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Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

요청당:$0.06
FLUX 2 PRO는 FLUX 2 시리즈의 플래그십 상용 모델로, 전례 없는 품질과 디테일의 최첨단 이미지 생성을 제공합니다. 전문가 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 우수한 프롬프트 충실도, 사진처럼 사실적인 결과물, 뛰어난 예술적 표현력을 제공합니다. 이 모델은 AI 이미지 합성 기술의 최첨단을 대표합니다.
새로운
상업적 사용
개요
기능
가격
API

주요 기능(FLUX.2-Pro가 제공하는 것)

  • 프로덕션 지향 품질: 예측 가능한 지연 시간과 높은 시각적 충실도(포토리얼 출력 최대 ~4메가픽셀)를 목표로 하는 상용 파이프라인 대상.
  • 다중 레퍼런스 컨디셔닝: API를 통해 최대 8개의 레퍼런스를 지원하며 출력 전반에서 캐릭터/스타일 일관성을 유지 — 브랜드 또는 캐릭터의 연속성에 유용.
  • 향상된 타이포그래피 및 레이아웃: 다수의 이전 모델 대비 UI, 인포그래픽, 로고에서 더 강건하고 가독성 높은 텍스트 렌더링.
  • 결정론적·저분산 출력: 프로 티어는 프로덕션에서 반복 프롬프트와 사이클 타임을 줄이도록 최적화.
  • 콘텐츠 출처 및 안전 도구: API가 출력에 암호학적으로 서명된 C2PA 메타데이터를 적용; 호스팅 엔드포인트는 필터와 추론 시점 모더레이션을 포함.
  • 낮은 지연, 예측 가능한 추론(“10초 미만” 생성 속도 및 Pro 대상 SLA).

FLUX.2 Pro의 기술 상세

  • 코어 아키텍처: FLUX.2는 학습된 잠재 공간에서 동작하는 rectified-flow transformer와 함께 latent flow-matching 접근법을 사용. 이 설계는 합성 과정에서 의미적 정합성과 세계 지식을 제공하기 위해 그 트랜스포머 백본을 Mistral-3 24B 비전-언어 모델과 결합.
  • VAE 및 잠재 영역 재설계: BFL은 압축, 재구성 충실도, 학습 용이성의 균형을 재조정한 FLUX.2 VAE(Apache-2.0)를 공개 — 다중 메가픽셀 해상도에서 더 높은 품질의 편집을 가능하게 함. 공유 VAE는 모든 FLUX.2 변형의 기반으로 상호 운용성과 보다 일관된 편집 결과를 제공.
  • 추론 동작/학습 기법: Dev 체크포인트는 guidance distillation과 같은 기법으로 학습되어 샘플링 효율을 높이고 적은 스텝으로 고품질 샘플링을 가능하게 함; 호스팅되는 Pro는 지연 시간을 줄이기 위해 추가 엔지니어링 및 샘플링 파이프라인을 사용할 수 있음.

모델 이름: black-forest-labs/flux-2-pro

벤치마크 성능

출시 시점에 공개된 Black Forest Labs 자체 평가 및 외부 보도에 따르면, FLUX.2는 텍스트→이미지 및 편집 작업에서 인간 평가 승률 기준으로 여러 동시대 이미지 시스템 대비 유의미한 향상을 보임:

  • 텍스트→이미지: 선택된 모델과의 1:1 인간 비교에서 보고된 승률 ~66.6%(보도 자료에 표본 비교 인용).
  • 단일 레퍼런스 편집: 보고된 비교에서 Qwen-Image 대비 ~59.8% 승률; 다중 레퍼런스 편집: ~63.6% 승률. 이러한 승률 수치는 일관된 품질과 편집 정확성의 증거로 출시 시 미디어에서 강조됨.

FLUX.2 vs Nano Banana Pro vs Qwen-Image

  • Nano Banana Pro / Google Gemini 이미지 티어: BFL은 FLUX.2가 프롬프트 충실도와 시각적 품질에서 클로즈드소스 리더와 대등하며, 이미지당 비용은 더 낮다고 포지셔닝( BFL이 MP당 가격 비교를 공개). 일부 큐레이션된 테스트에서는 독점 경쟁사가 여전히 절대적 상위 ELO를 주장할 수 있으나, 이미지당 비용이 더 높음.
  • Hunyuan Image / Qwen-Image / 기타 오픈 모델: BFL의 공개 비교에 따르면, FLUX.2는 T2I 및 편집 작업에서 다수의 동시대 오픈 체크포인트를 1:1 승률 테스트에서 상회하는 것으로 보고됨. 차이는 다중 레퍼런스 일관성과 타이포그래피에서 특히 크게 나타나는 경향.
  • FLUX.1 계보: FLUX.2는 DiT 블록, 오토인코더, VLM 결합을 개선한 완전한 아키텍처 재설계(드롭인 대체 아님). FLUX.1 대비 편집 충실도와 다중 레퍼런스 응집력에서 눈에 띄는 향상 기대.

FLUX.2 Pro API 이용 방법

Step 1: Sign Up for API Key

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 계정이 없다면 먼저 등록해 주세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격증명 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx 를 발급받아 제출합니다.

Step 2: Send Requests to Flux.2 Pro API

“black-forest-labs/flux-2-pro” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 바디를 설정합니다. 요청 방식과 요청 바디는 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 편의를 위해 Apifox 테스트를 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하세요.

질문이나 요청을 content 필드에 입력합니다 — 모델이 여기에 응답합니다. API 응답을 처리해 생성된 답변을 가져옵니다.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리해 생성된 답변을 가져옵니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

See also Gemini 3 Pro Image( Nano Banana Pro) API

CometAPI Now Supporting Replicate Format Models: 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex

Limited Time Promotion: Lower than Replicate Official Pricing!

👇 Start Building Now Create Predictions – API Doc

⚡ 유연한 선택:

  • Pro: 고효율 프로덕션과 신속한 납품을 위해 설계.
  • Flex: 조정 가능한 파라미터로 이미지 품질 극대화.
  • Dev: 개발자 친화적 최적화.

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO 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:$0.06
요청당:$0.075
-20%

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
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
    }
}'

더 많은 모델

G

Nano Banana 2

입력:$0.4/M
출력:$2.4/M
핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.
D

Doubao Seedream 5

요청당:$0.028
Seedream 5.0 Lite는 심층적 사고와 온라인 검색 기능을 갖춘 통합 멀티모달 이미지 생성 모델로, 이해·추론·생성 능력이 전반적으로 업그레이드되었습니다.
F

FLUX 2 MAX

요청당:$0.008
FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs (BFL)의 최상급 시각 지능 모델로, 프로덕션 워크플로: 마케팅, 제품 사진, 전자상거래, 크리에이티브 파이프라인, 그리고 캐릭터/제품 아이덴티티의 일관성, 정확한 텍스트 렌더링, 멀티 메가픽셀 해상도에서의 포토리얼 디테일을 요구하는 모든 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 아키텍처는 강력한 프롬프트 준수, 다중 참조 융합(최대 10개의 입력 이미지), 그리고 근거 기반 생성(이미지 생성 시 최신 웹 컨텍스트를 반영하는 능력)을 위해 정교하게 설계되었습니다.
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

요청당:$0.056
FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs(BFL)의 FLUX.2 제품군에서 플래그십이자 최고 품질의 버전입니다. 최대한의 충실도, 프롬프트 준수, 캐릭터·오브젝트·조명·색상 전반에 걸친 편집 일관성에 초점을 맞춘 전문가급 텍스트→이미지 생성 및 이미지 편집 모델로 포지셔닝되었습니다. BFL과 파트너 레지스트리는 FLUX.2 [max]를 다중 레퍼런스 편집, 그라운딩된 생성 기능을 갖춘 최상위 FLUX.2 버전으로 설명합니다.
O

GPT Image 1.5

입력:$6.4/M
출력:$25.6/M
GPT-Image-1.5는 GPT Image family에 속한 OpenAI의 이미지 모델입니다. 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하고, 사용자 지시를 면밀히 따르면서 입력 이미지에 대한 고충실도 편집을 수행하도록 설계된 네이티브 멀티모달 GPT 모델입니다.
D

Doubao Seedream 4.5

요청당:$0.032
Seedream 4.5는 ByteDance/Seed의 멀티모달 이미지 모델(텍스트→이미지 + 이미지 편집)로, 프로덕션급 이미지 충실도, 더 강력한 프롬프트 준수, 대폭 개선된 편집 일관성(피사체 보존, 텍스트/타이포그래피 렌더링, 얼굴의 사실감)에 중점을 둡니다.