FLUX 1.1 Pro en hiapi: capacidades, precios y ejemplos de código ejecutables

Resumen

FLUX 1.1 Pro es el actual modelo insignia de texto a imagen de Black Forest Labs, enfocado en resultados realistas, renderizado de texto limpio y relaciones de aspecto flexibles. Si quieres usarlo a través de hiapi, esto es lo que realmente necesitas saber:

• En hiapi: $0.05 por imagen, precio fijo. Sin multiplicadores por resolución, sin niveles de calidad: 1:1, 9:16, 16:9 y otras relaciones de aspecto cuestan lo mismo.
• Endpoint: /v1/tasks (modo de tarea asíncrona), nombre del modelo flux-1.1-pro. No se sirve a través de /v1/chat/completions ni del endpoint de imágenes compatible con OpenAI.
• En qué destaca: retratos realistas, fotografía de producto, escenas cinematográficas y textos cortos de letreros/títulos. El renderizado de texto es notablemente más fiable que el del antiguo nivel Dev con el que la mayoría de los equipos empezó.
• Qué falta en hiapi: el antiguo FLUX.1 Dev y el FLUX Pro de primera generación no están en el catálogo de hiapi. hiapi actualmente solo incluye el modelo insignia 1.1 Pro de la familia FLUX.

El resto del artículo cubre sus capacidades, cómo se posiciona 1.1 Pro a nivel de modelo frente a los antiguos niveles de FLUX, las cuatro salidas que generamos realmente a través del endpoint de hiapi, y un ejemplo de código listo para copiar.

Dónde se sitúa FLUX 1.1 Pro dentro de la familia

Black Forest Labs ha publicado varias variantes de FLUX, lo que puede resultar confuso; aquí va un repaso rápido:

• FLUX.1 Dev: el modelo de pesos abiertos sobre el que la comunidad empezó a construir. Buena calidad general de imagen, pero con licencia no comercial, y un renderizado de texto y detalle más antiguos. La mayoría del trabajo de LoRA de terceros se basa en él.
• FLUX.1 Pro (el "Pro" original): el primer modelo de API cerrada de BFL. Mayor fidelidad que Dev, pero más lento y con un ajuste conservador.
• FLUX 1.1 Pro: el actual insignia. Las principales mejoras son la velocidad de generación y un aumento notable de la fidelidad al prompt y del límite de renderizado de texto corto, manteniendo al mismo tiempo la apariencia general "fotorrealista" característica de la serie Pro.

Si solo has usado FLUX.1 Dev, las diferencias más evidentes al pasar a 1.1 Pro son: los rostros ya no tienen esa sensación "de IA" uniforme, los textos cortos de titulares (letreros, carteles, etiquetas) tienen más probabilidades de renderizar realmente la cadena que solicitaste, y el modelo necesita menos guía en el prompt para manejar iluminación dramática y poca profundidad de campo.

Nota sobre las comparaciones: el catálogo actual de hiapi solo lista flux-1.1-pro; no hemos comparado Dev ni el Pro original con 1.1 Pro dentro de hiapi, porque no se pueden invocar allí de la misma manera. Las diferencias anteriores son diferencias de diseño de los modelos en sí, no una comparación cara a cara de precio/latencia dentro de una sola plataforma.

Precios en hiapi

Directamente desde la API de precios de hiapi:

Modelo	Endpoint	Precio por imagen	Recargo por resolución / relación de aspecto
flux-1.1-pro	POST /v1/tasks	$0.05	Ninguno: precio fijo para todas las relaciones de aspecto

Hay varios puntos que vale la pena señalar:

• Sin recargo por 2K/4K. Algunos modelos de imagen en hiapi tienen multiplicadores de calidad (por ejemplo, 2K = 1.5 veces el precio base). FLUX 1.1 Pro no los tiene: pagues lo que pagues por un avatar cuadrado o una imagen principal 16:9, son $0.05.
• Se cobra por imagen, no por token. Pagas una vez por cada imagen completada. La longitud del prompt no afecta al precio.
• Confirma antes de comprometerte. Los precios de hiapi están versionados (pricing_version en la respuesta de la API), y hemos visto cómo se añaden o eliminan niveles de calidad con el tiempo. Vuelve a consultar /api/pricing antes de integrar la facturación en tu propio servicio.

Como referencia, $0.05 por imagen sitúa a FLUX 1.1 Pro en el mismo rango de precio que Nano Banana de Google en hiapi (también $0.05 a 1K), y por debajo de GPT Image 2 Pro ($0.35 por imagen a 1K). Se posiciona como la "opción realista por defecto" más que como la "opción experta de gama alta".

Cómo invocarlo

FLUX 1.1 Pro se sirve a través del endpoint de tareas asíncronas, no de /v1/chat/completions. Aquí es donde la mayoría tropieza la primera vez. Necesitas:

1. Enviar a POST /v1/tasks {"model": "flux-1.1-pro", "input": {"prompt": "...", "aspect_ratio": "16:9"}} → devuelve un taskId.
2. Consultar GET /v1/tasks/<taskId> repetidamente hasta que data.status == "success".
3. Leer la URL de la imagen renderizada desde data.output[0].url. Esa URL está en el CDN de hiapi y lleva una marca de tiempo expireAt: descárgala si quieres conservarla.

Un ejemplo mínimo en Python, el que usamos realmente para renderizar las cuatro imágenes de este artículo:

import json, os, time, urllib.request

TOKEN = os.environ["HIAPI_API_KEY"]
BASE  = "https://api.hiapi.ai"

def submit(prompt: str, aspect_ratio: str = "16:9") -> str:
    body = json.dumps({
        "model": "flux-1.1-pro",
        "input": {"prompt": prompt, "aspect_ratio": aspect_ratio},
    }).encode()
    req = urllib.request.Request(
        f"{BASE}/v1/tasks",
        data=body,
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
            "Content-Type":  "application/json",
        },
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as r:
        data = json.loads(r.read())
    if data.get("code") != 200:
        raise RuntimeError(f"submit failed: {data}")
    return data["data"]["taskId"]

def wait_for(task_id: str, timeout_s: int = 240) -> str:
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        time.sleep(5)
        req = urllib.request.Request(
            f"{BASE}/v1/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"},
        )
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as r:
            data = json.loads(r.read())
        status = data.get("data", {}).get("status")
        if status == "success":
            return data["data"]["output"][0]["url"]
        if status in ("failed", "canceled"):
            raise RuntimeError(f"task {task_id} {status}: {data}")
    raise RuntimeError(f"task {task_id} timed out after {timeout_s}s")

prompt = (
    "Wide-angle photograph of an old roadside diner at dusk, neon sign "
    "on the roof clearly reading 'MIDNIGHT DINER', warm interior lights "
    "spilling onto an empty parking lot, distant mountains silhouetted "
    "against a deep blue twilight sky, cinematic film still feel"
)
task_id = submit(prompt, aspect_ratio="16:9")
url     = wait_for(task_id)
print(url)

En nuestra ejecución de cuatro imágenes, cada tarea tardó aproximadamente entre 14 y 19 segundos de principio a fin (envío → sondeo → URL del CDN). Ese es el tiempo real incluyendo el intervalo de sondeo; la inferencia real del modelo es más rápida. Si vas a construir una interfaz sobre esto, planifica una latencia percibida de unos 10–20 segundos por imagen y mantén el intervalo de sondeo en 5 segundos o más para ser respetuoso.

Algunas notas prácticas:

• Usa aspect_ratio, no size. La entrada de tareas de este modelo no acepta el campo size. Pasa proporciones estándar como "1:1", "4:3", "3:4", "16:9", "9:16". Pasar size devuelve 400 invalid input y additional properties 'size' not allowed.
• Las URL del CDN son temporales. Cada respuesta incluye expireAt (segundos Unix). Las imágenes permanecen en cdn.hiapi.ai unos días; si necesitas conservarlas a largo plazo, cópialas a tu propio almacenamiento.
• Sin streaming, sin progreso. Las tareas son un modelo de envío y sondeo. No hay señales de progreso SSE/WebSocket.

Cuatro salidas reales

A continuación, cuatro imágenes renderizadas con la ruta de código anterior. Todos los prompts son originales de este artículo; no se reutilizó nada de publicaciones de la galería de FLUX. El tiempo de generación es el tiempo real desde submit hasta que la URL del CDN estuvo disponible.

Retrato, 9:16: personaje realista

Prompt: "Retrato fotorrealista de una bióloga marina de 28 años de pie en un acantilado costero azotado por el viento al amanecer, chaqueta impermeable azul marino, rocío salino en el pelo, un faro lejano desenfocado detrás de ella, luz natural fría de mañana con sol cálido en el rostro, encuadre a la altura de los ojos, composición de portada de revista, textura de piel natural, poca profundidad de campo".

Tiempo real: unos 14 segundos.

Lo que funcionó: la textura de la piel y el detalle de los ojos son convincentes, sin esa sensación cerosa de "cara de IA". Los bordes del cabello se mantienen bien contra un fondo complejo. El faro queda correctamente desenfocado.

Lo que no funcionó: en el pecho de la chaqueta apareció una pequeña marca de marca autogenerada que no pedimos, además con una cadena ligeramente distorsionada. FLUX 1.1 Pro es mucho mejor que las versiones antiguas con el texto que se le pide, pero todavía puede alucinar texto decorativo en ropa y superficies de productos. Si generas imágenes para marcas reales, planea hacer inpainting en esas zonas o incluir una indicación explícita de "sin texto en la ropa", y acepta que el cumplimiento de prompts negativos no es perfecto.

Producto, 1:1: imagen de e-commerce en plano cenital

Prompt: "Fotografía de producto cenital de tres tazas de cerámica hechas a mano en verde salvia mate dispuestas sobre una mesa de roble moteada de sol, granos de café dispersos y una cuchara de latón entre ellas, luz suave de mañana desde una ventana que proyecta sombras realistas, estilo editorial de e-commerce, enfoque nítido en los bordes de las tazas, etalonaje neutro, estética de catálogo premium".

Tiempo real: unos 19 segundos.

Lo que funcionó: la luz moteada y los granos de café parecen fotográficos: las sombras son coherentes en dirección, la veta de la madera es razonable y el esmalte mate de la cerámica está limpio. Este tipo de resultado necesita muy poca retocación para un moodboard de catálogo de productos real.

Lo que no funcionó: pedimos una cuchara de latón y obtuvimos dos. FLUX 1.1 Pro suele comportarse bien con cantidades de hasta unos tres, pero se relaja cuando los objetos están dispersos por el encuadre. Si el conteo importa, incluye el número en varios lugares del prompt ("tres tazas", "exactamente una cuchara de latón") o recorta después de generar.

Paisaje con texto, 16:9: renderizado de letrero de neón

Prompt: "Fotografía de gran angular de un viejo restaurante de carretera al atardecer, letrero de neón en el techo que dice claramente 'MIDNIGHT DINER', luces cálidas del interior derramándose sobre un aparcamiento vacío con una camioneta clásica aparcada, montañas lejanas recortadas contra un cielo crepuscular azul profundo, sensación de fotograma de película cinematográfica, sutil destello de lente, detalle fotorrealista".

Tiempo real: unos 14 segundos.

Lo que funcionó: el texto de neón "MIDNIGHT DINER" salió exactamente como estaba escrito, con un espaciado entre letras correcto y un resplandor rosa/magenta creíble. Esta es la capacidad central: texto corto de letrero en mayúsculas dentro de una escena fotográfica. La camioneta, las siluetas de las montañas y el degradado del crepúsculo son coherentes.

Lo que no funcionó: el panel de texto secundario más pequeño bajo el letrero principal es ilegible. Regla general: FLUX 1.1 Pro es fiable con una cadena corta por imagen; cuando pides más, al menos una de ellas suele degradarse.

Portada, 16:9: detalle de bodegón

La imagen principal de la parte superior de este artículo (la cámara de película de latón sobre madera desgastada) se generó con la misma ruta de código. Tiempo real: unos 15 segundos. La dirección de la luz de la ventana, los pliegues del cuaderno de cuero y el bokeh del fondo resisten la inspección a resolución completa.

También seamos honestos con esta: el texto de marca en el cuerpo de la cámara es un galimatías inventado automáticamente. Es un patrón recurrente: el texto solicitado se renderiza bien, el texto decorativo no solicitado en los objetos no es fiable.

Cuándo elegir FLUX 1.1 Pro

Una guía rápida basada en las observaciones prácticas de estas cuatro ejecuciones:

• Adecuado para: retratos realistas, imágenes de producto en plano cenital, paisajes cinematográficos, texto corto de titulares/letreros. Cualquier situación en la que necesites una base "fotorrealista" sin necesidad de muchos prompts negativos.
• Quizá adecuado para: ilustración estilizada (puede hacerlo, pero otros modelos están mejor ajustados para ello), imágenes con tipografía de varias líneas (una cadena corta va bien; el texto de carteles en varias líneas se desvía).
• No adecuado para: logotipos y marcas donde la fidelidad de marca sea exigente (improvisa), composiciones con conteo estricto donde la cantidad deba ser exacta, cualquier tarea que requiera un flujo de trabajo de imagen a imagen sobre este modelo exacto (la ruta /v1/tasks aquí solo admite texto a imagen).

Para comparar precios dentro de hiapi, el vecino más cercano es Nano Banana, a $0.05 por imagen: se inclina hacia una rotación más rápida y las ventajas de consistencia de personajes de la familia Gemini, mientras que FLUX 1.1 Pro se inclina hacia imágenes de bodegón realistas y texto corto fiable. Si quieres ver ambos a la vez, la API de precios de hiapi los lista uno al lado del otro bajo la categoría image / text-to-image.

Conclusión

Si has estado dudando porque no sabías si hiapi expone FLUX 1.1 Pro de forma limpia: sí lo hace, y la superficie de integración es pequeña.

• Un endpoint asíncrono (/v1/tasks), una forma de entrada, usando aspect_ratio en lugar de size.
• Precio fijo de $0.05 por imagen para cualquier relación de aspecto.
• Salidas realistas fiables y renderizado fiable de texto de cadena corta, manteniendo al mismo tiempo las mismas advertencias que todos los modelos de imagen generativa siguen teniendo en cuanto a texto no solicitado y conteo preciso.

El bloque de código anterior es el cliente mínimo viable. A partir de ahí, la pregunta principal es qué prompts funcionan para tu dominio y esa parte, como siempre, es empírica.