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# OpenRouter LLM API ノード ComfyUI 公式サンプル

> ComfyUI の OpenRouter LLM パートナーノードで、複数の最先端モデルを 1 つのノードから選び、チャット・推論・ビジョン・ウェブ検索付き回答を利用できます。

[OpenRouter](https://openrouter.ai) は大規模言語モデル向けの統合ルーティングプラットフォームです。単一 API で複数プロバイダーにアクセスでき、連携方式を変えずにモデルを切り替えられます。ComfyUI では **OpenRouter LLM** パートナーノードから接続し、Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek、Qwen、Mistral、GLM、Kimi、Perplexity Sonar など、厳選されたテキスト／マルチモーダルモデルを 1 つのノードで選べます。

## OpenRouter LLM が得意なこと

* **テキストチャット**: プロンプトと、役割やタスクの指示を指定するためのオプションの `system_prompt`
* **ビジョン**: 対応モデルに参照画像を添付できます（スロット数はモデルによって異なります）
* **ビデオ入力**: Gemini 3.5 Flash と Qwen 3.6 Plus/Flash は、オプションの参照ビデオをサポートします
* **推論**: 推論／フロンティア推論モデルでの `reasoning_effort`（`off`、`low`、`medium`、`high`）
* **Web検索**: Perplexity Sonar モデルは、根拠に基づいた回答のための `search_context_size` を公開します

トークンの料金は、[パートナーノードの料金](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing#openrouter) に記載されています。

## サポートモデル

| モデル                              | ビジョン（最大画像数） | 動画   | 追加オプション               |
| :------------------------------- | :---------- | :--- | :-------------------- |
| `anthropic/claude-opus-4.7`      | 20          | —    | 推論 effort             |
| `openai/gpt-5.5-pro`             | 20          | —    | 推論 effort             |
| `openai/gpt-5.5`                 | 20          | —    | 推論 effort             |
| `google/gemini-3.5-flash`        | 20          | 最大 4 | 推論 effort             |
| `x-ai/grok-4.20`                 | 20          | —    | 推論 effort             |
| `x-ai/grok-4.3`                  | 20          | —    | 推論 effort             |
| `deepseek/deepseek-v4-pro`       | —           | —    | 推論 effort             |
| `deepseek/deepseek-v4-flash`     | —           | —    | 推論 effort             |
| `deepseek/deepseek-v3.2`         | —           | —    | 推論 effort             |
| `qwen/qwen3.6-max-preview`       | —           | —    | 推論 effort             |
| `qwen/qwen3.6-plus`              | 10          | 最大 4 | 推論 effort             |
| `qwen/qwen3.6-flash`             | 10          | 最大 4 | 推論 effort             |
| `mistralai/mistral-large-2512`   | 8           | —    | —                     |
| `mistralai/mistral-medium-3-5`   | 8           | —    | 推論 effort             |
| `z-ai/glm-4.6`                   | —           | —    | 推論 effort             |
| `z-ai/glm-5`                     | —           | —    | 推論 effort             |
| `moonshotai/kimi-k2.6`           | 10          | —    | 推論 effort             |
| `moonshotai/kimi-k2-thinking`    | —           | —    | 推論 effort             |
| `perplexity/sonar-pro`           | —           | —    | 検索コンテキストサイズ           |
| `perplexity/sonar-reasoning-pro` | —           | —    | 検索コンテキストサイズ、推論 effort |
| `perplexity/sonar-deep-research` | —           | —    | 検索コンテキストサイズ、推論 effort |

<Tip>
  APIノードを使用するには、正しくログインしていることと、許可されたネットワーク環境で使用していることを確認する必要があります。APIノードの使用に必要な具体的な要件については、ドキュメントの「[APIノードの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)」セクションをご参照ください。
</Tip>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## モデルごとに変わる入力

**model** は動的コンボです。モデルを変えると表示される入力が変わります。

* **画像スロット**: ビジョン対応モデルのみ。上限までスロット表示
* **動画スロット**: Gemini 3.5 Flash、Qwen 3.6 Plus/Flash のみ
* **推論 effort**: 推論／フロンティア推論モデル
* **検索コンテキストサイズ**: Perplexity Sonar 系

テキスト専用モデルでは画像・動画入力は表示されません。

<h3 id="api_openrouter_llm">
  OpenRouter LLM
</h3>

OpenRouter の厳選リスト（Claude、GPT、Gemini など）からモデルを選択します。ビジョン対応モデルでは、任意のメディアをアップロードしてテキスト応答を生成できます。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openrouter_llm-1.webp" alt="OpenRouter LLM ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=api_openrouter_llm&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=llm">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_openrouter_llm.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「OpenRouter LLM」を検索してください。
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="contact_sheet_app_input_1.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/contact_sheet_app_input_1.png">
    `LoadImage` ノード 2 · `contact_sheet_app_input_1.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/contact_sheet_app_input_1.png" alt="contact_sheet_app_input_1.png" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

<Note>
  このサンプルでは、ワークフローが参照画像を分析し、後続の画像ノード用のテキストから画像へのプロンプトを返します。**Load Image** を省略したり、プロンプトを変更したり、グラフ全体を自分のユースケースに合わせて作り直したりすることもできます。
</Note>

このテンプレートを参考にする場合、一般的な実行手順は次のとおりです。

1. **Load Image** で参照画像を読み込みます（テキストのみのチャットではスキップ）
2. **OpenRouter LLM** で画像を `image_1` に接続します（モデルが対応している場合はさらにスロットが表示されます）
3. **prompt** を設定します。例: モデルに画像を分析させ、生成用プロンプトを出力させます
4. （任意）高度なオプションで **system\_prompt** を設定し、トーンや形式、制約を指定します
5. **model** を選択します。表示されている場合は **reasoning\_effort** や **search\_context\_size** を調整します
6. **Run** をクリックするか、`Ctrl(cmd) + Enter` を押します
7. **Preview Any** で応答を確認します

### 補足

* **seed**: `0` にすると省略されます。ほとんどのモデルではヒントとしてのみ扱われます
* 参照画像とビデオはワークフローの実行時に自動的にアップロードされます。ノードに接続するのは ComfyUI の画像/ビデオ出力だけで済みます
* モデルごとの料金については、[OpenRouter の料金ページ](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing#openrouter) を参照してください