FLUX.2 [klein] 4B ist Black Forest Labs’ kompaktes Modell zum Erstellen eines Bildes aus einer Textbeschreibung und zur Bildbearbeitung mit visuellen Referenzen. Sein Rectified-Flow-Transformer mit vier Milliarden Parametern vereint Generierung und Bearbeitung in einer Architektur. Die benannte 4B-Edition ist schrittdestilliert; das Referenzbeispiel des Herstellers verwendet vier Inferenzschritte.
Das Modell dient einem interaktiven Bildentwurf oder einer Überarbeitung: eine Produktszene erkunden, Figurenkleidung ändern, ein Motiv mit einer Umgebung verbinden oder das Aussehen einer Illustration verfeinern. Beginnen Sie mit dem wichtigen Ereignis oder der Komposition und beschreiben Sie dann Motiv, Material, Licht und Blickwinkel. Ein konkretes Briefing könnte eine mattblaue Keramiktasse auf einen hellen Eichentisch setzen, mit einer seitlich beleuchteten Nahansicht, in der Henkel und Glasur sichtbar bleiben. Das Ergebnis ist ein Bild, das sich anhand dieser Entscheidungen prüfen lässt.
Das dokumentierte 4B-Profil akzeptiert bis zu vier Eingabebilder. Geben Sie jedem eine klare Rolle: Produktansicht, Figur, Umgebung oder Stil. Ist ein Bild die zu bearbeitende Szene, benennen Sie es und nennen Sie Änderung und zu erhaltende Details. Erhalten Sie beispielsweise Silhouette und Oberfläche der Tasse aus dem ersten Bild, verwenden Sie den Raum aus dem zweiten und ersetzen Sie nur die Tischdecke. Referenzreihenfolge und präzise Änderungsanweisung geben der Überarbeitung ein klareres Ziel als eine allgemeine Verbesserungsaufforderung.
Der Hersteller unterscheidet dieses kompakte Referenzkontingent von grösseren FLUX.2-Varianten. Er erklärt zudem, dass [klein] kein Prompt-Upsampling hat. Liefern Sie wichtige beschreibende Informationen selbst, einschliesslich der Beziehungen zwischen referenzierten Objekten, statt auf automatische Erweiterung einer kurzen Bezeichnung zu vertrauen. Bewahren Sie bei einer Serie dieselbe Motivreferenz und dieselben Bildanforderungen und ändern Sie jeweils nur eine Szenenentscheidung.
Das genaue 4B-Profil des Herstellers nennt JPEG, PNG und WebP als Ausgabe, standardmässig JPEG. Ausdrückliche Breite und Höhe sind mit jeweils mindestens 64 Pixeln dokumentiert; das Referenzbeispiel der Modellkarte verwendet ein Bild mit 1024×1024. Dieses Beispiel ist eine Sampling-Konfiguration und keine Aussage, dass jede Aufgabe quadratisch sein muss oder 1024 Pixel das Modellmaximum sind. Wählen Sie gewünschten Beschnitt und Anzeigeformat vor dem Bildbriefing und vergleichen Sie dann feine Schrift und kleine Merkmale in dieser Grösse.
Das veröffentlichte Vier-Schritt-Beispiel verwendet guidance_scale 1.0. Halten Sie diese destillierte Edition von FLUX.2 [klein] Base 4B getrennt, dessen undestilliertes Trainingssignal für Anpassung, LoRA-Training und Forschung vorgesehen ist. Base 4B und die 9B-Modelle sind separate Optionen mit unterschiedlichen Vorbereitungs- und Sampling-Aspekten. Die Standardsteuerungen des kompakten Modells unterscheiden sich auch von [flex]s verstellbaren Schritten und Guidance; [max] hat seine eigene Fähigkeit zur fundierenden Suche.
Die genaue Modellkarte erklärt, dass dieses Modell keine Quelle für Fakteninformationen ist. Text in Bildern kann ungenau oder verzerrt sein, und die generierte Szene kann von der Anfrage abweichen. Der Prompt-Stil beeinflusst die Befolgung stark. Prüfen Sie Schreibweise, Mengen, Beschriftungen, Motividentität und die konkret zu erhaltenden Objekte; eine attraktive Komposition belegt keine korrekte Produkteigenschaft oder illustrierte Tatsache. Der Hersteller weist zudem darauf hin, dass statistische Ausgaben Verzerrungen der Trainingsdaten widerspiegeln können.
Bewahren Sie bei einem geprüften Bild Quellreferenzen, endgültigen Wortlaut und gewählte Modellidentität zusammen mit der Datei auf. Die Veröffentlichungsdokumentation unterscheidet beispielhafte Wasserzeichen auf Pixelebene im Referenzcode von C2PA-Herkunftsmetadaten im gehosteten Ausgabeablauf des Herstellers. Das Erhalten zurückgegebener Herkunftsdaten hilft, den Ursprung eines Bildes zu erklären; dies ist von der Prüfung des Erfolgs der gewünschten Bildänderung getrennt.
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Das Ergebnis ist ein Bild, das sich anhand dieser Entscheidungen prüfen lässt.\n\n### Mit einem kleinen Referenzsatz bearbeiten\n\nDas dokumentierte 4B-Profil akzeptiert bis zu vier Eingabebilder. Geben Sie jedem eine klare Rolle: Produktansicht, Figur, Umgebung oder Stil. Ist ein Bild die zu bearbeitende Szene, benennen Sie es und nennen Sie Änderung und zu erhaltende Details. Erhalten Sie beispielsweise Silhouette und Oberfläche der Tasse aus dem ersten Bild, verwenden Sie den Raum aus dem zweiten und ersetzen Sie nur die Tischdecke. Referenzreihenfolge und präzise Änderungsanweisung geben der Überarbeitung ein klareres Ziel als eine allgemeine Verbesserungsaufforderung.\n\nDer Hersteller unterscheidet dieses kompakte Referenzkontingent von grösseren FLUX.2-Varianten. Er erklärt zudem, dass [klein] kein Prompt-Upsampling hat. Liefern Sie wichtige beschreibende Informationen selbst, einschliesslich der Beziehungen zwischen referenzierten Objekten, statt auf automatische Erweiterung einer kurzen Bezeichnung zu vertrauen. Bewahren Sie bei einer Serie dieselbe Motivreferenz und dieselben Bildanforderungen und ändern Sie jeweils nur eine Szenenentscheidung.\n\n### Ausgabeeinstellungen und Editionsgrenzen\n\nDas genaue 4B-Profil des Herstellers nennt JPEG, PNG und WebP als Ausgabe, standardmässig JPEG. Ausdrückliche Breite und Höhe sind mit jeweils mindestens 64 Pixeln dokumentiert; das Referenzbeispiel der Modellkarte verwendet ein Bild mit 1024×1024. Dieses Beispiel ist eine Sampling-Konfiguration und keine Aussage, dass jede Aufgabe quadratisch sein muss oder 1024 Pixel das Modellmaximum sind. Wählen Sie gewünschten Beschnitt und Anzeigeformat vor dem Bildbriefing und vergleichen Sie dann feine Schrift und kleine Merkmale in dieser Grösse.\n\nDas veröffentlichte Vier-Schritt-Beispiel verwendet guidance_scale 1.0. Halten Sie diese destillierte Edition von FLUX.2 [klein] Base 4B getrennt, dessen undestilliertes Trainingssignal für Anpassung, LoRA-Training und Forschung vorgesehen ist. Base 4B und die 9B-Modelle sind separate Optionen mit unterschiedlichen Vorbereitungs- und Sampling-Aspekten. Die Standardsteuerungen des kompakten Modells unterscheiden sich auch von [flex]s verstellbaren Schritten und Guidance; [max] hat seine eigene Fähigkeit zur fundierenden Suche.\n\n### Im Bild zu prüfende Details\n\nDie genaue Modellkarte erklärt, dass dieses Modell keine Quelle für Fakteninformationen ist. Text in Bildern kann ungenau oder verzerrt sein, und die generierte Szene kann von der Anfrage abweichen. Der Prompt-Stil beeinflusst die Befolgung stark. Prüfen Sie Schreibweise, Mengen, Beschriftungen, Motividentität und die konkret zu erhaltenden Objekte; eine attraktive Komposition belegt keine korrekte Produkteigenschaft oder illustrierte Tatsache. Der Hersteller weist zudem darauf hin, dass statistische Ausgaben Verzerrungen der Trainingsdaten widerspiegeln können.\n\nBewahren Sie bei einem geprüften Bild Quellreferenzen, endgültigen Wortlaut und gewählte Modellidentität zusammen mit der Datei auf. Die Veröffentlichungsdokumentation unterscheidet beispielhafte Wasserzeichen auf Pixelebene im Referenzcode von C2PA-Herkunftsmetadaten im gehosteten Ausgabeablauf des Herstellers. 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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 eines Bildes aus einer Textbeschreibung und zur Bildbearbeitung mit visuellen Referenzen. Sein Rectified-Flow-Transformer mit vier Milliarden Parametern vereint Generierung und Bearbeitung in einer Architektur. Die benannte 4B-Edition ist schrittdestilliert; das Referenzbeispiel des Herstellers verwendet vier Inferenzschritte.
Das Modell dient einem interaktiven Bildentwurf oder einer Überarbeitung: eine Produktszene erkunden, Figurenkleidung ändern, ein Motiv mit einer Umgebung verbinden oder das Aussehen einer Illustration verfeinern. Beginnen Sie mit dem wichtigen Ereignis oder der Komposition und beschreiben Sie dann Motiv, Material, Licht und Blickwinkel. Ein konkretes Briefing könnte eine mattblaue Keramiktasse auf einen hellen Eichentisch setzen, mit einer seitlich beleuchteten Nahansicht, in der Henkel und Glasur sichtbar bleiben. Das Ergebnis ist ein Bild, das sich anhand dieser Entscheidungen prüfen lässt.
Das dokumentierte 4B-Profil akzeptiert bis zu vier Eingabebilder. Geben Sie jedem eine klare Rolle: Produktansicht, Figur, Umgebung oder Stil. Ist ein Bild die zu bearbeitende Szene, benennen Sie es und nennen Sie Änderung und zu erhaltende Details. Erhalten Sie beispielsweise Silhouette und Oberfläche der Tasse aus dem ersten Bild, verwenden Sie den Raum aus dem zweiten und ersetzen Sie nur die Tischdecke. Referenzreihenfolge und präzise Änderungsanweisung geben der Überarbeitung ein klareres Ziel als eine allgemeine Verbesserungsaufforderung.
Der Hersteller unterscheidet dieses kompakte Referenzkontingent von grösseren FLUX.2-Varianten. Er erklärt zudem, dass [klein] kein Prompt-Upsampling hat. Liefern Sie wichtige beschreibende Informationen selbst, einschliesslich der Beziehungen zwischen referenzierten Objekten, statt auf automatische Erweiterung einer kurzen Bezeichnung zu vertrauen. Bewahren Sie bei einer Serie dieselbe Motivreferenz und dieselben Bildanforderungen und ändern Sie jeweils nur eine Szenenentscheidung.
Das genaue 4B-Profil des Herstellers nennt JPEG, PNG und WebP als Ausgabe, standardmässig JPEG. Ausdrückliche Breite und Höhe sind mit jeweils mindestens 64 Pixeln dokumentiert; das Referenzbeispiel der Modellkarte verwendet ein Bild mit 1024×1024. Dieses Beispiel ist eine Sampling-Konfiguration und keine Aussage, dass jede Aufgabe quadratisch sein muss oder 1024 Pixel das Modellmaximum sind. Wählen Sie gewünschten Beschnitt und Anzeigeformat vor dem Bildbriefing und vergleichen Sie dann feine Schrift und kleine Merkmale in dieser Grösse.
Das veröffentlichte Vier-Schritt-Beispiel verwendet guidance_scale 1.0. Halten Sie diese destillierte Edition von FLUX.2 [klein] Base 4B getrennt, dessen undestilliertes Trainingssignal für Anpassung, LoRA-Training und Forschung vorgesehen ist. Base 4B und die 9B-Modelle sind separate Optionen mit unterschiedlichen Vorbereitungs- und Sampling-Aspekten. Die Standardsteuerungen des kompakten Modells unterscheiden sich auch von [flex]s verstellbaren Schritten und Guidance; [max] hat seine eigene Fähigkeit zur fundierenden Suche.
Die genaue Modellkarte erklärt, dass dieses Modell keine Quelle für Fakteninformationen ist. Text in Bildern kann ungenau oder verzerrt sein, und die generierte Szene kann von der Anfrage abweichen. Der Prompt-Stil beeinflusst die Befolgung stark. Prüfen Sie Schreibweise, Mengen, Beschriftungen, Motividentität und die konkret zu erhaltenden Objekte; eine attraktive Komposition belegt keine korrekte Produkteigenschaft oder illustrierte Tatsache. Der Hersteller weist zudem darauf hin, dass statistische Ausgaben Verzerrungen der Trainingsdaten widerspiegeln können.
Bewahren Sie bei einem geprüften Bild Quellreferenzen, endgültigen Wortlaut und gewählte Modellidentität zusammen mit der Datei auf. Die Veröffentlichungsdokumentation unterscheidet beispielhafte Wasserzeichen auf Pixelebene im Referenzcode von C2PA-Herkunftsmetadaten im gehosteten Ausgabeablauf des Herstellers. Das Erhalten zurückgegebener Herkunftsdaten hilft, den Ursprung eines Bildes zu erklären; dies ist von der Prüfung des Erfolgs der gewünschten Bildänderung getrennt.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits black-forest-labs/flux.2-klein-4b | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— |
Feldoutput_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits png, jpeg | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1 | Standard— |
Feldinput_references | Typarray | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 4 | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parametermaterial_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}
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.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Abrechnungseinheit | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationMegapixel des Ausgabebilds | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Megapixel des Ausgabebildes | Gebühr Ausgabe · Megapixel des Ausgabebilds · Schätzung nur zum Vergleich $0.028 pro Megapixel des Ausgabebildes |
| KonfigurationGeschätzte Erzeugungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungseinheit— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.028 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'black-forest-labs/flux.2-klein-4b', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLaden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpeichern 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.
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.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-klein-4b
/v1/images