n8n Limit 節點教學：限制輸出筆數，避免 API 超量與費用暴增 - JSLab Cloud

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內容簡介

Limit 節點是 n8n 中用來控制輸出資料筆數的工具：當輸入資料超過您設定的最大筆數時，多出來的資料會被移除，只保留前面（或最後面）的幾筆。

這個看似簡單的節點，在串接付費 API 或 AI 模型時特別重要：每多處理一筆資料，就可能多一次 API 呼叫、多一筆費用。先用 Limit 節點把筆數控制住，可以避免測試時一不小心就打爆 API 額度。

使用情境

限制輸出資料數量：確保僅處理特定數量的資料記錄，例如只取最新的 10 筆。
測試與除錯：在大型資料集中測試工作流程，避免一次處理過多資料。
控制 API 與 AI 費用：在 HTTP Request 或 AI Agent 節點之前加上 Limit，避免大量資料觸發大量付費呼叫。
取最後幾筆：搭配「Keep: Last Items」，只保留資料尾端的記錄。

範例場景

假設您正在處理一個包含 10 筆交易記錄的資料集，您只想分析其中的前 3 筆資料。

範例設定

這是一個完整的範例 Workflow，展示如何使用 Limit 節點限制資料處理數量：

範例說明

Start 節點：啟動工作流程，輸入交易記錄資料（範例以固定資料模擬，新版 n8n 請改用 Manual Trigger 等觸發節點）。
Limit 節點：Max Items 設為 3，Keep 使用預設的 First Items，只保留前 3 筆資料。

執行後差異

執行完工作流程後，資料流變化如下：

1. 原始資料

[
  {
    "transactionId": 1,
    "amount": 100
  },
  {
    "transactionId": 2,
    "amount": 200
  },
  {
    "transactionId": 3,
    "amount": 300
  },
  {
    "transactionId": 4,
    "amount": 400
  },
  {
    "transactionId": 5,
    "amount": 500
  },
  {
    "transactionId": 6,
    "amount": 600
  },
  {
    "transactionId": 7,
    "amount": 700
  },
  {
    "transactionId": 8,
    "amount": 800
  },
  {
    "transactionId": 9,
    "amount": 900
  },
  {
    "transactionId": 10,
    "amount": 1000
  }
]

2. 經 Limit 節點處理後

[
  {
    "transactionId": 1,
    "amount": 100
  },
  {
    "transactionId": 2,
    "amount": 200
  },
  {
    "transactionId": 3,
    "amount": 300
  }
]

小技巧

動態設定筆數：Max Items 可以使用運算式，依前面節點的輸出動態調整。
保留前面或後面：Keep 可選 First Items（從開頭保留）或 Last Items（從結尾保留）。
Limit 不是「限速」：Limit 節點只控制筆數，沒有時間間隔的設定。若 API 有每秒請求次數限制，請使用 HTTP Request 節點的 Batching 選項（Items per Batch 與 Batch Interval），或搭配 Loop Over Items 與 Wait 節點分批處理。
先排序再限制：想取「最新的 N 筆」時，先用 Sort 節點排序，再接 Limit。

API 用量與費用怎麼控制

測試時先限制：開發流程時先在資料來源後面加上 Limit（例如 3 筆），確認結果正確後再放大筆數。
AI 節點前一定要加：AI Agent 每處理一筆資料就會呼叫一次模型，筆數乘上 Token 用量就是費用；先限制筆數，再用 Set 節點只保留需要的欄位。
注意 Cloud 的計費方式：n8n Cloud 是依「工作流程執行次數」計費，單次執行中處理多少筆資料不另外計費；真正會暴增的通常是外部 API 與 AI 模型的費用。
到服務商後台設定上限：多數 API 服務商的後台提供用量查詢或預算提醒，建議一併設定，作為最後一道防線。

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參考連結

成本與風險摘要

適用對象與規模：所有會呼叫外部 API 或 AI 模型的 n8n 流程。
成本（硬體、訂閱、授權）：節點本身不另外收費；它的價值在於降低外部 API 與 AI 模型的呼叫費用。
維護時間：幾乎不需維護；資料量成長時記得重新檢查 Max Items 是否合理。
資安注意事項：限制筆數也能降低一次外洩或誤刪的資料量，涉及寫入、刪除的流程建議先小量測試。
常見誤區：以為 Limit 可以設定時間間隔來限速（實際上只控制筆數）；測試完忘記調整筆數，導致正式環境只處理部分資料。
不建議使用的情況：需要處理全部資料並遵守 API 速率限制時，應改用 Batching 或分批迴圈，而不是直接截斷資料。
測試日期與版本號：資料查核日期：2026-10-28；依官方文件對照 n8n 2.45.5（範例為作者早期實作，本次未重新實機測試）。