What makes FLUX.2 [flex] different from other FLUX.2 models?

FLUX.2 [flex] is specialized for typography and text rendering, making it the best choice for preserving small details and generating text-heavy content.

Does FLUX.2 [flex] support adjustable generation steps?

Yes, FLUX.2 [flex] offers 'Quality with control' by allowing adjustable usage of steps and guidance, unlike the standard settings in [pro] and [max].

How many reference images can FLUX.2 [flex] handle?

Like the other FLUX.2 models, [flex] supports up to 8 reference images via the API (10 in Playground) for multi-reference generation.

What is the pricing for FLUX.2 [flex]?

FLUX.2 [flex] is priced at $0.06 per megapixel (MP), positioning it between the [pro] and [max] models.

Is FLUX.2 [flex] suitable for photo editing?

Yes, FLUX.2 [flex] combines powerful editing capabilities with its text specialization, allowing for changes to objects, colors, and adding text overlays sequentially.

What resolution does FLUX.2 [flex] support?

FLUX.2 [flex] supports high-resolution output up to 4 megapixels (4MP) across any aspect ratio, suitable for professional creative work.

When should I choose [flex] over [pro]?

Choose FLUX.2 [flex] when your project involves significant text elements, typography, or requires fine-grained control over generation steps that [pro] does not offer.

저렴한 FLUX 2 FLEX API | text-to-image

FLUX.2 [flex]란 무엇인가

**FLUX.2 [flex]**는 Black Forest Labs의 FLUX.2 제품군에서 “유연 제어(flexible-control)”를 제공하는 변형으로, 프로덕션 지향의 텍스트→이미지 생성 및 이미지 편집 모델입니다. 조정 가능한 추론 파라미터(steps, guidance scale, seed)를 제공하여 개발자가 속도와 충실도 간의 트레이드오프를 관리하고 타이포그래피/미세 디테일 동작을 정밀하게 튜닝할 수 있습니다. Flex는 다중 레퍼런스 편집을 지원하며(Flex 티어 기준 최대 10개의 레퍼런스 이미지), 최대 ~4 메가픽셀까지 편집합니다.

FLUX.2 [flex]에 적합한 용도

품질 대비 속도에 대한 정밀 제어(사용자가 inference steps와 guidance scale을 선택).
동급 대비 뛰어난 텍스트/타이포그래피 렌더링 — 포스터, UI 목업, 인포그래픽에 권장.
다중 레퍼런스 편집: 최대 10개의 입력 이미지(Flex) 전반에서 아이덴티티/브랜드 요소를 결합·보존하며, 조명과 재질의 일관성을 확보.
높은 네이티브 해상도 및 편집: 최대 4MP 출력; 대부분의 워크플로에서는 권장 작동 범위 ≤2MP.
구조화된 프롬프트 지원: JSON 또는 자연어 프롬프트; “프롬프트 업샘플링”으로 짧은 프롬프트를 자동 보강 가능.

FLUX.2 [flex]의 동급 대비 비교

간단 표(요약):

Nano Banana Pro(Google / 내부 명칭; 고충실도 경쟁 모델): 고해상도에서 유사한 원시 충실도를 보임; 일부 제공자 빌드에서는 Nano Banana가 더 큰 출력 크기를 겨냥함; 사용자 비교에서 유사한 포토리얼리즘을 보이되 프롬프트 반응성과 편집 일관성에서 강점이 다름.
Qwen-Image / Hunyuan Image: 출시 시점 비교에서 텍스트→이미지 및 다중 레퍼런스 편집 과제에서 FLUX.2가 더 높은 주관적 승률을 보고함(출시 보도 참조).
Midjourney / 상용 SaaS: Midjourney는 최종 픽셀 수 경쟁을 위해 업스케일링 파이프라인을 자주 사용; FLUX.2는 네이티브 고해상도 출력과 더 엄격한 다중 레퍼런스 편집을 강조. 독립 평가자들은 구성 스타일과 네이티브 픽셀 디테일 간의 트레이드오프를 관찰함.

실무 요약: FLUX.2의 강점은 다중 레퍼런스 편집, 견고한 타이포그래피, 그리고 처리량/품질/비용 간 타협을 선택할 수 있는 제품군 엔드포인트입니다. 같은 릴리스 시기 기준 상위권 모델들과 경쟁력 있다는 평가가 나옵니다.

[flex] 전용 매개변수:

매개변수	타입	기본값	설명
steps	integer	50	[flex 전용] 추론 단계 수. 최대: 50, 기본값: 50. 값이 높을수록 디테일 증가, 속도 저하.
guidance	float	4.5	[flex 전용] Guidance scale. 출력이 프롬프트를 따르는 정도를 제어. 최소: 1.5, 최대: 10, 기본값: 4.5. 값이 높을수록 프롬프트 준수성이 증가.

Flux.2 Flex API 액세스 방법

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 계정이 없다면 먼저 회원가입을 진행하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 증명(API 키)을 발급받으세요. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고, 토큰 키 sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

Step 2: Send Requests to Flux.2 Flex API

“flux-2-flex” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하세요. 요청 방식과 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하세요. 기본 URL은 flux generate image(https://api.cometapi.com/flux/v1/flux-2-flex) 입니다.

질문 또는 요청을 content 필드에 입력하세요—모델이 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 결과를 얻으세요.

Step 3: Retrieve and Verify Results

생성 이후 /flux/v1/get_result 엔드포인트를 사용해 생성된 이미지를 조회하거나 처리 상태를 모니터링할 수 있습니다. 처리 완료 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

👇 지금 바로 빌드 시작 Flux 이미지 생성 – API 문서

FLUX 2 FLEX 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

코멧 가격 (USD / M Tokens)	공식 가격 (USD / M Tokens)	할인
요청당:$0.008	요청당:$0.01	-20%

FLUX 2 FLEX의 샘플 코드 및 API

FLUX.2 Flex는 Black Forest Labs의 FLUX.2 이미지 생성 제품군에서 중간급 개발자 중심 모델입니다. 이 모델은 생성 파라미터(특히 샘플링 단계 수와 가이던스 스케일)를 노출하여, 개발자가 지연 시간과 텍스트/타이포그래피 충실도 및 이미지 디테일 사이에서 절충할 수 있도록 합니다.

Python
JavaScript
Curl

import os
import requests

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

# API endpoint for FLUX.2 [flex]
url = "https://api.cometapi.com/flux/v1/flux-2-flex"

# Request headers
headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "*/*",
}

# Request payload with all available parameters
# See: https://docs.bfl.ml/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-[flex]
payload = {
    # Required: Text prompt for image generation
    "prompt": "A futuristic cyberpunk cityscape at sunset, neon signs with readable text 'WELCOME TO 2077', flying cars, ultra detailed, 8k",
    # Optional: Enable prompt upsampling for enhanced details (default: true)
    "prompt_upsampling": True,
    # Output dimensions (multiple of 16, min 64, max 4MP total)
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    # FLEX-specific: Number of inference steps (1-50, default: 50)
    # Higher values produce more detailed images but take longer
    "steps": 50,
    # FLEX-specific: Guidance scale (1.5-10, default: 5)
    # Higher values improve prompt adherence at cost of reduced realism
    "guidance": 5.0,
    # Seed for reproducible results (optional)
    "seed": 42,
    # Moderation level: 0 (strict) to 5 (permissive), default: 2
    "safety_tolerance": 2,
    # Output format: "jpeg" or "png"
    "output_format": "jpeg",
}

# Submit the generation task
print("Submitting FLUX.2 [flex] image generation task...")
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"Cost: {result.get('cost')} credits")
print(f"Output Megapixels: {result.get('output_mp')}")

Python Code Example

import os
import requests

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

# API endpoint for FLUX.2 [flex]
url = "https://api.cometapi.com/flux/v1/flux-2-flex"

# Request headers
headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "*/*",
}

# Request payload with all available parameters
# See: https://docs.bfl.ml/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-[flex]
payload = {
    # Required: Text prompt for image generation
    "prompt": "A futuristic cyberpunk cityscape at sunset, neon signs with readable text 'WELCOME TO 2077', flying cars, ultra detailed, 8k",
    # Optional: Enable prompt upsampling for enhanced details (default: true)
    "prompt_upsampling": True,
    # Output dimensions (multiple of 16, min 64, max 4MP total)
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    # FLEX-specific: Number of inference steps (1-50, default: 50)
    # Higher values produce more detailed images but take longer
    "steps": 50,
    # FLEX-specific: Guidance scale (1.5-10, default: 5)
    # Higher values improve prompt adherence at cost of reduced realism
    "guidance": 5.0,
    # Seed for reproducible results (optional)
    "seed": 42,
    # Moderation level: 0 (strict) to 5 (permissive), default: 2
    "safety_tolerance": 2,
    # Output format: "jpeg" or "png"
    "output_format": "jpeg",
}

# Submit the generation task
print("Submitting FLUX.2 [flex] image generation task...")
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"Cost: {result.get('cost')} credits")
print(f"Output Megapixels: {result.get('output_mp')}")

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

// API endpoint for FLUX.2 [flex]
const url = "https://api.cometapi.com/flux/v1/flux-2-flex";

// Request payload with all available parameters
// See: https://docs.bfl.ml/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-[flex]
const payload = {
    // Required: Text prompt for image generation
    prompt: "A futuristic cyberpunk cityscape at sunset, neon signs with readable text 'WELCOME TO 2077', flying cars, ultra detailed, 8k",
    
    // Optional: Enable prompt upsampling for enhanced details (default: true)
    prompt_upsampling: true,
    
    // Output dimensions (multiple of 16, min 64, max 4MP total)
    width: 1920,
    height: 1080,
    
    // FLEX-specific: Number of inference steps (1-50, default: 50)
    // Higher values produce more detailed images but take longer
    steps: 50,
    
    // FLEX-specific: Guidance scale (1.5-10, default: 5)
    // Higher values improve prompt adherence at cost of reduced realism
    guidance: 5.0,
    
    // Seed for reproducible results (optional)
    seed: 42,
    
    // Moderation level: 0 (strict) to 5 (permissive), default: 2
    safety_tolerance: 2,
    
    // Output format: "jpeg" or "png"
    output_format: "jpeg"
};

// Submit the generation task
console.log("Submitting FLUX.2 [flex] image generation task...");

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

const result = await response.json();

console.log(`Status Code: ${response.status}`);
console.log(`Task ID: ${result.id}`);
console.log(`Cost: ${result.cost} credits`);
console.log(`Output Megapixels: ${result.output_mp}`);

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/flux/v1/flux-2-flex' \
--header "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: */*' \
--data-raw '{
    "prompt": "A futuristic cyberpunk cityscape at sunset, neon signs with readable text WELCOME TO 2077, flying cars, ultra detailed, 8k",
    "prompt_upsampling": true,
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    "steps": 50,
    "guidance": 5.0,
    "seed": 42,
    "safety_tolerance": 2,
    "output_format": "jpeg"
}'