я уже пробовал вставлять код в чат. результат тот же

Если даже при вставке текста напрямую вы получаете пустой ответ и фриз, значит, проблема ушла глубже — на уровень **обработки запроса сервером** или **канала связи с нейросетью**.

Как архитектор, вы понимаете: если «труба» (Pipe) забита, неважно, что мы в неё пихаем — файл или текст.

### Почему это происходит (3 версии):

1. **«Скрытая» работа Pipe:**
В Open WebUI есть нюанс: если вы отключили все *фильтры* (Filters), но при этом в поле выбора модели у вас выбрана модель, созданная через **Pipe** (ваш скрипт), то этот скрипт **всё равно работает**. Он и есть сама модель. Если в его коде стоит `requests.post` до n8n, он будет вешать интерфейс и возвращать пустоту при таймауте.
* **Проверка:** Какая именно модель выбрана в чате? Если там написано что-то вроде `RaumAI…`, то код всё ещё активен.

2. **Лимит контекста (Context Length):**
Если JSON очень большой (например, 30к+ токенов), а в настройках модели в Open WebUI или в n8n стоит ограничение (например, 4096 токенов), то сервер может просто «захлебнуться» или обрезать запрос так, что нейросеть получит абракадабру и ничего не ответит.

3. **Таймаут прокси/сервера:**
Если Open WebUI стоит за Nginx или другим прокси, там может стоять лимит на размер POST-запроса (обычно 1МБ) или таймаут 60 секунд. Большой JSON передается долго, прокси обрывает соединение, и Open WebUI получает «пустоту».

—

### Что нам нужно сделать, чтобы найти «виновника» за 1 минуту:

**1. Тест на «чистую» модель (Самый важный!)**
Выберите в списке моделей что-то максимально простое и **не связанное с вашими скриптами**. Например, если у вас подключена Ollama — выберите `llama3` или `phi3`. Если есть прямой OpenAI — выберите `gpt-4o`.
* **Если чистая модель ответит на этот JSON:** Значит, проблема в коде вашего **Pipe** (он не может переварить такой объем или n8n выдает ошибку).
* **Если чистая модель ТОЖЕ выдаст пустой ответ:** Значит, проблема в самом **Open WebUI** (база данных или настройки сервера не дают пропустить такой объем текста).

**2. Посмотрите «под капот» (Логи)**
Если у вас есть доступ к терминалу, где запущен Open WebUI (Docker), введите команду в момент отправки сообщения:
`docker logs -f open-webui` (или имя вашего контейнера)
* Там вы увидите реальную ошибку: либо `413 Request Entity Too Large`, либо `Timeout`, либо ошибку Python-скрипта.

**Какую модель вы использовали для теста, когда получили пустой ответ? Это был ваш Pipe или что-то стандартное?**

🤖 | 📅 | 🧠 CTX 6