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# Comfy Router で Gemini 3.7 Flash を使う

> Comfy Router 経由で vertexai/gemini-3.7-flash を呼び出します: endpoint、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。

Google が提供し、Comfy Router が配信する `vertexai/gemini-3.7-flash` の API リファレンスです。

## クイックスタート

[お使いの Comfy ワークスペース](https://platform.comfy.org/profile/api-keys?onboarding=router)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、cURL スニペットは同じ呼び出しを raw HTTP で行うものです。

**モデル ID:** `vertexai/gemini-3.7-flash`

**エンドポイント:** `POST https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash`

<Tabs defaultTabIndex={1}>
  <Tab title="結果を待つ">
    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      from comfy_sdk import Comfy

      # 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      # SDK は自動的に冪等キーを作成し、自動リトライのために再利用します。
      with Comfy() as client:
          result = client.models.run(
              "vertexai/gemini-3.7-flash",
              {
                  "contents": [
                      {
                          "parts": [
                              {
                                  "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                              },
                          ],
                          "role": "user",
                      },
                  ],
              },
          )

      print(result)
      ```

      ```typescript TypeScript theme={null}
      import { comfy } from "@comfyorg/sdk";

      // 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      // SDK は自動的に冪等キーを作成し、自動リトライのために再利用します。
      const { data } = await comfy.models.run("vertexai/gemini-3.7-flash", {
        contents: [
          {
            parts: [
              {
                text: "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
              },
            ],
            role: "user",
          },
        ],
      });

      console.log(data);
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \
        -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d "{\"contents\": [{\"parts\":[{\"text\":\"Describe a robot learning to paint, in two sentences.\"}],\"role\":\"user\"}]}"
      ```
    </CodeGroup>
  </Tab>

  <Tab title="キューに送信して後で取得">
    同じボディを `POST https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash/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、結果の取得については [キュー配信](/ja/development/comfy-router/queue) を参照してください。

    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      import asyncio
      from comfy_sdk import AsyncComfy

      # 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      # submit() の各呼び出しは独自の Idempotency-Key を発行し、自動リトライ時に再利用します。
      async def main():
          async with AsyncComfy() as client:
              handle = await client.models.submit(
                  "vertexai/gemini-3.7-flash",
                  {
                      "contents": [
                          {
                              "parts": [
                                  {
                                      "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                                  },
                              ],
                              "role": "user",
                          },
                      ],
                  },
              )
              print("request_id:", handle.request_id)  # モデル ID と合わせれば、別のプロセスに必要なのはこれだけです

              # リクエストが完了するまでポーリングし、サーバーが指定する Retry-After だけ待機します。
              async for update in handle.iter_events():
                  print(update.status, update.queue_position)

              # プロバイダー自身のペイロードで、models.run() が返す値と同じです。
              # 失敗またはキャンセルされたリクエストは、ここで型付きの Router エラーを送出します。
              result = await handle.get()

          print(result)

      asyncio.run(main())
      ```

      ```typescript TypeScript theme={null}
      import { comfy } from "@comfyorg/sdk";

      // 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      // submit() の各呼び出しは独自の Idempotency-Key を発行し、自動リトライ時に再利用します。
      const handle = await comfy.models.submit("vertexai/gemini-3.7-flash", {
        contents: [
          {
            parts: [
              {
                text: "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
              },
            ],
            role: "user",
          },
        ],
      });
      console.log("requestId:", handle.requestId); // モデル ID と合わせれば、別のプロセスに必要なのはこれだけです

      // リクエストが完了するまでポーリングし、サーバーが指定する Retry-After だけ待機します。
      for await (const update of handle.events()) {
        console.log(update.status, update.queuePosition);
      }

      // models.run() が返すのと同じ結果です。失敗またはキャンセルされたリクエストはここで reject されます。
      const result = await handle.get();

      console.log(result.data);
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      # 1. 送信。Router は 201 と request_id、status_url、response_url、cancel_url を返します。
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash/requests \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \
        -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d "{\"contents\": [{\"parts\":[{\"text\":\"Describe a robot learning to paint, in two sentences.\"}],\"role\":\"user\"}]}"

      # 2. ステータスが COMPLETED になるまでポーリングし、各レスポンスが指定する Retry-After 秒だけ待機します。
      REQUEST_ID="<request_id from the 201 body>"
      curl -i https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash/requests/$REQUEST_ID/status \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY"

      # 3. 取得。モデルのネイティブ出力と共に 200、まだ実行中ならステータスボディと共に 202 を返します。
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash/requests/$REQUEST_ID \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY"
      ```
    </CodeGroup>
  </Tab>
</Tabs>

## スキーマ

### 入力

<ParamField body="contents" type="object[]" required>
  モデルとの現在の会話のコンテンツ。単一ターンのクエリでは単一のインスタンスです。マルチターンのクエリでは、会話履歴と最新のリクエストを含む繰り返しフィールドです。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts" type="object[]" required />

<ParamField body="contents[].parts[].fileData" type="object">
  URI ベースのデータ。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].fileData.fileUri" type="string">
  URI
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].fileData.mimeType" type="string">
  data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。指定できる値は以下のとおりです。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash では、オーディオファイルの最大長は 8.4 時間、ビデオファイル（オーディオなし）の最大長は 1 時間です。詳細については、Gemini のオーディオとビデオの要件を参照してください。テキストファイルは UTF-8 でエンコードされている必要があります。テキストファイルの内容はトークン上限にカウントされます。画像の解像度に制限はありません。

  指定可能な値: `application/pdf`, `audio/mpeg`, `audio/mp3`, `audio/wav`, `image/png`, `image/jpeg`, `image/webp`, `text/plain`, `video/mov`, `video/mpeg`, `video/mp4`, `video/mpg`, `video/avi`, `video/wmv`, `video/mpegps`, `video/flv`, `image/heic`, `image/heif`, `audio/flac`, `video/webm`
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].inlineData" type="object">
  生のバイト形式のインラインデータ。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash では、inlineData を使用して最大 3000 枚の画像を指定できます。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].inlineData.data" type="string (byte)">
  プロンプトにインラインで含める画像、PDF、またはビデオの base64 エンコーディング。メディアをインラインで含める場合は、そのデータのメディアタイプ（mimeType）も指定する必要があります。サイズ上限: 20MB

  形式: `byte`
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].inlineData.mimeType" type="string">
  data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。指定できる値は以下のとおりです。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash では、オーディオファイルの最大長は 8.4 時間、ビデオファイル（オーディオなし）の最大長は 1 時間です。詳細については、Gemini のオーディオとビデオの要件を参照してください。テキストファイルは UTF-8 でエンコードされている必要があります。テキストファイルの内容はトークン上限にカウントされます。画像の解像度に制限はありません。

  指定可能な値: `application/pdf`, `audio/mpeg`, `audio/mp3`, `audio/wav`, `image/png`, `image/jpeg`, `image/webp`, `text/plain`, `video/mov`, `video/mpeg`, `video/mp4`, `video/mpg`, `video/avi`, `video/wmv`, `video/mpegps`, `video/flv`, `image/heic`, `image/heif`, `audio/flac`, `video/webm`
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].mediaProcessing" type="string">
  モデルがこのパートのビデオをどのように読み取るか。"AGENTIC" を設定すると、固定レートのフレームサンプリングではなく、検査するセグメントをモデルが判断します。省略すると、既定の固定レートサンプリングになります。gemini-3.7-flash 以降の Flash モデルでサポートされています。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].text" type="string">
  テキストプロンプトまたはコードスニペット。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].parts[].thought" type="boolean">
  このパートがモデルからの思考/推論ステップであることを示します。
</ParamField>

<ParamField body="contents[].role" type="string">
  指定可能な値: `user`, `model`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig" type="object">
  生成のサンプリング、長さ、出力の設定。すべてのフィールドは任意です。以下で `default` を宣言しているフィールドは省略時にそれが適用され、それ以外はモデル自身の動作に従います。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig" type="object">
  画像生成の構成
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.aspectRatio" type="string">
  生成される画像のアスペクト比
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.imageOutputOptions" type="object">
  任意。生成される画像の画像出力形式。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.imageOutputOptions.compressionQuality" type="integer">
  任意。出力画像の圧縮品質。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.imageOutputOptions.mimeType" type="string">
  任意。出力を保存する画像形式。Vertex AI の経路、すなわち Comfy 自身の認証情報で処理されるリクエスト、および GCP サービスアカウントで認証された BYOK リクエストで使用されます。そこで受け付けられる値は `image/png` と `image/jpeg` で、大文字小文字を区別せずに照合され、リクエストが転送される前に小文字へ正規化されます。それ以外の値は、このフィールドを名指しした 400 で拒否されます。省略時の既定値は `image/png` です。例外は Google AI Studio の API キーで認証された BYOK リクエストです。その上流にはそのようなプロパティが存在せず、指定されていると呼び出し全体を拒否するため、このフィールドは尊重も拒否もされずにリクエストから削除され、出力形式は AI Studio が選択したものになります。どの経路でも、送信した値を前提とせず、与えられたレスポンスのパート（`inlineData.mimeType`、または `uploadImagesToStorage` が設定されている場合は `fileData.mimeType`）からメディアタイプを読み戻してください。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.imageSize" type="string">
  任意。生成される画像のサイズを指定します。サポートされる値は 1K、2K、4K です。指定しない場合、モデルは既定値の 1K を使用します。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.maxOutputTokens" type="integer">
  レスポンスで生成できるトークンの最大数。1 トークンはおよそ 4 文字です。100 トークンはおよそ 60～80 語に相当します。

  範囲: `16` ～ `65536`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.responseModalities" type="`TEXT`, `IMAGE`[]" />

<ParamField body="generationConfig.seed" type="integer">
  When seed is fixed to a specific value, the model makes a best effort to provide the same response for repeated requests.

  シードを特定の値に固定すると、モデルは繰り返しのリクエストに対して同じ応答を返すよう最善を尽くします。決定的な出力は保証されません。また、モデルや temperature などのパラメータ設定を変更すると、同じシード値を使用しても応答が変動することがあります。デフォルトでは、ランダムなシード値が使用されます。以下のモデルで利用できます: gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash-preview-04-1, gemini-2.5-pro-preview-05-0, gemini-2.0-flash-lite-00, gemini-2.0-flash-001
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.stopSequences" type="string[]" />

<ParamField body="generationConfig.temperature" type="number" default="1">
  temperature は応答生成中のサンプリングに使用され、これは topP と topK が適用されるときに発生します。temperature はトークン選択のランダム性の度合いを制御します。低い temperature は、より限定的または創造的でない応答が求められるプロンプトに適しており、高い temperature はより多様で創造的な結果につながります。temperature が 0 の場合、常に最も確率の高いトークンが選択されます。この場合、特定のプロンプトに対する応答はほぼ決定的ですが、わずかな変動は依然として起こり得ます。モデルが一般的すぎる応答や短すぎる応答を返す場合、またはフォールバック応答を返す場合は、temperature を上げてみてください

  範囲: `0` ～ `2`

  形式: `float`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.thinkingConfig" type="object">
  オプション。思考機能の設定です。思考とは、モデルが複雑なタスクをより小さなステップに分解して、より高品質な応答を生成するプロセスです。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts" type="boolean">
  オプション。true の場合、モデルは応答に自身の思考を含めます。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget" type="integer">
  オプション。モデルの思考プロセスに割り当てるトークン予算です。モデルはこの予算内に収まるよう最善を尽くします。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel" type="string">
  オプション。モデルの思考レベルです。

  指定可能な値: `THINKING_LEVEL_UNSPECIFIED`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`, `MINIMAL`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.topK" type="integer" default="40">
  top-K はモデルが出力用のトークンを選択する方法を変更します。top-K が 1 の場合、次に選択されるトークンはモデルの語彙内のすべてのトークンの中で最も確率が高いものになります。top-K が 3 の場合、次に選択されるトークンは、temperature を用いて確率上位 3 個のトークンの中から選択されます。

  範囲: `1` ～ `…`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.topP" type="number" default="0.95">
  指定した場合、ニュークリアスサンプリングが使用されます。
  top-P はモデルが出力用のトークンを選択する方法を変更します。トークンは、その確率の合計が top-P の値に等しくなるまで、最も確率の高いもの（top-K を参照）から低いものへと選択されます。たとえば、トークン A、B、C の確率がそれぞれ 0.3、0.2、0.1 で、top-P の値が 0.5 の場合、モデルは temperature を用いて A または B のいずれかを次のトークンとして選択し、C は候補から除外されます。
  よりランダム性の低い応答には低い値、よりランダム性の高い応答には高い値を指定します。

  範囲: `0` ～ `1`

  形式: `float`
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings" type="object[]">
  安全でないコンテンツをブロックするためのリクエストごとの設定です。GenerateContentResponse.candidates に適用されます。
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings[].category" type="string" required>
  指定可能な値: `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`, `HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`, `HARM_CATEGORY_HARASSMENT`, `HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings[].threshold" type="string" required>
  指定可能な値: `OFF`, `BLOCK_NONE`, `BLOCK_LOW_AND_ABOVE`, `BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE`, `BLOCK_ONLY_HIGH`
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction" type="object">
  モデルをより良いパフォーマンスへと導くための指示です。たとえば、「できるだけ簡潔に回答してください」「回答に専門用語を使わないでください」などです。テキスト文字列はトークン制限にカウントされます。systemInstruction の role フィールドは無視され、モデルのパフォーマンスには影響しません。注: parts にはテキストのみを使用し、各 part の内容は別々の段落にしてください。
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction.parts" type="object[]" required>
  1 つのメッセージを構成する順序付けられた parts のリストです。part ごとに異なる IANA MIME タイプを持つ場合があります。最大トークン数や画像数などの入力の制限については、Google のモデルページにあるモデル仕様を参照してください。
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction.parts[].text" type="string">
  テキストプロンプトまたはコードスニペット。
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction.role" type="string">
  メッセージを作成するエンティティの識別情報です。以下の値がサポートされています。user: メッセージが実在の人物によって送信されたことを示します。通常はユーザーが生成したメッセージです。model: メッセージがモデルによって生成されたことを示します。model の値は、マルチターンの会話中にモデルからのメッセージを会話に挿入するために使用されます。マルチターンでない会話では、このフィールドは空のままにするか、未設定にできます。

  指定可能な値: `user`, `model`
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="object[]">
  システムがモデルの知識や範囲外のアクション、またはアクション群を実行するために外部システムとやり取りできるようにするコードです。Function calling を参照してください。
</ParamField>

<ParamField body="tools[].functionDeclarations" type="object[]" />

<ParamField body="tools[].functionDeclarations[].description" type="string" />

<ParamField body="tools[].functionDeclarations[].name" type="string" required />

<ParamField body="tools[].functionDeclarations[].parameters" type="object">
  関数パラメータの JSON スキーマ
</ParamField>

<ParamField body="uploadImagesToStorage" type="boolean">
  true の場合、生成済みの画像はクラウドストレージにアップロードされ、インラインの base64 データではなく署名付き URL として返されます。URL は 24 時間後に有効期限が切れます。
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata" type="object">
  ビデオ入力の場合、ビデオの開始と終了のオフセットを Duration 形式で指定します。たとえば、1:00 から始まる 10 秒のクリップを指定するには、"startOffset": \{ "seconds": 60 }、"endOffset": \{ "seconds": 70 } を設定します。このメタデータは、ビデオデータが inlineData または fileData で渡されている場合にのみ指定してください。
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.endOffset" type="object">
  ビデオのタイムライン位置に対する再生時間のオフセットを表します。
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.endOffset.nanos" type="integer">
  ナノ秒単位の符号付き秒の端数。端数を伴う負の秒の値でも、nanos の値は負でない値である必要があります。

  範囲: `0` から `999999999` まで
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.endOffset.seconds" type="integer">
  時間幅の符号付き秒。 -315,576,000,000 から +315,576,000,000 まで（両端を含む）の範囲である必要があります。

  範囲: `-315576000000` から `315576000000` まで
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.startOffset" type="object">
  ビデオのタイムライン位置に対する再生時間のオフセットを表します。
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.startOffset.nanos" type="integer">
  ナノ秒単位の符号付き秒の端数。端数を伴う負の秒の値でも、nanos の値は負でない値である必要があります。

  範囲: `0` から `999999999` まで
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata.startOffset.seconds" type="integer">
  時間幅の符号付き秒。 -315,576,000,000 から +315,576,000,000 まで（両端を含む）の範囲である必要があります。

  範囲: `-315576000000` から `315576000000` まで
</ParamField>

`GET /v2/models/vertexai/gemini-3.7-flash/openapi.json` で Router が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 Router が呼び出しの検証に使用するドキュメントと同じものです。

### 出力

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

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata" type="object" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations" type="object[]" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].authors" type="string[]" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].endIndex" type="integer" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].license" type="string" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].publicationDate" type="string (date)">
  フォーマット: `date`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].startIndex" type="integer" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].title" type="string" />

<ResponseField name="candidates[].citationMetadata.citations[].uri" type="string" />

<ResponseField name="candidates[].content" type="object">
  モデルとの現在の会話のコンテンツ。単一ターンのクエリでは、これは単一のインスタンスです。マルチターンのクエリでは、これは会話履歴と最新のリクエストを含む繰り返しフィールドです。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts" type="object[]" required />

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].fileData" type="object">
  URI ベースのデータ。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].fileData.fileUri" type="string">
  URI
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].fileData.mimeType" type="string">
  data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。許容される値は次のとおりです。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash の場合、オーディオファイルの最大長は 8.4 時間、ビデオファイル（音声なし）の最大長は 1 時間です。詳細については、Gemini のオーディオとビデオの要件を参照してください。テキストファイルは UTF-8 でエンコードする必要があります。テキストファイルの内容はトークン制限にカウントされます。画像の解像度に制限はありません。

  指定可能な値: `application/pdf`, `audio/mpeg`, `audio/mp3`, `audio/wav`, `image/png`, `image/jpeg`, `image/webp`, `text/plain`, `video/mov`, `video/mpeg`, `video/mp4`, `video/mpg`, `video/avi`, `video/wmv`, `video/mpegps`, `video/flv`, `image/heic`, `image/heif`, `audio/flac`, `video/webm`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].inlineData" type="object">
  生のバイト形式のインラインデータ。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash では、inlineData を使用して最大 3000 枚の画像を指定できます。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].inlineData.data" type="string (byte)">
  プロンプトにインラインで含める画像、PDF、またはビデオの base64 エンコード。メディアをインラインで含める場合は、データのメディアタイプ（mimeType）も指定する必要があります。サイズ制限: 20MB

  フォーマット: `byte`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].inlineData.mimeType" type="string">
  data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。許容される値は次のとおりです。gemini-2.0-flash-lite および gemini-2.0-flash の場合、オーディオファイルの最大長は 8.4 時間、ビデオファイル（音声なし）の最大長は 1 時間です。詳細については、Gemini のオーディオとビデオの要件を参照してください。テキストファイルは UTF-8 でエンコードする必要があります。テキストファイルの内容はトークン制限にカウントされます。画像の解像度に制限はありません。

  指定可能な値: `application/pdf`, `audio/mpeg`, `audio/mp3`, `audio/wav`, `image/png`, `image/jpeg`, `image/webp`, `text/plain`, `video/mov`, `video/mpeg`, `video/mp4`, `video/mpg`, `video/avi`, `video/wmv`, `video/mpegps`, `video/flv`, `image/heic`, `image/heif`, `audio/flac`, `video/webm`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].mediaProcessing" type="string">
  モデルがこのパートのビデオを読み取る方法。"AGENTIC" を設定すると、固定レートのフレームサンプリングではなく、検査するセグメントをモデルが判断できるようになります。省略した場合は、デフォルトの固定レートサンプリングになります。gemini-3.7-flash 以降の Flash モデルでサポートされています。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].text" type="string">
  テキストプロンプトまたはコードスニペット。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].thought" type="boolean">
  このパートがモデルによる思考/推論のステップであることを示します。
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.role" type="string">
  指定可能な値: `user`, `model`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].finishReason" type="string" />

<ResponseField name="candidates[].safetyRatings" type="object[]" />

<ResponseField name="candidates[].safetyRatings[].category" type="string">
  指定可能な値: `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`, `HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`, `HARM_CATEGORY_HARASSMENT`, `HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].safetyRatings[].probability" type="string">
  コンテンツが指定された安全カテゴリに違反する確率

  指定可能な値: `NEGLIGIBLE`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`, `UNKNOWN`
</ResponseField>

<ResponseField name="createTime" type="string">
  レスポンスが作成されたタイムスタンプ。
</ResponseField>

<ResponseField name="modelVersion" type="string">
  レスポンスの生成に使用されたモデルのバージョン。
</ResponseField>

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

<ResponseField name="promptFeedback.blockReason" type="string" />

<ResponseField name="promptFeedback.blockReasonMessage" type="string" />

<ResponseField name="promptFeedback.safetyRatings" type="object[]" />

<ResponseField name="promptFeedback.safetyRatings[].category" type="string">
  Possible values: `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`, `HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`, `HARM_CATEGORY_HARASSMENT`, `HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`
</ResponseField>

<ResponseField name="promptFeedback.safetyRatings[].probability" type="string">
  コンテンツが指定された安全カテゴリに違反している確率

  Possible values: `NEGLIGIBLE`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`, `UNKNOWN`
</ResponseField>

<ResponseField name="responseId" type="string">
  レスポンスの一意の識別子。
</ResponseField>

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

<ResponseField name="usageMetadata.cachedContentTokenCount" type="integer">
  出力のみ。入力内のキャッシュされた部分（キャッシュされたコンテンツ）のトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.candidatesTokenCount" type="integer">
  レスポンス内のトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.candidatesTokensDetails" type="object[]">
  モダリティ別の候補トークンの内訳。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.candidatesTokensDetails[].modality" type="string">
  入力または出力コンテンツのモダリティの種類。

  Possible values: `MODALITY_UNSPECIFIED`, `TEXT`, `IMAGE`, `VIDEO`, `AUDIO`, `DOCUMENT`
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.candidatesTokensDetails[].tokenCount" type="integer">
  指定されたモダリティのトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.promptTokenCount" type="integer">
  リクエスト内のトークン数。cachedContent が設定されている場合でも、これは有効なプロンプトの合計サイズであり、キャッシュされたコンテンツ内のトークン数も含まれます。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.promptTokensDetails" type="object[]">
  モダリティ別のプロンプトトークンの内訳。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.promptTokensDetails[].modality" type="string">
  入力または出力コンテンツのモダリティの種類。

  Possible values: `MODALITY_UNSPECIFIED`, `TEXT`, `IMAGE`, `VIDEO`, `AUDIO`, `DOCUMENT`
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.promptTokensDetails[].tokenCount" type="integer">
  指定されたモダリティのトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.thoughtsTokenCount" type="integer">
  思考の出力に含まれるトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.toolUsePromptTokenCount" type="integer">
  ツール使用プロンプトに含まれるトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.toolUsePromptTokensDetails" type="object[]">
  モダリティ別のツール使用プロンプトトークンの内訳。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.toolUsePromptTokensDetails[].modality" type="string">
  入力または出力コンテンツのモダリティの種類。

  Possible values: `MODALITY_UNSPECIFIED`, `TEXT`, `IMAGE`, `VIDEO`, `AUDIO`, `DOCUMENT`
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.toolUsePromptTokensDetails[].tokenCount" type="integer">
  指定されたモダリティのトークン数。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.totalTokenCount" type="integer">
  トークンの合計数（プロンプト + 候補）。
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata.trafficType" type="string">
  リクエストに使用されたトラフィックタイプ（例: PROVISIONED\_THROUGHPUT）。
</ResponseField>

## 例

### 入力

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences."
        }
      ],
      "role": "user"
    }
  ]
}
```

### 出力

```json theme={null}
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "A lighthouse stands at the edge of the harbour, its lamp still turning as the sun comes up."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "modelVersion": "gemini-3.7-flash",
  "responseId": "0d1f2a3b-4c5d-6e7f-8a9b-0c1d2e3f4a5b",
  "usageMetadata": {
    "candidatesTokenCount": 21,
    "promptTokenCount": 12,
    "totalTokenCount": 33
  }
}
```

## 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 は理由を説明する `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、`413` はリクエスト本文が Router の受け入れ可能なサイズを超えてい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。

上記のフィールド説明に記載されているサイズ制限は、プロバイダーの仕様から引用した、そのフィールドに対するプロバイダー自身の上限です。Router はリクエスト本文全体に対して別の上限を適用し、base64 エンコードされたメディアもこれにカウントされます。[リクエスト本文のサイズ](/ja/development/comfy-router/limitations) を参照してください。

このページは、Comfy Router 経由で呼び出す 1 つのパートナーモデルについて説明しています。同じ `comfy-sdk` / `@comfyorg/sdk` パッケージには、Comfy Cloud 上で ComfyUI のワークフローグラフ全体を実行するための 2 つ目のクライアントも含まれています: `Comfy(api_key=...)` / `new Comfy({ apiKey })`、および `client.workflows`、`client.assets`、`client.jobs`。[Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) を参照してください。

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="ヘッダー" icon="list" href="/ja/development/comfy-router/headers">
    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。
  </Card>

  <Card title="Router API の利用" icon="code" href="/ja/development/comfy-router/api">
    モデルの検出、バリデーションエラー、リトライ、課金。
  </Card>

  <Card title="制限事項" icon="triangle-exclamation" href="/ja/development/comfy-router/limitations">
    Router が現在対応していないことと、代替手段。
  </Card>
</CardGroup>


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