モデル

Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B

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Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B

FLUX.2 [klein] 4Bは、テキスト主体の制作と最大4枚の参照による編集に対応する、Black Forest Labsの小型・ステップ蒸留画像モデルです。4ステップの設計で対話的な視覚制作を支え、非蒸留のBase 4Bとは別のモデルです。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

FLUX.2 [klein] 4Bは、テキスト説明から画像を作り、ビジュアル参照で画像を編集するBlack Forest Labsの小型モデルです。40億パラメーターのrectified-flow transformerが、生成と編集を一つの構造にまとめます。4Bエディションはステップ蒸留され、メーカーの参照例は推論4ステップを使います。

役割は対話的なビジュアル草案や修正です。商品シーンの探索、衣服変更、被写体と場所の組み合わせ、イラストの見た目の調整に使えます。重要な出来事や構図から始め、被写体、素材、照明、視点を記述します。例えば淡いオークのテーブルにマットな青い陶器のカップを置き、取っ手と釉薬が見える横光のクローズアップにできます。結果画像をそれらの判断と照合します。

少数の参照で編集する

文書化された4Bプロファイルは入力画像最大4枚です。商品の外観、キャラクター、場所、スタイルなど、各画像の役割を明確にします。編集対象のシーンがあるなら特定し、変更と保持する細部の両方を述べます。例えば、最初の画像のカップのシルエットと表面を保ち、二つ目の部屋を使い、テーブルの敷物だけを替えます。参照順と正確な変更指示は、一般的な改善依頼より明確な修正目標を与えます。

メーカーは、この小さな参照枠を大型FLUX.2モデルと区別しています。[klein]にはプロンプトのアップサンプリングがないとも述べています。短いラベルの自動拡張に頼らず、参照物体間の関係を含む重要な説明を自分で与えます。シリーズでは同じ被写体参照と視覚要件を維持し、シーンの判断を一つずつ変えます。

出力設定とエディションの境界

メーカーの正確な4BプロファイルはJPEG、PNG、WebP、既定JPEGです。明示的な幅と高さは各最低64ピクセル、モデルカードの参照例は1024×1024画像です。その例はサンプリング設定で、すべての作業が正方形必須、または1024ピクセルが上限という意味ではありません。指示の準備前にトリミングと表示形を選び、細かい文字や小さな特徴をそのサイズで比較します。

公開された4ステップ例はguidance_scale 1.0です。蒸留版はFLUX.2 [klein] Base 4Bと分けます。非蒸留のBase 4Bの学習信号は、適応、LoRA学習、研究を目的とします。Base 4Bと9Bモデルは別の選択肢で、準備とサンプリングの考慮点も異なります。小型モデルの標準制御も[flex]の調整可能なステップとガイダンスとは異なり、[max]には独自の根拠検索機能があります。

画像で確認する細部

正確なモデルカードは、このモデルが事実情報源ではないと述べています。画像内の文章は不正確・変形する場合があり、シーンも要求から逸脱することがあります。プロンプトのスタイルは追従に大きく影響します。つづり、数量、ラベル、被写体の識別性、維持する特定物体を確認します。魅力的な構図だけでは商品の機能や図示した事実の正しさは分かりません。メーカーは、統計的な出力に学習データの偏りが現れる場合も挙げています。

レビュー済み素材では、元参照、最終文面、選択モデルの識別情報を画像に添えます。リリース文書は、参照コードのピクセル単位透かしの例と、メーカーのホスト出力で適用するC2PA来歴メタデータを区別しています。返された来歴の保持は素材の由来を説明する助けになり、要求した視覚変更の成功確認とは別です。

Ailoot Ultra · 画像 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

はじめに

FLUX.2 [klein] 4Bは、テキスト主体の制作と最大4枚の参照による編集に対応する、Black Forest Labsの小型・ステップ蒸留画像モデルです。4ステップの設計で対話的な視覚制作を支え、非蒸留のBase 4Bとは別のモデルです。

対応する入力
テキスト · 画像
結果
画像

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 画像 POST /v1/images/generations
入力の種類
text, image
出力の種類
image
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
black-forest-labs/flux.2-klein-4b
デフォルト—
フィールドprompt種類string要件必須値と制限
最小の長さ: 1
デフォルト—
フィールドaspect_ratio種類string要件任意値と制限
1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto
デフォルト—
フィールドoutput_format種類string要件任意値と制限
png, jpeg
デフォルト—
フィールドn種類integer要件任意値と制限
最小値: 1
最大値: 1
デフォルト—
フィールドinput_references種類array要件任意値と制限
最小項目数: 0
最大項目数: 4
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, prompt
パラメータmaterial_types仕様text, image

ライフサイクル: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

料金

最終料金の計算方法

表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

比較用の推定料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表予測数量課金単位料金
設定基本トークン料金料金表基本料金予測数量—課金単位—料金
入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
設定出力画像のメガピクセル料金表—予測数量—課金単位出力画像のメガピクセルあたり料金
出力 · 出力画像のメガピクセル · 比較専用の見積もり $0.028 出力画像のメガピクセルあたり
設定生成費用の見積もり料金表—予測数量生成1回分の概算課金単位—料金
出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.028 生成前の見積もり

この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 画像

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

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 画像

返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
その他のコンテンツ取得
自分が所有する既存のアセットを読み取る
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.
完了した結果をすべて保存

完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。

レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。

元のレスポンスを確認する場合

照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドcreated種類
フィールドdata[].url種類
フィールドdata[].b64_json種類
フィールドusage種類

エイリアス

モデルのエイリアス

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

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

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

FAQ · Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B
利用できる入力と結果は何ですか?

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

リクエストはどの項目を使用しますか?

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

どの制限が適用されますか?

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

詳細を見る

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