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# Comfy Router クイックスタート

> Comfy Router に対して、PythonとTypeScriptで、ゼロから約5分で生成済み画像まで到達する手順を説明します。

<div className="router-quickstart-marker" />

Comfy Router を使うと、1つの Comfy APIキーで `https://api.comfy.org` を通じてパートナーモデルを呼び出せます。モデルの入力を `POST /v2/models/{provider}/{model}` に送信し、完了した結果を待ちます。この例では `bfl/flux-2-pro` で画像を生成します。

<Steps>
  <Step title="APIキーを作成する">
    [Comfy ワークスペース](https://platform.comfy.org/profile/api-keys)でキーを作成します。Bash 互換のターミナルで、次を設定します：

    ```bash theme={null}
    export COMFY_API_KEY="comfyui-..."
    ```

    APIキーはサーバー上またはローカル環境に保管してください。これらの例はターミナルまたはサーバー向けであり、ブラウザの JavaScript 向けではありません。
  </Step>

  <Step title="このリクエスト用のキーを保存する">
    この画像に対して、この値を一度だけ生成します。同じリクエストを再試行する場合は、それを再利用してください。

    ```bash theme={null}
    export COMFY_REQUEST_KEY="$(uuidgen)"
    ```

    `uuidgen` が利用できない場合は、別の UUID ジェネレーターを使用してください。新しい画像を開始するときは、新しいキーを使用します。
  </Step>

  <Step title="画像を生成する">
    言語を選択して例を実行します。画像生成には数分かかることがあります。

    <CodeGroup>
      ```bash cURL theme={null}
      curl --max-time 660 \
        https://api.comfy.org/v2/models/bfl/flux-2-pro \
        -H "X-API-Key: $COMFY_API_KEY" \
        -H "Idempotency-Key: $COMFY_REQUEST_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{"prompt": "a red teapot on a windowsill, morning light"}'
      ```

      ```python Python theme={null}
      # Python 3.10+
      # Install: python -m pip install "comfy-sdk>=0.1.9"
      # Save as quickstart.py, then run: python quickstart.py

      import os

      from comfy_sdk import Comfy

      # Comfy reads COMFY_API_KEY from the environment.
      with Comfy() as client:
          result = client.models.run(
              "bfl/flux-2-pro",
              {"prompt": "a red teapot on a windowsill, morning light"},
              idempotency_key=os.environ["COMFY_REQUEST_KEY"],
              timeout=660.0,
          )

      print("image:", result["result"]["sample"])
      ```

      ```typescript TypeScript theme={null}
      // Node.js 22+
      // Install: npm install @comfyorg/sdk@^0.1.9 --save-dev tsx
      // Save as quickstart.mts, then run: npx tsx quickstart.mts

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

      // Comfy reads COMFY_API_KEY from the environment.
      type FluxResult = { result: { sample: string } };
      const idempotencyKey = process.env.COMFY_REQUEST_KEY;
      if (!idempotencyKey) throw new Error("Set COMFY_REQUEST_KEY first.");

      const { data } = await comfy.models.run<FluxResult>(
        "bfl/flux-2-pro",
        { prompt: "a red teapot on a windowsill, morning light" },
        { idempotencyKey, timeoutMs: 660_000 },
      );

      console.log("image:", data.result.sample);
      ```
    </CodeGroup>

    どちらの SDK も環境から `COMFY_API_KEY` を読み取ります。
  </Step>

  <Step title="結果を読み取って保存する">
    このモデルでは、画像URL はレスポンスボディの `result.sample` にあります。省略したレスポンスは次のようになります。以下の URL は例示用です：

    ```json theme={null}
    {
      "status": "Ready",
      "result": { "sample": "https://example.com/generated-image.jpeg" }
    }
    ```

    返された URL を開くか、ダウンロードします：

    ```bash theme={null}
    curl --fail --location "PASTE_IMAGE_URL_HERE" --output teapot.jpg
    ```

    速やかにダウンロードしてください。Router は BFL のアセットを Comfy のストレージに再ホストできますが、URL は期限切れになり、リプレイしても更新されません。再ホストが失敗すると、より短命なプロバイダー URL が残ることがあります。詳しくは[結果アセット](/ja/development/comfy-router/reference#結果アセット)を参照してください。
  </Step>
</Steps>

## 待機の代わりにキューを使用する

`run` は画像の準備ができるまで接続を保持します。`request_id` をすぐに受け取り、このプロセスまたは別のプロセスから後で結果を収集するには、代わりに `submit` を呼び出すか（`comfy-sdk` および `@comfyorg/sdk` 0.3.0 以降）、同じボディを HTTP で `POST /v2/models/{provider}/{model}/requests` に送信してください。すべてのモデルページには、同期スニペットの横に **Queue and collect later** タブがあり、[キュー配信](/ja/development/comfy-router/queue)でステータス、キャンセル、収集の方法を説明しています。キュー配信はワークスペースごとに展開されています。

## モデルを選択する

[Comfy Router で利用可能なモデルをブラウズ](/ja/development/comfy-router/models)して、その入力を確認し、この例のモデル ID を置き換えてください。