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# OpenAI

## v5

視覚機能を備えた OpenAI の GPT モデル（GPT-5 と GPT-4o を含む）に質問します。

任意のテキストプロンプトまたはあらかじめ定義されたプロンプトを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートします:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使って生の応答を生成します
* **テキスト認識（OCR）** (`ocr`) - モデルが画像内のテキストを認識します
* **視覚質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信した質問に答えます
* **キャプション生成（短）** (`caption`) - モデルが画像の短い説明を提供します
* **キャプション生成** (`detailed-caption`) - モデルが画像の詳細な説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスのいずれかに分類します
* **マルチラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスの1つ以上に分類します
* **プロンプトなし物体検出** (`object-detection`) - モデルが画像内の主要な物体のバウンディングボックスを検出して返します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを含む JSON レスポンスを返します

この `object-detection` タスクは、大規模ベンチマークから選択されたモデルごとのプロンプト契約を使用します - 使用 `roboflow_core/vlm_as_detector@v2` 出力のいずれかを予測に変換するには:

* ほとんどのモデル（GPT-5.2以降、および不明/将来のモデル）は `{"detections": [...]}` と `box_2d` のバウンディングボックスを `[x_min, y_min, x_max, y_max]` 形式（アップロードされた画像の絶対ピクセル座標）と `ラベル` キーを、構造化出力によって強制します。
* GPT-5.1/GPT-5生成モデルは、従来の正規化済み辞書（`x_min`/`y_min`/`x_max`/`y_max` 0.0〜1.0の範囲で `class_name` と `confidence`).
* GPT-4.x/GPT-4o および nano ティアのモデルは、絶対ピクセル座標の単純な JSON リストを返します。 `box_2d` 絶対座標形式では、

絶対座標形式では信頼度スコアは提供されません。 `roboflow_core/vlm_as_detector@v2` これらの検出に信頼度を割り当てます `1.0`そのため、下流での信頼度フィルタリングはこれらの形式では意味を持ちません。

画像は、最長辺が 2048px を超えないように縮小され、このタスクではロスレス PNG として送信されます。

OpenAI API キーを指定するか、値を `rf_key:account` （または `rf_key:user:<id>`）に設定して、Roboflow の API 経由でリクエストをプロキシします。

### タイプ識別子

ステップで次の識別子を `"type"` フィールドに使用してください: `roboflow_core/open_ai@v5` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前**                    | **型**            | **説明**                                                                                                                                                                                                                  | 参照 |
| ------------------------- | ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -- |
| `name`                    | `str`            | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                                                                                                                                                                 | ❌  |
| `task_type`               | `str`            | モデルが実行するタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力レスポンスが決まります。                                                                                                                                                                             | ❌  |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                                                                                                                                                                                                  | ✅  |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | 期待される JSON レスポンスの構造を持つ辞書。                                                                                                                                                                                               | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                                                                                                            | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI API キー。                                                                                                                                                                                                          | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                                                                                                                | ✅  |
| `reasoning_effort`        | `str`            | 推論を制御します。値を下げると、応答が速くなり、トークン数が少なくなる場合があります。GPT-5.1 以降のモデルのデフォルトは 'none'（推論なし）で、'none'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。GPT-5.2 では 'xhigh' もサポートされます。GPT-5 モデルのデフォルトは 'medium' で、'minimal'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。 | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。なお、 `object-detection` このタスクには適用されません。このタスクでは、詳細ヒントなしで常に画像を送信します。                                                                                                        | ✅  |
| `max_tokens`              | `int`            | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。指定しない場合、モデルは既定の上限を使用します。最小値は 16 です。                                                                                                                                                                | ❌  |
| `temperature`             | `float`          | モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。                                                                                                                                                      | ✅  |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | 入力画像のバッチが提供された場合に、ブロックが実行できる同時リクエスト数です。指定しない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値を既定値として使用します。OpenAI の制限に達する場合は制限してください。                                                                                    | ❌  |

この **参照** この列は、プロパティを動的値でパラメータ化できることを示します `ワークフロー` ランタイム。詳細は *Bindings* を参照してください。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全オフライン／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

### 入力および出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別に依存します。OpenAI がバージョンでどのバインディング種別を `OpenAI` バージョンで `v5` 持っているか確認してください。

<details>

<summary>入力および出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI モデルへのテキストプロンプト。
  * `classes` ([*`値のリスト`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): OpenAI API キー。
  * `model_version` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用するモデル。
  * `reasoning_effort` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 推論を制御します。値を下げると、応答が速くなり、トークン数が少なくなる場合があります。GPT-5.1 以降のモデルのデフォルトは 'none'（推論なし）で、'none'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。GPT-5.2 では 'xhigh' もサポートされます。GPT-5 モデルのデフォルトは 'medium' で、'minimal'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。
  * `image_detail` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。なお、 `object-detection` このタスクには適用されません。このタスクでは、詳細ヒントなしで常に画像を送信します。
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。
* 出力
  * `出力` (*Union\[*[*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): 文字列値、 `文字列` または LLM / VLM の出力、 `language_model_output`.
  * `classes` ([`値のリスト`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v5",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "私のプロンプト",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "説明"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5.1",
	    "reasoning_effort": "<block_does_not_provide_example>",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v4

視覚機能を備えた OpenAI の GPT モデル（GPT-5 と GPT-4o を含む）に質問します。

任意のテキストプロンプトまたはあらかじめ定義されたプロンプトを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートします:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使って生の応答を生成します
* **テキスト認識（OCR）** (`ocr`) - モデルが画像内のテキストを認識します
* **視覚質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信した質問に答えます
* **キャプション生成（短）** (`caption`) - モデルが画像の短い説明を提供します
* **キャプション生成** (`detailed-caption`) - モデルが画像の詳細な説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスのいずれかに分類します
* **マルチラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスの1つ以上に分類します
* **プロンプトなし物体検出** (`object-detection`) - モデルが画像内の主要な物体のバウンディングボックスを検出して返します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを含む JSON レスポンスを返します

OpenAI API キーを指定するか、値を `rf_key:account` （または `rf_key:user:<id>`）に設定して、Roboflow の API 経由でリクエストをプロキシします。

### タイプ識別子

ステップで次の識別子を `"type"` フィールドに使用してください: `roboflow_core/open_ai@v4` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前**                    | **型**            | **説明**                                                                                                                                                                                                                  | 参照 |
| ------------------------- | ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -- |
| `name`                    | `str`            | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                                                                                                                                                                 | ❌  |
| `task_type`               | `str`            | モデルが実行するタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力レスポンスが決まります。                                                                                                                                                                             | ❌  |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                                                                                                                                                                                                  | ✅  |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | 期待される JSON レスポンスの構造を持つ辞書。                                                                                                                                                                                               | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                                                                                                            | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI API キー。                                                                                                                                                                                                          | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                                                                                                                | ✅  |
| `reasoning_effort`        | `str`            | 推論を制御します。値を下げると、応答が速くなり、トークン数が少なくなる場合があります。GPT-5.1 以降のモデルのデフォルトは 'none'（推論なし）で、'none'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。GPT-5.2 では 'xhigh' もサポートされます。GPT-5 モデルのデフォルトは 'medium' で、'minimal'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。 | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。                                                                                                                                                                         | ✅  |
| `max_tokens`              | `int`            | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。指定しない場合、モデルは既定の上限を使用します。最小値は 16 です。                                                                                                                                                                | ❌  |
| `temperature`             | `float`          | モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。                                                                                                                                                      | ✅  |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | 入力画像のバッチが提供された場合に、ブロックが実行できる同時リクエスト数です。指定しない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値を既定値として使用します。OpenAI の制限に達する場合は制限してください。                                                                                    | ❌  |

この **参照** この列は、プロパティを動的値でパラメータ化できることを示します `ワークフロー` ランタイム。詳細は *Bindings* を参照してください。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全オフライン／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

### 入力および出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別に依存します。OpenAI がバージョンでどのバインディング種別を `OpenAI` バージョンで `v4` 持っているか確認してください。

<details>

<summary>入力および出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI モデルへのテキストプロンプト。
  * `classes` ([*`値のリスト`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): OpenAI API キー。
  * `model_version` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用するモデル。
  * `reasoning_effort` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 推論を制御します。値を下げると、応答が速くなり、トークン数が少なくなる場合があります。GPT-5.1 以降のモデルのデフォルトは 'none'（推論なし）で、'none'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。GPT-5.2 では 'xhigh' もサポートされます。GPT-5 モデルのデフォルトは 'medium' で、'minimal'、'low'、'medium'、'high' をサポートします。
  * `image_detail` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。
* 出力
  * `出力` (*Union\[*[*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): 文字列値、 `文字列` または LLM / VLM の出力、 `language_model_output`.
  * `classes` ([`値のリスト`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v4",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "私のプロンプト",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "説明"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5.1",
	    "reasoning_effort": "<block_does_not_provide_example>",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v3

視覚機能を備えた OpenAI の GPT モデル（GPT-5 と GPT-4o を含む）に質問します。

任意のテキストプロンプトまたはあらかじめ定義されたプロンプトを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートします:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使って生の応答を生成します
* **テキスト認識（OCR）** (`ocr`) - モデルが画像内のテキストを認識します
* **視覚質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信した質問に答えます
* **キャプション生成（短）** (`caption`) - モデルが画像の短い説明を提供します
* **キャプション生成** (`detailed-caption`) - モデルが画像の詳細な説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスのいずれかに分類します
* **マルチラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスの1つ以上に分類します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを含む JSON レスポンスを返します

OpenAI API キーを指定するか、値を `rf_key:account` （または `rf_key:user:<id>`）に設定して、Roboflow の API 経由でリクエストをプロキシします。

### タイプ識別子

ステップで次の識別子を `"type"` フィールドに使用してください: `roboflow_core/open_ai@v3` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前**                    | **型**            | **説明**                                                                                                                               | 参照 |
| ------------------------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -- |
| `name`                    | `str`            | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                                                                              | ❌  |
| `task_type`               | `str`            | モデルが実行するタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力レスポンスが決まります。                                                                                          | ❌  |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                                                                                                               | ✅  |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | 期待される JSON レスポンスの構造を持つ辞書。                                                                                                            | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                         | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI API キー。                                                                                                                       | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                             | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。                                                                                      | ✅  |
| `max_tokens`              | `int`            | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。                                                                                                                | ❌  |
| `temperature`             | `float`          | モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。                                                                   | ✅  |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | 入力画像のバッチが提供された場合に、ブロックが実行できる同時リクエスト数です。指定しない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値を既定値として使用します。OpenAI の制限に達する場合は制限してください。 | ❌  |

この **参照** この列は、プロパティを動的値でパラメータ化できることを示します `ワークフロー` ランタイム。詳細は *Bindings* を参照してください。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全オフライン／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

### 入力および出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別に依存します。OpenAI がバージョンでどのバインディング種別を `OpenAI` バージョンで `v3` 持っているか確認してください。

<details>

<summary>入力および出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI モデルへのテキストプロンプト。
  * `classes` ([*`値のリスト`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md)*,* [*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): OpenAI API キー。
  * `model_version` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用するモデル。
  * `image_detail` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。
* 出力
  * `出力` (*Union\[*[*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): 文字列値、 `文字列` または LLM / VLM の出力、 `language_model_output`.
  * `classes` ([`値のリスト`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v3",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "私のプロンプト",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "説明"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-5",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v2

視覚機能を備えた OpenAI の GPT モデル（GPT-4o と GPT-5 を含む）に質問します。

任意のテキストプロンプトまたはあらかじめ定義されたプロンプトを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートします:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使って生の応答を生成します
* **テキスト認識（OCR）** (`ocr`) - モデルが画像内のテキストを認識します
* **視覚質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信した質問に答えます
* **キャプション生成（短）** (`caption`) - モデルが画像の短い説明を提供します
* **キャプション生成** (`detailed-caption`) - モデルが画像の詳細な説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスのいずれかに分類します
* **マルチラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を提示されたクラスの1つ以上に分類します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを含む JSON レスポンスを返します

GPT-4 with Vision モデルを使用するには、OpenAI API キーを指定する必要があります。

### タイプ識別子

ステップで次の識別子を `"type"` フィールドに使用してください: `roboflow_core/open_ai@v2` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前**                    | **型**            | **説明**                                                                                                                               | 参照 |
| ------------------------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -- |
| `name`                    | `str`            | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                                                                              | ❌  |
| `task_type`               | `str`            | モデルが実行するタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力レスポンスが決まります。                                                                                          | ❌  |
| `prompt`                  | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                                                                                                               | ✅  |
| `output_structure`        | `Dict[str, str]` | 期待される JSON レスポンスの構造を持つ辞書。                                                                                                            | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                         | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI API キー。                                                                                                                       | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                             | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。                                                                                      | ✅  |
| `max_tokens`              | `int`            | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。                                                                                                                | ❌  |
| `temperature`             | `float`          | モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。                                                                   | ✅  |
| `max_concurrent_requests` | `int`            | 入力画像のバッチが提供された場合に、ブロックが実行できる同時リクエスト数です。指定しない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値を既定値として使用します。OpenAI の制限に達する場合は制限してください。 | ❌  |

この **参照** この列は、プロパティを動的値でパラメータ化できることを示します `ワークフロー` ランタイム。詳細は *Bindings* を参照してください。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全オフライン／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

### 入力および出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別に依存します。OpenAI がバージョンでどのバインディング種別を `OpenAI` バージョンで `v2` 持っているか確認してください。

<details>

<summary>入力および出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI モデルへのテキストプロンプト。
  * `classes` ([*`値のリスト`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): OpenAI API キー。
  * `model_version` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用するモデル。
  * `image_detail` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): モデルからサンプリングするための温度 - 値の範囲は 0.0〜2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。
* 出力
  * `出力` (*Union\[*[*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*): 文字列値、 `文字列` または LLM / VLM の出力、 `language_model_output`.
  * `classes` ([`値のリスト`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v2",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "私のプロンプト",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "説明"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "gpt-4o",
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}
```

</details>

## v1

OpenAI の GPT-4 with Vision モデルに質問します。

OpenAIBlock に任意のテキストプロンプトを指定できます。

GPT-4 with Vision モデルを使用するには、OpenAI API キーを指定する必要があります。

*このモデルは以前、LMM ブロックの一部でした。*

### タイプ識別子

ステップで次の識別子を `"type"` フィールドに使用してください: `roboflow_core/open_ai@v1` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### プロパティ

| **名前**               | **型**            | **説明**                                          | 参照 |
| -------------------- | ---------------- | ----------------------------------------------- | -- |
| `name`               | `str`            | このステップの一意の識別子を入力してください。                         | ❌  |
| `prompt`             | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                          | ✅  |
| `openai_api_key`     | `str`            | OpenAI API キー。                                  | ✅  |
| `openai_model`       | `str`            | 使用するモデル。                                        | ✅  |
| `json_output_format` | `Dict[str, str]` | 要求された出力フィールド名をその説明にマッピングする辞書を保持します。             | ❌  |
| `image_detail`       | `str`            | 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。 | ✅  |
| `max_tokens`         | `int`            | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。                           | ❌  |

この **参照** この列は、プロパティを動的値でパラメータ化できることを示します `ワークフロー` ランタイム。詳細は *Bindings* を参照してください。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全オフライン／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

### 入力および出力バインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別に依存します。OpenAI がバージョンでどのバインディング種別を `OpenAI` バージョンで `v1` 持っているか確認してください。

<details>

<summary>入力および出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): OpenAI モデルへのテキストプロンプト。
  * `openai_api_key` (*Union\[*[*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): OpenAI API キー。
  * `openai_model` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用するモデル。
  * `image_detail` ([*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 画像の品質を示し、「high」は高解像度であり、高忠実度で処理または表示すべきことを示します。
* 出力
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md)): ステップ出力の親の識別子。
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md)): ステップ出力の親の識別子。
  * `画像` ([`image_metadata`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image-metadata.md)): supervision に必要な画像メタデータを含む辞書。
  * `structured_output` ([`辞書`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/dictionary.md)): 辞書。
  * `raw_output` ([`文字列`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 文字列値。
  * `*` ([`*`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/wildcard.md)): 任意の要素に相当します。

</details>

<details>

<summary>JSON定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/open_ai@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "私のプロンプト",
	    "openai_api_key": "xxx-xxx",
	    "openai_model": "gpt-4o",
	    "json_output_format": {
	        "count": "画像内の猫の数"
	    },
	    "image_detail": "auto",
	    "max_tokens": 450
	}
```

</details>