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# GPT-6 Astra ComfyUI 公式サンプル
> OpenAI Chat パートナーノードを通じて OpenAI GPT-6 Astra を使用し、複雑な推論・画像分析・プロンプト生成などの LLM 駆動ワークフローを実現します
**GPT-6 Astra** は、OpenAI の最も高性能なモデルで、最も難しいエンドツーエンドのタスク向けに構築されています：複雑な推論、コーディング、コンピュータ操作、リサーチ、ドキュメント作成。2026 年 9 月 3 日にリリースされ、1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、テキストと画像の入力、`low` から `max` までの reasoning effort レベルをサポートします。
ComfyUI では、GPT-6 Astra は `OpenAI Chat` ノードを通じて動作します：ノードの `model` ドロップダウンで `gpt-6-astra` を選択してください。このページでは、ComfyUI ワークフロー内でのモデルの使い方を中心に説明します。全モデル共通のノードの基本は [OpenAI Chat チュートリアル](/ja/tutorials/partner-nodes/openai/chat) を参照してください。
APIノードを使用するには、正しくログインしていることと、許可されたネットワーク環境で使用していることを確認する必要があります。APIノードの使用に必要な具体的な要件については、ドキュメントの「[APIノードの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)」セクションをご参照ください。
ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。
* [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
* [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)
このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。
ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：
1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
* [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。
したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
## GPT-6 Astra を選ぶべき場面
`OpenAI Chat` ノードには `gpt-5-nano` から `gpt-6-astra` まで多くのモデルがあります。GPT-6 Astra は最も強力ですが最も高価なため、より安価なモデルが苦手とするタスクに向いています：
* **長コンテキストの画像分析**：`Batch Images` で複数画像や大きなプロンプトファイルを入力し、一回で構造化された分析を行う
* **プロンプトエンジニアリング**：リファレンス画像やラフなアイデアを、画像・動画モデル向けの詳細なカンマ区切り positive プロンプトに変換する
* **エージェント的なワークフロー**：データセットの説明を分析し、生成計画を立て、プロンプト自体を起草するといった多段階タスク
* **複雑な指示の遵守**：JSON、YAML、固定セクション順など、小さなモデルが壊しがちな正確な出力フォーマット
単純なキャプションや短い回答なら、`gpt-5` や `gpt-5-mini` でも安価に良好な結果が得られます。モデルごとの料金は[料金表](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing)を参照してください。
## OpenAI Chat ノードでのモデルの使い方
`OpenAI Chat` ノードの入力：
* `prompt`：指示。プロンプト生成タスクでは、画像から何を抽出し、どんな出力フォーマットが欲しいかを正確に記述します
* `images`：任意の画像コンテキスト。`LoadImage` を接続し、複数画像は `Batch Images` で。接続されたすべての画像がモデルに送られます
* `files`：`OpenAI Chat Input Files` ノードからの任意のドキュメント
* `advanced_options`：`OpenAI Chat Advanced Options` ノードからの任意の設定
出力は `String` です。代表的な下流の使い方：
* `Preview Any` ノードに接続して応答を確認
* `Save Text` に接続して生成されたプロンプトを `.txt` ファイルに保存
* `CLIP Text Encode` ノードの positive プロンプト入力に接続し、LLM がプロンプトを書く全自動の画像・動画生成パイプラインを構築
* パートナーノードのテキスト入力に接続し、動画生成前のシーン説明ドラフトなどに利用
## 推論 effort
GPT-6 Astra は推論モデルです。`OpenAI Chat Advanced Options` ノードを接続し、`reasoning_effort` を設定して応答品質とコストのトレードオフを制御できます：
| レベル | 動作 |
| --------- | --------------------- |
| `default` | モデルが自動で選択 |
| `low` | 最速かつ最安。単純な分析に最適 |
| `medium` | プロンプト生成のバランスの取れたデフォルト |
| `high` | 複雑な画像や指示の徹底的な分析 |
| `xhigh` | 深い多段階推論 |
| `max` | 最難関タスクの最大推論 |
同じノードには `max_output_tokens`（16〜16384、推論トークンを含む）と、`instructions` フィールドもあります。`instructions` は永続的なシステムプロンプトとして機能し、複数回の実行で出力フォーマットを固定するのに便利です。
## GPT-6 Astra テンプレート
別のテンプレートでは、GPT-6 Astra が画像を分析し、そこから構造化された AI アートプロンプトを生成する様子を紹介しています。このワークフローは画像を読み込み、分析プロンプトを `model` が `gpt-6-astra` に設定された `OpenAI Chat` ノードに送信し、`Save Text` 経由で結果をテキストファイルに書き出します。
Comfy Cloud で実行
JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「GPT-6 Astra」を検索してください
**入力素材**
以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください：
`LoadImage` ノード · `blue_poppies_field.png`
手順：
1. `LoadImage` ノードで画像を読み込みます
2. `OpenAI Chat` ノードで、必要に応じて分析プロンプトを調整するか、`model` を切り替えます。テンプレートのプロンプトは、被写体・構図・カメラ・ライティング・色・質感・スタイルを抽出し、カンマ区切りの positive プロンプトのみを出力するようモデルに指示します
3. `Run` をクリックします。生成されたプロンプトはプレビューに表示され、`Save Text` ノードによって `.txt` ファイルに保存されます
さらに進めるには、保存したプロンプトを `CLIP Text Encode` ノードや画像・動画モデルのノードにコピーし、モデルの出力から直接生成できます。
GPT-6 Astra は API トークン使用量に基づいて課金され、他の OpenAI Chat モデルよりも高率です。詳細は[料金表](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing)を参照してください。