大規模言語モデル

AIG Gateway経由の大規模言語モデルAPI

アクション

このノードが実行できる処理です。ステップを追加 からノードを追加し、アクションを選びます。

テキストチャット

言語モデルを使用してテキスト応答を生成

設定項目

項目	型	必須	説明
モデル	選択（アカウントから読み込み）	はい	プロバイダーごとにグループ化されたモデル識別子 既定値: openai/gpt-5.2
メッセージ	リスト	はい	会話メッセージの配列
レスポンス形式	選択		出力フォーマットを制御します。 「 text 」は自由形式、「 json_object 」は有効な JSON 、 「 json_schema 」はスキーマ制約付き JSON 。 選択肢: テキスト, JSONオブジェクト, JSONスキーマ 既定値: text
スキーマ定義	テキスト	はい	LLM の出力構造を制約する JSON Schema 定義。ルートは {"type": "object"} にする必要があります。出力例ではなく、スキーマを貼り付けてください。例：{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"}},"required":["title"]}
温度	数値		ランダム性を制御（0.0〜2.0） 既定値: 0.7
最大トークン数	数値		生成する最大トークン数 既定値: 1000
頻度ペナルティ	数値		頻出トークンをペナルティ化 既定値: 0
存在ペナルティ	数値		新しいトークン出現をペナルティ化 既定値: 0
停止シーケンス	テキスト		指定シーケンス出現時に生成を停止
推論強度	選択		対応する推論モデル用のヒント 選択肢: 低, 中, 高
詳細度	選択		テキスト応答の詳細度 選択肢: 簡潔, バランス, 詳細
リトライ設定	オブジェクト		失敗したリクエストのリトライ動作を設定
カスタム タグ	リスト		コスト追跡のためのオプションのカスタムタグ (例: 'team:api', 'feat:summarize', 'env:prod')

出力

後続のステップでは、$ の一覧でこのステップを選んでデータを使います。たとえば model_used は $.<ステップID>.output.model_used です。

{
  "model_used": "string",
  "response": {
    "choices": [
      {
        "finish_reason": "string",
        "index": 0,
        "message": {}
      }
    ],
    "created": 0,
    "id": "string",
    "model": "string",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
      "completion_tokens": 0,
      "prompt_tokens": 0,
      "total_tokens": 0
    }
  },
  "success": false,
  "tokens_used": 0
}

例の値はデータの形を示すもので、実際の値ではありません。前のステップのデータを使う を参照してください。

フィールドの説明

項目	型	説明
model_used	テキスト	リクエストで実際に使用されたモデル
response	オブジェクト	LLMレスポンスの統一生データペイロード
response.choices[]	リスト	チャット補完候補のリスト
response.choices[].finish_reason	テキスト	モデルがトークン生成を停止した理由
response.choices[].index	数値	候補リスト内のインデックス
response.choices[].message	オブジェクト	モデルが生成したメッセージ
response.choices[].message.content	テキスト	メッセージの内容
response.choices[].message.parsed_content	任意	response_format が json_object または json_schema の場合の解析済み JSON オブジェクト。手動で JSON を解析しなくても、下流のノードからフィールドに直接アクセスできます（例: parsed_content.name）。response_format が text の場合、または JSON の解析に失敗した場合は省略されます。
response.choices[].message.role	テキスト	メッセージ作成者の役割（応答では常に 'assistant'）
response.choices[].message.schema_validation_errors[]	リスト	LLM の出力が指定された JSON スキーマに準拠しない場合のスキーマ検証エラーのリスト。json_schema モードで検証に失敗した場合にのみ存在します。検証エラーがあっても parsed_content は設定されます。
response.created	数値	レスポンス作成時のUnixタイムスタンプ（秒）
response.id	テキスト	レスポンスの一意識別子
response.model	テキスト	レスポンスで使用されたモデル
response.object	テキスト	オブジェクト種別（常に 'chat.completion'）
response.usage	オブジェクト	補完リクエストの使用統計
response.usage.completion_tokens	数値	生成された補完のトークン数
response.usage.prompt_tokens	数値	プロンプトのトークン数
response.usage.total_tokens	数値	リクエストで使用した総トークン数
success	はい / いいえ	リクエストが成功したかどうか
tokens_used	数値	リクエストで消費されたトークン総数

画像生成

テキスト説明から画像を生成

設定項目

項目	型	必須	説明
モデル	選択（アカウントから読み込み）	はい	AI Gatewayのプロバイダー接頭辞付きモデルID 既定値: openai/gpt-image-1.5
プロンプト	テキスト	はい	生成したい画像のテキスト説明
画像枚数	数値		生成する画像枚数 既定値: 1
サイズ	選択		生成画像のサイズ 選択肢: オート, 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 既定値: auto
品質	選択		画像の品質 選択肢: 低, 中, 高 既定値: medium
出力形式	選択		生成画像の返却形式 選択肢: Base64 JSON, ファイル 既定値: file
Output File	ファイル	はい	The configuration for the output file
Output Type	選択		The image file format for the output 選択肢: PNG, JPEG 既定値: png
リトライ設定	オブジェクト		失敗したリクエストのリトライ動作を設定
カスタム タグ	リスト		コスト追跡のためのオプションのカスタムタグ (例: 'team:api', 'feat:summarize', 'env:prod')

出力

後続のステップでは、$ の一覧でこのステップを選んでデータを使います。たとえば created は $.<ステップID>.output.created です。

{
  "created": 0,
  "data": [
    "string"
  ]
}

例の値はデータの形を示すもので、実際の値ではありません。前のステップのデータを使う を参照してください。

フィールドの説明

項目	型	説明
created	数値	Unix timestamp (seconds) when images were generated
data[]	リスト	List of generated images

画像編集

AIを使用して既存の画像を編集または変換（参照画像1-10枚、各最大4MB）

設定項目

項目	型	必須	説明
モデル	選択（アカウントから読み込み）	はい	AI Gatewayからのプロバイダープレフィックス付きモデルID 既定値: openai/gpt-image-1.5
参照画像	リスト	はい	編集する参照画像（1-10枚、各最大4MB）
プロンプト	テキスト	はい	希望する編集または変換のテキスト説明
画像数	数値		生成する画像の数 既定値: 1
サイズ	選択		生成される画像のサイズ 選択肢: 自動, 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 既定値: auto
品質	選択		画像の品質 選択肢: 低, 中, 高 既定値: medium
出力形式	選択		生成された画像が返される形式 選択肢: Base64 JSON, ファイル 既定値: file
出力ファイル	ファイル	はい	出力ファイルの設定
Output Type	選択		The image file format for the output 選択肢: PNG, JPEG 既定値: png
リトライ設定	オブジェクト		失敗したリクエストのリトライ動作を設定
カスタム タグ	リスト		コスト追跡のためのオプションのカスタムタグ (例: 'team:api', 'feat:summarize', 'env:prod')

出力

後続のステップでは、$ の一覧でこのステップを選んでデータを使います。たとえば created は $.<ステップID>.output.created です。

{
  "created": 0,
  "data": [
    "string"
  ]
}

例の値はデータの形を示すもので、実際の値ではありません。前のステップのデータを使う を参照してください。

フィールドの説明

項目	型	説明
created	数値	Unix timestamp (seconds) when images were generated
data[]	リスト	List of generated images

画像を分析

画像（URLまたはbase64）を解析しテキスト説明を返す

設定項目

項目	型	必須	説明
モデル	選択（アカウントから読み込み）	はい	AI Gatewayのプロバイダー接頭辞付きモデルID 既定値: openai/gpt-image-1.5
画像ソース	選択	はい	画像のソース 選択肢: URL, ファイル
画像 ファイル	ファイル	はい	解析する画像ファイル（PNG、JPEG、WEBP、非アニメGIF）
画像URL	テキスト		画像のHTTP/HTTPS URL（PNG、JPEG、WEBP、非アニメGIF）
プロンプト	コード	はい	画像の分析・説明方法の指示
リトライ設定	オブジェクト		失敗したリクエストのリトライ動作を設定
カスタム タグ	リスト		コスト追跡のためのオプションのカスタムタグ (例: 'team:api', 'feat:summarize', 'env:prod')

出力

後続のステップでは、$ の一覧でこのステップを選んでデータを使います。たとえば model_used は $.<ステップID>.output.model_used です。

{
  "model_used": "string",
  "raw_response": "string",
  "response": {
    "text": "string"
  },
  "success": false,
  "tokens_used": 0
}

例の値はデータの形を示すもので、実際の値ではありません。前のステップのデータを使う を参照してください。

フィールドの説明

項目	型	説明
model_used	テキスト	Model used to perform image analysis
raw_response	オブジェクト	Response from the AI Gateway API
raw_response.created_at	数値	Unix timestamp when the response was created
raw_response.error	テキスト	Error message if the request failed
raw_response.id	テキスト	Response identifier
raw_response.incomplete_details	オブジェクト	Incomplete details if the response is incomplete
raw_response.instructions	テキスト	Instructions provided with the request
raw_response.max_output_tokens	数値	Maximum output tokens
raw_response.metadata	オブジェクト	Metadata object containing additional information
raw_response.model	テキスト	Model identifier used for the request
raw_response.object	テキスト	Object type (e.g., 'chat.completion')
raw_response.output[]	リスト	Output array containing the response items
raw_response.output[].content[]	リスト	Content array containing the response content
raw_response.output[].content[].annotations[]	リスト	注釈の配列(空の場合があります)。要素は自由形式の注釈オブジェクトです
raw_response.output[].content[].text	テキスト	Text content of the response
raw_response.output[].content[].type	テキスト	Content type (e.g., 'output_text')
raw_response.output[].id	テキスト	ID of the output item
raw_response.output[].role	テキスト	Role of the message (e.g., 'assistant')
raw_response.output[].status	テキスト	Status of the output item (e.g., 'completed')
raw_response.output[].type	テキスト	Type of output item (e.g., 'message')
raw_response.parallel_tool_calls	はい / いいえ	Whether parallel tool calls are enabled
raw_response.previous_response_id	テキスト	Previous response ID for continuation
raw_response.reasoning	オブジェクト	Reasoning object containing reasoning details
raw_response.status	テキスト	Status of the response (e.g., 'completed')
raw_response.store	任意	Store identifier (can be bool or string)
raw_response.temperature	数値	Temperature setting used for the request
raw_response.text	オブジェクト	Text object containing text-related information
raw_response.tool_choice	テキスト	Tool choice setting
raw_response.tools[]	リスト	リクエストで利用可能なツールの配列。要素は自由形式のツール定義です
raw_response.top_p	数値	Top-p sampling parameter
raw_response.truncation	テキスト	Truncation information
raw_response.usage	オブジェクト	Usage statistics for the API request
raw_response.usage.cost	任意	Cost of the request
raw_response.usage.input_tokens	数値	Number of input tokens used
raw_response.usage.input_tokens_details	任意	Input tokens details
raw_response.usage.output_tokens	数値	Number of output tokens generated
raw_response.usage.output_tokens_details	任意	Output tokens details
raw_response.usage.total_tokens	数値	Total number of tokens used
raw_response.user	テキスト	User identifier
response	オブジェクト	Structured analysis response
response.text	テキスト	Textual explanation of the image
success	はい / いいえ	Whether the analyze_image request succeeded
tokens_used	数値	Tokens consumed when available

音声 文字起こし

AI Gateway を通じて添付または同時実行のリファレンスオーディオファイルを文字起こし

設定項目

項目	型	必須	説明
モデル	選択（アカウントから読み込み）	はい	AI Gateway から動的に取得される トランスクリプション モデル 既定値: openai/whisper-1
音声ファイル	ファイル	はい	文字起こしするための音声ファイル (FLAC , MP3 , MP4 , MPEG , MPGA , M4A , OGG , WAV , WEBM ; 最大 25 MiB) 選択肢: 参照, 新規添付
レスポンス形式	選択		文字起こしレスポンスの形式。whisper-1: json、text、srt、vtt、verbose_json。gpt-4o-transcribe ファミリー: json。gpt-transcribe: json、text。gpt-4o-transcribe-diarize: json、text、diarized_json。 選択肢: JSON, 話者分離 JSON 既定値: json
言語	テキスト		入力音声の言語 (ISO-639-1、例: en)。ElevenLabs Scribe モデル向け。
プロンプト	テキスト		モデルのスタイルや語彙（例：固有名詞）を指定するための任意のテキスト。注：話者分離モデルではサポートされていません。
温度	数値		0 から 1 のサンプリング温度。ElevenLabs Scribe モデル向け。
チャンク分割戦略	選択		音声のチャンク分割方法。gpt-4o-transcribe-diarize で 30 秒を超える入力の場合は 'auto' に設定します。 選択肢: Auto
カスタム タグ	リスト		AI ゲートウェイ コスト追跡のためのオプションカスタムタグ

出力

後続のステップでは、$ の一覧でこのステップを選んでデータを使います。たとえば model_used は $.<ステップID>.output.model_used です。

{
  "model_used": "string",
  "segments": [
    {
      "end": 0,
      "id": "string",
      "speaker": "Speaker 1",
      "start": 0,
      "text": "string"
    }
  ],
  "text": "string"
}

例の値はデータの形を示すもので、実際の値ではありません。前のステップのデータを使う を参照してください。

フィールドの説明

項目	型	説明
model_used	テキスト	使用 されている AI Gateway トランスクリプション モデル
segments[]	リスト	diarized_json または verbose_json 使用時のタイムスタンプと話者ラベル付きセグメント
segments[].end	数値	秒単位の終了タイムスタンプ
segments[].id	任意	セグメント ID
segments[].speaker	テキスト	話者ラベル（例：話者 1、話者 2）
segments[].start	数値	秒単位の開始タイムスタンプ
segments[].text	テキスト	文字起こしされたセグメントテキスト
text	テキスト	文字起こしされたテキスト