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# Comfy Router で Gemini 3.8 Flash を使う

> Comfy Router 経由で vertexai/gemini-3.8-flash を呼び出します。エンドポイント、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。

`vertexai/gemini-3.8-flash` の API リファレンスです。これは Google から Comfy Router によって提供されます。

## クイックスタート

[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、TypeScript、Swift のスニペットは Comfy SDK（`pip install comfy-sdk`、`npm install @comfyorg/sdk`、および [`ComfySwiftSDK`](https://github.com/Comfy-Org/comfy-swift-sdk) Swift パッケージ）を使用します。cURL スニペットは同じ呼び出しを生の HTTP で行うものです。

**モデル ID:** `vertexai/gemini-3.8-flash`

**エンドポイント:** `POST https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.8-flash`

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

      # 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      # SDK は自動的に冪等キーを作成し、自動再試行のために再利用します。
      with Comfy() as client:
          result = client.models.run(
              "vertexai/gemini-3.8-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、自動再試行のために再利用します。
      const { data } = await comfy.models.run("vertexai/gemini-3.8-flash", {
        contents: [
          {
            parts: [
              {
                text: "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
              },
            ],
            role: "user",
          },
        ],
      });

      console.log(data);
      ```

      ```swift Swift theme={null}
      import Foundation
      import ComfySwiftSDK

      // 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      // SDK は呼び出しごとに冪等キーを生成し、自動再試行のために再利用します。
      let client = ComfyCloudClient(apiKey: ProcessInfo.processInfo.environment["COMFY_API_KEY"]!)
      let result = try await client.models.run(
          "vertexai/gemini-3.8-flash",
          input: [
              "contents": [
                  [
                      "parts": [
                          [
                              "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                          ],
                      ],
                      "role": "user",
                  ],
              ],
          ]
      )

      print(result.output)
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.8-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-3.8-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、結果の取得の詳細は [キュー配信](/ja/development/comfy-router/queue) を参照してください。

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

      # 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      # 各 submit() 呼び出しは独自の Idempotency-Key を生成し、自動リトライ時に再利用します。
      with Comfy() as client:
          handle = client.models.submit(
              "vertexai/gemini-3.8-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情報はこれだけです

          # 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 の秒数だけ待機します。
          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。
          # 失敗した、またはキャンセル済みのリクエストでは、ここで型付きの Router エラーが発生します。
          result = handle.get()

      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。
      // 各 submit() 呼び出しは独自の Idempotency-Key を生成し、自動リトライ時に再利用します。
      const handle = await comfy.models.submit("vertexai/gemini-3.8-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情報はこれだけです

      // 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 の秒数だけ待機します。
      for await (const update of handle.events()) {
        console.log(update.status, update.queuePosition);
      }

      // models.run() が返す結果と同じです。失敗した、またはキャンセル済みのリクエストはここで reject されます。
      const result = await handle.get();

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

      ```swift Swift theme={null}
      import Foundation
      import ComfySwiftSDK

      // 環境変数から COMFY_API_KEY を読み取ります。
      // 各 submit() 呼び出しは独自の Idempotency-Key を生成し、自動リトライ時に再利用します。
      let client = ComfyCloudClient(apiKey: ProcessInfo.processInfo.environment["COMFY_API_KEY"]!)
      let handle = try await client.models.submit(
          "vertexai/gemini-3.8-flash",
          input: [
              "contents": [
                  [
                      "parts": [
                          [
                              "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                          ],
                      ],
                      "role": "user",
                  ],
              ],
          ]
      )
      print("requestId:", handle.requestId)  // モデル ID と合わせれば、別のプロセスに必要な情報はこれだけです

      // 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 の秒数だけ待機します。
      for try await update in handle.events() {
          print(update.state.rawValue, update.queuePosition.map(String.init) ?? "unknown")
      }

      // 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。
      // 失敗した、またはキャンセル済みのリクエストでは、ここで型付きの Router エラーが発生します。
      let result = try await handle.result()

      print(result.output)
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      # 1. 送信。Router は request_id、status_url、response_url、cancel_url とともに 201 を返します。
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.8-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-3.8-flash/requests/$REQUEST_ID/status \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY"

      # 3. 取得。モデルネイティブの出力とともに 200、まだ実行中であればステータスボディとともに 202 が返ります。
      curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.8-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です。単一ターンのクエリでは単一のインスタンスになります。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になります。
</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です。指定可能な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（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コンテンツ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">
  生バイトのインラインデータです。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 エンコーディングです。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です。指定可能な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（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コンテンツ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動画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の代わりに、モデルが検査するセグメントを決定できるようになります。デフォルトの固定レートサンプリングでは省略します。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による思考/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">
  生成のためのサンプリング、長さ、出力の設定です。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の値が適用され、それ以外はモデル自身の動作にフォールバックします。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.imageConfig" type="object">
  画像生成の設定
</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です。
</ParamField>

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

<ParamField body="generationConfig.imageConfig.imageOutputOptions.mimeType" type="string">
  任意。出力を保存する画像形式です。
</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、モデルはデフォルト値の 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です。1 トークンは約 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">
  seed 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レスポンスを返すよう最善を尽くします。決定論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 seed 値を使用していてもレスポンスが変動することがあります。デフォルトではランダムな seed 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">
  温度は、応答生成中のサンプリングに使用されます。これは topP と topK が適用されるときに行われます。温度はトークン選択におけるランダム性の度合いを制御します。低い温度は、あまり自由度が高くない、あるい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、高い温度はより多様または創造的な結果につながる可能性があります。温度 0 は、常に最も確率の高いトークンが選択されることを意味します。この場合、特定のプロンプトに対する応答はほとんど決定論的ですが、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、またはモデルがフォールバック応答を返す場合は、温度を上げてみてください

  範囲: `0` から `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、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、モデルは自身の思考を応答に含めます。
</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。

  取り得る値: `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、次のトークンは温度を用いて、最も確率が高い 3 つのトークンの中から選択されます。

  範囲: `1` から `…`
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.topP" type="number" default="0.95">
  指定した場合、nucleus 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、最も確率が高いもの (top-K を参照) から最も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、モデルは温度を用いて A または B のいずれかを次のトークンとして選択し、C は候補から除外します。
  ランダム性の低い応答には低い値を、ランダム性の高い応答には高い値を指定します。

  範囲: `0` から `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>
  取り得る値: `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`、`HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`、`HARM_CATEGORY_HARASSMENT`、`HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings[].threshold" type="string" required>
  取り得る値: `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導くための指示です。たとえば「できるだけ簡潔に答えてください」や「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、各パートのコンテンツ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、順序付けられたパートのリストです。パートごとに異なる 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 モデルページの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。次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 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。

  取り得る値: `user`、`model`
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="object[]">
  モデルの知識や範囲外でアクションまたは一連のアクションを実行するために、システムが外部システムと連携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、生成された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 時間後に期限切れになります。
</ParamField>

<ParamField body="videoMetadata" type="object">
  ビデオ入力の場合、Duration 形式でビデオの開始オフセットと終了オフセットを指定します。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 } と "endOffset": \{ "seconds": 70 } を設定します。メタデータは、ビデオデータが inlineData または fileData で提供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">
  ナノ秒解像度での符号付きの秒の小数部分。小数を含む負の秒の値であっても、nanos の値は非負でなければなりません。

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

<ParamField body="videoMetadata.endOffset.seconds" type="integer">
  時間幅の符号付き秒数。-315,576,000,000 から +315,576,000,000 まで（両端を含む）でなければなりません。

  範囲: `-315576000000` から `315576000000`
</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">
  ナノ秒解像度での符号付きの秒の小数部分。小数を含む負の秒の値であっても、nanos の値は非負でなければなりません。

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

<ParamField body="videoMetadata.startOffset.seconds" type="integer">
  時間幅の符号付き秒数。-315,576,000,000 から +315,576,000,000 まで（両端を含む）でなければなりません。

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

Router が `GET /v2/models/vertexai/gemini-3.8-flash/openapi.json` で提供するスキーマから生成されます。これは、リクエストがプロバイダーに到達する前に Router が呼び出しを検証する際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)">
  形式: `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です。単一ターンのクエリでは単一のインスタンスになります。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になります。
</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 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。指定可能な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">
  生バイト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、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。サイズ制限: 20MB

  形式: `byte`
</ResponseField>

<ResponseField name="candidates[].content.parts[].inlineData.mimeType" type="string">
  data 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。指定可能な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動画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の代わりに、モデルが検査するセグメントを決定できるようになります。デフォルトの固定レートサンプリングでは省略します。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性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">
  指定可能な値: `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性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="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">
  出力専用。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。

  指定可能な値: `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総サイズであり、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。

  指定可能な値: `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">
  thoughts 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[]">
  モダリティごと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。

  指定可能な値: `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">
  トークンの総数（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の種類（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-3.8-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>