ComfyUI API 파이썬으로 쓰기 — 워크플로 보내 자동 생성

ComfyUI API는 어디에 있나 — 화면도 같은 서버의 손님

ComfyUI를 켜면 따로 무엇을 하지 않아도 HTTP 서버가 함께 뜬다. 공식 문서의 서버 개요는 ComfyUI가 실행되면 http://127.0.0.1:8188에서 HTTP 서버를 자동으로 시작한다고 적었다. 브라우저로 여는 그 주소가 바로 API의 주소다. 소스 코드의 시작 옵션도 같다. comfy/cli_args.py에서 --listen의 기본값은 127.0.0.1, --port의 기본값은 8188이다.

127.0.0.1은 «이 PC 자신»을 뜻하는 주소다. 이 주소로만 열려 있으면 같은 PC 안의 프로그램만 서버에 닿는다. 화면을 그리는 브라우저도, 이제 만들 파이썬 스크립트도 같은 PC 안의 손님이라 이 주소로 충분하다. 브라우저를 띄우지 않고 서버만 켜 두고 싶다면 --disable-auto-launch를 붙인다.

작은 로봇이 한 방 안의 책상 앞에 앉아 접힌 종이를 같은 방 구석의 작은 상자에 달린 우편 투입구로 밀어 넣는 그림 — 상자 옆에는 빛나는 점과 선으로 이어진 판이 서 있고 창문과 문은 닫혀 있다 — 같은 PC 안에서만 열린 로컬 서버에 요청을 넣는 ComfyUI API 개념 — 같은 방 안의 우편함, 127.0.0.1에서만 받는 서버.

화면이 하는 일을 스크립트가 대신한다

공식 문서는 화면이 서버에 요청을 넣을 때 위젯 값을 포함한 워크플로 전체를 보낸다고 설명한다. 요청을 대기열에 넣은 뒤 화면에서 바꾼 값은 서버가 받지 않는다는 말도 덧붙였다. 서버 입장에서 보면 실행 버튼은 «지금 화면의 그래프를 JSON으로 바꿔 /prompt로 한 번 보내기»일 뿐이다. 스크립트가 같은 JSON을 같은 경로로 보내면 서버는 둘을 구별하지 않고 같은 대기열에 넣는다.

서버가 열어 둔 경로는 server.py에서 @routes를 찾으면 모두 보인다. 공식 문서의 경로 표에서 이 글이 쓰는 것만 추리면 다음과 같다.

경로	방식	하는 일
`/prompt`	POST	워크플로를 검증해 대기열에 넣음
`/ws`	웹소켓	진행 · 끝 알림을 실시간으로 받음
`/history/{prompt_id}`	GET	끝난 작업의 기록(결과 파일 이름 포함)
`/view`	GET	결과 그림 파일 받기
`/queue`	GET · POST	대기열 보기 · 비우기 · 하나 빼기
`/interrupt`	POST	지금 실행 중인 작업 멈추기

이 밖에 노드 종류의 입력 목록을 돌려주는 /object_info, 파이썬 판 · 그래픽카드 · VRAM을 알려 주는 /system_stats도 있다. 스크립트가 서버가 켜져 있는지부터 확인하고 싶다면 /system_stats를 한 번 열어 보면 된다.

--listen은 조심해서 다룬다. 값 없이 --listen만 붙이면 0.0.0.0,::, 곧 이 PC의 모든 네트워크 주소로 열린다. 같은 공유기에 붙은 다른 기기에서도 이 PC의 ComfyUI에 그림을 넣고 결과를 받아 갈 수 있게 된다는 뜻이다. 이 글의 스크립트는 같은 PC 안에서만 부르므로 --listen을 바꿀 일이 없다. 기본값 그대로 둔다.

ComfyUI API 흐름 도해 — ① 화면에서 Export Workflow (API)로 JSON 저장, ② POST /prompt로 prompt와 client_id를 보내면 prompt_id와 number를 돌려받음, ③ 끝 기다리기: 웹소켓 /ws의 executing 메시지에서 node가 None이거나 /history/{prompt_id}에 항목이 생김, ④ /history의 outputs에서 images의 filename · subfolder · type 읽기, ⑤ GET /view로 그림 파일 받기. 아래 줄: 기본 주소 127.0.0.1:8188 — 같은 PC 안에서만 — 스크립트가 서버와 주고받는 다섯 걸음 — 2026년 10월 28일 ComfyUI 공식 문서 · server.py 기준.

첫 요청 — API 형식 JSON을 /prompt로 보내기

스크립트가 보낼 JSON은 화면에서 만든다. 공식 문서는 워크플로 저장 형식이 두 가지라고 설명한다. 화면에서 다시 열기 위한 저장 형식(File → Save, Ctrl+S)과, 프로그램이 서버에 보내기 위한 API 형식(File → Export Workflow (API))이다. API 형식은 위치 · 크기 · 색 · 그룹 같은 화면 정보를 빼고 노드 번호를 키로 쓴다. 저장 형식 파일밖에 없다면 화면에서 열고 Export Workflow (API)로 다시 내보내면 된다. 두 형식이 그림 파일 안에 어떻게 함께 들어가는지는 워크플로 불러오기 편에 정리했다.

API 형식 JSON은 생김새가 단순하다. 맨 바깥 키가 노드 번호("3", "4" …)이고, 각 노드에는 노드 종류를 적은 class_type과 입력값을 담은 inputs가 있다. 입력값 가운데 ["4", 0]처럼 생긴 것은 «4번 노드의 0번째 출력»으로 이어진 연결이고, 숫자나 글자는 칸에 적은 값이다. 내보낸 파일에는 화면의 노드 제목을 담은 _meta.title도 붙는다. 프롬프트 글은 CLIPTextEncode 노드의 text, 시드는 KSampler 노드의 seed에 들어 있다.

작은 로봇이 점과 선으로 이어진 도형이 그려진 투명한 판을 조심스럽게 접어 납작한 봉투에 넣는 그림 — 책상 위에는 크기가 다른 빈 봉투 몇 장과 작은 저울이 놓여 있다 — 화면의 노드 그래프를 위치 정보 없이 보낼 수 있는 JSON 한 통으로 접는 API 형식 개념 — 화면의 그래프를 보낼 수 있는 한 통으로 접는다.

가장 짧은 요청과 서버의 대답

저장소의 basic_api_example.py가 가장 짧은 형태다. 기본 워크플로의 API 형식 JSON을 문자열로 넣어 두고, 6번 노드의 글과 3번 노드의 시드를 바꾼 뒤 {"prompt": 워크플로}를 http://127.0.0.1:8188/prompt로 POST한다. 핵심은 아래 몇 줄이다.

python

import json
from urllib import request

prompt = json.load(open("workflow_api.json", encoding="utf-8"))
prompt["6"]["inputs"]["text"] = "a glass teapot on a wooden table"
prompt["3"]["inputs"]["seed"] = 5

data = json.dumps({"prompt": prompt}).encode("utf-8")
res = request.urlopen(request.Request("http://127.0.0.1:8188/prompt", data=data))
print(json.loads(res.read()))

서버는 받은 JSON을 바로 실행하지 않고 먼저 검증한다. 공식 문서는 /prompt가 워크플로를 검증해 실행 대기열에 넣고, 대기열 위치를 뜻하는 number와 prompt_id를 돌려주거나 검증에 실패하면 error와 node_errors를 돌려준다고 적었다. server.py를 보면 성공은 200 응답에 prompt_id · number · node_errors, 실패는 400 응답에 error · node_errors다. 파이썬의 urllib는 400 응답을 예외(HTTPError)로 던지므로, 예외 안의 본문을 읽어야 무엇이 틀렸는지 보인다.

검증 실패의 error.type으로 자주 만나는 값은 execution.py에 정해져 있다.

prompt_outputs_failed_validation — 출력 노드로 가는 길에 틀린 입력이 있다. 자세한 원인은 node_errors에 노드 번호별로 들어 있고, 노드마다 errors · dependent_outputs · class_type 세 칸이 있다.
value_not_in_list — 고르는 칸에 목록에 없는 값이 들어갔다. 스크립트에 적은 체크포인트 파일 이름이 실제 폴더의 이름과 다를 때 가장 흔하다. 문구를 읽는 법은 오류 메시지 읽는 법 편과 같다.
prompt_no_outputs — Save Image 같은 출력 노드가 하나도 없다.
missing_node_type — class_type에 적힌 노드를 서버가 모른다. 커스텀 노드가 깔리지 않은 PC에서 남의 JSON을 보낼 때 난다.

요청에 prompt_id를 직접 붙여 보낼 수도 있다. 웹소켓 예제가 그렇게 한다. 다만 server.py는 이 값이 소문자 하이픈 형식의 UUID가 아니면 invalid_prompt_id로 거절하므로, 직접 만들 때는 파이썬 uuid.uuid4()를 문자열로 바꿔 쓴다. 붙이지 않으면 서버가 만들어 응답에 담아 준다.

ComfyUI API 형식 JSON과 /prompt 응답 도해 — JSON: 맨 바깥 키 = 노드 번호("3"), class_type = 노드 종류(KSampler), inputs = 칸 값(seed · steps · cfg)과 연결(["4", 0] = 4번 노드의 0번째 출력), _meta.title = 화면의 노드 제목. 응답: 200 = prompt_id · number · node_errors, 400 = error · node_errors. 자주 만나는 error.type: prompt_outputs_failed_validation · value_not_in_list · prompt_no_outputs · missing_node_type · invalid_prompt_id — 보내는 JSON의 생김새와 서버의 두 가지 대답 — 2026년 10월 28일 ComfyUI 공식 문서 · server.py · execution.py 기준.

인용 — ComfyUI 공식 문서. ComfyUI Server Routes

«When you submit a workflow in the web client, it is posted to /prompt which validates the prompt and adds it to an execution queue, returning either a prompt_id and number (the position in the queue), or error and node_errors if validation fails.» — 화면에서 워크플로를 실행하면 /prompt로 보내지고, /prompt는 그것을 검증해 실행 대기열에 넣은 뒤 prompt_id와 number(대기열 위치)를, 검증에 실패하면 error와 node_errors를 돌려준다.

화면의 실행 버튼과 스크립트의 POST가 같은 문으로 들어간다는 한 줄이다. 그래서 화면에서 잘 돌던 워크플로라면 API 형식으로 내보낸 JSON도 같은 검증을 통과한다.

끝날 때까지 기다리고 그림 받기 — 웹소켓과 /history

/prompt의 200 응답은 «대기열에 들어갔다»는 뜻이지 «그림이 나왔다»는 뜻이 아니다. 스크립트는 끝나기를 기다렸다가 결과 파일을 받아야 한다. 공식 API 예제 쪽은 이를 위한 방법 셋을 나란히 놓았고, 그 가운데 웹소켓으로 끝을 기다린 뒤 /history로 결과를 받는 두 번째 방법을 «Recommended», 곧 대부분의 경우에 권하는 방법으로 표시했다.

웹소켓 예제(websockets_api_example.py)의 흐름은 이렇다. 먼저 uuid.uuid4()로 client_id를 하나 만들고 ws://127.0.0.1:8188/ws?clientId=…로 접속한다. 같은 client_id를 /prompt 요청에 함께 실으면, 서버는 그 작업의 진행 메시지를 이 접속으로 보낸다. 스크립트는 메시지를 하나씩 받다가 종류가 executing이고 node가 None이며 prompt_id가 자기 것인 메시지가 오면 반복을 멈춘다. 공식 문서의 메시지 표도 executing의 node가 None이면 실행이 끝났다는 뜻이라고 적었다. 글자가 아닌 바이너리 메시지는 생성 중 미리 보기 그림이라 이 예제는 건너뛴다.

웹소켓을 쓰려면 파이썬 패키지 websocket-client가 따로 필요하다. 2026년 10월 28일 PyPI 기준 최신은 1.9.2이고 Python 3.10 이상을 요구한다. 예제 코드의 import websocket이 이 패키지다.

작은 로봇이 책상 옆 작은 받침대 위의 둥근 신호등을 바라보며 기다리고, 신호등 아래 작은 쟁반 위로 빈 액자 몇 장이 미끄러져 나오는 그림 — 옆에는 접힌 메모 한 장이 놓여 있다 — 작업이 끝났다는 신호를 기다렸다가 결과물을 받아 오는 개념 — 끝났다는 신호를 기다렸다가 결과를 받는다.

/history와 /view로 파일 받기

끝을 확인했으면 /history/{prompt_id}를 연다. execution.py는 작업이 끝날 때 그 작업을 기록에 넣으면서 prompt · outputs · status 세 칸을 붙인다. status에는 status_str(success 또는 error) · completed · messages가 들어 있어서, 그림이 없을 때 실패였는지 바로 가를 수 있다. outputs는 출력 노드 번호별로 묶여 있고, Save Image 노드라면 그 안의 images 목록에 그림마다 filename · subfolder · type이 있다. Save Image의 type은 output, Preview Image의 type은 temp다.

이 세 값을 그대로 /view?filename=…&subfolder=…&type=…에 붙이면 그림 파일의 바이트가 온다. /view는 파일 이름에 ..이 있거나 지정한 폴더 밖을 가리키면 거절하므로, 기록에서 받은 값을 손대지 않고 넘기는 편이 안전하다.

웹소켓 없이 기다리는 길도 있다. execution.py의 기록은 작업이 끝날 때 생기고, 기록에 없는 prompt_id를 물으면 빈 객체 {}를 돌려준다. 그러니 1초쯤 간격으로 /history/{prompt_id}를 열어 보다가 응답에 자기 prompt_id가 생기면 끝난 것으로 보면 된다. 진행률은 볼 수 없지만 표준 라이브러리만으로 되고, 아래 여러 장 스크립트가 이 길을 쓴다.

셋째 방법은 디스크에 아예 저장하지 않는다. 워크플로의 Save Image 대신 SaveImageWebsocket 노드를 두면, 그림이 웹소켓 바이너리 메시지로 바로 오고 앞 8바이트를 뺀 나머지가 그림 데이터다. 결과를 파일로 남길 필요가 없는 프로그램에 맞는다.

ComfyUI API 끝 기다리기 · 결과 받기 세 방법 + 표준 라이브러리 대안 도해 — 방법 1 HTTP만(basic_api_example.py): 보내고 기다리지 않음, 결과는 나중에 /view. 방법 2 WebSocket + History(websockets_api_example.py · 권장): executing의 node가 None이면 끝 → /history → /view, websocket-client 필요. 방법 3 SaveImageWebsocket(websockets_api_example_ws_images.py): 디스크 저장 없이 웹소켓 바이너리로, 앞 8바이트 빼고 그림. 이 글의 스크립트: /history/{prompt_id}를 1초 간격으로 확인 → 항목이 생기면 끝, 표준 라이브러리만 — 끝을 기다리고 그림을 받는 길 — 2026년 10월 28일 ComfyUI 공식 문서 API Examples · script_examples 기준.

여러 장 자동 생성 스크립트 — 시드와 프롬프트를 바꿔 돌리기

이제 세 걸음을 반복문으로 묶는다. 아래 스크립트는 화면에서 내보낸 workflow_api.json을 읽어, 프롬프트 2개 × 시드 3개 = 6번 요청을 차례로 보내고 결과를 api_out 폴더에 받는다. 웹소켓 패키지 없이 파이썬 표준 라이브러리만 쓴다.

python

import json, time, uuid, pathlib, urllib.request, urllib.parse, urllib.error

SERVER = "127.0.0.1:8188"
CLIENT_ID = str(uuid.uuid4())
OUT = pathlib.Path("api_out")


def queue(workflow):
    body = json.dumps({"prompt": workflow, "client_id": CLIENT_ID}).encode("utf-8")
    req = urllib.request.Request(f"http://{SERVER}/prompt", data=body,
                                 headers={"Content-Type": "application/json"})
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as r:
            return json.loads(r.read())["prompt_id"]
    except urllib.error.HTTPError as e:
        err = json.loads(e.read())
        print(err["error"]["message"], err["error"]["details"])
        print(json.dumps(err["node_errors"], ensure_ascii=False, indent=1))
        raise SystemExit(1)


def wait(prompt_id, every=1.0):
    while True:
        with urllib.request.urlopen(f"http://{SERVER}/history/{prompt_id}") as r:
            h = json.loads(r.read())
        if prompt_id in h:
            return h[prompt_id]
        time.sleep(every)


def download(img):
    q = urllib.parse.urlencode({"filename": img["filename"],
                                "subfolder": img["subfolder"], "type": img["type"]})
    with urllib.request.urlopen(f"http://{SERVER}/view?{q}") as r:
        return r.read()


def node_id(workflow, class_type, title=None):
    for nid, node in workflow.items():
        if node["class_type"] == class_type and (
                title is None or node.get("_meta", {}).get("title") == title):
            return nid
    raise KeyError(class_type)


base = json.loads(pathlib.Path("workflow_api.json").read_text(encoding="utf-8"))
ks = node_id(base, "KSampler")
pos = base[ks]["inputs"]["positive"][0]
OUT.mkdir(exist_ok=True)

prompts = ["a red bicycle by the sea", "a glass teapot on a wooden table"]
seeds = [101, 202, 303]

for i, text in enumerate(prompts):
    for seed in seeds:
        wf = json.loads(json.dumps(base))
        wf[pos]["inputs"]["text"] = text
        wf[ks]["inputs"]["seed"] = seed
        pid = queue(wf)
        h = wait(pid)
        st = h.get("status") or {}
        if st.get("status_str") != "success":
            print("failed", pid, st.get("messages", [])[-1:])
            continue
        for out in h["outputs"].values():
            for img in out.get("images", []):
                name = OUT / f"p{i}_s{seed}_{img['filename']}"
                name.write_bytes(download(img))
                print("saved", name)

몇 군데는 일부러 이렇게 짰다. 노드 번호를 "3"이나 "6"으로 박아 두지 않고 node_id()로 찾는다. 워크플로를 고쳐 다시 내보내면 번호가 바뀔 수 있어서다. 긍정 프롬프트 노드는 KSampler의 positive 입력이 가리키는 노드 번호를 따라가 찾는다. 연결이 ["노드 번호", 출력 순번] 모양이라 [0]이 곧 노드 번호다. 같은 종류 노드가 둘 이상이면 화면에서 노드 제목을 바꿔 두고 title로 고른다. 내보낸 JSON의 _meta.title에 그 제목이 들어간다.

작은 로봇이 다이얼 두 개가 달린 작은 기계 앞에서 다이얼을 돌리고, 기계에서 나온 컨베이어 띠 위로 색이 조금씩 다른 빈 액자 여섯 장이 두 줄로 나란히 흘러가는 그림 — 바닥에는 같은 모양의 빈 봉투가 차곡차곡 쌓여 있다 — 프롬프트와 시드를 바꿔 같은 워크플로를 여러 번 보내 여러 장을 받는 반복 생성 개념 — 다이얼 두 개를 바꿔 가며 같은 틀로 여러 장.

돌리기 전에 알아 둘 것

시드는 스크립트가 바꿔야 한다. 화면의 control after generate는 실행 버튼을 누를 때 화면이 시드 칸 값을 바꿔 주는 기능이다. KSampler의 seed 입력에 이 표시가 붙어 있을 뿐, 서버는 받은 JSON을 위젯 값까지 그대로 실행한다. 같은 JSON을 두 번 보내면 README 설명대로 첫 번째만 실행되고, 두 번째는 새 그림 없이 끝난다. 그래서 위 스크립트는 요청마다 seed를 넣는다. seed 칸은 0부터 0xffffffffffffffff까지 받는다. 마음에 든 한 장의 시드를 묶고 다른 칸만 바꿔 보는 순서는 시드와 CFG 편과 같다.
바뀐 노드만 다시 돈다. README는 그래프의 바뀐 부분과 거기에 기대는 부분만 다시 실행된다고 적었다. 시드만 바꾸면 체크포인트 불러오기와 프롬프트 인코딩은 앞 작업의 결과를 다시 쓰고, KSampler 뒤만 새로 돈다. 대기열이 한 작업씩 꺼내 실행하는 구조는 ComfyUI 여러 장 뽑기 편에 정리했다.
기다리지 않고 한꺼번에 넣어도 된다. /prompt는 넣는 즉시 대답하므로 6번을 먼저 다 보내고 prompt_id 목록을 들고 하나씩 기다려도 된다. 서버가 한 번에 한 작업씩 실행하는 것은 같다. 급한 것 하나를 앞에 세우려면 요청에 "front": true를 붙인다. server.py는 이때 번호를 음수로 바꿔 대기열 앞쪽에 세운다.
멈추는 경로도 알아 둔다. POST /queue에 {"clear": true}를 보내면 기다리는 작업이 비워지고, {"delete": [prompt_id]}로 하나만 뺄 수 있다. 실행 중인 작업은 POST /interrupt에 prompt_id를 실어 멈춘다. 반복문을 Ctrl+C로 끊어도 이미 대기열에 들어간 작업은 서버에서 계속 돈다는 점을 기억해 둔다.
결과 파일은 서버 쪽 output 폴더에도 남는다. Save Image가 이미 디스크에 저장한 그림을 /view로 한 벌 더 받아 오는 구조다. output 폴더를 따로 정하려면 ComfyUI를 켤 때 --output-directory를 준다.

처음에는 프롬프트 1개 × 시드 1개로 줄여 한 번 돌려 본다. 검증 오류가 나면 스크립트가 node_errors를 그대로 찍고 멈추므로, 노드 번호와 칸 이름을 보고 JSON을 고친 뒤 개수를 늘린다.

여러 장 스크립트 한 바퀴 도해 — 프롬프트 2개 × 시드 3개 = 요청 6번. 한 바퀴: ① workflow_api.json 사본 만들기 → ② CLIPTextEncode의 text와 KSampler의 seed 바꾸기 → ③ POST /prompt(client_id) → prompt_id → ④ /history/{prompt_id}를 1초 간격으로 확인 → ⑤ status_str가 success인지 확인 → ⑥ outputs의 images를 /view로 받아 api_out에 저장. 아래 줄: 같은 JSON을 두 번 보내면 첫 번째만 실행 — 시드는 스크립트가 바꾼다 — 여러 장 스크립트가 한 바퀴에 하는 일 — 2026년 10월 28일 ComfyUI README · server.py · execution.py 기준.

자주 묻는 것

ComfyUI API를 쓰려면 따로 설치하거나 켜야 하나요?

따로 켤 것은 없습니다. ComfyUI를 실행하면 http://127.0.0.1:8188에서 HTTP 서버가 자동으로 뜨고, 화면도 이 서버에 요청을 보냅니다. 파이썬 쪽은 표준 라이브러리만으로 /prompt · /history · /view를 부를 수 있고, 웹소켓으로 진행을 받으려면 websocket-client 패키지를 설치합니다.

화면에서 저장한 워크플로 JSON을 그대로 보내면 안 되나요?

/prompt에는 API 형식 JSON을 보냅니다. 화면의 File → Save로 저장한 파일은 위치 · 색 · 그룹이 담긴 저장 형식이라 구조가 다릅니다. 화면에서 그 파일을 연 다음 File → Export Workflow (API)로 다시 내보내면 노드 번호를 키로 쓰는 API 형식 파일이 됩니다.

같은 JSON을 여러 번 보냈는데 그림이 한 장만 생겼어요.

같은 그래프를 두 번 넣으면 첫 번째만 실행되기 때문입니다. 화면의 control after generate는 실행 버튼을 누를 때 화면이 시드를 바꿔 주는 기능이라, API로 보낸 JSON에는 적용되지 않습니다. 요청마다 KSampler의 seed 값을 스크립트에서 바꿔 넣습니다.

다른 PC나 휴대폰에서 이 API를 부를 수 있나요?

기본값으로는 안 됩니다. --listen 기본값이 127.0.0.1이라 같은 PC 안의 프로그램만 닿습니다. --listen을 주면 다른 주소로도 열리지만, 그러면 같은 네트워크의 다른 기기도 이 ComfyUI에 작업을 넣고 결과를 받아 갈 수 있게 됩니다. 이 글은 같은 PC 안에서 부르는 경우만 다룹니다.

공식 파이썬 SDK도 있나요?

있습니다. 공식 문서는 pip install comfy-sdk로 설치하는 Comfy SDK를 안내합니다. 다만 자기 ComfyUI에 쓰려면 comfy-api-proxy를 함께 띄우고 http://127.0.0.1:8189를 주소로 쓰는 구조라, 이 글처럼 본체의 /prompt를 바로 부르는 방식과는 다릅니다.

정리 — ComfyUI API를 파이썬으로 부르는 세 걸음

ComfyUI API는 따로 켜는 기능이 아니라, 화면이 이미 쓰고 있는 127.0.0.1:8188의 서버 그 자체다. 스크립트가 할 일은 세 걸음이다. 화면에서 Export Workflow (API)로 받은 JSON의 칸 값을 바꿔 /prompt로 보내고, 웹소켓의 executing 메시지나 /history로 끝을 확인하고, 기록의 filename · subfolder · type으로 /view에서 그림을 받는다.

여러 장을 뽑을 때 기억할 것은 두 가지다. 시드는 화면이 아니라 스크립트가 바꿔야 하고, 반복문을 끊어도 대기열에 들어간 작업은 /queue나 /interrupt로 따로 멈춰야 한다. 그리고 서버는 기본값인 127.0.0.1에 그대로 둔다. ComfyUI는 자주 갱신되므로, 판을 올린 뒤에는 저장소의 script_examples와 공식 문서의 서버 경로 표를 한 번 더 열어 본다.

ComfyUI API 파이썬 대표 그림 — 왼쪽에 «ComfyUI API 파이썬» 제목이 있고, 오른쪽에서 작은 로봇이 점과 선으로 이어진 판 옆 책상에서 봉투를 작은 상자에 넣자 상자 반대쪽으로 빈 액자들이 줄지어 나오는 장면 — ComfyUI API 파이썬으로 쓰기 — 워크플로 보내 자동 생성.

참고 자료

ComfyUI 공식 문서. Server Overview — ComfyUI를 켜면 http://127.0.0.1:8188에 HTTP 서버가 뜬다는 문장, --disable-auto-launch · --port · --listen 예, 요청을 넣을 때 위젯 값까지 워크플로 전체를 보내고 그 뒤 화면에서 바꾼 것은 서버가 받지 않는다는 안내(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI 공식 문서. API Examples — 세 방법(HTTP만 · WebSocket + History · SaveImageWebsocket), WebSocket + History를 «Recommended»로 표시, websocket-client 패키지 설치 안내, SaveImageWebsocket은 디스크에 저장하지 않고 웹소켓 바이너리로 보냄 · 앞 8바이트는 형식 정보(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI 공식 문서. ComfyUI Server Routes — /prompt가 검증 뒤 대기열에 넣고 prompt_id · number 또는 error · node_errors를 돌려준다는 문장, 기본 경로 표(/ws · /prompt · /history · /view · /queue · /interrupt · /free · /object_info · /system_stats)(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI 공식 문서. ComfyUI Server Messages — 웹소켓 메시지 종류(execution_start · execution_cached · executing · executed · progress · execution_success · execution_error · execution_interrupted · status), executing의 node가 None이면 끝(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI 공식 문서. Workflow API Format — 저장 형식과 API 형식 비교표, File → Export Workflow (API), API 형식은 노드 번호를 키로 쓰고 위치 · 색 · 그룹을 뺌, 예시 JSON의 class_type · inputs · _meta.title(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI 공식 문서. Startup Flags — --listen 기본 127.0.0.1 · 값 없이 주면 0.0.0.0,:: · --port 기본 8188(2026-10-28 확인). docs.comfy.org
ComfyUI GitHub. script_examples — basic_api_example.py · websockets_api_example.py · websockets_api_example_ws_images.py 세 파일, 마지막 바뀐 날 2025-09-03(GitHub API 조회 · 2026-10-28). github.com
ComfyUI 소스 코드 server.py — POST /prompt의 number · front · prompt_id(UUID 소문자 하이픈 형식만) · client_id 처리와 200 · 400 응답 모양, /ws의 clientId, /history/{prompt_id}, /view의 filename · subfolder · type과 '..' 막기, POST /queue clear · delete, POST /interrupt(2026-10-28 master). github.com
ComfyUI 소스 코드 execution.py — validate_prompt의 prompt_no_outputs · prompt_outputs_failed_validation · value_not_in_list · missing_node_type, node_errors 모양(errors · dependent_outputs · class_type), task_done이 끝난 작업만 기록에 넣고 status_str(success · error) · completed · messages를 붙이는 부분, 없는 id는 빈 객체, 기록 최대 10000개(2026-10-28 master). github.com
ComfyUI 소스 코드 comfy/cli_args.py — --listen 기본 127.0.0.1 · 값 없이 0.0.0.0,:: · --port 기본 8188 · --enable-cors-header · --output-directory(2026-10-28 master). github.com
ComfyUI 소스 코드 nodes.py — KSampler seed 입력(최소 0 · 최대 0xffffffffffffffff · control_after_generate), SaveImage가 ui.images에 filename · subfolder · type(output)을 돌려주는 부분, PreviewImage는 temp(2026-10-28 master). github.com
ComfyUI README — 같은 그래프를 두 번 넣으면 첫 번째만 실행되고 바뀐 부분만 다시 실행된다는 설명(2026-10-28 master). github.com
ComfyUI GitHub 릴리스 v0.43.0 — 2026-10-27 공개(GitHub API 조회 · 2026-10-28). github.com
PyPI. websocket-client — 최신 1.9.2 · Python 3.10 이상 · Apache-2.0(2026-10-28 PyPI JSON 조회). pypi.org
ComfyUI 공식 문서. Comfy SDKs — pip install comfy-sdk, 자기 ComfyUI에 쓰려면 comfy-api-proxy를 함께 띄우고 http://127.0.0.1:8189를 주소로 씀(2026-10-28 확인). docs.comfy.org