> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Comfy Router で GPT 5 Nano を使用する > Comfy Router 経由で openai/gpt-5-nano を呼び出します: エンドポイント、リクエストの形状、Router が返すレスポンスについて説明します。 `openai/gpt-5-nano` の API リファレンスです。Comfy Router が OpenAI から提供しています。 ## クイックスタート [Comfy ワークスペース](https://platform.comfy.org/profile/api-keys)でキーを作成し、`COMFY_API_KEY` としてエクスポートします。Python と TypeScript のスニペットは Comfy SDK（`pip install comfy-sdk`、`npm install @comfyorg/sdk`）を使用しています。cURL のスニペットは、同じ呼び出しを生の HTTP で実行するものです。 **モデル ID:** `openai/gpt-5-nano` **エンドポイント:** `POST https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano` ```python Python theme={null} from comfy_sdk import Comfy # Reads COMFY_API_KEY from the environment. # The SDK automatically creates an idempotency key and reuses it for automatic retries. with Comfy() as client: result = client.models.run( "openai/gpt-5-nano", { "input": "Reply with the single word: ok", "max_output_tokens": 1024, }, ) print(result) ``` ```typescript TypeScript theme={null} import { comfy } from "@comfyorg/sdk"; // Reads COMFY_API_KEY from the environment. // The SDK automatically creates an idempotency key and reuses it for automatic retries. const { data } = await comfy.models.run("openai/gpt-5-nano", { input: "Reply with the single word: ok", max_output_tokens: 1024, }); console.log(data); ``` ```bash cURL theme={null} curl https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \ -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"input\": \"Reply with the single word: ok\", \"max_output_tokens\": 1024}" ``` 同じボディを `POST https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano/requests` に送信します。Router は実行が受け付けられ次第 `201` と `request_id` を返し、結果は準備が整った時点で、このプロセスからでも別のプロセスからでも取得できます。ステータス、キャンセル、結果の取得の詳細は [Queued delivery](/ja/development/comfy-router/queue) を参照してください。 ```python Python theme={null} from comfy_sdk import Comfy # Reads COMFY_API_KEY from the environment. # Each submit() call mints its own Idempotency-Key and reuses it for automatic retries. with Comfy() as client: handle = client.models.submit( "openai/gpt-5-nano", { "input": "Reply with the single word: ok", "max_output_tokens": 1024, }, ) print("request_id:", handle.request_id) # with the model ID, all another process needs # Poll until the request completes, waiting the Retry-After the server names. for update in handle.iter_events(): print(update.status, update.queue_position) # The provider's own payload, the same value models.run() returns. # A request that failed or was cancelled raises the typed Router error here. result = handle.get() print(result) ``` ```typescript TypeScript theme={null} import { comfy } from "@comfyorg/sdk"; // Reads COMFY_API_KEY from the environment. // Each submit() call mints its own Idempotency-Key and reuses it for automatic retries. const handle = await comfy.models.submit("openai/gpt-5-nano", { input: "Reply with the single word: ok", max_output_tokens: 1024, }); console.log("requestId:", handle.requestId); // with the model ID, all another process needs // Poll until the request completes, waiting the Retry-After the server names. for await (const update of handle.events()) { console.log(update.status, update.queuePosition); } // The same result models.run() returns. A request that failed or was cancelled rejects here. const result = await handle.get(); console.log(result.data); ``` ```bash cURL theme={null} # 1. Submit. Router answers 201 with request_id, status_url, response_url and cancel_url. curl https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano/requests \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \ -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"input\": \"Reply with the single word: ok\", \"max_output_tokens\": 1024}" # 2. Poll until status is COMPLETED, waiting the Retry-After seconds each response names. REQUEST_ID="" curl -i https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano/requests/$REQUEST_ID/status \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" # 3. Collect. 200 with the model's native output, 202 with the status body while it is still running. curl https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-nano/requests/$REQUEST_ID \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" ``` ## スキーマ ### 入力モデルのレスポンスに含める追加の出力データ。モデルへのテキスト、画像、またはファイル入力で、レスポンスの生成に使用されます。このコントラクトのうち Router が補うことのできない唯一のフィールドであり、以下の `required` に含まれる唯一の項目です。モデルのコンテキストの最初の項目として、system（または developer）メッセージを挿入します。レスポンスのために生成されるトークン数の上限で、可視の出力トークンと reasoning トークンを含みます。reasoning id ではこの上限は非表示の reasoning トークンと共有されるため、小さな値では可視のテキストが現れる前にバジェット全体を消費してしまいます。そのため、reasoning のスモークケースでは 1024 を送信し、chat のケースでは 16 を送信します。範囲: `1` から `…` まで OpenAI のモデル識別子。Comfy Router ではこのフィールドは任意（OPTIONAL）であり、Router が `{model}` パスセグメントからこれを補います。明示的な `null` も同じように置き換えられます。パスと一致しない値を送信すると拒否されます。モデルがツール呼び出しを並列で実行できるようにするかどうか。マルチターン会話のための、前のレスポンスの ID。 reasoning ティア専用。reasoning モデルの設定で、例: `{"effort": "medium"}`。そのまま転送されます。受け付けられるキーについては OpenAI の reasoning ガイドを参照してください。chat ティアの id では無視されます。 OpenAI が生成済みのレスポンスを後で取得できるように保存するかどうか。これを送信する呼び出し元が拒否されないように宣言されていますが、このサーフェスでは無効です。Router はディスパッチ前にこれを `false` に確定します。これは `text/event-stream` を中継するのではなくプロバイダーのレスポンスをキャプチャするためであり、openAiResponsesProxy の ModifyResponse はこれをデコードできません。そのため、ストリームで生成すると OpenAI からは課金されつつ、誰にも計量されません。ストリームが必要な場合は `POST /proxy/openai/v1/responses` を使用してください。サンプリング温度。chat ティア専用です。o シリーズの reasoning id（`o1`、`o1-pro`、`o3`、`o4-mini`）は OpenAI 側でこのパラメータを拒否します。Router はそれらに対してこれを拒否しません（2 つのティアが 1 つのスキーマを共有する理由については、このコンポーネントの注記を参照してください）。そのため、これを送信する reasoning 呼び出しには OpenAI 自身のエラーが返されます。範囲: `0` から `2` まで出力フォーマットの設定。例: Structured Outputs 用の `{"format": {"type": "json_schema", ...}}`。そのまま転送されます。モデルが使用するツールをどのように選択するか。文字列のモードか、ツールを指定するオブジェクトのいずれかです。モデルが呼び出せるツール定義。Router はツールの分類を絞り込みません。受け付けられる形については OpenAI の Responses API リファレンスを参照してください。ニュークリアスサンプリングのカットオフ。chat ティア専用で、`temperature` と同じ条件です。範囲: `0` から `1` までコンテキストがモデルのウィンドウを超えた場合の切り捨て戦略。上記 3 つの語彙とは異なり、ここでは enum が適用されます。これは、この 2 つの値が OpenAI の文書化している完全な集合であり、それが増えていないためです。明示的な `null` は、上記のフィールドと同じ条件で引き続き受け付けられます。可能な値: `auto`、`disabled` トークン使用量のエンベロープ。v1 オペレーションがリクエスト本文でこれを宣言しているため、このコントラクトに存在します。OpenAI はこれをレスポンス側で設定するため、呼び出し元がこれを送信する理由はありません。 Router が `GET /v2/models/openai/gpt-5-nano/openapi.json` で提供するスキーマから生成されています。これは、リクエストがプロバイダーに到達する前に呼び出しを検証するのと同じドキュメントです。 ### 出力モデルのコンテキストの最初の項目として、システム（または開発者）メッセージを挿入します。 `previous_response_id` と併用する場合、前のレスポンスの instructions は次のレスポンスに引き継がれません。これにより、新しいレスポンスでシステム（または開発者）メッセージを簡単に差し替えられます。レスポンスで生成できるトークン数の上限。可視出力トークンと[reasoning tokens](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)が含まれます。レスポンスの生成に使用するモデルレスポンスのランダム性を制御します範囲: `0` から `2` ニュークリアスサンプリングによるレスポンスの多様性を制御します範囲: `0` から `1` モデルレスポンスに使用する切り捨て戦略。 * `auto`: このレスポンスと以前のレスポンスのコンテキストがモデルのコンテキストウィンドウサイズを超える場合、会話の途中の入力項目を削除してコンテキストウィンドウに収まるようにレスポンスを切り捨てます。 * `disabled`（デフォルト）: モデルレスポンスがモデルのコンテキストウィンドウサイズを超える場合、リクエストは 400 エラーで失敗します。指定可能な値: `auto`、`disabled` モデルに対する前のレスポンスの一意の ID。これを使ってマルチターンの会話を作成します。[conversation state](https://platform.openai.com/docs/guides/conversation-state) の詳細をご覧ください。 **o シリーズモデルのみ** [reasoning モデル](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)の設定オプション。以降のターンでどの reasoning 項目をモデルに返すかを制御します。例: `auto`、`current_turn`、`all_turns`。 **o シリーズモデルのみ** [reasoning モデル](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)の reasoning にかける労力を制約します。現在サポートされている値は `low`、`medium`、`high` です。reasoning の労力を減らすと、レスポンスが速くなり、レスポンスで reasoning に使用されるトークンが少なくなる場合があります。指定可能な値: `low`、`medium`、`high` **非推奨:** 代わりに `summary` を使用してください。モデルが実行した reasoning の要約。デバッグやモデルの reasoning プロセスの理解に役立ちます。`auto`、`concise`、`detailed` のいずれかです。指定可能な値: `auto`、`concise`、`detailed` レスポンスに使用する reasoning モード。モデルが実行した reasoning の要約。デバッグやモデルの reasoning プロセスの理解に役立ちます。`auto`、`concise`、`detailed` のいずれかです。指定可能な値: `auto`、`concise`、`detailed` モデルが出力しなければならないフォーマットを指定するオブジェクト。 `{ "type": "json_schema" }` を設定すると Structured Outputs が有効になり、モデルが指定した JSON schema に一致することが保証されます。詳細は [Structured Outputs ガイド](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)をご覧ください。デフォルトのフォーマットは追加オプションなしの `{ "type": "text" }` です。 **gpt-4o 以降のモデルには推奨されません:** `{ "type": "json_object" }` に設定すると、旧来の JSON モードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることが保証されます。対応しているモデルでは `json_schema` の使用が推奨されます。モデルのレスポンスの冗長性を制約します。`low`、`medium`、`high` のいずれかです。レスポンスを生成する際に、モデルがどのツール（複数可）を使用するかをどのように選択するか。モデルが呼び出せるツールの指定方法については、`tools` パラメータをご覧ください。モデルのレスポンスを背景で実行するかどうか。レスポンスの課金情報。レスポンスの支払いを担当する主体。この Response が完了したときの Unix タイムスタンプ（秒単位）。ステータスが `completed` の場合にのみ存在します。この Response が作成されたときの Unix タイムスタンプ（秒単位）。モデルが Response の生成に失敗したときに返されるエラーオブジェクト。レスポンスのエラーコード。Possible values: `server_error`, `rate_limit_exceeded`, `invalid_prompt`, `vector_store_timeout`, `invalid_image`, `invalid_image_format`, `invalid_base64_image`, `invalid_image_url`, `image_too_large`, `image_too_small`, `image_parse_error`, `image_content_policy_violation`, `invalid_image_mode`, `image_file_too_large`, `unsupported_image_media_type`, `empty_image_file`, `failed_to_download_image`, `image_file_not_found` エラーの人間が読める形式の説明。これまでのテキスト内での既存の出現頻度に基づいて、新しいトークンにペナルティを与えます。この Response の一意の識別子。レスポンスが不完全である理由に関する詳細。レスポンスが不完全である理由。指定可能な値: `max_output_tokens`, `content_filter` 1 つのレスポンスで処理できる、組み込みツールへの総呼び出し回数の上限。レスポンスに付加できるキーと値のペアのセット。モデレーション済みの補完が要求された場合の、レスポンスの入力と出力に対するモデレーション結果。このリソースのオブジェクトタイプ。常に `response` に設定されます。指定可能な値: `response` モデルによって生成されたコンテンツ項目の配列。 * `output` 配列内の項目の長さと順序は、モデルのレスポンスによって異なります。 * `output` 配列の最初の項目にアクセスして、それがモデルによって生成されたコンテンツを含む `assistant` メッセージであると決めつけるのではなく、 SDK でサポートされている場合は `output_text` プロパティの使用を検討してください。 `output` 配列内のすべての `output_text` 項目からの集約されたテキスト出力を含む SDK 専用の便利なプロパティです（存在する場合）。 Python SDK と JavaScript SDK でサポートされています。モデルがツール呼び出しを並列で実行することを許可するかどうか。これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて、新しいトークンにペナルティを与えます。類似したリクエストのレスポンスをキャッシュしてキャッシュヒット率を最適化するために OpenAI が使用します。`user` フィールドを置き換えます。プロンプトキャッシュの保持ポリシー（例: `in_memory` または `24h`）。 OpenAI の利用ポリシーに違反している可能性のある、アプリケーションのユーザーの検出に役立てるために使用される安定した識別子。リクエストの処理に使用される処理ティア（例: `auto`、`default`、`flex`、`scale`、`priority`）。レスポンス生成のステータス。`completed`、`failed`、`in_progress`、`cancelled`、`queued`、`incomplete` のいずれかです。指定可能な値: `completed`, `failed`, `in_progress`, `cancelled`, `queued`, `incomplete` レスポンスを後で API 経由で取得できるように保存するかどうか。組み込みツールごとに分類されたトークンとリクエストの使用量。画像生成ツールのトークン使用量。 Web 検索ツールの使用量。各トークン位置で返す、最も可能性の高いトークンの最大数。それぞれに対数確率が関連付けられます。入力トークン、出力トークン、出力トークンの内訳、および使用された合計トークンを含むトークン使用量の詳細を表します。入力トークンの数。入力トークンの詳細な内訳。キャッシュに書き込まれた入力トークンの数。キャッシュから取得されたトークン数です。 [プロンプトキャッシュの詳細](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching)。出力トークン数です。出力トークンの詳細な内訳です。推論トークン数です。使用されたトークンの合計数です。エンドユーザーの非推奨の識別子です。`safety_identifier` および `prompt_cache_key` に置き換えられました。 ## 例 ### 入力 ```json theme={null} { "input": "Reply with the single word: ok", "max_output_tokens": 1024 } ``` ### 出力 ```json theme={null} { "completed_at": 1767225601, "created_at": 1767225600, "id": "resp_0a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f", "object": "response", "output": [ { "content": [ { "annotations": [], "text": "ok", "type": "output_text" } ], "id": "msg_0a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f", "role": "assistant", "status": "completed", "type": "message" } ], "output_text": "ok", "status": "completed", "usage": { "input_tokens": 14, "input_tokens_details": { "cached_tokens": 0 }, "output_tokens": 2, "output_tokens_details": { "reasoning_tokens": 0 }, "total_tokens": 16 } } ``` ## 出荷前の確認 SDK は `Idempotency-Key` を生成し、自動リトライで再利用します。手動リトライでは元のキーを再利用してください。Router は最大 10 分間接続を保持できます。リクエストが失敗すると、Router は理由を示す `X-Comfy-Error-Type` レスポンスヘッダーを送信します。`422` は、プロバイダーを呼び出す前に Router が入力を拒否したことを意味します。生成されたアセットは [結果 URL の有効期限](/ja/development/comfy-router/reference#結果アセット) があるため、早めにダウンロードしてください。認証、冪等性、リクエスト ID、エラー分類、リトライ間隔、支出上限。モデルの検出、バリデーションエラー、リトライ、課金。 Router が現在対応していないことと、代替手段。