# プロンプト

> Gemini、Claude、GPT、Grok でテキストを生成、書き直し、要約します。指示や画像、動画、オーディオを加えられ、回答を複数の項目に分割することもできます。

Source: https://nodaro.ai/ja/docs/nodes/automate/prompt

**プロンプト**（Prompt）ノードは、入力したテキストを AI の言語モデルに送り、モデルの回答をテキストとして返します。文章の作成、書き直し、要約、翻訳、説明に使います。モデルを選び、指示と依頼を書きます。回答は、テキストを受け付けるどのノードにも接続できます。このノードは、2026 年 9 月より前は**テキスト生成**（Generate Text）という名前でした。古い **AI Agent** ノード（タイプ `ai-writer`）を含むワークフローは、その位置にプロンプトノードが置かれた状態で開きます。

- Found in: Automate › Text
- Output: text
- API type: `llm-chat`

## 使いどころ
- 文章を書いたり、書き直したりします。キャプション、脚本、商品説明、見出し、翻訳などです。
- 1 つのアイデアを複数の画像プロンプトに展開し、プロンプトごとに 1 枚ずつ画像を生成します。
- 接続した画像、動画、オーディオクリップの内容を説明したり、要約したりします。
- [**Web スクレイピング**（Web Scrape）](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/web-scrape)、[**Telegram チャンネルフィード**（Telegram Channel Feed）](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/telegram-channel-feed)、[**文字起こし**（Transcribe）](https://nodaro.ai/docs/nodes/audio/transcribe)から取得した内容を、要約したり書き直したりします。
- [**フィールドを抽出**（Extract Field）](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/extract-field)で使えるように、JSON などの構造化データを返します。

## クイックスタート
### ノードを追加する
キャンバス上で Tab を押し、**自動化 › テキスト › プロンプト**を選びます。プロンプトノードは、**よく使う**タブにもあります。

### モデルを選ぶ
設定パネルを開き、**AI モデル**でモデルを選びます。デフォルトの **Gemini 3.6 Flash** は 1 回の実行につき 1 クレジットで、ほとんどの書き直しやキャプション作成に向いています。

### 指示と依頼を書く
**指示（システムプロンプト）**には、モデルの答え方を書きます。役割、トーン、長さ、形式などです。**ユーザープロンプト**には、依頼そのものを書きます。代わりに、[**テキスト**（Text）](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/text)ノードを**プロンプト**入力に接続することもできます。

### 実行する
ノードの**実行**をクリックします。回答は、モデルが書き進めるのに合わせてノードに表示されます。それまでの回答も、すべてノードに残ります。

Workflow: テキストノードがアイデアを渡し、プロンプトノードが 4 つの画像プロンプトを「項目」出力に書き出します。画像生成は、プロンプトごとに 1 回ずつ実行されます。

- テキスト → プロンプト (プロンプト)
- プロンプト → 画像生成 (プロンプト)

![プロンプトノードの設定パネル。「指示」と「ユーザープロンプト」の欄の上に、「AI モデル」「推論の強度」「詳細モード」のコントロールがあります。](https://nodaro.ai/docs-media/screens/en/nodes/prompt/settings.light.webp)

## 入力
プロンプトノードには、左端に 3 つの入力があります。

| 入力 | 接続できるノード | 説明 |
| --- | --- | --- |
| **プロンプト** | テキスト、**テキストを結合**（Combine Text）、**テキストを分割**（Split Text）などのテキスト系ノード、ピッカー、Web スクレイピングの JSON | 依頼の内容です。**ユーザープロンプト**が空のときに使われます。 |
| **リファレンス** | 画像、動画、オーディオ、テキストのノード | モデルに見せたり聞かせたりするメディアです。たとえば、「この画像を説明して」という依頼で使います。接続したテキストは、追加の文脈としてプロンプトに加えられます。動画とオーディオには、それらを受け付けるモデルが必要です。[モデル](#models)を参照してください。 |
| **指示** | テキスト系ノード | 指示の内容です。**指示（システムプロンプト）**が空のときに使われます。 |

設定欄に直接入力したテキストがあり、対応する入力にも接続がある場合は、直接入力したテキストが優先されます。両方を使うには、直接入力したテキストの中の、**プロンプト**入力のテキストを入れたい位置に `{}` と書きます。

ノードには 2 つの出力があります。

| 出力 | 渡すもの | 用途 |
| --- | --- | --- |
| **テキスト** | 回答全体を 1 つのテキストとして渡します。`===NEXT===` の区切りがあっても、そのまま含まれます。 | 回答全体を、テキストを結合、公開用のノード、2 つ目のプロンプトノードなどに渡します。 |
| **項目** | 回答を `===NEXT===` の区切りごとに分割し、1 つの部分を 1 つの項目として渡します。区切りがない場合は、1 つの項目になります。 | 次のノードを項目ごとに 1 回ずつ実行します。たとえば、プロンプトごとに 1 枚の画像を作ります。 |

## 設定
| 設定 | 説明 |
| --- | --- |
| **プリセット** | 自分で指示を書く場合は**カスタム**（デフォルト）を選びます。組み込みのプリセットや、保存した自分のプリセットも選べます。[プリセット](#presets)を参照してください。 |
| **AI モデル** | 言語モデルです。デフォルトは **Gemini 3.6 Flash** です。名前、開発元、ティアでリストを検索できます。 |
| **推論の強度** | モデルが回答する前にどれだけ推論するかを決めます。**自動（モデルのデフォルト）**、**なし：推論しない**、**低**、**中**、**高**、**非常に高い（1 段階上のティアで課金される場合があります）**、**最大（1 段階上のティアで課金される場合があります）**から選びます。選べるレベルはモデルごとに異なり、レベルのないモデルでは、このコントロールは表示されません。 |
| **詳細モード** | Gemini モデル専用です。モデルを開発元で直接実行するので、**温度**、**最大トークン数**、すべての推論レベルが有効になります。料金は 1 段階上のクレジットティアになります。 |
| **指示（システムプロンプト）** | 回答を方向付ける指示です。省略できます。役割、トーン、長さ、形式、ルールを書きます。 |
| **ユーザープロンプト** | 依頼の内容です。`{Product}` のような変数を含められます。 |
| **温度** | 0〜2 の範囲で、デフォルトは 0.7 です。低い値ほど、回答が安定して事実に忠実になります。高い値ほど、回答のバリエーションが増えます。一部のモデルはこの設定を無視します。[モデル](#models)を参照してください。 |
| **最大トークン数** | モデルが書ける回答の最大の長さを、トークン数で指定します。デフォルトは 8,192 です。[回答が途中で打ち切られた場合](#when-the-answer-is-cut-off)を参照してください。 |
| **リファレンス** | 接続ではなく、公開 URL で追加するメディアです。画像は最大 5 枚です。対応するモデルでは、動画を最大 3 本、オーディオクリップを最大 3 つ追加できます。 |
| **実行回数** | **実行**を 1 回クリックしたときに作られる回答の数で、1〜4 から選びます。ノードの下のツールバーにあります。回答ごとに料金がかかります。 |
| **前後のテキスト** | 依頼の前後に必ず追加されるテキストです。指示には追加されません。ワークフローをアプリとして使う人には表示されません。[プロンプトの前後のテキスト](https://nodaro.ai/docs/concepts/prompt-pre-post-text)を参照してください。 |

ノードの下のツールバーにも、よく使う設定が表示されます。モデル、推論の強度、プリセット、実行回数です。

## モデル
プロンプトノードでは、以下の言語モデルを実行できます。設定パネルの **AI モデル**の選択肢には、常に最新の一覧が表示されます。

| モデル | 開発元 | ティア | 1 回あたりのクレジット | 読み取れるリファレンス |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Gemini 3 Flash | Google | エコノミー | 1 | 画像、動画、オーディオ |
| Gemini 3.6 Flash（デフォルト） | Google | エコノミー | 1 | 画像、動画、オーディオ |
| Gemini 3.7 Flash | Google | エコノミー | 1 | 画像 |
| Gemini 3.8 Flash | Google | エコノミー | 1 | 画像 |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | エコノミー | 1 | 画像 |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | エコノミー | 1 | 画像 |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | スタンダード | 2 | 画像 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | スタンダード | 2 | 画像 |
| GPT-5.2 | OpenAI | スタンダード | 2 | 画像 |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | スタンダード | 2 | 画像 |
| Grok 4.6 | xAI | スタンダード | 2 | 画像 |
| Gemini 3.1 Pro | Google | プレミアム | 6 | 画像、動画、オーディオ |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | プレミアム | 6 | 画像 |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | プレミアム | 6 | 画像 |
| Claude Opus 5 | Anthropic | プレミアム | 6 | 画像 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | プレミアム | 6 | 画像 |
| GPT-5.4 | OpenAI | プレミアム | 6 | 画像 |
| GPT-5.5 | OpenAI | プレミアム | 6 | 画像 |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | プレミアム | 6 | 画像 |
| GPT-6 Astra | OpenAI | プレミアム | 6 | 画像 |

- **動画とオーディオ**：動画とオーディオのリファレンスを読み取れるのは、Gemini 3 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.1 Pro だけです。ほかのモデルでは、接続した動画やオーディオのリファレンスは無視されます。
- **温度**：次のモデルは**温度**を無視します。Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.8、Claude Opus 5、Claude Sonnet 5、Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra、Grok 4.6 です。
- **推論の強度**：Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Pro、Claude Haiku 4.5、GPT-5.2 には、強度のレベルがありません。このうち 2 つの Gemini モデルは、**詳細モード**でレベルを選べるようになります。Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.8 Flash では**低**と**高**を選べ、詳細モードではさらに多くのレベルを選べます。

### どのモデルを選ぶか
- **エコノミーモデル**は、書き直し、キャプション、翻訳、画像の説明には十分な性能です。まずはデフォルトの Gemini 3.6 Flash から始めてください。
- **スタンダードとプレミアムのモデル**は、長く複雑な文章や、多くのルールを踏まえた推論では、料金に見合う価値があります。
- **動画やオーディオのクリップには**、Gemini 3 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.1 Pro のいずれかを選びます。

求める品質を満たすモデルのうち、最も安いものを選んでください。大きなバッチを実行する前には、同じ依頼で 2 つのモデルを比べてください。

## クレジット
1 回の実行の料金は、モデルのティアによって決まります。

| ティア | 1 回あたりのクレジット |
| --- | --- |
| エコノミー | 1 |
| スタンダード | 2 |
| プレミアム | 6 |

- **「非常に高い」と「最大」は 1 段階上のティアで課金**：エコノミーのモデルは 2 クレジット、スタンダードのモデルは 6 クレジットになります。プレミアムのモデルは 6 クレジットのままです。**高**とそれより低いレベルで、料金が変わることはありません。
- **詳細モードは 1 段階上のティアで課金**：Gemini Flash のモデルは、詳細モードでは 2 クレジットになります。Gemini 3.1 Pro は 6 クレジットのままです。
- **実行回数で料金が掛け算になる**：スタンダードのモデルを 4 回実行すると 8 クレジットです。**実行**ボタンには合計が表示されます。
- **失敗した実行は返還**：途中で打ち切られた回答も含め、失敗した実行のクレジットは返還されます。

たとえば、GPT-5.6 Luna を**最大**で使うと 2 クレジット、GPT-5.6 Terra を**非常に高い**で使うと 6 クレジット、Claude Sonnet 5 を**高**で使うと 2 クレジットです。

## 回答を項目に分割する
プロンプトノードでは、1 つの依頼から、後続のノードを何度も実行できます。回答の各部分を `===NEXT===` と書いた行で区切るように、モデルに指示してください。たとえば、「Write 4 image prompts for this product. Separate them with ===NEXT===.」のように書きます。**項目**出力は区切りごとに回答を分割し、**項目**に接続したノードは項目ごとに 1 回ずつ実行されます。

実行後は、設定パネルの**生成されたプロンプト**にも項目が一覧表示されます。キャンバス上で手作業で進めるための、2 つのボタンもあります。

- **N 個の画像ノードを作成**：項目ごとに[**画像生成**（Generate Image）](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/generate-image)ノードを 1 つずつ追加します。各ノードは接続済みで、それぞれのプロンプトが入力されています。
- **N 枚の画像をすべて生成**：1 つ目のボタンで作ったノードを、すべて実行します。

これらのボタンは、試行錯誤するときに使います。自動で動くワークフローでは、代わりに**項目**出力を接続してください。

### プリセット
プリセットは、指示と出力形式を設定します。

| プリセット | 書く内容 | リファレンス画像 |
| --- | --- | --- |
| **カスタム** | 何でも書けます。指示は自分で書きます。 | 不要 |
| **写真撮影プランナー** | 写真撮影のための一連の画像プロンプト。シーン、ポーズ、ライティング、衣装を含みます。 | 必要 |
| **商品カタログライター** | EC の商品写真用の画像プロンプト | 必要 |
| **ストーリーボードライター** | 動画用の、シーンごとの画像プロンプト | 必要 |

カスタム以外の 3 つのプリセットは、プロンプトを `===NEXT===` で区切るので、そのまま**項目**出力で使えます。この 3 つには、**リファレンス**に接続したリファレンス画像が必要です。たとえば、[**画像アップロード**（Upload Image）](https://nodaro.ai/docs/nodes/image/upload-image)ノードや画像生成ノードを接続します。リファレンス画像がない場合は、パネルに警告が表示され、ノードは実行されません。

自分の指示を残しておくには、**プリセットとして保存**をクリックします。自分のプリセットを選んでいるときは、**更新**で変更内容をそのプリセットに保存でき、削除ボタンでそのプリセットを削除できます。自分のプリセットは、**設定**にも表示されます。詳しくは[プリセット](https://nodaro.ai/docs/concepts/presets)を読んでください。

## プロンプトで変数を使う
**ユーザープロンプト**や**指示（システムプロンプト）**に、ほかのノードのラベルを波かっこで囲んで書くと、そのノードの値を入れられます。`{Product}` は Product というラベルのノードのテキストに置き換わり、`{Mood}` は**ムード**（Mood）ピッカーの現在の設定に置き換わります。

- **デフォルト値**：`{tone || friendly}` は、tone というラベルのノードが接続されていればその値を使い、接続されていなければ「friendly」という語を使います。
- **接続した入力**：`{}` は、**プロンプト**入力に届いたテキストをその位置に挿入します。
- **項目ごとに 1 回実行**：[テキストを分割](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/split-text)の出力などのリストが**プロンプト**入力に届くと、ノードは項目ごとに 1 回ずつ実行されます。各項目は、**ユーザープロンプト**を置き換えます。タスクの内容は、すべての項目に適用される**指示（システムプロンプト）**に書いてください。**前後のテキスト**も、すべての項目の前後に追加されます。
- **色分け**：変数は、対応するノードがあればシアン、まだ何も値を渡していなければアンバーで表示されます。アンバーは警告にすぎません。デフォルト値のある変数は、そのまま機能します。
- **存在しないノードがあると実行が止まる**：ワークフローのどこにも存在しないノードを変数が指している場合、クレジットが使われる前に実行が拒否されます。

詳しくは[プロンプト変数](https://nodaro.ai/docs/concepts/prompt-variables)を読んでください。

## 構造化された出力を求める
回答をデータとして使うには、指示の中で形式を指定します。たとえば、「Answer only with a JSON object with the keys title, caption and hashtags」のように書きます。**温度**を受け付けるモデルでは、**温度**を低くすると形式が安定します。

ノード上の表示ボタンで、回答を生のテキストとレンダリング表示とで切り替えられます。**JSON として表示**は、有効な JSON を色付きのオブジェクトとして表示します。**Markdown として表示**は、それ以外の回答をレンダリングします。JSON から `caption` などのフィールドを 1 つ取り出すには、**テキスト**出力を[フィールドを抽出](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/extract-field)に接続します。

## 結果を確認して再利用する
ノード上の結果の上部にあるツールバーには、次のものがあります。

- 表示ボタン：生のテキストとレンダリング表示を切り替えます。
- **テキストをコピー**と**ダウンロード**。
- **ログを開く**：すべての実行の完全なログです。各実行のモデルとプリセットも記録されています。
- **出力を表示**：ノードに複数の結果がある場合に使えます。番号の付いた結果が帯状に並び、順に切り替えて確認できます。出力から渡されるのは、選択中の結果です。

各結果には、その結果を作ったモデルとプリセットの名前が表示されます。ノードの左下の角にある拡大鏡をドラッグすると、ノードが大きくなり、読みやすくなります。

## 回答が途中で打ち切られた場合
モデルが回答を終える前に**最大トークン数**に達すると、実行は「cut off」エラーで失敗し、クレジットは返還されます。途中までの回答が保存されたり、次のノードに渡されたりすることはありません。解決するには、指示で短い回答を求めるか、**推論の強度**を下げるか、**最大トークン数**を上げてください。

一部のモデルは、回答する前に必ず推論を行い、その推論も**最大トークン数**に含まれます。こうしたモデルでは、回答の余地が残るように、Nodaro が小さすぎる**最大トークン数**の値を最小値まで引き上げます。

| モデル | 最大トークン数の最小値 |
| --- | --- |
| Claude Opus 5、Grok 4.6、GPT-6 Astra | 32,768 |
| Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.1 Pro | 16,384 |
| Gemini 3 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.7 Flash | 8,192 |

推論の強度を**非常に高い**または**最大**に設定した場合も、モデルにかかわらず、Nodaro は小さすぎる**最大トークン数**の値を引き上げます。

## ヒント
- **ルールは指示に書く**：形式、トーン、長さ、「〜しない」といったルールは**指示（システムプロンプト）**に、依頼の内容は**ユーザープロンプト**に書きます。良い指示を書くほど、回答が安定します。
- **温度はタスクに合わせて調整する**：ほとんどのテキストでは 0.7 のままにし、事実や構造化された出力では下げ、アイデア出しでは上げます。
- **回答を並べて比べる**：**実行回数**を 2 以上にして、**出力を表示**で結果を順に確認します。
- **再利用するプロンプトは一度だけ書く**：よく使う指示は**プリセットとして保存**で保存するか、共通のスタイル指定を**前後のテキスト**に入れておきます。

## Frequently asked questions

### プロンプトノードでは、どの AI モデルを使えますか？

Google、Anthropic、OpenAI、xAI の 20 種類の言語モデルを使えます。Gemini 3.6 Flash（デフォルト）、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Terra、GPT-6 Astra、Grok 4.6 などです。設定パネルの「AI モデル」の選択肢には、常に最新の一覧が表示されます。

### プロンプトノードには何クレジットかかりますか？

1 回の実行につき、Gemini 3.6 Flash などのエコノミーモデルは 1 クレジット、Claude Sonnet 5 などのスタンダードモデルは 2 クレジット、Claude Opus 5 などのプレミアムモデルは 6 クレジットです。推論の強度の「非常に高い」と「最大」、および詳細モードでは、1 段階上のティアで課金されます。

### プロンプトノードは、画像、動画、オーディオを読み取れますか？

はい。メディアを「リファレンス」入力に接続します。画像はすべてのモデルが読み取れます。Gemini 3 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.1 Pro は、動画とオーディオも読み取れます。

### ノードが書いたプロンプトごとに 1 枚ずつ画像を作るには、どうすればよいですか？

プロンプトを ===NEXT=== で区切るようにモデルに指示し、「項目」出力を「画像生成」に接続します。画像生成は、項目ごとに 1 回ずつ実行されます。

### 実行が「cut off」エラーで失敗したのはなぜですか？

回答が終わる前に「最大トークン数」の上限に達したためです。実行は失敗し、クレジットは返還され、途中までの回答が次のノードに渡されることはありません。短い回答を求めるか、推論の強度を下げるか、最大トークン数を上げてください。

### テキスト生成ノードと AI Agent ノードは、どうなりましたか？

どちらもプロンプトノードに置き換わりました。プロンプトノードは、2026 年 9 月より前は「テキスト生成」という名前でした。また、古い AI Agent ノードを含むワークフローを開くと、その位置にプロンプトノードが置かれています。