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Workflows stoppen an harten Caps, nicht nur an den Kosten. Prüfe diese Zahlen, wenn du eine lange Liste loopst, einen großen Webhook entgegennimmst oder eine große API-Antwort in einen Code-Node gibst. Ausgabenlimits und monatliche USD-Caps stehen unter Kostenmanagement und für Admins unter Workflow-Limits. Manche Werte sind fest. Andere setzt du am Node, in den Workflow-Einstellungen oder auf Workspace-Ebene.

Laufgröße

Jede Node-Ausführung zählt als Schritt, inklusive Iterationen in einem Loop und Delay-Nodes. Max Schritte am Agent-Node begrenzt nur Tool-Calls in diesem einen Agenten. Es ersetzt das Lauf-Limit nicht.

Loops, Agenten und Delays

Dateien und Payloads

Dateien, die du aus einem Code-Node in einem files-Array zurückgibst oder im Python-Arbeitsverzeichnis erstellst, werden vor der 25-MB-Messung hochgeladen. Ihr Inhalt zählt nicht auf dieses Cap.

Kosten-Caps

USD- und EUR-Ausgabenlimits sind getrennt von der Tabelle oben. Setze Monatliches Limit, Limit pro Ausführung und Max. Ausführungen pro Stunde unter Einstellungen. Workspace-Admins setzen das Workspace-Ausgabenlimit und das maximale Monatslimit pro Workflow. Wenn ein Workflow sein monatliches Ausgabenlimit erreicht, können keine neuen Läufe starten. Geplante Workflows und Polling werden deaktiviert, wenn sie danach laufen sollen. Details: Kostenmanagement.

Workarounds, die meist helfen

  • Filtere oder fasse zusammen, bevor ein Agent- oder Code-Node kommt. Loope keine 2.000 Rohdatensätze durch ein großes Modell.
  • Teile große Listen auf mehrere Läufe, statt einen Loop bis an 2.000 Einträge zu fahren.
  • Lass Ergebnisse speichern aus, wenn kein späterer Node das volle Array braucht.
  • Im Code-Node nenne die Upstream-Slugs, die du liest. data lädt jeden Vorgänger in das 5-MiB-Budget.
  • Bevorzuge Dateireferenzen gegenüber Base64 in Webhooks und Node-Outputs.

FAQ

Das Lauf-Limit zählt jede Node-Ausführung, inklusive jeder Loop-Iteration. Bei 2.000 Schritten schlägt der Lauf fehl, auch wenn Max Iterationen noch Luft hat.
Das 5-MiB-Input-Cap misst die vorgelagerten Outputs, die dein Code lädt. Ein Loop mit Ergebnisse speichern ist eine häufige Ursache. Referenziere weniger Slugs, oder sammle weniger.
Nein. Schritte pro Lauf ist eine Workspace-Einstellung, Standard 2.000. Frage deinen Admin oder Langdock-Kontakt, wenn dein Workspace einen anderen Wert braucht.