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# OpenAI

## 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事前定義済みのものを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートしています:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使用して、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
* **視覚的質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信された質問に答えます
* **キャプション生成（短い）** (`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`) - モデルが画像の長い説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスのいずれか1つとして分類します
* **複数ラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスの1つまたは複数として分類します
* **プロンプトなしオブジェクト検出** (`object-detection`) - モデルが画像内の目立つオブジェクトを検出し、バウンディングボックスを返します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを持つ JSON 応答を返します

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

### 型識別子

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

### 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`            | モデルによって実行されるタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力応答が決まります。。                                                                                                                                                                          | ❌  |
| `プロンプト`                   | `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 応答の構造を持つ辞書。                                                                                                                                                                                                 | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                                                                                                           | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI の 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 は 'xhigh' もサポートします。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`            | 画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。                                                                                                                                                                  | ✅  |
| `max_tokens`              | `整数`             | 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、モデルはデフォルト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、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` | `整数`             | 入力画像のバッチが提供されたときに、このブロックが実行できる同時リクエスト数。指定されない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値をデフォルトとして使用します。OpenAI の制限に達した場合は制限してください。。                                                                               | ❌  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 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、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `OpenAI` のバージョン `v4` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `プロンプト` ([*`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` ([*`list_of_values`*](/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)*,* [*`secret`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*)：OpenAI の 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 は 'xhigh' もサポートします。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))：画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。
  * `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、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)*]*)：の文字列値 `文字列` または LLM / VLM の出力（条件が `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/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": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "description"
	    },
	    "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事前定義済みのものを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートしています:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使用して、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
* **視覚的質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信された質問に答えます
* **キャプション生成（短い）** (`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`) - モデルが画像の長い説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスのいずれか1つとして分類します
* **複数ラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスの1つまたは複数として分類します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを持つ JSON 応答を返します

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

### 型識別子

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

### 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`            | モデルによって実行されるタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力応答が決まります。。                                                                                            | ❌  |
| `プロンプト`                   | `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 応答の構造を持つ辞書。                                                                                                                   | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                             | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI の API キー。                                                                                                                         | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                                 | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。                                                                                    | ✅  |
| `max_tokens`              | `整数`             | 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、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` | `整数`             | 入力画像のバッチが提供されたときに、このブロックが実行できる同時リクエスト数。指定されない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値をデフォルトとして使用します。OpenAI の制限に達した場合は制限してください。。 | ❌  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 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、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `OpenAI` のバージョン `v3` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `プロンプト` ([*`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` ([*`list_of_values`*](/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)*,* [*`secret`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*)：OpenAI の 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))：画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。
  * `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、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)*]*)：の文字列値 `文字列` または LLM / VLM の出力（条件が `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/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": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "description"
	    },
	    "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事前定義済みのものを指定できます。このブロックは次の種類のプロンプトをサポートしています:

* **オープンプロンプト** (`制約なし`) - 任意のプロンプトを使用して、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
* **視覚的質問応答** (`visual-question-answering`) - モデルがプロンプトで送信された質問に答えます
* **キャプション生成（短い）** (`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`) - モデルが画像の長い説明を提供します
* **単一ラベル分類** (`classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスのいずれか1つとして分類します
* **複数ラベル分類** (`multi-label-classification`) - モデルが画像内容を、提供されたクラスの1つまたは複数として分類します
* **構造化出力生成** (`structured-answering`) - モデルが指定されたフィールドを持つ JSON 応答を返します

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

### 型識別子

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

### 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`            | モデルによって実行されるタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力応答が決まります。。                                                                                            | ❌  |
| `プロンプト`                   | `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 応答の構造を持つ辞書。                                                                                                                   | ❌  |
| `classes`                 | `List[str]`      | 使用するクラスのリスト。                                                                                                                             | ✅  |
| `api_key`                 | `str`            | OpenAI の API キー。                                                                                                                         | ✅  |
| `model_version`           | `str`            | 使用するモデル。                                                                                                                                 | ✅  |
| `image_detail`            | `str`            | 画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。                                                                                    | ✅  |
| `max_tokens`              | `整数`             | 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、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` | `整数`             | 入力画像のバッチが提供されたときに、このブロックが実行できる同時リクエスト数。指定されない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値をデフォルトとして使用します。OpenAI の制限に達した場合は制限してください。。 | ❌  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 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、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `OpenAI` のバージョン `v2` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `プロンプト` ([*`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` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`secret`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*)：OpenAI の 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))：画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。
  * `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、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)*]*)：の文字列値 `文字列` または LLM / VLM の出力（条件が `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/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": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "description"
	    },
	    "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 の 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。*

### 型識別子

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

### 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。                               | ❌  |
| `プロンプト`              | `str`            | OpenAI モデルへのテキストプロンプト。                                | ✅  |
| `openai_api_key`     | `str`            | OpenAI の 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`            | 画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。 | ✅  |
| `max_tokens`         | `整数`             | モデルが応答で生成できるトークンの最大数。。                                | ❌  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### 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、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `OpenAI` のバージョン `v1` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `プロンプト` ([*`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\[*[*`secret`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`文字列`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*)：OpenAI の 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))：画像の品質を示します。'high' は高解像度であり、高い忠実度で処理または表示すべきことを示唆します。。
* 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。
  * `image` ([`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": "my prompt",
	    "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>