Cómo automatizar
la facturación
con n8n + GPT-4o.

TL;DR

Un workflow n8n que escucha una casilla facturas@, envía cada PDF a GPT-4o para extracción estructurada, valida el CIF contra tu maestro de proveedores, cruza el importe con órdenes de compra abiertas y crea el registro en Holded/Odoo/Sage. Tiempo por factura: ~8 segundos. Sustituye 4–7 minutos de trabajo manual por factura. Este workflow está corriendo hoy en clientes reales procesando +8.000 facturas/mes.

Prerequisitos

• n8n 1.40+ self-hosted (Docker o Node). Versión Cloud también funciona pero con coste por ejecución.
• OpenAI API key con acceso a GPT-4o (modelo gpt-4o-2024-08-06 o superior).
• Casilla de email dedicada con IMAP activo (ej. [email protected]).
• ERP con API. Holded, Odoo, Sage 200, Business Central — todos funcionan. Si tu ERP no tiene API oficial, miramos RPA.
• PostgreSQL para el log de procesamiento (o SQLite si eres muy espartano).

Paso 01Preparar el entorno n8n

Si aún no tienes n8n corriendo, la forma más rápida es Docker Compose. Este compose mínimo te deja n8n + Postgres corriendo en un VPS de 35€/mes:

# docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:1.40
    restart: always
    ports: ["5678:5678"]
    environment:
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - N8N_ENCRYPTION_KEY=${N8N_KEY}
      - N8N_PROTOCOL=https
      - WEBHOOK_URL=https://n8n.tuempresa.com
    volumes: ["./data:/home/node/.n8n"]
  postgres:
    image: postgres:16
    environment:
      - POSTGRES_PASSWORD=${PG_PASS}
    volumes: ["./pg:/var/lib/postgresql/data"]

Arranca con docker compose up -d, apunta un subdominio, pon un Caddy o Traefik delante para TLS, y entra a la UI para configurar credenciales.

Paso 02Configurar el trigger IMAP

Añade un nodo Email Trigger (IMAP) al canvas. Configura:

• Host: el IMAP de tu proveedor (ej. imap.gmail.com, outlook.office365.com).
• Mailbox: INBOX o una carpeta específica si filtras por reglas.
• Post-process: mover a carpeta Procesadas para no reprocesar.
• Download attachments: activado, filtrado a application/pdf.

Paso 03Extraer datos con GPT-4o Vision

Conecta el trigger a un nodo OpenAI · Message a Model. Modelo gpt-4o, modo JSON. El prompt clave:

// Prompt de extracción estructurada
Eres un extractor de datos de facturas. Devuelve SIEMPRE JSON
válido con esta forma:

{
  "cif_proveedor": string,
  "nombre_proveedor": string,
  "numero_factura": string,
  "fecha_emision": string (ISO 8601),
  "base_imponible": number,
  "iva": number,
  "total": number,
  "moneda": string (ISO 4217),
  "lineas": [{ descripcion, cantidad, precio_unitario, total }],
  "confidence": number (0–1)
}

Si un campo no está claro, pon null y baja confidence.
No inventes datos. No añadas comentarios. Solo JSON.

Pasa el PDF como input de imagen (GPT-4o lo convierte internamente). Para PDFs de más de 3 páginas, divide y procesa por página; luego fusiona.

Paso 04Validar contra proveedores y órdenes

Añade un nodo Code (JavaScript) después del OpenAI para validar. Lógica mínima:

const factura = $json;
const errores = [];

// 1. CIF debe existir en maestro de proveedores
const proveedor = await $lookup('proveedores', { cif: factura.cif_proveedor });
if (!proveedor) errores.push('proveedor_desconocido');

// 2. Importe debe cuadrar con alguna orden abierta (±1%)
const ordenes = await $lookup('ordenes_compra', {
  proveedor_cif: factura.cif_proveedor,
  estado: 'abierta'
});
const match = ordenes.find(o =>
  Math.abs(o.total - factura.total) / o.total < 0.01
);
if (!match) errores.push('sin_orden_coincidente');

// 3. Confidence mínimo
if (factura.confidence < 0.85) errores.push('confidence_baja');

return { factura, orden: match, errores };

Usa un nodo IF después para bifurcar: si errores.length === 0, sigue al registro automático; si no, escala a humano (paso 6).

Paso 05Registrar en el ERP

Aquí cambia el nodo según tu ERP. Ejemplos reales:

• Holded: nodo HTTP Request a POST /invoicing/v1/documents/purchase con el JSON mapeado.
• Odoo: nodo Odoo nativo, modelo account.move, type in_invoice.
• Sage 200: API REST vía HTTP Request + API key de usuario técnico.

Después del registro, sube el PDF original como adjunto al documento creado. Todos los ERPs modernos tienen endpoint /attachments para esto.

Paso 06Escalar excepciones a humano

La rama de error del IF conecta a un nodo Slack (o Teams, Email, lo que uses). El mensaje debe incluir:

• Qué validación falló (errores.join(', ')).
• Resumen de la factura (proveedor, número, total).
• Link al PDF original guardado en S3 o tu file server.
• Botón "Aprobar manualmente" que dispara un webhook de vuelta a n8n para forzar el registro.

Errores comunes (y cómo evitarlos)

• PDFs escaneados con mala calidad → GPT-4o baja confidence. Solución: pasar por un preprocess de imagen (nodo Image con aumento de contraste) antes del OpenAI.
• Facturas con moneda distinta al EUR → olvidas añadir conversión. Solución: nodo de tipo de cambio vía exchangerate.host antes de registrar.
• Proveedores que mandan un ZIP con varias facturas → el trigger solo coge el primer PDF. Solución: nodo Extract from ZIP antes del OpenAI.
• Timeout en facturas largas → aumenta el timeout del nodo OpenAI a 120s y divide PDFs de +5 páginas.
• Rate limit de OpenAI en picos de final de mes → activa retry con backoff exponencial (3 reintentos, base 2s).

Qué hacer después

Este workflow es la base. Una vez funcionando, las extensiones naturales son:

1. Conciliación bancaria: un segundo flow que cruza pagos bancarios con estas facturas registradas. Guía →
2. Previsión de tesorería: dashboard Grafana con vencimientos proyectados a 30/60/90. Guía →
3. Detección de fraude: modelo que marca facturas con patrones anómalos (cambio súbito de IBAN del proveedor, importes fuera de rango histórico).

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