GeminiNodeV3 - ComfyUI Built-in Node Documentation

입력

공통 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`model`	응답 생성에 사용할 Gemini 모델입니다. 선택한 모델에 따라 표시되는 추가 입력이 결정됩니다.	DYNAMIC_COMBO	예	`"Gemini 3.8 Flash"` `"Gemini 3.7 Flash"` `"Gemini 3.5 Flash"` `"Gemini 3.1 Pro"` `"Gemini 3.1 Flash-Lite"`

미디어 입력

이 확장 가능한 미디어 입력은 모든 모델 옵션에서 사용할 수 있습니다.

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`images`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 이미지입니다. 최대 16개 이미지. 확장 가능한 슬롯: `image_1`부터 `image_16`까지 이미지를 연결합니다.	IMAGE	아니요	최대 16개 이미지
`audio`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 오디오 클립입니다. 확장 가능한 슬롯: `audio_1`.	AUDIO	아니요	오디오 클립 1개
`video`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 비디오 클립입니다. 확장 가능한 슬롯: `video_1`.	VIDEO	아니요	비디오 클립 1개

Gemini 3.8 Flash 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`prompt`	모델에 대한 텍스트 입력입니다. 자세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 비어 있으면 안 됩니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트(공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함해야 함)
`video_processing`	모델이 첨부된 비디오를 읽는 방식입니다. `static`은 고정된 비율로 프레임을 샘플링하여 모든 프레임을 컨텍스트로 전송합니다. `agentic`은 모델이 타임라인을 스스로 탐색하고 필요한 프레임, 오디오 또는 대본만 로드하게 하므로, 긴 비디오에서 입력 토큰을 훨씬 적게 소비합니다.	COMBO	예	`"static"` `"agentic"` (기본값: `"static"`)
`files`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 받습니다.	GEMINI_INPUT_FILES	아니요	N/A
`thinking_level`	모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론할지 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상하지만 더 많은 (사고) 토큰을 소비하고 느려집니다.	COMBO	예	`"LOW"` `"MEDIUM"` `"HIGH"` (기본값: `"MEDIUM"`)
`max_output_tokens`	모델의 내부 사고를 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. `thinking_level`이 HIGH일 때 값이 낮으면 답변을 위한 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘려서 반환되면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로, 짧은 답변에서는 상한을 높여도 추가 비용이 발생하지 않습니다.	INT	예	16-65536 (기본값: 32768)
`seed`	샘플링용 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정합니다. 결정론적 출력은 보장되지 않습니다.	INT	예	0-2147483647 (기본값: 42)
`system_prompt`	모델의 동작을 규정하는 기본 지침입니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트 (기본값: 비어 있음)

Gemini 3.7 Flash 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`prompt`	모델에 대한 텍스트 입력입니다. 자세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 비어 있으면 안 됩니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트(공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함해야 함)
`files`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 받습니다.	GEMINI_INPUT_FILES	아니요	N/A
`thinking_level`	모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론할지 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상하지만 더 많은 (사고) 토큰을 소비하고 느려집니다.	COMBO	예	`"LOW"` `"MEDIUM"` `"HIGH"` (기본값: `"MEDIUM"`)
`temperature`	무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적/결정론적이고, 높을수록 더 창의적입니다.	FLOAT	예	0.0-2.0 (기본값: 1.0)
`top_p`	뉴클리어스 샘플링: 누적 확률이 top_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다.	FLOAT	예	0.0-1.0 (기본값: 0.95)
`max_output_tokens`	모델의 내부 사고를 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. `thinking_level`이 HIGH일 때 값이 낮으면 답변을 위한 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘려서 반환되면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로, 짧은 답변에서는 상한을 높여도 추가 비용이 발생하지 않습니다.	INT	예	16-65536 (기본값: 32768)
`seed`	샘플링용 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정합니다. 결정론적 출력은 보장되지 않습니다.	INT	예	0-2147483647 (기본값: 42)
`system_prompt`	모델의 동작을 규정하는 기본 지침입니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트 (기본값: 비어 있음)

Gemini 3.5 Flash 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`prompt`	모델에 대한 텍스트 입력입니다. 자세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 비어 있으면 안 됩니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트(공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함해야 함)
`files`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 받습니다.	GEMINI_INPUT_FILES	아니요	N/A
`thinking_level`	모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론할지 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상하지만 더 많은 (사고) 토큰을 소비하고 느려집니다.	COMBO	예	`"MINIMAL"` `"LOW"` `"MEDIUM"` `"HIGH"` (기본값: `"MEDIUM"`)
`temperature`	무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적/결정론적이고, 높을수록 더 창의적입니다.	FLOAT	예	0.0-2.0 (기본값: 1.0)
`top_p`	뉴클리어스 샘플링: 누적 확률이 top_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다.	FLOAT	예	0.0-1.0 (기본값: 0.95)
`max_output_tokens`	모델의 내부 사고를 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. `thinking_level`이 HIGH일 때 값이 낮으면 답변을 위한 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘려서 반환되면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로, 짧은 답변에서는 상한을 높여도 추가 비용이 발생하지 않습니다.	INT	예	16-65536 (기본값: 32768)
`seed`	샘플링용 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정합니다. 결정론적 출력은 보장되지 않습니다.	INT	예	0-2147483647 (기본값: 42)
`system_prompt`	모델의 동작을 규정하는 기본 지침입니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트 (기본값: 비어 있음)

Gemini 3.1 Pro 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`prompt`	모델에 대한 텍스트 입력입니다. 자세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 비어 있으면 안 됩니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트(공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함해야 함)
`files`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 받습니다.	GEMINI_INPUT_FILES	아니요	N/A
`thinking_level`	모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론할지 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상하지만 더 많은 (사고) 토큰을 소비하고 느려집니다.	COMBO	예	`"LOW"` `"HIGH"` (기본값: `"HIGH"`)
`temperature`	무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적/결정론적이고, 높을수록 더 창의적입니다.	FLOAT	예	0.0-2.0 (기본값: 1.0)
`top_p`	뉴클리어스 샘플링: 누적 확률이 top_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다.	FLOAT	예	0.0-1.0 (기본값: 0.95)
`max_output_tokens`	모델의 내부 사고를 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. `thinking_level`이 HIGH일 때 값이 낮으면 답변을 위한 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘려서 반환되면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로, 짧은 답변에서는 상한을 높여도 추가 비용이 발생하지 않습니다.	INT	예	16-65536 (기본값: 32768)
`seed`	샘플링용 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정합니다. 결정론적 출력은 보장되지 않습니다.	INT	예	0-2147483647 (기본값: 42)
`system_prompt`	모델의 동작을 규정하는 기본 지침입니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트 (기본값: 비어 있음)

Gemini 3.1 Flash-Lite 입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`prompt`	모델에 대한 텍스트 입력입니다. 자세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 비어 있으면 안 됩니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트(공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함해야 함)
`files`	모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 받습니다.	GEMINI_INPUT_FILES	아니요	N/A
`thinking_level`	모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론할지 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상하지만 더 많은 (사고) 토큰을 소비하고 느려집니다.	COMBO	예	`"LOW"` `"HIGH"` (기본값: `"LOW"`)
`temperature`	무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적/결정론적이고, 높을수록 더 창의적입니다.	FLOAT	예	0.0-2.0 (기본값: 1.0)
`top_p`	뉴클리어스 샘플링: 누적 확률이 top_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다.	FLOAT	예	0.0-1.0 (기본값: 0.95)
`max_output_tokens`	모델의 내부 사고를 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. `thinking_level`이 HIGH일 때 값이 낮으면 답변을 위한 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘려서 반환되면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로, 짧은 답변에서는 상한을 높여도 추가 비용이 발생하지 않습니다.	INT	예	16-65536 (기본값: 32768)
`seed`	샘플링용 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정합니다. 결정론적 출력은 보장되지 않습니다.	INT	예	0-2147483647 (기본값: 42)
`system_prompt`	모델의 동작을 규정하는 기본 지침입니다.	STRING	예	여러 줄 텍스트 (기본값: 비어 있음)

참고: Gemini 3.8 Flash에서는 temperature와 top_p를 사용할 수 없으며, video_processing은 이 모델 옵션에서만 사용할 수 있습니다. thinking_level 옵션과 기본값은 위에 나열된 모델별로 다릅니다. 참고: prompt 입력은 비어 있으면 안 됩니다. 노드는 공백이 아닌 문자를 하나 이상 포함하는지 검증합니다. 참고: 노드는 최대 처음 10개의 미디어 항목을 URL로 업로드하며, 비디오, 오디오, 이미지 순으로 우선순위를 둡니다. 나머지 미디어는 base64로 인라인 전송됩니다. 인라인 미디어의 총 용량은 18MB로 제한되며, 이를 초과하면 노드에서 첨부된 미디어의 수나 크기를 줄이라고 요청하는 오류를 발생시킵니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 유형
`STRING`	선택한 Gemini 모델이 생성한 텍스트 응답입니다.	STRING

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Source fingerprint (SHA-256): d04d1e97a9c213297899291ad30db14a9f946b07506d0377fead4e29510c5ad9

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