Luck GPT-Image 2 - ComfyUI ノード

概要

Comfyui-Luck-gpt2.0は、コミュニティユーザーluckdvrが提供するComfyUIカスタムノードパックです。ComfyUI内からAPIYIのGPT画像モデルを直接呼び出します。このパックには現在、画像ノードが3つ、プロンプト制御ノードが3つ含まれています。

Comfyui-Luck gpt-image-2（公式）：モデルのドロップダウンでgpt-image-2 / gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburstを選択でき、実際のsize / qualityを送信します。マスクによるインペインティングと最大16枚の参照画像に対応しています
Comfyui-Luck gpt-2.0 all（リバース）：gpt-image-2-allを呼び出します。呼び出しごとの課金で、高速な会話形式の編集ができます
Comfyui-Luck gpt-image-2-vip（リバース）：gpt-image-2-vipを呼び出します。呼び出しごとの課金で、Adobe経由のルートを利用します
プロンプト制御ノード：GPT-Image-2 文生图提示词控制器（テキストから画像へのプロンプトコントローラー） / 图生图提示词控制器（画像から画像へのプロンプトコントローラー） / 文本停留编辑器（テキスト一時停止エディター）。マルチモーダルモデルを使って、入力した概要を構造化された画像プロンプトに変換できます。また、ワークフローを一時停止して手動で編集することもできます

2026-09-10更新：GPT-Image 2.5に対応しました。 公式ノードにgpt-image-2.5-flare（速度優先）とgpt-image-2.5-sunburst（品質と編集精度優先）が追加され、qualityは6段階になりました（新たにxhigh / maxが追加）。ノード名、ID、ウィジェットの順序、デフォルトモデルgpt-image-2に変更はないため、既存のワークフローでモデルや品質が自動的に切り替わることはありません。プラグインを更新した後、model (模型)のドロップダウンでモデルを選択してください。詳しくは、以下の「ノードでGPT-Image 2.5を使う」をご覧ください。

プロジェクト情報

🔗 ソース：github.com/luckdvr/Comfyui-Luck-gpt2.0
📜 ライセンス：Apache-2.0
👤 作者：luckdvr
⭐ APIYI向けに開発されたコミュニティ提供のノードです。APIの動作変更やノードエラーは、まずリポジトリのIssuesに報告してください

作者の別のノードパックとの違いは何ですか？luckdvrはAPIYI向けに2つのComfyUIノードパックを提供しています。

Luck Nano Banana Pro：Gemini系統（gemini-3-pro-image / gemini-3.1-flash-image）を呼び出し、14枚の参照画像と、堅牢なリトライ・タイムアウト機能を重視しています
Luck GPT画像2（このページ）：OpenAI系統（gpt-image-2 / gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst / gpt-image-2-all / gpt-image-2-vip）を呼び出し、実際のsize / quality制御、マスクによるインペインティング、プロンプトコントローラーを重視しています

コア機能

3ノード、3つのルート

公式gpt-image-2、リバースgpt-2.0 all、リバースgpt-image-2-vipがそれぞれ1つのルートをカバーします。予算と用途に応じて選択できます

GPT-Image 2.5のツインモデル

公式ノードをgpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburstに切り替えられます。バージョン固定用に、-2026-09-08の日付付きスナップショットも掲載しています

6段階の品質ティア

qualityはauto / low / medium / high / xhigh / maxに対応します。xhigh / maxは2つの2.5モデルのみで使用できます

最大16枚の参照画像

公式ノードはimage_01 … image_16を受け付けます。2つのリバースノードは最大14枚に対応し、複数画像の融合やスタイル転送に利用できます

マスクインペインティング

公式ノードのオプションmask入力は編集領域を正確に指定します（透明部分は再描画され、不透明部分は保持されます）

実解像度＋カスタムサイズ

auto / 1K / 2K / 4Kのプリセットに加え、カスタムサイズにも対応します（各辺最大3840px、総ピクセル数655,360～8,294,400）

プロンプトコントローラー

デフォルトのgemini-3.5-flashは、テキストの概要または最大5枚の参照画像を構造化された画像プロンプトに変換します。手動編集のために任意で一時停止することもできます

組み込みのタイムアウトとリトライ

公式ノードのタイムアウトはデフォルトで600秒です。408 / 429 / 5xxはretry_timesに従ってリトライするため、ピーク時間帯の遅延にも対応できます

サポートされている APIYI モデル

モデル	モデル ID	ノード	用途	API ドキュメント
GPT-Image 2.5 Flare（公式）	`gpt-image-2.5-flare`（スナップショット `-2026-09-08`）	`Comfyui-Luck gpt-image-2`	速度優先のテキスト画像生成、6段階の品質ティア、16枚の参照画像 + マスク	表示
GPT-Image 2.5 Sunburst（公式）	`gpt-image-2.5-sunburst`（スナップショット `-2026-09-08`）	`Comfyui-Luck gpt-image-2`	品質と編集精度を最優先。編集や複数画像の合成に最適	表示
GPT-Image 2（公式）	`gpt-image-2`	`Comfyui-Luck gpt-image-2`	前世代、4段階の品質ティア、ノードのデフォルト	表示
GPT-Image 2 All（リバース）	`gpt-image-2-all`	`Comfyui-Luck gpt-2.0 all`	ChatGPT Webルート、呼び出しごとの課金、約30〜60秒	表示
GPT-Image 2 VIP（リバース）	`gpt-image-2-vip`	`Comfyui-Luck gpt-image-2-vip`	Adobeルート、呼び出しごとの課金、約90〜150秒	表示

3つの公式モデルは同じ価格とパラメータを共有し、token単位で課金されます。リバースモデルは呼び出しごとに課金されます：gpt-image-2-all 1画像あたり $0.025、gpt-image-2-vip 1画像あたり $0.03。公式とリバースの詳細な内訳については、gpt-image-2.5 / 2 公式 vs リバースの比較をご覧ください。

ノードで GPT-Image 2.5 を使用する

プラグインを更新し、ComfyUI を完全に再起動してから、Comfyui-Luck gpt-image-2 の model (模型) ドロップダウンを切り替えます。それ以外のウィジェットはすべて同じままです。2.5 の両モデルは、テキストから画像、画像編集、16 枚の参照画像、マスクをサポートしています。ノードは、mode と参照画像が接続されているかどうかに基づいて、生成または編集のエンドポイントを選択します。

モデル	`quality` の値	位置付け
`gpt-image-2`	`auto` / `low` / `medium` / `high`	以前の世代、ノードのデフォルト
`gpt-image-2.5-flare`（日付付きスナップショットを含む）	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`	速度を優先。テキストから画像へのデフォルト選択
`gpt-image-2.5-sunburst`（日付付きスナップショットを含む）	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`	品質と編集精度を優先。編集および複数画像の融合に適した選択

gpt-image-2 から 2.5 に移行する際、quality を変更せずに引き継がないでください。 APIYI が 2026-09-09 に同一サイズで出力 token を測定した結果、2.5 の high は旧 medium に対応し、2.5 の max のみが旧 high に対応します。これは token 予算の対応関係であり、ピクセル単位で同等の品質を保証するものではありません。2.5 で旧 high の予算に合わせるには max を選択してください。同じ予算では、2.5 の high / xhigh により、より安価な中間ティアを 2 つ利用できます。

ワークフローを構築する前に知っておくべき、ノードレベルの動作：

サイレントなダウングレードなし：旧 gpt-image-2 で xhigh / max を選択した場合、または無効なモデル / 品質を指定した場合、ノードは送信前にエラーを発生させます。ティアが自動的に置き換えられることはありません
auto は慎重に使用：auto は動的な推論ティアであるため、同じ prompt でもコストとレイテンシーがティア間で変動します。支出を管理するには、ティアを明示的に選択してください
本番環境では日付付きスナップショットを固定：ドロップダウンの gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 / gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 はモデルのバージョンを固定するため、上流でエイリアスが変更されてもモデルが変わることはありません
600 秒のタイムアウトを維持：2.5 の xhigh / max、2K / 4K、または複雑な編集では、デフォルト値を維持するか、値を引き上げてください。クライアントがタイムアウトした後も同期リクエストに課金される場合があり、自動リトライによってコストが増える可能性があります。リトライを望まない場合は、retry_times を 1 に設定してください

ノードパラメータ

`Comfyui-Luck gpt-image-2`（公式）

パネル上のウィジェットラベルにはapi_key (API密钥)のような中国語の接尾辞が付いていますが、以下の表には英語のフィールド名のみを記載しています。

パラメータ	型	必須	デフォルト値	説明
`api_key`	string	はい	-	APIYI token。使用上限付きの専用キーを推奨します
`prompt`	string	はい	-	生成または編集の指示
`mode`	enum	はい	`AUTO`	`AUTO` / `text2img` / `img2img`。`AUTO`は参照画像が接続されているかどうかに基づいて決定します
`model`	enum	はい	`gpt-image-2`	`gpt-image-2` / `gpt-image-2.5-flare` / `gpt-image-2.5-sunburst` / `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08` / `gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`
`api_base`	enum	はい	`api.apiyi.com/v1`	APIドメイン。インストールのステップ4を参照してください
`image_size`	enum	はい	`2K`	`auto (不传size)` / `1K` / `2K` / `4K` / `custom (自定义)`
`aspect_ratio`	enum	はい	`16:9`	20種類のオプション: AUTO、1:4、4:1、1:8、8:1、1:1、1:2、2:1、1:3、3:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、9:21、21:9
`custom_size`	string	いいえ	`1600x1200`	`image_size`が`custom`の場合にのみ使用、形式は`WxH`
`quality`	enum	はい	`auto`	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`。末尾の2つは2.5のみ対応
`output_format`	enum	はい	`png`	`png` / `jpeg` / `webp`
`output_compression`	int	はい	85	0–100、jpeg / webpにのみ適用
`seed`	int	はい	0	ComfyUIローカル制御（再実行を強制）、APIには送信されません
`timeout_seconds`	int	はい	600	読み取りタイムアウト、範囲は60–1800。接続タイムアウトは30秒固定
`retry_times`	int	はい	3	範囲は1–10。`408` / `429` / `5xx`は自動的にリトライされます
`image_01` … `image_16`	IMAGE	いいえ	-	参照画像、最大16枚
`mask`	MASK	いいえ	-	インペインティングマスク。`image_01`と併用する必要があります。ComfyUIのマスク値が1の領域が再描画されます

custom_sizeに関する4つの制約：いずれの辺も3840px以下、幅と高さはともに16の倍数、長辺 / 短辺比は最大3:1、総ピクセル数は655,360〜8,294,400の範囲内。比率1:4 / 4:1 / 1:8 / 8:1は公式の3:1の制限を超えているため、ノードはこれらを最も近い有効な境界サイズにスナップします。4K + 1:1では、3840x3840が総ピクセル数の上限を超えるため、2880x2880が使用されます。

このノードはbackground / moderation / response_format / input_fidelityを送信しません。これらはすべてAPIのデフォルト値にフォールバックします。透過背景などのオプションを利用する場合はAPIを直接呼び出してください（透過にはgpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburstが必要です。OpenAIは2026-09-30にgpt-image-2向けのサポートを終了しました）。詳細は透過背景のFAQを参照してください。

`Comfyui-Luck gpt-2.0 all`（逆引き）

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
`api_key`	string	はい	-	APIYI token
`prompt`	string	はい	-	会話形式の生成／編集指示
`mode`	enum	はい	`AUTO`	`AUTO`／`text2img`／`img2img`
`model`	enum	はい	`gpt-image-2-all`	単一の固定オプション
`api_base`	enum	はい	`api.apiyi.com/v1`	APIドメイン
`endpoint`	enum	はい	`images_api`	`images_api`（`/v1/images/generations`または`/v1/images/edits`）／`chat_completions`（会話形式またはオンラインURLの参照画像）
`aspect_ratio`	enum	はい	`AUTO`	22個のオプション（公式ノードに`2:5`／`5:2`を追加）。テキストとしてプロンプトの先頭に付加されるだけで、厳密なサイズ制御ではありません
`response_format`	enum	はい	`url`	`url`／`b64_json`。`images_api`エンドポイントでのみ送信されます
`seed`	int	はい	0	ローカル制御専用で、送信されることはありません
`timeout_seconds`	int	はい	300	範囲は30～1200です
`retry_times`	int	はい	3	範囲は1～10です
`image_01` … `image_14`	IMAGE	いいえ	-	参照画像、最大14枚

gpt-image-2-allはsize／quality／n／aspect_ratio APIフィールドを受け付けず、ノードから送信されることもありません。2K／4Kは、ピクセル数の保証なしでプロンプトに記述することしかできません。urlの出力は通常、約1日間有効な一時的なCDNリンクであるため、長期的に使用する必要がある場合は再ホスティングしてください。

`Comfyui-Luck gpt-image-2-vip`（リバース）

gpt-2.0 allと同じウィジェットに、2つのサイズ制御を追加したものです。

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
`model`	enum	はい	`gpt-image-2-vip`	固定された単一のオプション
`image_size`	enum	はい	`2K Recommended`	`1K Fast` / `2K Recommended` / `4K Detail`；現在は古いワークフロー用に保持されているUIヒントであり、ノードは`size`を送信しません
`aspect_ratio`	enum	はい	`16:9`	10個のオプション：1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9；プロンプトプレフィックスのフォールバックとしてのみ使用
その他	-	-	-	`api_key` / `prompt` / `mode` / `api_base` / `endpoint` / `response_format` / `seed` / `timeout_seconds`（300） / `retry_times`（3） / `image_01` … `image_14`。`gpt-2.0 all`と同じ

このノードは、sizeが無効化されたというAPIYIの2026-06-23付けの告知に基づいて作成されたため、デフォルトではsizeを送信しません。APIYI側では、gpt-image-2-vipに対するsizeが2026-07-22に復元されました（一般的な30種類のサイズについては、gpt-image-2-vipドキュメントを参照してください）が、プラグインはまだ対応できていません。現在ComfyUI内で実際の出力サイズを固定するには、公式ノードComfyui-Luck gpt-image-2を使用してください。リバースb64_jsonにはdata:image/png;base64,プレフィックスが含まれており、ノードが自動的にデコードします。

prompt 制御ノード

ノード	デフォルトモデル	用途
`GPT-Image-2 文生图提示词控制器`	`gemini-3.5-flash`	テキストの概要を、GPT-Image 系列に適した構造化された画像 prompt に変換します
`图生图提示词控制器`	`gemini-3.5-flash`	最大5枚の参照画像（`reference_image_01` 必須、`02`～`05` 任意）と任意の `subject_image` を読み込み、スタイル、構図、レイアウトの制約を含む prompt を作成します
`文本停留编辑器`	-	ここでワークフローを一時停止します。テキストを編集してから、ノード上の `Continue` をクリックして再開します

どちらのコントローラーも APIYI POST /v1/chat/completions を呼び出します。モデルのドロップダウンでは gemini-3.5-flash / gpt-5.5 / gpt-4o / gpt-4.1-mini / gemini-2.5-flash / gemini-2.5-pro を選択できます
画像間コントローラーは画像理解と prompt の強化のみを行います。実際の複数画像参照や融合を行う場合は、同じ画像を下流の画像ノードにも接続してください
一時停止エディターの edited_text は、画像ノードの prompt 用の単一文字列です。edited_texts はバッチテキストワークフロー用に予約されたリスト出力です。一時停止後は、ノード上の Continue をクリックしてください。メインの「実行」ボタンを再度押さないでください。押すと ComfyUI がキューに再追加し、上流の prompt 強化を再実行します

インストール

ステップ1：custom_nodes へのクローン

ComfyUI のインストールディレクトリ内：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/luckdvr/Comfyui-Luck-gpt2.0.git

既存のユーザーは、そのフォルダー内で git pull することで 2.5 のサポートを取得できます。

ステップ2：依存関係のインストール

cd Comfyui-Luck-gpt2.0
python3 -m pip install -r requirements.txt

ステップ3：ComfyUI の完全な再起動

ノードパレットで Comfyui-Luck を検索すると、3つの画像ノードと3つの prompt ノードが見つかります。フロントエンドのリロードだけでは不十分です。プラグインの更新後はプロセスを再起動してください。

ステップ4：APIYI キーとドメインの設定

APIYI コンソール → Tokens にアクセスし、キーを作成します（使用量上限の設定を推奨します）
ノードの api_key フィールドに貼り付けます
api_base を1つ選択します：https://api.apiyi.com/v1（プライマリ）/ https://b.apiyi.com/v1（中国本土向けバックアップ）。ノードは /v1 の有無に関係なくベース URL を受け入れます

ステップ5：サンプルワークフローのインポート

リポジトリには2つのサンプルが含まれています：

example_workflow.json：画像ノードごとに1つのサンプル（公式版は size=2048x1152 + quality=high + jpeg を使用）、選択方法を説明する中国語の Note ノード付き
example_workflow_gpt_image_2_5.json：スタンドアロンの 2.5 サンプル。Flare text-to-image → Sunburst 編集 → プレビューの構成で、デフォルトは 1K + 1:1、quality=high、600秒のタイムアウトおよび retry_times=1 です

サンプル内の API キーは空になっています。実行するにはご自身のキーを入力してください。ご自身のワークフローを共有する前にキーを消去してください。

使用例

例1：2.5 Flare 4K 高品質なテキスト画像生成

Node: Comfyui-Luck gpt-image-2
model: gpt-image-2.5-flare
prompt: "Cinematic portrait of a samurai in a misty bamboo forest, volumetric light, 85mm lens, photorealistic"
image_size: 4K
aspect_ratio: 2:3
quality: max
output_format: png

max は、旧 gpt-image-2 high と同じ token 予算を持つ 2.5 ティアです。より高速かつ低コストで利用したい場合は、まず high または xhigh をお試しください。

例2：2.5 Sunburst マスクインペインティング

Node: Comfyui-Luck gpt-image-2
model: gpt-image-2.5-sunburst
mode: img2img
image_01: original photo
mask: the area to replace
prompt: "replace the sky with dramatic sunset clouds, keep everything else intact"
image_size: 2K
quality: high

例3：Flare のテキスト画像生成 → Sunburst 編集チェーン

リポジトリ内の example_workflow_gpt_image_2_5.json に一致します。

[Comfyui-Luck gpt-image-2 · gpt-image-2.5-flare]
  prompt: "product shot of a matte black ceramic mug on a walnut table, soft window light"
  image_size: 1K · aspect_ratio: 1:1 · quality: high
  image ─────────────────────────────┐
                                      ▼
[Comfyui-Luck gpt-image-2 · gpt-image-2.5-sunburst]
  mode: img2img · image_01: ← output of the node above
  prompt: "add a thin gold rim to the mug, keep lighting and background unchanged"
  quality: high
  image ──▶ PreviewImage

例4：逆向き会話画像

Node: Comfyui-Luck gpt-2.0 all
endpoint: images_api
aspect_ratio: 9:16
prompt: "A girl in hanfu standing under a cherry blossom tree, watercolor style, soft lighting"
response_format: url
timeout_seconds: 300
retry_times: 3

例5：プロンプトコントローラー → 一時停止して編集 → 生成

5 reference images
  ├─ into 图生图提示词控制器 reference_image_01 ~ reference_image_05
  └─ also into Comfyui-Luck gpt-image-2 image_01 ~ image_05

图生图提示词控制器 optimized_prompt
  └─ into 文本停留编辑器 text_list

文本停留编辑器 edited_text
  └─ into Comfyui-Luck gpt-image-2 prompt (model: gpt-image-2.5-sunburst)

最終的な PreviewImage / SaveImage で実行をキューに追加します。フローが一時停止エディターで停止したら、テキストを編集し、ノード上の Continue をクリックします。固定する必要がある対象が1枚の画像に含まれている場合は、その画像をコントローラーの subject_image にも接続し、画像ノードの image_01 に配置します。

よくある質問

3つの画像ノードのうち、どれを選ぶべきですか？

Comfyui-Luck gpt-image-2（公式）: リアルなsize / quality、ネイティブマスク、最大16枚の参照画像、token単位の課金。正確なサイズ、部分編集、または2.5の6段階の品質ティアが必要な場合に選択してください。テキストからの画像生成にはデフォルトでgpt-image-2.5-flareを、編集にはgpt-image-2.5-sunburstを使用します
Comfyui-Luck gpt-2.0 all（リバース）: 呼び出しごとの課金（1画像あたり$0.025）、約30〜60秒、ChatGPT Webルート。厳密なサイズ制御が不要で、反復的な編集や強力なテキスト描画が必要な場合に選択してください
Comfyui-Luck gpt-image-2-vip（リバース）: 呼び出しごとの課金（1画像あたり$0.03）、約90〜150秒、Adobeルート。手元に確保しておく2つ目のリバースルートです。プラグインは現在sizeを送信しません
完全な比較: 公式 vs リバース

プラグインの更新後、既存のワークフローは2.5に切り替わりますか？

いいえ。ノード名、ID、ウィジェットの順序、およびデフォルトモデルgpt-image-2は変更されないため、既存のワークフローは元の品質のままgpt-image-2を実行し続けます。2.5を使用するには、model (模型)ドロップダウンを手動で切り替え、上記の表を参考にしてqualityを再度選択してください。

同じhighのままで2.5に切り替えた後、なぜ安くなり、ぼやけてしまうのですか？

2.5では品質ティアが再区分されました。2026-09-09に行われたAPIYIの同一サイズ測定では、2.5のhighはgpt-image-2 highの約4分の1のtokenを出力し、以前のmediumに相当します。2.5で以前のhighの予算感を得るには、maxを選択してください。逆に、同じ予算であれば、2.5にはより安価な中間ティアとしてhigh / xhighが追加されています。本番環境に導入する前に、ティアごとにプロンプトを1回実行してusage.output_tokensを比較してください。

プラグインはgpt-image-2.5-all / gpt-image-2.5-vipをサポートしていますか？

2つのリバースノードには現在、gpt-image-2-allとgpt-image-2-vipのみがリストされています。gpt-image-2-allの背後にあるChatGPT WebアプリはImages 2.5にアップグレードされているため、そのモデルはすでに2.5の画像を生成し、gpt-image-2.5-allと同じ動作およびコストになります。gpt-image-2.5-all ドキュメントを参照してください。gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2.5-sunburst-vipはノードのドロップダウンにはまだ含まれていません。必要な場合はAPIを直接呼び出してください。

インストール後にノードが見つかりませんか？

フォルダがComfyUI/custom_nodes/Comfyui-Luck-gpt2.0にあることを確認します
pip install -r requirements.txtがエラーなしで完了したことを確認します
ComfyUIを完全に再起動します（フロントエンドの更新だけでは不十分です）

4K、xhigh / max、またはカスタムサイズで頻繁にタイムアウトが発生しますか？

公式ノードの読み取りタイムアウトのデフォルトは600秒です。2.5のxhigh / maxおよび2K / 4Kでは、そのまま維持するか引き上げてください。408 Timeoutは通常、ノードのパラメータの誤りではなく、プロバイダー側の生成タスクがタイムアウトしたことを意味します
同期リクエストは、クライアント側でタイムアウトした後でも課金される場合があり、自動リトライによって追加コストが発生する可能性があります。リトライを無効にするには、retry_timesを1に設定してください
サーバーネットワークが遅い場合は、CDN経由の画像/動画のダウンロードが遅いを参照してください
デフォルトのドメインが不安定な場合は、api_baseをb.apiyi.com/v1に切り替えてください

以前のワークフローを読み込むと「Value 3 smaller than min of 30」と表示されますか？

以前のワークフローのウィジェットの順序がノードと一致しなくなったため、retry_times=3がtimeout_seconds=3として読み込まれました。リポジトリから最新のexample_workflow.jsonを使用するか、ノードを削除して再度追加してください。

pause editorの接続後、gpt-image-2で「Value not in list」と表示されますか？

promptを入力ソケットに変換すると、以前のワークフローでプロンプトのプレースホルダーが1つ不足するため、それ以降のウィジェットが1つずつずれます（例: modeがgpt-image-2を読み込み、api_baseが2Kを読み込む）。現在のノードは検証をパスし、実行時にずれた値を復元します。パネルに依然としてずれて表示される場合は、現在のワークフローを再読み込みするか、Comfyui-Luck gpt-image-2を再度追加してください。

リバースノードからのb64_jsonにプレフィックスが付いて返されますか？

リバースのgpt-image-2-all / gpt-image-2-vipはdata:image/png;base64,プレフィックス付きでb64_jsonを返しますが、公式のgpt-image-2系はプレフィックスを付けません。3つのノードはすべて両方の形式を自動的にデコードするため、出力を直接PreviewImageに接続してください。詳細は公式 vs リバースの比較を参照してください。

呼び出しで401 / 403が返されますか？

api_keyの有効性と、グループによって制限されていないか確認してください
選択したモデルがtokenのホワイトリストに含まれていることを確認してください
残高の問題: 残高は十分にあるように見えるが呼び出しが失敗するを参照してください

gpt-image-2.5 / 2（公式）ドキュメント

flare / sunburst / gpt-image-2 で価格とパラメータを共有、ネイティブ2K/4K、tokenごとの課金

GPT-image-2.5 リリース解説

Flareはより高速、Sunburstはより高精度。6つの品質ティアと移行に関するアドバイス

gpt-image-2-all（リバース）ドキュメント

ChatGPT Webルート、1画像あたり$0.025

gpt-image-2-vip（リバース）ドキュメント

Adobeルート、1画像あたり$0.03、30種類のサイズに対応

公式 vs リバース比較

公式とリバースの違いをまとめた比較表

ComfyUI ノードコレクション

APIYI対応のComfyUIノードをさらに閲覧

Luck Nano Banana Pro（同作者）

luckdvr氏によるGemini系統のComfyUIノード

APIYI GPT-Image 2 Skills（同一モデル）

GPT画像モデルのAIエージェントSkill版

APIYI コンソール

キー、使用量、グループの管理

​概要

​コア機能

3ノード、3つのルート

GPT-Image 2.5のツインモデル

6段階の品質ティア

最大16枚の参照画像

マスクインペインティング

実解像度＋カスタムサイズ

プロンプトコントローラー

組み込みのタイムアウトとリトライ

​サポートされている APIYI モデル

​ノードで GPT-Image 2.5 を使用する

​ノードパラメータ

​Comfyui-Luck gpt-image-2（公式）

​Comfyui-Luck gpt-2.0 all（逆引き）

​Comfyui-Luck gpt-image-2-vip（リバース）

​prompt 制御ノード

​インストール

​使用例

​例1：2.5 Flare 4K 高品質なテキスト画像生成

​例2：2.5 Sunburst マスクインペインティング

​例3：Flare のテキスト画像生成 → Sunburst 編集チェーン

​例4：逆向き会話画像

​例5：プロンプトコントローラー → 一時停止して編集 → 生成

​よくある質問

​関連リソース

gpt-image-2.5 / 2（公式）ドキュメント

GPT-image-2.5 リリース解説

gpt-image-2-all（リバース）ドキュメント

gpt-image-2-vip（リバース）ドキュメント

公式 vs リバース 比較

ComfyUI ノードコレクション

Luck Nano Banana Pro（同作者）

APIYI GPT-Image 2 Skills（同一モデル）

APIYI コンソール

概要

コア機能

サポートされている APIYI モデル

ノードで GPT-Image 2.5 を使用する

ノードパラメータ

`Comfyui-Luck gpt-image-2`（公式）

`Comfyui-Luck gpt-2.0 all`（逆引き）

`Comfyui-Luck gpt-image-2-vip`（リバース）

prompt 制御ノード

インストール

使用例

例1：2.5 Flare 4K 高品質なテキスト画像生成

例2：2.5 Sunburst マスクインペインティング

例3：Flare のテキスト画像生成 → Sunburst 編集チェーン

例4：逆向き会話画像

例5：プロンプトコントローラー → 一時停止して編集 → 生成

よくある質問

関連リソース

公式 vs リバース比較