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Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

リクエストごと:$0.06
FLUX 2 PROはFLUX 2シリーズの旗艦商用モデルで、かつてない品質とディテールで最先端の画像生成を実現します。プロフェッショナルおよびエンタープライズ用途向けに設計されており、優れたプロンプト忠実度、フォトリアリスティックな出力、卓越した芸術的表現力を備えています。このモデルは、AI画像合成技術の最先端を体現しています。
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商用利用
概要
機能
料金プラン
API

主な機能（FLUX.2-Pro が提供するもの）

  • 本番運用向けの品質： 商用パイプライン向けに最適化されており、予測可能なレイテンシと高い視覚品質を提供します（フォトリアルな出力は最大 ~4 メガピクセル）。
  • マルチリファレンス条件付け： API 経由で最大 8 件のリファレンスをサポートし、出力間でキャラクター／スタイルの一貫性を維持します。ブランドやキャラクターの継続性に有用です。
  • 改善されたタイポグラフィとレイアウト： 多くの従来モデルと比べて、UI、インフォグラフィック、ロゴにおける文字描画がより強力で読みやすくなっています。
  • 決定論的で低ばらつきの出力： Pro ティアは、本番環境において反復的なプロンプト調整とサイクルタイムを削減するよう最適化されています。
  • コンテンツ来歴と安全性ツール： API は出力に暗号署名付きの C2PA メタデータを適用します。ホスト型エンドポイントにはフィルタリングおよび推論時モデレーションが含まれます。
  • 低レイテンシで予測可能な推論（Pro 向けに「10 秒未満」の生成速度と SLA を提供）。

FLUX.2 Pro の技術詳細

  • コアアーキテクチャ： FLUX.2 は、学習済み潜在空間で動作する rectified-flow transformer を用いた latent flow-matching アプローチを採用しています。この設計では、その transformer バックボーンを Mistral-3 24B vision-language model と組み合わせ、生成時に意味的な基盤と世界知識を提供します。
  • VAE と潜在表現の再設計： BFL は、圧縮率、再構成忠実度、学習容易性のバランスを再調整した更新版 FLUX.2 VAE（Apache-2.0）を公開しました。これにより、マルチメガピクセル解像度での高品質な編集が可能になります。共通の VAE は、相互運用性とより一貫した編集結果のために、すべての FLUX.2 バリアントの基盤となっています。
  • 推論動作／学習手法： Dev チェックポイントは、サンプリング効率を高め、少ないステップでも高品質なサンプリングを可能にするため、guidance distillation などの手法で学習されています。ホスト型 Pro では、レイテンシ削減のためにさらに高度なエンジニアリングやサンプリングパイプラインが使われている可能性があります。

モデル名：black-forest-labs/flux-2-pro

ベンチマーク性能

Black Forest Labs 自身の評価および公開時に報じられた独立系メディアの内容によると、FLUX.2 は、テキスト→画像および編集タスクにおける人手評価の勝率で、複数の同時代の画像システムに対して測定可能な向上を示しています：

  • テキスト→画像：選定モデルとの人手による 1 対 1 比較において、報告された勝率は ~66.6% です（報道で引用されたサンプル比較）。
  • 単一リファレンス編集：報告された比較では、Qwen-Image に対して ~59.8% の勝率。マルチリファレンス編集：~63.6% の勝率。これらの勝率は、安定した品質と編集精度の根拠として公開時にメディアで強調されました。

FLUX.2 と Nano Banana Pro、Qwen-Image の比較

  • Nano Banana Pro / Google Gemini の画像ティア： BFL は、FLUX.2 がプロンプト忠実度と視覚品質においてクローズドソースのリーダー級モデルに匹敵しつつ、画像あたりのコストがより低いと位置付けています（BFL は MP あたりの価格比較を公表しています）。一部のキュレーションされたテストでは、プロプライエタリな競合が絶対的に最上位の ELO を主張する可能性はありますが、画像あたりのコストは高くなります。
  • Hunyuan Image / Qwen-Image / その他のオープンモデル： FLUX.2 は、BFL 公表の比較によれば、T2I および編集タスク全体の 1 対 1 勝率テストで、多くの同時代のオープンチェックポイントを上回ると報告されています。差が最も大きい傾向にあるのは、マルチリファレンスの一貫性とタイポグラフィです。
  • FLUX.1 系譜： FLUX.2 は完全なアーキテクチャ再設計であり（単純な置き換えではありません）、DiT ブロック、オートエンコーダ、VLM の結合を改善しています。FLUX.1 と比べて、編集忠実度とマルチリファレンスの整合性に明確な向上が期待できます。

Flux.2 Pro API へのアクセス方法

ステップ 1：API キーに登録する

cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証情報である API キーを取得します。パーソナルセンターの API token で「Add Token」をクリックし、token key（sk-xxxxx）を取得して送信してください。

ステップ 2：Flux.2 Pro API にリクエストを送信する

「black-forest-labs/flux-2-pro」エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは、利便性のために Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> を、アカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。

質問またはリクエストを content フィールドに入力してください。これはモデルが応答する内容です。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

ステップ 3：結果を取得して確認する

API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクステータスと出力データを返します。

関連項目 Gemini 3 Pro Image( Nano Banana Pro) API

CometAPI Replicate 形式モデルをサポート開始： 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex

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⚡ 柔軟な選択：

  • Pro：高効率な本番運用と高速デリバリー向けに設計。
  • Flex：調整可能なパラメータで画像品質を最大化。
  • Dev：開発者向けに最適化。

Black Forest Labs/FLUX 2 PROの機能

Black Forest Labs/FLUX 2 PROのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

Black Forest Labs/FLUX 2 PROの料金

Black Forest Labs/FLUX 2 PROの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Black Forest Labs/FLUX 2 PROがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
リクエストごと:$0.06
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Black Forest Labs/FLUX 2 PROのサンプルコードとAPI

Black Forest Labs/FLUX 2 PROの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでBlack Forest Labs/FLUX 2 PROの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。
Python
JavaScript
Curl
import os
import requests

COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

url = "https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-2-pro/predictions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "input": {
        "prompt": "Glossy candy-colored 3D letters in hot pink, electric orange, and lime green on a sun-drenched poolside patio with bold terrazzo tiles. Shot on Kodachrome film with a Hasselblad 500C, warm golden afternoon sunlight, dramatic lens flare. Text reads 'FLUX.2 PRO'",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "output_format": "jpg",
        "safety_tolerance": 2,
        "seed": 42
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()

print(f"Status Code: {response.status_code}")
print(f"Task ID: {result.get('id')}")
print(f"Status: {result.get('status')}")
print(f"Model: {result.get('model')}")

Python Code Example

import os
import requests

COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

url = "https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-2-pro/predictions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "input": {
        "prompt": "Glossy candy-colored 3D letters in hot pink, electric orange, and lime green on a sun-drenched poolside patio with bold terrazzo tiles. Shot on Kodachrome film with a Hasselblad 500C, warm golden afternoon sunlight, dramatic lens flare. Text reads 'FLUX.2 PRO'",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "output_format": "jpg",
        "safety_tolerance": 2,
        "seed": 42
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()

print(f"Status Code: {response.status_code}")
print(f"Task ID: {result.get('id')}")
print(f"Status: {result.get('status')}")
print(f"Model: {result.get('model')}")

JavaScript Code Example

const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const url = "https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-2-pro/predictions";

const payload = {
    input: {
        prompt: "Glossy candy-colored 3D letters in hot pink, electric orange, and lime green on a sun-drenched poolside patio with bold terrazzo tiles. Shot on Kodachrome film with a Hasselblad 500C, warm golden afternoon sunlight, dramatic lens flare. Text reads 'FLUX.2 PRO'",
        input_images: [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        aspect_ratio: "16:9",
        resolution: "2 MP",
        output_format: "jpg",
        safety_tolerance: 2,
        seed: 42
    }
};

const response = await fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: {
        "Authorization": `Bearer ${COMETAPI_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify(payload)
});

const result = await response.json();

console.log(`Status Code: ${response.status}`);
console.log(`Task ID: ${result.id}`);
console.log(`Status: ${result.status}`);
console.log(`Model: ${result.model}`);

Curl Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl --location --request POST 'https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-2-pro/predictions' \
--header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "input": {
        "prompt": "Glossy candy-colored 3D letters in hot pink, electric orange, and lime green on a sun-drenched poolside patio with bold terrazzo tiles. Shot on Kodachrome film with a Hasselblad 500C, warm golden afternoon sunlight, dramatic lens flare. Text reads FLUX.2 PRO",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "output_format": "jpg",
        "safety_tolerance": 2,
        "seed": 42
    }
}'

その他のモデル

G

Nano Banana 2

入力:$0.4/M
出力:$2.4/M
コア機能の概要: 解像度: 最大4K（4096×4096）、Proと同等。参照画像の一貫性: 参照画像は最大14枚（オブジェクト10件 + キャラクター4件）、スタイル/キャラクターの一貫性を維持。極端なアスペクト比: 1:4、4:1、1:8、8:1を新規追加、縦長画像・ポスター・バナーに最適。テキストレンダリング: 高度なテキスト生成、インフォグラフィックおよびマーケティングポスターのレイアウトに最適。検索機能の強化: Google Search + Image Searchを統合。グラウンディング: 思考プロセスを内蔵、複雑なプロンプトは生成前に推論。
D

Doubao Seedream 5

リクエストごと:$0.028
Seedream 5.0 Lite は、深い思考能力とオンライン検索機能を備えた統合型マルチモーダル画像生成モデルで、理解・推論・生成の各能力が総合的に強化されています。
F

FLUX 2 MAX

リクエストごと:$0.008
FLUX.2 [max] は Black Forest Labs (BFL) による最高水準の視覚インテリジェンスモデルで、プロダクション向けのワークフロー: マーケティング、商品写真、eコマース、クリエイティブなパイプライン、および一貫したキャラクター／製品アイデンティティ、正確なテキストレンダリング、マルチメガピクセル解像度でのフォトリアルなディテールを必要とするあらゆるアプリケーションに向けて設計されています。アーキテクチャは、強力なプロンプト追従、複数参照の融合（最大10枚の入力画像）、およびグラウンデッド生成（画像生成時に最新のウェブコンテキストを取り込む能力）に対応するよう設計されています。
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

リクエストごと:$0.056
FLUX.2 [max] は、Black Forest Labs (BFL) の FLUX.2 ファミリーにおけるフラッグシップかつ最高品質のバリアントです。最大限の忠実度、プロンプト遵守、キャラクター、オブジェクト、ライティング、色にわたる編集の一貫性に重点を置いた、プロフェッショナルグレードのテキスト→画像生成および画像編集モデルとして位置付けられています。BFL およびパートナーのレジストリは、FLUX.2 [max] を、マルチリファレンス編集やグラウンデッド生成向けの機能を備えた、FLUX.2 の最上位バリアントとして説明しています。
O

GPT Image 1.5

入力:$6.4/M
出力:$25.6/M
GPT-Image-1.5は、OpenAIのGPT Image familyに属する画像モデルです。これは、テキストプロンプトから画像を生成し、ユーザーの指示に厳密に従いながら入力画像の高忠実度な編集を行うように設計された、ネイティブにマルチモーダルなGPTモデルです。
D

Doubao Seedream 4.5

リクエストごと:$0.032
Seedream 4.5 は、ByteDance/Seed のマルチモーダル画像モデル（text→image + 画像編集）で、プロダクショングレードの画像忠実度、より強固なプロンプトへの忠実性、そして大幅に改善された編集の一貫性（被写体の保持、テキスト／タイポグラフィのレンダリング、顔の写実性）に注力しています。