FLUX.1 Kontext Max vs GPT Image 2: quale scegliere per modificare le immagini?

Se devi modificare una sola immagine originale alla volta e preservare in blocco materiali, luce e proporzioni dell'immagine, scegli FLUX.1 Kontext Max; se devi fornire più immagini di riferimento per una composizione, avere uno sfondo trasparente a 1K o abbassare il prezzo unitario per scaglioni, scegli GPT Image 2 per la modifica delle immagini.

FLUX.1 Kontext Max è già disponibile su HiAPI, apri la pagina del modello per generare direttamente; i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione.

Le differenze in una tabella

	FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2 modifica immagini
Prezzo unitario	$0,0715 / immagine, fisso	1K $0,03, 2K $0,04, 4K $0,06
Limite immagini di riferimento	1	da 1 a 16
Formato	6 opzioni: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16	16 opzioni, inclusa auto
Formato di output	jpeg, png selezionabili	l'API non offre parametri di formato
Sfondo trasparente	non disponibile	supportato (solo 1K)
Mantenimento proporzioni in modifica	lasciando vuoto aspect_ratio si mantiene il rapporto dell'immagine originale, 1280×720 → 1328×752	il formato può essere specificato; in questo caso l'immagine originale 1:1 è stata emessa a 1280×720
Prompt in cinese	scrivi direttamente in cinese, viene tradotto automaticamente in inglese prima della generazione	accetta cinese e inglese, l'inglese è più affidabile
Pixel di output	circa 1 milione di pixel per immagine	a scaglioni 1K / 2K / 4K

FLUX ha un prezzo fisso: stesso prezzo per sei formati e due formati di output, ogni invio corrisponde a un'immagine da $0,0715, con $10 circa 139 immagini. GPT Image 2 per la modifica ha tre scaglioni in base alla risoluzione, 1K costa $0,03 per immagine. Entrambi restituiscono una sola immagine per richiesta e fatturano in base al numero di immagini riuscite.

Stessa immagine originale, stesso prompt, una generazione per ciascuno

Gruppo 1: poltrona in lino trasformata in velluto verde scuro (16:9)

Immagine originale: clicca per vedere l'angolo lettura prima della modifica

FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2 modifica immagini

Stessa immagine originale, stesso prompt, una generazione per ciascuno. FLUX emette 1328×752 (circa 1MP), GPT Image 2 emette 1280×720 (1K).

In entrambe le immagini la finestra, i libri, la tazza, il tavolino con bordo in legno e la luce obliqua del pomeriggio sono al loro posto, la poltrona è diventata verde scuro e accanto è comparsa una lampada in ottone. La differenza sta nel materiale e nel tipo di lampada: il verde di FLUX è velluto, la superficie è percorsa dalla luce creando chiaroscuri e pieghe, anche il cuscino è stato cambiato con lo stesso velluto verde; la lampada ha un sottile stelo dritto e un paralume rotondo profondo, posizionata tra la finestra e la poltrona, con l'ombra del paralume sulla parete di destra. Il verde di GPT è più simile a un tessuto a trama fine, senza riflessi di velluto; la lampada è una lampada da terra ad arco, con il braccio che si curva da destra sopra la poltrona, un paralume più grande e la parete di destra più luminosa. In entrambe le immagini le lettere sui dorsi dei libri non sono leggibili, e anche la copertina del libro nell'immagine originale è un blocco di caratteri decorativo.

Prompt:

Change the linen armchair to a deep forest-green velvet armchair, add a slim brass floor lamp beside it, and keep the window, books, cup, table and afternoon light unchanged.

Genera con questo prompt →

Gruppo 2: flacone di profumo su sfondo in travertino (1:1)

Immagine originale: clicca per vedere il flacone di profumo prima della modifica

FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2 modifica immagini

Stessa immagine originale, stesso prompt, una generazione per ciascuno. FLUX emette 992×992 (circa 1MP, 1:1 come l'immagine originale), GPT Image 2 emette 1280×720 (1K).

FLUX mantiene l'immagine quadrata così com'è: il flacone è ancora al centro, il corpo nero opaco, le spalle arrotondate e il tappo cilindrico sono identici all'originale, lo sfondo è cambiato con un travertino dai toni caldi con stratificazioni orizzontali, sul lato destro del piano è comparso un rametto di eucalipto e alla base del flacone c'è un'ombra morbida aderente. GPT riformatta questa immagine quadrata in orizzontale: il flacone è spostato a destra, il rametto di eucalipto entra dal primo piano a sinistra coprendo il bordo inferiore dell'immagine, sotto il flacone compare un piano in travertino e un piccolo riflesso di goccia d'acqua, la parete di sfondo ha ombre oblique di finestra e piccoli pori. In entrambe le immagini il flacone non ha testo sull'etichetta, e neanche l'originale ne aveva.

Prompt:

Change the background to warm sunlit travertine and place a single eucalyptus sprig beside the bottle; keep the bottle, label, reflections and lighting unchanged

Genera con questo prompt →

Come scegliere in base allo scenario?

• Modifica di immagini e-commerce, cambio sfondo, cambio materiale, output con lo stesso rapporto dell'immagine originale → FLUX.1 Kontext Max, lasciando vuoto aspect_ratio si mantiene il rapporto dell'originale; con GPT Image 2 ricordati di scrivere esplicitamente aspect_ratio: "1:1" per bloccare il formato.
• Modifica del testo di un poster, cambio titolo, cambio colore principale, preservando impaginazione e margini → FLUX.1 Kontext Max, i sei formati coprono 3:4 e 9:16, anche il testo nell'immagine rientra nelle modifiche possibili.
• Composizione multi-immagine, con due o più immagini di riferimento per allineare prodotto, modella o scena → GPT Image 2 modifica immagini, da 1 a 16; FLUX accetta solo un'immagine originale.
• Budget per lotti, 1K per immagine è sufficiente, volume basato sul numero di immagini → GPT Image 2, 1K costa $0,03 per immagine; rifinitura di singole immagini con rapporto originale e coerenza complessiva → il prezzo fisso di $0,0715 di FLUX.

Per passare da uno all'altro, quante righe bisogna cambiare?

Non è complicato. I due modelli usano la stessa API asincrona POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks, la stessa API Key, restituiscono entrambi taskId e si ottiene il risultato tramite polling o callback.url. Le modifiche sono solo due:

• model: sostituire flux-1-kontext-max con gpt-image-2/image-to-image.
• Campo immagine originale: sostituire input_image (stringa singola) con input_urls (array, da 1 a 16).

Per lo sfondo trasparente, aggiungi a GPT background: "transparent" e imposta resolution su 1K. prompt è comune a entrambi, con limite di 4.000 caratteri per FLUX e 20.000 caratteri per GPT. Per esempi completi di richiesta vedi la guida all'integrazione API di FLUX.1 Kontext Max.

Domande frequenti

Entrambi possono modificare immagini, qual è la differenza principale? Numero di immagini di riferimento e modalità di tariffazione: FLUX accetta un'immagine originale e costa $0,0715 fissi per immagine; GPT Image 2 accetta da 1 a 16 immagini alla volta, con scaglioni 1K/2K/4K, a partire da $0,03 per immagine a 1K.

Per generare immagini quadrate in lotti, come garantire che il rapporto non cambi? Con FLUX, lasciando vuoto aspect_ratio, l'output mantiene il rapporto dell'immagine originale, con i pixel regolati a multipli di 32. Con GPT Image 2, scrivi prima aspect_ratio: "1:1" nella richiesta; in questo caso l'output per questa immagine originale 1:1 è 1280×720, con l'immagine riformattata.

Si possono usare direttamente i prompt in cinese? Sì. Con FLUX scrivi direttamente in cinese, la piattaforma traduce automaticamente in inglese prima della generazione, senza costi aggiuntivi; GPT accetta cinese e inglese, i prompt in inglese sono più affidabili.

Si possono usare entrambi contemporaneamente? Sì. Stessa API Key, stessa API, cambia model nella richiesta in base allo scenario: rifinitura di singole immagini con FLUX, composizione multi-immagine e materiali trasparenti con GPT Image 2.

Vuoi fare un confronto da solo? Clicca su «Genera con questo prompt» sotto le immagini di confronto, il prompt viene compilato automaticamente, basta sostituire con la tua immagine originale. Oppure apri la pagina del modello e scrivi il tuo primo prompt: i 200 crediti regalati alla registrazione equivalgono a circa 1,4 immagini.

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