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Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B

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Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B

FLUX.2 [klein] 4B ist Black Forest Labs’ kompaktes, schrittdestilliertes Bildmodell für textgestützte Erstellung und Bearbeitung mit bis zu vier Referenzen. Sein Vier-Schritt-Design unterstützt interaktive Bildarbeit und bleibt eine eigene Ausgabe gegenüber dem nicht destillierten Base 4B.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

FLUX.2 [klein] 4B ist Black Forest Labs’ kompaktes Modell zum Erstellen von Bildern aus Textbeschreibungen und Bearbeiten mit visuellen Referenzen. Sein Rectified-Flow-Transformer mit vier Milliarden Parametern vereint Generierung und Bearbeitung in einer Architektur. Die benannte 4B-Ausgabe ist schrittdestilliert; das Referenzbeispiel des Herstellers verwendet vier Inferenzschritte.

Das Modell dient für interaktive Bildentwürfe oder Überarbeitungen: eine Produktszene erkunden, Figurenkleidung ändern, ein Motiv mit einer Umgebung kombinieren oder das Aussehen einer Illustration verfeinern. Beginnen Sie mit dem relevanten Ereignis oder der Komposition und beschreiben Sie dann Motiv, Material, Licht und Perspektive. Ein konkretes Briefing könnte eine mattblaue Keramiktasse auf einen hellen Eichentisch setzen, in einer nahen Ansicht mit Seitenlicht, die Henkel und Glasur sichtbar hält. Das Ergebnis ist ein Bild, das anhand dieser Entscheidungen geprüft wird.

Mit wenigen Referenzen bearbeiten

Das dokumentierte 4B-Profil akzeptiert bis zu vier Eingabebilder. Weisen Sie jedem eine klare Rolle zu: Produktaussehen, Figur, Umgebung oder Stil. Wenn ein Bild die zu bearbeitende Szene zeigt, benennen Sie es und nennen Sie Änderung und zu erhaltende Details. Behalten Sie beispielsweise Tassensilhouette und Oberfläche aus dem ersten Bild bei, nutzen Sie den Raum aus dem zweiten und ersetzen Sie nur die Tischabdeckung. Referenzreihenfolge und präzise Änderungsanweisung geben ein klareres Ziel als die allgemeine Bitte um Verbesserung.

Der Hersteller unterscheidet dieses kompakte Referenzbudget von den größeren FLUX.2-Varianten. Er gibt außerdem an, dass [klein] kein Prompt-Upsampling besitzt. Liefern Sie wichtige Beschreibungen einschließlich der Beziehung zwischen Referenzobjekten selbst, statt auf automatische Erweiterung einer kurzen Bezeichnung zu setzen. Behalten Sie in einer Serie dieselbe Motivreferenz und die Bildanforderungen bei und ändern Sie jeweils eine Szenenentscheidung.

Ausgabeeinstellungen und Grenzen der Ausgabe

Das genaue 4B-Profil des Herstellers nennt JPEG, PNG und WebP als Ausgabe, standardmäßig JPEG. Ausdrückliche Werte für Breite und Höhe sind mit mindestens je 64 Pixeln dokumentiert; das Referenzbeispiel der Modellkarte verwendet ein Bild mit 1024×1024. Das ist eine Sampling-Konfiguration und keine Aussage, jede Aufgabe müsse quadratisch sein oder 1024 Pixel seien das Modellmaximum. Wählen Sie gewünschten Zuschnitt und Anzeigeformat vor dem Briefing und vergleichen Sie feine Beschriftungen und kleine Merkmale in dieser Größe.

Das veröffentlichte Vier-Schritt-Beispiel nutzt guidance_scale 1.0. Trennen Sie diese destillierte Ausgabe von FLUX.2 [klein] Base 4B, dessen nicht destilliertes Trainingssignal für Anpassung, LoRA-Training und Forschung gedacht ist. Base 4B und die 9B-Modelle sind eigenständige Optionen mit anderen Vorbereitungs- und Sampling-Aspekten. Die Standardsteuerungen des kompakten Modells unterscheiden sich auch von [flex] mit anpassbaren Schritten und Guidance; [max] hat eine eigene quellenbasierte Suchfunktion.

Zu prüfende Bilddetails

Die genaue Modellkarte sagt, dass dieses Modell keine Quelle für Fakteninformationen ist. Geschriebener Text in Bildern kann falsch oder verzerrt sein, und die generierte Szene kann vom Auftrag abweichen. Der Prompt-Stil beeinflusst die Umsetzung erheblich. Prüfen Sie Schreibweise, Mengen, Beschriftungen, Motividentität und die konkret zu erhaltenden Gegenstände; eine attraktive Komposition belegt keine korrekte Produkteigenschaft oder dargestellte Tatsache. Der Hersteller weist auch darauf hin, dass statistische Ausgaben Verzerrungen aus Trainingsdaten widerspiegeln können.

Bewahren Sie für ein geprüftes Motiv Quellenreferenzen, endgültigen Wortlaut und gewählte Modellidentität mit dem Bild auf. Die Veröffentlichungsdokumentation unterscheidet beispielhafte Wasserzeichen auf Pixelebene im Referenzcode von C2PA-Herkunftsmetadaten im gehosteten Herstellerablauf. Zurückgegebene Herkunftsinformationen helfen, den Ursprung einer Datei zu erklären; sie sind von der Prüfung des Erfolgs der gewünschten Bildänderung getrennt.

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations black-forest-labs/flux.2-klein-4b

black-forest-labs/flux.2-klein-4b

Black Forest Labs /black-forest-labs/flux.2-klein-4b

Einstieg

FLUX.2 [klein] 4B ist Black Forest Labs’ kompaktes, schrittdestilliertes Bildmodell für textgestützte Erstellung und Bearbeitung mit bis zu vier Referenzen. Sein Vier-Schritt-Design unterstützt interaktive Bildarbeit und bleibt eine eigene Ausgabe gegenüber dem nicht destillierten Base 4B.

Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Eingabe
text, image
Ausgabe
image
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
black-forest-labs/flux.2-klein-4b
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestlänge: 1
Standard—
Feldaspect_ratioTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto
Standard—
Feldoutput_formatTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
png, jpeg
Standard—
FeldnTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Maximum: 1
Standard—
Feldinput_referencesTyparrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 0
Maximale Anzahl Elemente: 4
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
Parametermaterial_typesVertragtext, image

Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarife

So wird die endgültige Gebühr berechnet

Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Geschätzte Tarife zum Vergleich

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeAbrechnungseinheitGebühr
KonfigurationBasistarife für TokensTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte Menge—Abrechnungseinheit—Gebühr
Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
KonfigurationMegapixel des AusgabebildesTarifstaffel—Prognostizierte Menge—Abrechnungseinheitpro Megapixel des AusgabebildesGebühr
Ausgabe · Megapixel des Ausgabebildes · Schätzung nur zum Vergleich $0.028 pro Megapixel des Ausgabebildes
KonfigurationGeschätzte GenerierungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungAbrechnungseinheit—Gebühr
Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.028 Schätzung vor der Generierung

Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Bilder

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'black-forest-labs/flux.2-klein-4b', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Bilder

Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Abrufe anderer Inhalte
Vorhandene eigene Dateien abrufen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.

Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldcreatedTyp
Felddata[].urlTyp
Felddata[].b64_jsonTyp
FeldusageTyp

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-klein-4b

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

black-forest-labs/flux.2-klein-4b

FAQ · Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/images/generations · black-forest-labs/flux.2-klein-4b: text, image → image

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/images/generations · black-forest-labs/flux.2-klein-4b: model, prompt, aspect_ratio, output_format, n, input_references, provider

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/images/generations · black-forest-labs/flux.2-klein-4b: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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