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# Comfy Router로 GPT 5.6 Luna 사용하기

> Comfy Router를 통해 openai/gpt-5.6-luna를 호출합니다: endpoint, 요청 형태, 그리고 Router가 반환하는 응답입니다.

`openai/gpt-5.6-luna`의 API 레퍼런스입니다. Comfy Router가 OpenAI에서 제공합니다.

## 빠른 시작

[Comfy 워크스페이스](https://platform.comfy.org/profile/api-keys)에서 키를 생성하고 `COMFY_API_KEY`로 내보내세요. Python 및 TypeScript 스니펫은 Comfy SDK를 사용하며(`pip install comfy-sdk`, `npm install @comfyorg/sdk`), cURL 스니펫은 동일한 호출을 원시 HTTP로 수행합니다.

**모델 ID:** `openai/gpt-5.6-luna`

**엔드포인트:** `POST https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5.6-luna`

<Tabs>
  <Tab title="Wait for the result">
    <CodeGroup>
      ```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-5.6-luna",
              {
                  "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-5.6-luna", {
        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-5.6-luna \
        -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}"
      ```
    </CodeGroup>
  </Tab>

  <Tab title="Queue and collect later">
    동일한 본문을 `POST https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5-6-luna/requests` 로 보냅니다. Router는 실행이 접수되는 즉시 `201` 과 `request_id` 를 응답하며, 결과는 준비가 되는 대로 이 프로세스나 다른 프로세스에서 수집할 수 있습니다. 상태, 취소, 수집 방법은 [Queued delivery](/ko/development/comfy-router/queue) 를 참고하세요.

    <CodeGroup>
      ```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-5.6-luna",
              {
                  "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-5.6-luna", {
        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-5.6-luna/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="<request_id from the 201 body>"
      curl -i https://api.comfy.org/v2/models/openai/gpt-5.6-luna/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-5.6-luna/requests/$REQUEST_ID \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY"
      ```
    </CodeGroup>
  </Tab>
</Tabs>

## 스키마

### 입력

<ParamField body="include" type="string[]">
  모델 응답에 포함할 추가 출력 데이터입니다.
</ParamField>

<ParamField body="input" type="string | object[]" required>
  응답을 생성하는 데 사용되는, 모델에 전달되는 텍스트, 이미지 또는 파일 입력입니다. 이 계약에서 Router가 제공할 수 없는 유일한 필드이며, 아래 `required`에 있는 유일한 항목입니다.
</ParamField>

<ParamField body="instructions" type="string">
  모델 컨텍스트의 첫 번째 항목으로 시스템(또는 개발자) 메시지를 삽입합니다.
</ParamField>

<ParamField body="max_output_tokens" type="integer">
  응답을 위해 생성되는 토큰 수의 상한이며, 표시되는 출력 토큰과 추론 토큰을 포함합니다. reasoning id에서는 이 상한이 숨김 추론 토큰과 공유되므로, 작은 값은 표시되는 텍스트가 나오기 전에 전체 예산을 소진할 수 있습니다. 이것이 reasoning 스모크 케이스는 1024를 보내고 chat 케이스는 16을 보내는 이유입니다.

  범위: `1`부터 `…`까지
</ParamField>

<ParamField body="model" type="string">
  OpenAI 모델 식별자입니다. Comfy Router에서 이 필드는 선택 사항(OPTIONAL)이며 Router가 `{model}` 경로 세그먼트에서 값을 채웁니다. 명시적 `null`도 같은 방식으로 교체됩니다. 경로와 일치하지 않는 값을 보내면 거부됩니다.
</ParamField>

<ParamField body="parallel_tool_calls" type="boolean">
  모델이 도구 호출을 병렬로 실행하도록 허용할지 여부입니다.
</ParamField>

<ParamField body="previous_response_id" type="string">
  다중 턴 대화를 위한 이전 응답의 ID입니다.
</ParamField>

<ParamField body="reasoning" type="object">
  REASONING 티어 전용입니다. reasoning 모델을 위한 구성이며, 예를 들어 `{"effort": "medium"}`와 같습니다. 변경 없이 전달됩니다. 허용되는 키는 OpenAI의 reasoning 가이드를 참조하십시오. chat 티어 id는 이를 무시합니다.
</ParamField>

<ParamField body="store" type="boolean">
  OpenAI가 생성된 응답을 나중에 검색할 수 있도록 저장할지 여부입니다.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean">
  이 필드를 보내는 호출자가 거부되지 않도록 선언되어 있지만, 이 표면에서는 아무 효과가 없습니다(INERT). Router는 디스패치 이전에 이를 `false`로 확정합니다. 이는 `text/event-stream`을 중계하는 대신 공급자 응답을 캡처하기 때문입니다. openAiResponsesProxy의 ModifyResponse는 이를 디코딩할 수 없으므로, 스트리밍 생성은 OpenAI가 과금하지만 아무도 사용량을 계량하지 않게 됩니다. 스트림이 필요하면 `POST /proxy/openai/v1/responses`를 사용하십시오.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number">
  샘플링 temperature입니다. CHAT 티어 전용입니다. o 시리즈 reasoning id(`o1`, `o1-pro`, `o3`, `o4-mini`)는 OpenAI에서 이 매개변수를 거부합니다. Router는 이들에 대해 이 매개변수를 거부하지 않습니다(두 티어가 하나의 스키마를 공유하는 이유에 대해서는 이 컴포넌트의 설명을 참조하십시오). 따라서 이를 보내는 reasoning 호출은 OpenAI 자체의 오류로 응답됩니다.

  범위: `0`부터 `2`까지
</ParamField>

<ParamField body="text" type="object">
  출력 형식 구성이며, 예를 들어 Structured Outputs를 위한 `{"format": {"type": "json_schema", ...}}`와 같습니다. 변경 없이 전달됩니다.
</ParamField>

<ParamField body="tool_choice" type="string | object">
  모델이 사용할 도구를 선택하는 방법입니다. 문자열 모드 또는 도구를 지정하는 객체입니다.
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="object[]">
  모델이 호출할 수 있는 도구 정의입니다. Router는 도구 분류를 좁히지 않습니다. 허용되는 형태는 OpenAI의 Responses API 레퍼런스를 참조하십시오.
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number">
  Nucleus 샘플링 컷오프입니다. `temperature`와 동일한 조건으로 CHAT 티어 전용입니다.

  범위: `0`부터 `1`까지
</ParamField>

<ParamField body="truncation" type="string">
  컨텍스트가 모델의 창을 초과할 때의 잘라내기(truncation) 전략입니다. 위의 세 어휘와 달리 여기서는 열거형이 실제로 강제됩니다. 이 두 값이 OpenAI가 문서화한 전체 집합이며 그동안 늘어나지 않았기 때문입니다. 명시적 `null`도 위 필드들과 동일한 조건으로 여전히 허용됩니다.

  가능한 값: `auto`, `disabled`
</ParamField>

<ParamField body="usage" type="object">
  토큰 사용량 봉투입니다. v1 오퍼레이션이 요청 본문에 이를 선언하기 때문에 이 계약에 존재합니다. OpenAI는 이를 응답(RESPONSE)에 채우므로, 호출자가 보낼 이유가 없습니다.
</ParamField>

Router가 `GET /v2/models/openai/gpt-5.6-luna/openapi.json`에서 제공하는 스키마에서 생성되었으며, 이는 요청이 공급자에 도달하기 이전에 호출을 검증하는 데 사용하는 동일한 문서입니다.

### 출력

<ResponseField name="instructions" type="string">
  시스템(또는 developer) 메시지를 모델 컨텍스트의 첫 번째 항목으로 삽입합니다.

  `previous_response_id`와 함께 사용할 경우, 이전 응답의 instructions는 다음
  응답으로 이어지지 않습니다. 따라서 새 응답에서 시스템(또는 developer)
  메시지를 간단히 교체할 수 있습니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="max_output_tokens" type="integer">
  응답에 대해 생성될 수 있는 token 수의 상한으로, 표시되는 출력 token과 [reasoning token](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)을 포함합니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  응답을 생성하는 데 사용되는 모델
</ResponseField>

<ResponseField name="temperature" type="number" default="1">
  응답의 무작위성을 제어합니다

  범위: `0` \~ `2`
</ResponseField>

<ResponseField name="top_p" type="number" default="1">
  nucleus 샘플링을 통해 응답의 다양성을 제어합니다

  범위: `0` \~ `1`
</ResponseField>

<ResponseField name="truncation" type="string" default="&#x22;disabled&#x22;">
  모델 응답에 사용할 truncation 전략입니다.

  * `auto`: 이 응답과 이전 응답의 컨텍스트가
    모델의 컨텍스트 창 크기를 초과하면, 모델은
    대화 중간의 입력 항목을 삭제하여 응답을 컨텍스트 창에
    맞게 자릅니다.
  * `disabled` (기본값): 모델 응답이 모델의 컨텍스트 창
    크기를 초과하면 요청이 400 오류와 함께 실패합니다.

    가능한 값: `auto`, `disabled`
</ResponseField>

<ResponseField name="previous_response_id" type="string">
  모델에 대한 이전 응답의 고유 ID입니다. 이를 사용하여
  여러 턴의 대화를 생성합니다. [대화 상태](https://platform.openai.com/docs/guides/conversation-state)에 대해 더 알아보세요.
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning" type="object">
  **o-series 모델 전용**

  [reasoning 모델](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)을 위한
  구성 옵션입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning.context" type="string">
  이후 턴에서 어떤 reasoning 항목을 모델에 다시 렌더링할지 제어합니다. 예: `auto`, `current_turn`, `all_turns`.
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning.effort" type="string" default="&#x22;medium&#x22;">
  **o-series 모델 전용**

  [reasoning 모델](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)의
  reasoning 노력 수준을 제한합니다.
  현재 지원되는 값은 `low`, `medium`, `high`입니다. reasoning 노력을
  줄이면 응답이 더 빨라지고 응답에서 reasoning에 사용되는
  token이 줄어들 수 있습니다.

  가능한 값: `low`, `medium`, `high`
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning.generate_summary" type="string">
  **지원 중단됨:** 대신 `summary`를 사용하세요.

  모델이 수행한 reasoning의 요약입니다. 이는
  모델의 reasoning 과정을 디버깅하고 이해하는 데
  유용할 수 있습니다. `auto`, `concise`, `detailed` 중 하나입니다.

  가능한 값: `auto`, `concise`, `detailed`
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning.mode" type="string">
  응답에 사용되는 reasoning 모드입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="reasoning.summary" type="string">
  모델이 수행한 reasoning의 요약입니다. 이는
  모델의 reasoning 과정을 디버깅하고 이해하는 데
  유용할 수 있습니다. `auto`, `concise`, `detailed` 중 하나입니다.

  가능한 값: `auto`, `concise`, `detailed`
</ResponseField>

<ResponseField name="text" type="object" />

<ResponseField name="text.format" type="object">
  모델이 출력해야 하는 형식을 지정하는 객체입니다.

  `{ "type": "json_schema" }`를 구성하면 Structured Outputs가 활성화되어
  모델이 제공된 JSON schema와 일치하도록 보장합니다. 자세한 내용은
  [Structured Outputs 가이드](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)를 참고하세요.

  기본 형식은 `{ "type": "text" }`이며 추가 옵션이 없습니다.

  **gpt-4o 및 최신 모델에는 권장되지 않습니다:**

  `{ "type": "json_object" }`로 설정하면 이전 JSON 모드가 활성화되어
  모델이 생성하는 메시지가 유효한 JSON임을 보장합니다. 이를 지원하는
  모델에서는 `json_schema` 사용이 선호됩니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="text.verbosity" type="string">
  모델 응답의 verbosity를 제한합니다. `low`, `medium`, `high` 중 하나입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="tool_choice" type="`none`, `auto`, `required` | object">
  응답을 생성할 때 모델이 어떤 도구(또는 도구들)를 사용할지 선택하는
  방식입니다. 모델이 호출할 수 있는 도구를 지정하는 방법은 `tools`
  파라미터를 참고하세요.
</ResponseField>

<ResponseField name="tools" type="object[]" />

<ResponseField name="background" type="boolean">
  모델 응답이 배경에서 실행되는지 여부입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="billing" type="object">
  응답에 대한 billing 정보입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="billing.payer" type="string">
  응답 비용을 지불할 책임이 있는 주체입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="completed_at" type="number">
  이 응답이 완료된 시각의 Unix timestamp(초)입니다. 상태가 `completed`일 때만 존재합니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="created_at" type="number">
  이 응답이 생성된 시각의 Unix timestamp(초)입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="error" type="object">
  모델이 응답 생성에 실패했을 때 반환되는 오류 객체입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="error.code" type="string" required>
  응답에 대한 오류 코드입니다.가능한 값: `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`
</ResponseField>

<ResponseField name="error.message" type="string" required>
  오류에 대한 사람이 읽을 수 있는 설명입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="frequency_penalty" type="number">
  지금까지의 텍스트에서 기존 빈도를 기준으로 새 토큰에 페널티를 부여합니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="id" type="string">
  이 Response의 고유 식별자입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="incomplete_details" type="object">
  응답이 불완전한 이유에 대한 세부 정보입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="incomplete_details.reason" type="string">
  응답이 불완전한 이유입니다.

  가능한 값: `max_output_tokens`, `content_filter`
</ResponseField>

<ResponseField name="max_tool_calls" type="integer">
  하나의 응답에서 처리할 수 있는 내장 도구에 대한 최대 총 호출 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="metadata" type="object">
  응답에 첨부할 수 있는 키-값 쌍의 집합입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="moderation" type="object">
  모더레이션된 완성을 요청한 경우, 응답 입력과 출력에 대한 모더레이션 결과입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="object" type="string">
  이 리소스의 객체 유형이며, 항상 `response`로 설정됩니다.

  가능한 값: `response`
</ResponseField>

<ResponseField name="output" type="object[]">
  모델이 생성한 콘텐츠 항목의 배열입니다.

  * `output` 배열에 있는 항목의 길이와 순서는 모델의 응답에
    따라 달라집니다.
  * `output` 배열의 첫 번째 항목에 접근하여 모델이 생성한
    콘텐츠가 담긴 `assistant` 메시지라고 가정하기보다는, SDK에서
    지원되는 경우 `output_text` 속성을 사용하는 것을 고려해 보세요.
</ResponseField>

<ResponseField name="output_text" type="string">
  SDK 전용 편의 속성으로, `output` 배열에 있는 모든 `output_text`
  항목의 집계된 텍스트 출력을 포함합니다(있는 경우).
  Python 및 JavaScript SDK에서 지원됩니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="parallel_tool_calls" type="boolean" default="true">
  모델이 도구 호출을 병렬로 실행하도록 허용할지 여부입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="presence_penalty" type="number">
  지금까지의 텍스트에 나타나는지 여부에 따라 새 토큰에 페널티를 부여합니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="prompt_cache_key" type="string">
  OpenAI가 유사한 요청에 대한 응답을 캐시하여 캐시 적중률을 최적화하는 데 사용합니다. `user` 필드를 대체합니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="prompt_cache_retention" type="string">
  프롬프트 캐시의 보존 정책입니다. 예: `in_memory` 또는 `24h`.
</ResponseField>

<ResponseField name="safety_identifier" type="string">
  OpenAI의 사용 정책을 위반할 가능성이 있는 애플리케이션 사용자를 감지하는 데 도움이 되도록 사용되는 안정적인 식별자입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="service_tier" type="string">
  요청을 처리하는 데 사용되는 처리 계층입니다. 예: `auto`, `default`, `flex`, `scale`, `priority`.
</ResponseField>

<ResponseField name="status" type="string">
  응답 생성의 상태입니다. `completed`, `failed`, `in_progress`, `cancelled`, `queued`, `incomplete` 중 하나입니다.

  가능한 값: `completed`, `failed`, `in_progress`, `cancelled`, `queued`, `incomplete`
</ResponseField>

<ResponseField name="store" type="boolean">
  나중에 API를 통해 검색할 수 있도록 응답이 저장되는지 여부입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="tool_usage" type="object">
  내장 도구별로 분류된 토큰 및 요청 사용량입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="tool_usage.image_gen" type="object">
  이미지 생성 도구의 토큰 사용량입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.input_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.input_tokens_details" type="object" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.input_tokens_details.image_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.input_tokens_details.text_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.output_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.output_tokens_details" type="object" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.output_tokens_details.image_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.output_tokens_details.text_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.image_gen.total_tokens" type="integer" />

<ResponseField name="tool_usage.web_search" type="object">
  웹 검색 도구 사용량입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="tool_usage.web_search.num_requests" type="integer" />

<ResponseField name="top_logprobs" type="integer">
  각 토큰 위치에서 반환할 가장 가능성이 높은 토큰의 최대 개수이며, 각 토큰에는 관련 로그 확률이 함께 제공됩니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  입력 토큰, 출력 토큰, 출력 토큰의 세부 내역, 사용된 총 토큰을 포함한 토큰 사용량 세부 정보를 나타냅니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.input_tokens" type="integer" required>
  입력 토큰 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.input_tokens_details" type="object" required>
  입력 토큰의 세부 내역입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.input_tokens_details.cache_write_tokens" type="integer">
  캐시에 기록된 입력 토큰 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.input_tokens_details.cached_tokens" type="integer" required>
  캐시에서 검색된 토큰 수입니다.
  [프롬프트 캐싱에 대한 자세한 내용](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching).
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.output_tokens" type="integer" required>
  출력 토큰 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.output_tokens_details" type="object" required>
  출력 토큰의 세부 분석입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.output_tokens_details.reasoning_tokens" type="integer" required>
  추론 토큰 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.total_tokens" type="integer" required>
  사용된 총 토큰 수입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="user" type="string">
  최종 사용자에 대한 지원 중단된 식별자입니다. `safety_identifier` 및 `prompt_cache_key`로 교체되었습니다.
</ResponseField>

## 예시

### 입력

```json theme={null}
{
  "input": "Reply with the single word: ok",
  "max_output_tokens": 1024
}
```

### 출력

```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
  }
}
```

## 배포 전 확인

SDK는 `Idempotency-Key`를 생성하고 자동 재시도에서 재사용합니다. 수동 재시도 시에는 원래 키를 재사용하세요. Router는 연결을 최대 10분간 유지할 수 있습니다.

요청이 실패하면 Router는 이유를 설명하는 `X-Comfy-Error-Type` 응답 헤더를 보냅니다. `422`는 Router가 프로바이더를 호출하기 전에 입력을 거부했음을 의미합니다. 생성된 에셋은 [결과 URL이 만료](/ko/development/comfy-router/reference#결과-에셋)될 수 있으므로 즉시 다운로드하세요.

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="헤더" icon="list" href="/ko/development/comfy-router/quickstart">
    인증, 멱등성, 요청 ID, 오류 분류, 재시도 간격, 지출 한도.
  </Card>

  <Card title="Router API 사용" icon="code" href="/ko/development/comfy-router/quickstart">
    모델 검색, 유효성 검사 오류, 재시도, 과금.
  </Card>

  <Card title="제한 사항" icon="triangle-exclamation" href="/ko/development/comfy-router/limitations">
    Router가 현재 지원하지 않는 기능과 대체 방법.
  </Card>
</CardGroup>