ジョブ

ジョブのツールを使うと、アシスタントは、Nodaro がアシスタントのために行う処理を追跡できます。ほぼすべての生成ツールはジョブを開始し、すぐにその ID を返します。get_job と wait_for_job は、ジョブがいつ完了し、結果がどこにあるかを報告します。list_jobs は最近のジョブを一覧表示し、diagnose_run は失敗の原因を説明します。4 つとも jobs:read 権限が必要で、クレジットはかかりません。

ジョブのステータス

保留中のジョブは、レビュー担当者が承認すると completed になり、却下するとポリシー上の理由とともに failed になります。MCP の tasks API でジョブを追跡するクライアントには、保留中のジョブが input_required として表示されます。判断するのはレビュー担当者なので、ユーザーに新しいパラメーターを求めないでください。

ジョブエンベロープ

get_job と wait_for_job は、ジョブエンベロープと呼ばれる、同じ構造化された結果を返します。get_asset も、input を除いた同じ結果を返します。

input は、リクエストのうち安全に公開できる一部で、モデルが受け取った内容を確認するには十分な情報です。次の一覧以外のものは含まれません。

• prompt（ピッカー、被写体、リファレンスを組み込んだ後の、最終的なプロンプト）と userPrompt（あなた自身が書いた文）。
• negativePrompt と、direction ピッカーおよび subject ピッカーの ID。
• provider、model、duration、resolution、aspectRatio。
• imageUrl、endFrameUrl と、リファレンスの画像、動画、オーディオの URL。
• ジョブの type。

get_job

自分のジョブを ID で 1 件取得し、ジョブエンベロープとして返します。ジョブが完了するまで、5〜10 秒ごとに確認するときに使います。

権限：jobs:read。クレジット：無料。

戻り値：ジョブエンベロープです。

wait_for_job

自分のジョブが完了するまで待機し、完了したらジョブエンベロープを返します。get_job を短い間隔で繰り返し呼び出す代わりに使います。

権限：jobs:read。クレジット：無料。

戻り値：ジョブエンベロープです。期限の時点でジョブがまだ実行中の場合、ステータスは timeout になります。これはエラーではありません。wait_for_job をもう一度呼び出すか、get_job でポーリングします。保留中のジョブでは、すぐに pending_review が返されます。時間のかかる動画のレンダリングでは、待機を繰り返すより、get_job で 5〜10 秒ごとにポーリングするほうが適しています。

list_jobs

最近のジョブを、ステータス、種類、出力 URL、エラー、クレジット、タイムスタンプを含む構造化データとして一覧表示します。「昨日失敗した生成は何件？」のような質問に使います。ユーザーが結果を見たい場合は、グリッドを表示する browse_gallery を使います。

権限：jobs:read。クレジット：無料。

戻り値：1 ページ分のジョブと、次のページ用の next_cursor です。

diagnose_run

ワークフローの実行や単体のジョブが失敗した理由を説明します。どちらの ID でも渡せます。ツールはまずワークフローの実行として調べ、該当しなければジョブとして調べます。

権限：jobs:read。クレジット：無料。

戻り値：ワークフローの実行の場合は、すべてのノードと、そのジョブ ID、種類、ステータス（nodes）です。実行のノードとジョブ ID の対応がわかるツールは、これだけです。失敗した各ノードには、エラーメッセージ、モデル、実際に課金されたクレジット（creditsActual）、失敗の分類、修正方法のヒントも含まれます。

分類はエラーの文面から推定したものなので、目安として扱ってください。確保されたクレジットは、post_processing 以外のすべての分類で自動的に返還されます。post_processing の場合は、モデルがすでに処理を終えて結果を渡しているためです。

ジョブが失敗したとき

1. retryable を確認します。false は、同じリクエストを変更せずに送ると再び失敗することを意味します。これは、コンテンツポリシーでブロックされた場合や、モデルが設定と入力メディアの組み合わせを拒否した場合に起こります。
2. suggestedProvider に従います。安全フィルターが結果をブロックし、カタログに代替モデルがある場合は、ジョブがそのモデルを示します。別のモデルを推測で選ぶのではなく、同じプロンプトとリファレンスをそのモデルで実行します。
3. モデルに拒否された場合は、リクエストを変えます。モデルがこの設定を拒否したというエラーは、長さ、アスペクト比、解像度、またはリファレンスファイルが、そのモデルに合っていないことを意味します。それらを変更するか、list_models の機能一覧でその組み合わせが許可されているモデルを選びます。
4. それ以外は再試行します。モデルのサービスで起きた一時的なエラーは、文面が検証の問題のように見えても、retryable のままです。

ほかの対処方法は、トラブルシューティングを参照してください。