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Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

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FLUX 2 FLEX 是一款多功能、适应性强的模型，旨在在各种用例和硬件配置上实现灵活部署。它通过可调的质量设置提供可扩展的性能，非常适合需要动态资源分配的应用。该模型在质量、速度与资源效率之间实现了最佳平衡。
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什么是 FLUX.2 Flex

FLUX.2 是 Black Forest Labs 推出的 FLUX.2 产品家族中的“灵活型”（托管 API）成员。它专为需要以下能力的开发者和创意团队设计：

  • 对生成参数进行显式控制（推理 steps、guidance scale 等），以便在迭代工作流中在速度与保真度之间进行权衡；
  • 强大的 排版 / 文本渲染 能力以及极其精细的细节处理（信息图、UI 模型图、产品标签）；以及
  • 可靠的 多参考编辑（在保持身份/一致性的同时，组合多张照片中的元素）。

FLUX.2 提供多个产品变体（Pro、Flex、Dev、Klein），面向不同的使用模式——Flex 位于 Pro（最高质量 + 固定延迟）与 Dev（用于研究/本地使用的开放权重检查点）之间。

关键特性（FLUX.2 Flex 带来了什么）

  • 可控生成： 显式参数（steps、guidance scale）用于平衡速度与提示词保真度。
  • 高分辨率输出： 能够提供最高达 4 megapixels（4MP）的生产级输出，同时保留细节。
  • 多参考输入： 支持多个参考图像（Flex 最多支持 10 张参考图像；Dev/Pro 的数量因层级而异）。这使得跨输出保持一致的角色/产品渲染成为可能。
  • 改进的排版与文本渲染： BFL 强调其在字形、字距调整和多行布局渲染方面有显著提升——这使 FLUX.2 对 UI、包装和信息图场景很有吸引力。
  • 采用百万像素计费的托管 API（可预测的成本模型）： Flex 的定价采用按百万像素计费模式（见 Pricing 部分）。

FLUX.2 Flex 的技术细节

核心架构：FLUX.2 使用 latent flow-matching 主干网络（flow transformer），并结合视觉语言模型（BFL 表示其将 Mistral-3 24B VLM 与 rectified flow transformer 结合）。FLUX.2 使用的 VAE 经过重新训练，以改进可学习性/质量/压缩之间的权衡。这些选择有助于提升世界知识、组合逻辑以及更严格的提示词遵循能力。

FLUX.2：报告的典型生成时间约为 ~22 s（纯文本）和 ~40 s（带输入图像），最多接受 10 个输入，在 CometAPI 上的定价约为 $0.048 per megapixel（输入 + 输出合计）。

模型名称：black-forest-labs/flux-2-flex

输入约束： Flex 支持多个输入（在托管服务中最多 10 个输入），并对总输入百万像素施加限制（引用为聚合输入最大 14MP）。超过 4MP 的输出分辨率通常会被下采样，或受服务限制。

FLUX.2 Flex 的基准性能

类人工胜率评估（厂商基准）：在 BFL 公布的正面对比测试中，FLUX.2 各变体（尤其是 ）相较于当代开放模型表现出较强的胜率：在文生图任务中胜率约为 ~66.6%，在单参考编辑中为 59.8%，在多参考编辑中为 63.6%。BFL 还展示了一张 ELO 与单图成本对比图，将 FLUX.2 各变体置于 ~1030–1050 ELO 区间，而单图成本位于 2–6 cent 范围内。

FLUX.2 Flex 的局限性

  • 成本随参考图/分辨率增长： Flex 采用按百万像素计费。增加多张参考图像或提升输出分辨率，会在线性提高成本，符合其宣传的百万像素计费模型。对于需要大量参考图进行迭代的工作流，成本可能会迅速累积。
  • 提示词/一致性失败模式： 尽管 FLUX.2 改善了角色一致性，但复杂的多属性提示词仍可能导致失败（伪影、意外混合，或姿势/身份漂移），具体取决于提示词设计和参考图数量。
  • 内容与安全： 尽管 BFL 报告其在审核/违规输入测试中具有较强鲁棒性，但图像模型并不完美；在生成受版权保护材料、冒充内容或不安全内容方面仍然存在风险。

典型 / 推荐用例

  • 广告和营销图像变体：同一模特/演员/产品需要在多个场景或背景中保持一致（多参考一致性）。
  • 产品摄影与虚拟试穿（在不同背景下保留产品细节）。
  • 编辑/时尚大片：需要在多张拍摄中保持同一身份一致。
  • 快速原型设计与研究（dev 检查点支持实验、微调以及 LoRA/adapter 工作流）。

如何访问 Flux.2 Flex API

第 1 步：注册获取 API Key

登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。

第 2 步：向 Flux.2 Flex API 发送请求

选择“black-forest-labs/flux-2-flex”端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法和请求体可从我们网站的 API 文档中获取。我们的网站也提供 Apifox 测试以方便您使用。请将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。

将您的问题或请求插入 content 字段——模型将对此作出响应。处理 API 响应以获取生成的答案。

第 3 步：获取并验证结果

处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 会返回任务状态和输出数据。

CometAPI 现已支持 Replicate 格式模型： 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex

限时促销：价格低于 Replicate 官方定价！

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⚡ 灵活选择：

  • Pro：专为高效生产和快速交付而设计。
  • Flex：通过可调参数最大化图像质量。
  • Dev：面向开发者的优化方案。

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的功能

了解 Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的核心能力，帮助提升性能与可用性，并改善整体体验。

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的定价

查看 Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的竞争性定价，满足不同预算与使用需求，灵活方案确保随需求扩展。
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Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的示例代码与 API

获取完整示例代码与 API 资源，简化 Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX 的集成流程，我们提供逐步指导，助你发挥模型潜能。
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-flex/predictions"

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

payload = {
    "input": {
        "prompt": "Fluffy cotton candy sculpted into voluminous 3D letters spelling 'FLEX' in swirls of bubblegum pink, baby blue, and soft lavender, held on a wooden stick in front of a vintage pastel cotton candy cart. Shot on Kodak Portra 160, bright midday summer sunlight, the spun sugar texture catching light with wispy translucent edges",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "steps": 30,
        "guidance": 4.5,
        "prompt_upsampling": True,
        "output_format": "jpg",
        "output_quality": 90,
        "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-flex/predictions"

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

payload = {
    "input": {
        "prompt": "Fluffy cotton candy sculpted into voluminous 3D letters spelling 'FLEX' in swirls of bubblegum pink, baby blue, and soft lavender, held on a wooden stick in front of a vintage pastel cotton candy cart. Shot on Kodak Portra 160, bright midday summer sunlight, the spun sugar texture catching light with wispy translucent edges",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "steps": 30,
        "guidance": 4.5,
        "prompt_upsampling": True,
        "output_format": "jpg",
        "output_quality": 90,
        "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-flex/predictions";

const payload = {
    input: {
        prompt: "Fluffy cotton candy sculpted into voluminous 3D letters spelling 'FLEX' in swirls of bubblegum pink, baby blue, and soft lavender, held on a wooden stick in front of a vintage pastel cotton candy cart. Shot on Kodak Portra 160, bright midday summer sunlight, the spun sugar texture catching light with wispy translucent edges",
        input_images: [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        aspect_ratio: "16:9",
        resolution: "2 MP",
        steps: 30,
        guidance: 4.5,
        prompt_upsampling: true,
        output_format: "jpg",
        output_quality: 90,
        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-flex/predictions' \
--header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "input": {
        "prompt": "Fluffy cotton candy sculpted into voluminous 3D letters spelling FLEX in swirls of bubblegum pink, baby blue, and soft lavender, held on a wooden stick in front of a vintage pastel cotton candy cart. Shot on Kodak Portra 160, bright midday summer sunlight, the spun sugar texture catching light with wispy translucent edges",
        "input_images": [
            "https://replicate.delivery/xezq/Q9jOVfT4nmT6YaUGe7fwMe85kYPNziFq18j850Sg6YvPlk0WB/tmpzq6ncmxa.jpg"
        ],
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "2 MP",
        "steps": 30,
        "guidance": 4.5,
        "prompt_upsampling": true,
        "output_format": "jpg",
        "output_quality": 90,
        "safety_tolerance": 2,
        "seed": 42
    }
}'

更多模型

G

Nano Banana 2

输入:$0.4/M
输出:$2.4/M
核心能力概览：分辨率：最高 4K（4096×4096），与 Pro 相当。参考图像一致性：最多 14 张参考图像（10 个物体 + 4 个角色），保持风格/角色一致性。极端纵横比：新增 1:4、4:1、1:8、8:1 比例，适用于长图、海报和横幅。文本渲染：高级文本生成，适用于信息图和营销海报版式。搜索增强：集成 Google Search + 图片搜索。Grounding：内置思维过程；生成前先对复杂提示进行推理。
D

Doubao Seedream 5

每次请求:$0.028
Seedream 5.0 Lite 是一款统一的多模态图像生成模型，具备深度思考和在线搜索能力，在理解、推理与生成能力方面实现了全方位升级。
F

FLUX 2 MAX

每次请求:$0.008
FLUX.2 [max] 是 Black Forest Labs（BFL）推出的顶级视觉智能模型，面向生产级工作流程：市场营销、产品摄影、电子商务、创意流程，以及任何需要角色/产品形象一致性、精确文字渲染和在多百万像素分辨率下呈现照片级细节的应用。其架构经过工程化设计，具备强大的提示跟随能力、支持多参考融合（最多 10 张输入图像），并能实现 grounded generation（在生成图像时能够纳入最新的网络上下文）。
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

每次请求:$0.056
FLUX.2 [max] 是 Black Forest Labs（BFL）推出的 FLUX.2 系列中旗舰级、最高质量的变体。其定位为专业级文本→图像生成与图像编辑模型，专注于最大保真度、对提示词的遵从性，以及在角色、物体、光照与色彩方面的编辑一致性。BFL 及其合作伙伴的注册库将 FLUX.2 [max] 描述为 FLUX.2 系列的顶级变体，具备多参考编辑与有据可依的生成等功能。
O

GPT Image 1.5

输入:$6.4/M
输出:$25.6/M
GPT-Image-1.5 是 GPT Image 系列中的 OpenAI 图像模型。它是一个原生多模态的 GPT 模型，旨在根据文本提示生成图像，并对输入图像进行高保真编辑，同时严格遵循用户指令。
D

Doubao Seedream 4.5

每次请求:$0.032
Seedream 4.5 是 ByteDance/Seed 的多模态图像模型（文本→图像 + 图像编辑），专注于生产级图像保真度、更强的提示词遵从性，以及大幅提升的编辑一致性（主体保留、文本/排版渲染和面部真实感）。