Comfy Router で Gemini 3.1 Flash Lite を使用する

vertexai/gemini-3.1-flash-lite の API リファレンス。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 を使用しています（pip install comfy-sdk と npm install @comfyorg/sdk）。cURL のスニペットは、同じ呼び出しを生の HTTP で実行するものです。 モデル ID: vertexai/gemini-3.1-flash-lite エンドポイント: POST https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite

結果を待つ
キューに送信して後で取得

from comfy_sdk import Comfy

# 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
# SDK は自動的に冪等性キーを作成し、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-3.1-flash-lite",
        {
            "contents": [
                {
                    "parts": [
                        {
                            "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                        },
                    ],
                    "role": "user",
                },
            ],
        },
    )

print(result)

import { comfy } from "@comfyorg/sdk";

// 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
// SDK は自動的に冪等性キーを作成し、自動リトライのために再利用します。
const { data } = await comfy.models.run("vertexai/gemini-3.1-flash-lite", {
  contents: [
    {
      parts: [
        {
          text: "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
        },
      ],
      role: "user",
    },
  ],
});

console.log(data);

curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite \
  -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\"}]}"

同じボディを POST https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite/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、このプロセスまたは別のプロセスから取得できます。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で説明しています。

import asyncio
from comfy_sdk import AsyncComfy

# 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
# submit() を呼び出すたびに独自の Idempotency-Key が発行され、自動リトライのために再利用されます。
async def main():
    async with AsyncComfy() as client:
        handle = await client.models.submit(
            "vertexai/gemini-3.1-flash-lite",
            {
                "contents": [
                    {
                        "parts": [
                            {
                                "text": "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
                            },
                        ],
                        "role": "user",
                    },
                ],
            },
        )
        print("request_id:", handle.request_id)  # モデル ID とあわせて、別のプロセスが必要とする情報のすべて

        # 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 の時間だけ待機します。
        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() が返す値と同じものです。
        # 失敗またはキャンセル済みのリクエストは、ここで型付き Router エラーを送出します。
        result = await handle.get()

    print(result)

asyncio.run(main())

import { comfy } from "@comfyorg/sdk";

// 環境から COMFY_API_KEY を読み取ります。
// submit() を呼び出すたびに独自の Idempotency-Key が発行され、自動リトライのために再利用されます。
const handle = await comfy.models.submit("vertexai/gemini-3.1-flash-lite", {
  contents: [
    {
      parts: [
        {
          text: "Describe a robot learning to paint, in two sentences.",
        },
      ],
      role: "user",
    },
  ],
});
console.log("requestId:", handle.requestId); // モデル ID とあわせて、別のプロセスが必要とする情報のすべて

// 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 の時間だけ待機します。
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);

# 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-3.1-flash-lite/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 の秒数だけ待機します。
REQUEST_ID="<request_id from the 201 body>"
curl -i https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite/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ともに 200、まだ実行中の場合はステータスボディとともに 202 を返します。
curl https://api.comfy.org/v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite/requests/$REQUEST_ID \
  -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY"

スキーマ

入力

object[]

必須

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。

object[]

必須

object

URI ベースのデータ。

string

URI

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（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コンテンツ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

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。

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。サイズ制限: 20MB形式: byte

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を指定します。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に判断させるには “AGENTIC” を設定します。デフォルトの固定レートサンプリングを使用する場合は省略します。gemini-3.7-flash 以降の Flash モデルでサポートされています。

string

テキストプロンプトまたはコードスニペット。

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。

string

指定可能な値: user, model

object

生成のサンプリング、長さ、出力に関する設定です。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。

object

画像生成の設定

string

生成済み画像のアスペクト比

object

任意。生成済み画像の画像出力フォーマット。

integer

任意。出力画像の圧縮品質。

string

任意。出力を保存する画像フォーマットです。対象となるのは 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と、GCP サービスアカウントで認証された BYOK リクエストです。そこで受け入れられる値は 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に正規化されます。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。省略時は image/png がデフォルトです。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、存在する場合は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、出力フォーマットは 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するのではなく、返されたレスポンスパート（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取ってください。

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。

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 から 65536

`TEXT`, `IMAGE`[]

integer

When seed is fixed to a specific value, the model makes a best effort to provide the same response for repeated requests. Deterministic output isn’t guaranteed. Also, changing the model or parameter settings, such as the temperature, can cause variations in the response even when you use the same seed value. By default, a random seed value is used. Available for the following models:, 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

string[]

number

デフォルト:"1"

温度は、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。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、あまり自由奔放でない、あるいは創造的な応答を必要としないプロンプトに適しており、高い温度はより多様な、あるいは創造的な結果につながります。温度が 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確定的ですが、わずかな変動は依然として起こり得ます。モデルが返す応答が一般的すぎる、短すぎる、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: 浮動小数点

object

オプション。thinking 機能の設定です。thinking 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。

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。

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。

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

integer

デフォルト:"40"

Top-K は、モデルが出力のために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の高い 3 つのトークンの中から選択されます。範囲: 1 から …

number

デフォルト:"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、モデルが出力のためにトークンを選択する方法を変更します。トークンは、最も確率の高いもの（top-K を参照）から最も低いものへと、その確率の合計が top-P の値に等しくなるまで選択されます。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。よりランダム性の低い応答には低い値を、よりランダム性の高い応答には高い値を指定してください。範囲: 0 から 1形式: 浮動小数点

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 に対して適用されます。

string

必須

指定可能な値: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT, HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH, HARM_CATEGORY_HARASSMENT, HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT

string

必須

指定可能な値: OFF, BLOCK_NONE, BLOCK_LOW_AND_ABOVE, BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE, BLOCK_ONLY_HIGH

object

モデルをより良い性能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」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上限にカウントされます。systemInstruction の role フィールドは無視され、モデルの性能には影響しません。注: parts にはテキストのみを使用し、各 part のコンテンツは別々の段落にしてください。

object[]

必須

1 つのメッセージを構成する、順序付けられた part 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。

string

テキストプロンプトまたはコードスニペット。

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 の値は、マルチターン会話の中で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

object[]

システムがモデルの知識や範囲の外にある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。

object[]

string

必須

object

関数パラメータの JSON スキーマ

boolean

true の場合、生成済み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 時間後に失効します。

object

ビデオ入力の場合、Duration 形式でのビデオの開始オフセットと終了オフセット。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。このメタデータは、ビデオデータが inlineData または fileData で提示されている間のみ指定してください。

object

ビデオタイムライン位置の再生時間オフセットを表します。

integer

ナノ秒解像度での秒の符号付き小数部。小数部を持つ負の秒値であっても、nanos 値は非負でなければなりません。範囲: 0 から 999999999

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

object

ビデオタイムライン位置の再生時間オフセットを表します。

integer

ナノ秒解像度での秒の符号付き小数部。小数部を持つ負の秒値であっても、nanos 値は非負でなければなりません。範囲: 0 から 999999999

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

Router が GET /v2/models/vertexai/gemini-3.1-flash-lite/openapi.json で提供するスキーマから生成されたもので、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対象となるドキュメントと同じものです。

出力

object[]

object

object[]

string[]

integer

string

string (date)

形式: date

integer

string

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。

object[]

必須

object

URI ベースのデータ。

string

URI

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。指定できる値は次のとおりです。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

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。

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、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

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します。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。

string

テキストプロンプトまたはコードスニペット。

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。

string

指定可能な値: user, model

string

object[]

string

指定可能な値: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT, HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH, HARM_CATEGORY_HARASSMENT, HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT

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

string

応答が作成されたタイムスタンプ。

string

応答の生成に使用されたモデルのバージョン。

object

string

object[]

string

Possible values: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT, HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH, HARM_CATEGORY_HARASSMENT, HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT

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

string

レスポンスの一意の識別子。

object

integer

出力専用。入力内のキャッシュ部分（キャッシュされたコンテンツ）のトークン数。

integer

レスポンス内のトークン数。

object[]

モダリティごとの候補トークンの内訳。

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

integer

指定されたモダリティのトークン数。

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サイズの合計であり、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。

object[]

モダリティごとのプロンプトトークンの内訳。

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

integer

指定されたモダリティのトークン数。

integer

thoughts 出力に含まれるトークン数。

integer

ツール使用プロンプトに含まれるトークン数。

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。

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

integer

指定されたモダリティのトークン数。

integer

トークンの合計数（プロンプト + 候補）。

string

リクエストに使用されたトラフィックタイプ（例: PROVISIONED_THROUGHPUT）。

例

入力

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

出力

{
  "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-3.1-flash-lite",
  "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 を参照してください。

ヘッダー

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。

Router API の利用

モデルの検出、バリデーションエラー、リトライ、課金。

制限事項

Router が現在対応していないことと、代替手段。

Comfy で開発する

ワークフローの実行

Comfy Router

Comfy CLI

仕様

Demo Apps

Comfy Router で Gemini 3.1 Flash Lite を使用する

クイックスタート

スキーマ

入力

出力

例

入力

出力

出荷前の確認

ヘッダー

Router API の利用

制限事項

​クイックスタート

​スキーマ

​入力

​出力

​例

​入力

​出力

​出荷前の確認

ヘッダー

Router API の利用

制限事項

クイックスタート

スキーマ

入力

出力

例

入力

出力

出荷前の確認