Source: https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/ Language: de-at # Black Forest Labs: FLUX.2 Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/facts.json) ## [Black Forest Labs: FLUX.2 Pro](https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/) FLUX.2 \[pro\] ist Black Forest Labs’ Bildmodell für die Produktion textgestützter Bilder und referenzgestützter Bearbeitungen. Sein dokumentiertes Profil kombiniert fotorealistische Details, Text- und Farbsteuerung mit einem gemeinsamen Pixelbudget für Referenzen und Ausgabe sowie Bildern bis 4 Megapixel. - [**Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `black-forest-labs/flux.2-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/black-forest-labs-flux-2-pro/#method-0) 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 \[pro\] ist Black Forest Labs’ auf Produktion ausgerichtetes Modell zur Bildgenerierung und -bearbeitung. Der Hersteller empfiehlt es als Standardwahl für die meisten visuellen FLUX.2-Aufgaben: neue Bilder aus Text erzeugen oder Szenen mit visuellen Referenzen überarbeiten. Seine Familienfunktionen umfassen fotorealistische Materialien und Beleuchtung, lesbaren Text, genaue Farbvorgaben und konsistente Motive über zusammengehörige Bearbeitungen hinweg. Das zurückgegebene Ergebnis ist ein Bild für eine Produktszene, redaktionelle Komposition, ein Designkonzept oder visuelle Kommunikation. #### Ein Produktionsbriefing vorbereiten Beginnen Sie mit dem Motiv, seiner Handlung oder Anordnung, dem Stil und der Umgebung oder dem Licht. Der Prompt-Leitfaden des Herstellers gewichtet frühe Wörter stärker und empfiehlt, wesentliches Motiv und Handlung vor dekorativen Details zu nennen. Er empfiehlt 10–30 Wörter für schnelle Konzepte und 30–80 für gewöhnliche Projekte, bei komplexen Szenen längere Beschreibungen. Diese Bereiche sind Schreibhilfen für Prompts, keine Textkontextgrenze. Ein eigenes Katalogbriefing könnte eine Lampe aus gebürstetem Stahl auf einer warmgrauen Tischplatte in einer Dreiviertelansicht zeigen, die Schalter und Schirm sichtbar macht. Beschreiben Sie Oberfläche, Beleuchtung und Perspektive, die das Produkt erkennbar machen. Legen Sie bei Infografiken oder Marketingbildern zuerst sichtbaren Wortlaut und Hierarchie fest; setzen Sie den genauen Titel in Anführungszeichen, nennen Sie seine Position sowie Schriftstil und -größe. Prüfen Sie Beschriftungen, Mengenangaben und Produktdetails in der endgültigen Anzeigegröße. Der Familienleitfaden dokumentiert natürlichsprachliche und JSON-strukturierte Prompts. Ein strukturiertes Szenenbriefing kann Motiv, Hintergrund, Licht und Komposition in getrennten Feldern halten, damit einzelne Anforderungen klar überarbeitet werden können. Es unterstützt auch Hex-Farbbeschreibungen: Ordnen Sie den Code dem konkret zu färbenden Gegenstand oder Text zu. Beschreiben Sie das gewünschte Aussehen positiv, da der dokumentierte FLUX.2-Prompt-Ablauf keine negativen Prompts bietet. #### Mit Referenzen und gemeinsamem Pixelbudget bearbeiten Das genaue \[pro\]-Anfrageprofil bietet acht Referenzbildpositionen; die interaktive Herstelleroberfläche unterstützt separat zehn. Weisen Sie jedem Bild eine Rolle zu, etwa Motivaussehen, Kleidung, Produktdesign, Raum oder Stil. Nennen Sie bei einer vorhandenen Szene das zu ändernde Element sowie die zu erhaltende Komposition, Umgebung und Bilddetails. Die veröffentlichten Beispiele umfassen Möbelmontagen, Hintergrund- oder Wetteränderungen, Austauschobjekte und Textüberarbeitungen. Die Referenzkapazität hängt auch von der Ausgabegröße ab. Der \[pro\]-Leitfaden des Herstellers legt ein Gesamtbudget von 9 Megapixeln für Eingabe plus Ausgabe fest. Seine Beispiele erlauben acht Referenzen bei 1-Megapixel-Ausgabe und sieben bei 2-Megapixel-Ausgabe; die Referenzkapazität sinkt mit größerem Ergebnis. Planen Sie Quellen und Ausgabe gemeinsam, statt die maximale Anzahl von Positionen für jede Ausgabegröße anzunehmen. Verwenden Sie Referenzen mit notwendigen Informationen und benennen Sie ihren gewünschten Beitrag. Für eine Produktmontage könnte das erste Bild das Produkt und das zweite einen Raum liefern, während ein drittes ein Materialfinish festlegt. Erklären Sie, wie daraus eine schlüssige Szene werden soll. Ändert das Ergebnis eine zu erhaltende Form, Kennzeichnung oder Identität, richten Sie die Folgekorrektur darauf, statt das ganze Briefing auszutauschen. Das praktische Ergebnis ist das überarbeitete Bild, dessen Referenztreue und konkrete Änderung mit den Eingaben verglichen werden. #### Prompt-Erweiterung sowie feste und Preview-Profile Die genaue \[pro\]-Spezifikation aktiviert Prompt-Upsampling standardmäßig. Die Steuerung disable\_pup stoppt diese Erweiterung, wenn eine sorgfältig formulierte Anweisung unverändert verwendet werden soll. Behalten Sie die gewählte Einstellung beim Versionsvergleich bei, denn ein kurzes Konzept und eine erweiterte Beschreibung sind verschiedene Generierungseingaben. Dies ist eine Steuerung des Herstellerprofils, keine Garantie, dass jedes gewünschte Detail korrekt erscheint. Die Dokumentation unterscheidet den einfachen \[pro\]-Endpunkt als festen Modellstand von \[pro\] Preview, in das spätere Modellverbesserungen einfließen. Anfrage- und Antwortstrukturen sind gleich, die zugrunde liegenden Gewichte unterschiedlich. Bewahren Sie das genau gewählte Profil mit Bild und Referenzen auf. Die separate Preview-Bezeichnung darf eine einfache \[pro\]-Auswahl nicht unbemerkt ersetzen, wenn eine Überarbeitung auf derselben dokumentierten Modellwahl beruht. #### Abmessungen, Formate und ausgewählte Datei Der Familienleitfaden dokumentiert Ausgaben bis 4 Megapixel mit ausdrücklichen Abmessungen von mindestens 64×64 und Vielfachen von 16. Für die meisten Anwendungen empfiehlt er bis 2 Megapixel. Breite und Höhe legen den Bildausschnitt fest; ein quadratisches Produktbild, Hochformatlayout und eine breite redaktionelle Szene verteilen Raum unterschiedlich. Die genaue Anfrage nennt JPEG, PNG und WebP als Ausgabe, standardmäßig JPEG, sowie einen optionalen Seed. Das \[max\]-Profil hat eine eigene Funktion zur quellenbasierten Suche; \[flex\] bietet Sampling-Schritte und Guidance und \[klein\] ein kleineres Profil mit vier Referenzen. Wählen Sie die Ausgabe anhand der Aufgabe, statt diese Steuerungen nach \[pro\] zu übertragen. Bewahren Sie für die ausgewählte Datei das tatsächliche Bild, den endgültigen Prompt, Referenzen, Abmessungen und Modellbezeichnung auf. Signierte FLUX.2-Ergebnislinks des Herstellers laufen nach zehn Minuten ab; rufen Sie daher das Bild ab, statt sich auf seine vorübergehende Adresse zu verlassen. Prüfen Sie Motividentität, Farben, Text, Komposition und bearbeitete Details vor dem Einsatz in kundenbezogenem Material. **Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `black-forest-labs/flux.2-pro` [`black-forest-labs/flux.2-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=black-forest-labs%2Fflux.2-pro&route=Ultra&caller=black-forest-labs%2Fflux.2-pro&fmt=images) Black Forest Labs /`black-forest-labs/flux.2-pro` ### Einstieg FLUX.2 \[pro\] ist Black Forest Labs’ Bildmodell für die Produktion textgestützter Bilder und referenzgestützter Bearbeitungen. Sein dokumentiertes Profil kombiniert fotorealistische Details, Text- und Farbsteuerung mit einem gemeinsamen Pixelbudget für Referenzen und Ausgabe sowie Bildern bis 4 Megapixel. Zulässige Eingaben Text · Bilder Ergebnisse Bilder ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` Eingabe `text`, `image` Ausgabe `image` | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits black-forest-labs/flux.2-pro | Standard— | | Feld`prompt` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— | | Feld`aspect_ratio` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— | | Feld`output_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits png, jpeg | Standard— | | Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1 | Standard— | | Feld`input_references` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 8 | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, prompt | | Parameter`material_types` | Vertragtext, 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. | Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Abrechnungseinheit | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte 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 Ausgabebildes | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Megapixel des Ausgabebildes | Gebühr Ausgabe · Megapixel des Ausgabebildes · Schätzung nur zum Vergleich **$0.06** pro Megapixel des Ausgabebildes | | KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungseinheit— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich **$0.06** Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Bilder curl ```bash set -eu : "${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-pro', '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"