGuard

Standort Deutschland

n8n-Nutzer LinkedIn

Amir baut FlowGuard aus den Problemen heraus, die er selbst als n8n-Nutzer und Backend Engineer sieht: KI-Automationen können teuer, unübersichtlich und schwer kontrollierbar werden, sobald sie produktiv laufen. Er bringt über 10 Jahre Erfahrung in skalierbaren Backend-Systemen, Monitoring, Payments, Clean Architecture, Data Science und Machine Learning ein, damit FlowGuard ein sicheres, praktisches Gateway wird, dem Teams ihre Provider-Keys, Nutzungsdaten und Budgetregeln anvertrauen können.

Backend

10+ Jahre

Automation

n8n + LLMs

KI

DS / ML

Porträt von Ehsan Afsharinejad

Ehsan Afsharinejad

Team Lead

Standort Deutschland

Execution LinkedIn

Ehsan hält FlowGuard auf die Produkterfahrung hinter der Infrastruktur fokussiert. Seine Rolle ist es, komplexe Gateway-, Logging- und Kostenkontroll-Workflows in klare Setup-Pfade, verlässliches Produktverhalten und praktische Schutzmechanismen zu übersetzen, die Teams verstehen können, bevor sie echten Production Traffic durch FlowGuard routen.

Fokus

Delivery

Team

Koordination

Produkt

Operations

Porträt von Amin Alizadeh

Amin Alizadeh

Senior DevOps Engineer

Standort Portugal

Infrastruktur LinkedIn

Amin bringt Senior-DevOps-Erfahrung in Cloud-Infrastruktur, Deployment-Automation, Observability und Production Operations mit. Von Portugal aus hilft er, die Plattform zuverlässig, sicher und bereit für echte Automations-Workloads zu halten.

DevOps

Senior

Cloud

Infrastruktur

Ops

Reliability

Vertrauen

Produktionsorientierte Sicherheit für Provider-Credentials.

FlowGuard wird von Amir Hossein Baghdadi für Teams gebaut, die teure Provider-Aufrufe durch produktive n8n-Workflows routen. Das Vertrauensmodell ist praktisch: verschlüsselte Keys, TLS-gesicherte Kommunikation, klare Legal-Seiten und ein direkter Kontaktweg.

Sicherheitsseite Datenschutzerklärung Nutzungsbedingungen Kontakt

Kontakt-E-Mail: support@flow-guard.io

Gebaut von Amir Hossein Baghdadi

Founder-led Entwicklung mit Fokus auf sichere Backend-Systeme, n8n-Nutzung, Payments, Monitoring und KI-Automation.

API-Keys vor Speicherung verschlüsselt

Provider-Zugangsdaten werden vor der Speicherung verschlüsselt. Workflows nutzen FlowGuard API-Keys statt direkter Provider-Secrets.

TLS-gesicherte Kommunikation

Requests an FlowGuard werden über TLS-gesicherte Verbindungen gesendet, bevor sie an unterstützte Provider geroutet werden.

DSGVO-bewusste Architektur

FlowGuard fokussiert operative Metadaten, Nutzung, Kosten, Latenz, Status und Zuordnung, damit Teams unnötige Prompt-Aufbewahrung minimieren können.

Preisausblick

Klein starten und wichtige Produktionsworkflows schützen.

Starte jeden Monat mit 5.000 geschützten Requests und wachse in höhere Limits und Teamkontrollen hinein, wenn deine n8n-Nutzung wächst.

Free Plan verfügbar

Free

Starte mit dem wichtigsten Monitoring-Layer für geschützte n8n-KI-Workflows.

$0

5,000 Requests/Monat enthalten

  • 5,000 geschützte Requests pro Monat
  • Cache-Schutz mit 1 Monat Ablaufzeit
  • Anomalie-Schutz gegen ausufernde Nutzung
  • Node-, Workflow- und Log-Monitoring
Kostenlos starten

Pro

Alles aus Free, plus höheres monatliches Volumen und stärkere Schutzkontrollen.

$20

50,000 Requests/Monat

  • 50,000 geschützte Requests pro Monat
  • Alles aus Free ist enthalten
  • Unbegrenzte Cache-Aufbewahrung für stabile LLM-Antworten
  • Auto-Stop-Schutz für ausufernde Workflows
Pro starten

Team

Für Teams, die gemeinsamen Zugriff, höheres Request-Volumen und schnelleren Support brauchen.

$50

150,000 Requests/Monat enthalten

  • 150,000 geschützte Requests pro Monat
  • Alles aus Pro ist enthalten
  • User-Management für Teamzugriff
  • Priorisierter Support
  • Mehr als 150,000 Requests nötig? Kontaktiere uns
Team starten

Enterprise

Für Organisationen, die eine stabile selbst gehostete FlowGuard-Version mit langfristigen Sicherheitsupdates möchten.

Einmalzahlung

stabile Version plus 5 Jahre Sicherheitsupdates

  • Einmalzahlung für ein stabiles Release
  • Self-Hosted-Deployment mit Support
  • Sicherheitsupdates für 5 Jahre enthalten
  • Neue Feature-Arbeit nach Absprache möglich
Kontakt aufnehmen

FAQ

Fragen, bevor Teams produktive KI über FlowGuard routen.

Funktioniert FlowGuard mit n8n?

Ja. FlowGuard ist auf n8n-Workflows ausgelegt und unterstützt sowohl einen dedizierten Node als auch ein LLM-kompatibles Gateway.

Müssen wir unsere LLM-Aufrufe umschreiben?

Nein. Das Gateway ist für vertraute providerkompatible Requests gedacht, sodass bestehende Clients meist nur die Base-URL ändern und Kontextmetadaten mitsenden müssen.

Können wir Prompt-Inhalte nicht speichern?

Ja. FlowGuard kann sich auf Metadaten, Kosten, Tokenzahlen, Latenz, Fehlerstatus und Zuordnung konzentrieren und Prompt-Aufbewahrung minimieren oder deaktivieren.

Kann FlowGuard Runaway-Workflows automatisch stoppen?

Ja. Budget- und Anomalieregeln können Warnungen, Soft Limits oder harte Blocks für Workflows, Kunden, Ausführungen oder Umgebungen auslösen.

Workflow-Ebene schützen

Schütze deine KI-Workflows ab heute.

Bekomme Sichtbarkeit in Kosten, Workflows, Nodes und Provider-Nutzung, bevor kleine Fehler zu teuren Problemen werden.

Kostenlos starten