> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://dripart-chore-sync-comfy-api-v2-spec.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Comfy Router で o4-mini を使う > Comfy Router 経由で openai/o4-mini を呼び出す: エンドポイント、リクエストの形式、Router が返すレスポンスについて説明します。 `openai/o4-mini` 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 [あなたの Comfy ワークスペース](https://platform.comfy.org/profile/api-keys)でキーを作成し、それを `COMFY_API_KEY` としてエクスポートします。Python と TypeScript のスニペットでは Comfy SDK（`pip install comfy-sdk`、`npm install @comfyorg/sdk`）を使用します。cURL のスニペットは、生の HTTP で同じ呼び出しを行います。 **モデル ID:** `openai/o4-mini` **エンドポイント:** `POST https://api.comfy.org/v2/models/openai/o4-mini` ```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/o4-mini", { "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/o4-mini", { 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/o4-mini \ -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/o4-mini/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/o4-mini", { "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/o4-mini", { 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/o4-mini/requests \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \ -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"input\": \"Reply with the single word: ok\", \"max_output_tokens\": 1024}" # 2. Poll until status is COMPLETED, waiting the Retry-After seconds each response names. REQUEST_ID="" curl -i https://api.comfy.org/v2/models/openai/o4-mini/requests/$REQUEST_ID/status \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" # 3. Collect. 200 with the model's native output, 202 with the status body while it is still running. curl https://api.comfy.org/v2/models/openai/o4-mini/requests/$REQUEST_ID \ -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" ``` ## スキーマ ### 入力モデル応答に含める追加の出力データ。モデルへのテキスト、画像、またはファイルの入力で、応答の生成に使用されます。このコントラクトで Router が提供できない唯一のフィールドであり、以下の `required` にある唯一の項目です。モデルのコンテキストの最初の項目として、システム（または開発者）メッセージを挿入します。応答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 系の id ではこの上限は隠れた reasoning トークンと共有されるため、小さな値では可視テキストが出る前に予算全体を消費してしまいます。そのため reasoning のスモークケースは 1024 を送り、チャットのケースは 16 を送ります。範囲: `1` から `…` OpenAI モデル識別子。Comfy Router ではこのフィールドは任意であり、Router が `{model}` パスセグメントから設定します。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、前の応答の ID。 reasoning 階層専用。reasoning モデルの設定（例: `{"effort": "medium"}`）。そのまま転送されます。受け入れ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。チャット階層の id では無視されます。 OpenAI が生成された応答を後で取得できるよう保存するかどうか。これを送信した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応答をキャプチャするためであり、openAiResponsesProxy の ModifyResponse はそれをデコードできないので、ストリーミング生成は OpenAI に課金されても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。チャット階層専用です。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受け付け拒否しません（2 つの階層が 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）ので、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` 出力形式の設定。たとえば Structured Outputs の場合は `{"format": {"type": "json_schema", ...}}` です。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べきか。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 はツールの分類を狭めません。受け入れ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。チャット階層専用で、`temperature` と同じ条件です。範囲: `0` から `1` コンテキストがモデルのウィンドウを超えたときのトランケーション戦略。上記 3 つの語彙とは異なり、ここでは enum が実際に適用されます。これは、これらの 2 つの値が OpenAI の文書化す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入れられます。指定可能な値: `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ボディ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で設定するため、呼び出し元が送信する理由はありません。 Router が `GET /v2/models/openai/o4-mini/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、system（または developer）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 system（または developer）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。表示される出力トークンと [reasoning tokens](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning) を含みます。レスポンスの生成に使用された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` nucleus sampling により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詰め戦略。 * `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、モデルは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フィットするようにレスポンスを切り詰めます。 * `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` モデルへの前のレスポンスの一意の ID。これを使用し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) の詳細を学ぶ。 **o シリーズモデル専用** [reasoning models](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning) の設定オプション。後のターンでモデルに返される reasoning 項目を制御します。例: `auto`、`current_turn`、`all_turns`。 **o シリーズモデル専用** [reasoning models](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 effort を下げると、レスポンスが速くなり、レスポンス内の 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。指定可能な値: `auto`, `concise`, `detailed` レスポンスに使用される 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。指定可能な値: `auto`, `concise`, `detailed` モデルが出力しなければならない形式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 guide](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を参照してください。デフォルトの形式は `{ "type": "text" }` で、追加のオプションはありません。 **gpt-4o および新しいモデルには非推奨:** `{ "type": "json_object" }` に設定すると古い 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。サポート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。レスポンスを生成する際に、モデルがどのツール（または複数のツール）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を指定する方法については、`tools` パラメータを参照してください。モデルレスポンスが背景で実行されるかどうか。レスポンスの課金情報。レスポンスの支払いを担当する当事者。この Response が完了したときの Unix タイムスタンプ（秒）。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）。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の詳細。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最大値。レスポンスに添付できるキーと値のペアのセット。モデレーション済みの完了が要求された場合の、レスポンスの入力と出力の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、モデルの応答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仮定するのではなく、 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（存在する場合）。 Python および 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行して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を検出す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階層（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。指定可能な値: `completed`、`failed`、`in_progress`、`cancelled`、`queued`、`incomplete` レスポンスが後で API 経由で取得できるように保存されるかどうか。組み込みツール別に分類されたトークンとリクエストの使用状況。画像生成ツールのトークン使用状況。 Web 検索ツールの使用状況。各トークン位置で返される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、使用された合計トークンを含むトークン使用状況の詳細を表します。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の数です。 [プロンプトキャッシュの詳細](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching)。出力トークンの数です。出力トークンの詳細な内訳です。推論トークンの数です。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` と `prompt_cache_key` に置き換え済みです。 ## 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。