Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 9B
flux-2-klein-9b/text-to-image
90億パラメータの整流フロー画像モデル。ステップ蒸留により4ステップに短縮され、コンパクトなアーキテクチャ内でテキストからの画像生成と単一/複数参照画像編集を統合し、低遅延のリアルタイム生成シーンに向けられています
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位置づけの概要
FLUX.2 klein 9B の純粋なテキストから画像生成のラインです。Black Forest Labs が提供し、品質とレイテンシのバランスを重視しています。テキストプロンプトに従って直接画像を生成し、1:1 から 16:9 までのアスペクト比選択、および jpeg、png、webp の 3 種類の出力形式に対応しています。推論ステップ数は 4 から 8 ステップの間で設定でき、デフォルトの 4 ステップで生成を完了できます。画像生成速度に敏感なバッチコンテンツ制作、マーケティング用画像、プロトタイプ段階のビジュアル探索に適しており、開発者は HiAPI.ai の統一インターフェースを通じて呼び出すだけで接続できます。
主な特長
- 低ステップ推論でレイテンシに敏感なシーン向け——ステップ蒸留設計により 4 ステップで画像生成が完了し、パラメータは 4 から 8 ステップの間で調整可能なため、速度と細部のトレードオフが容易です。
- 固定 seed による再現可能な生成——seed パラメータを提供し、同じプロンプトと seed の組み合わせで結果を再現できるため、回帰テストやバージョン比較に便利です。
- エンジニアリングパイプラインに適合する出力パラメータ——アスペクト比は 1:1、4:3、3:4、16:9、9:16 の一般的な構図をカバーし、出力は jpeg、png、webp を直接選択できるため、追加のトランスコードが不要です。
機能説明
テキストから画像生成:テキストプロンプトを渡すだけで対応する画像が得られ、参照画像は必須ではありません。prompt のみを提供すればよく、その他のパラメータにはデフォルト値があるため、導入コストは低くなります。
推論ステップ数と seed の制御:num_inference_steps は 4 から 8 の間で調整して生成の精細度を変更でき、seed はランダム性を固定するために使用され、安定した再現が必要な評価やデバッグに適しています。
構図比率と出力形式:aspect_ratio は縦版、横版、正方形の 5 種類の比率をカバーし、output_format は jpeg、png、webp に対応しているため、生成結果をページレイアウトやストレージ要件に直接合わせることができます。
適用シーン
- コンテンツチームのバッチ画像制作——商品やテーマの説明を入力としてバッチで画像を生成し、比率と出力形式を指定した後、記事、ランディングページ、SNS 素材に直接使用できます。
- 製品プロトタイプのビジュアル案の探索——短いプロンプトで複数バージョンの構図案を素早く生成し、固定 seed と組み合わせて候補スタイルを再現し、デザインレビュー前に方向性を絞り込むために使用できます。
- リアルタイムまたは高頻度の画像生成アプリへの統合——レイテンシに敏感なオンライン機能向けに、デフォルトの 4 ステップ推論で画像を生成し、必要に応じてステップ数を調整して品質と所要時間を制御できます。
制限と選定のアドバイス
本ラインは純粋なテキストから画像を生成するもので、参照画像は受け付けません。既存画像に基づく編集やスタイル変更が必要な場合は、同シリーズの画像から画像へのラインを選択してください。推論ステップ数は 4 から 8 ステップのみに対応し、より精細な長時間サンプリング調整はサポートしていません。prompt 以外にネガティブプロンプトなどのパラメータはありません。モデルカードには範囲外の使用に関する制約があり、商用利用前にライセンス原文を自身で確認する必要があります。タスクが動画、音声などの他のモダリティ出力を必要とする場合、本モデルは適していません。
よくある質問
よくある質問を見る →-
FLUX.2 [klein] 9B の画像編集は何枚の参照画像に対応していますか?
現在、JPEG、PNG、または WebP の参照画像 1 枚に対応しています。image_urls は公開画像 URL を 1 つだけ含む配列である必要があります。
-
どのような編集タスクに適していますか?
商品画像のクリーンアップ、背景の差し替え、画像内の文字の書き換え、配色の変更、および被写体とカメラ位置を保持する必要がある商業向けレタッチに適しています。
-
推論ステップ数はどのように設定しますか?
num_inference_steps は 4 から 8 の整数をサポートし、デフォルトは 4 です。現在の価格は推論ステップ数によって変動しません。
-
対応しているアスペクト比とフォーマットは?
アスペクト比は 1:1、4:3、3:4、16:9、9:16 に対応;フォーマットは JPEG、PNG、WebP に対応しています。
生成タスクの作成
https://api.hiapi.ai/v1/tasks ヘッダー
Authorizationstring必須アカウントの API キー。すべてのリクエストで必須です。例:Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY。API キーを取得
Content-Typestring任意リクエストボディは常に JSON として解析されます。送信する場合は application/json(charset 付き可)のみ受け付け、他の値は 415 を返します。例:application/json。
Idempotency-Keystring任意冪等キー。最大 255 バイト。同じアカウントで同じキーの再試行はタスクを 1 つだけ作成し、リプレイは最初の taskId を返します。
ネットワークタイムアウトやクライアントの自動再試行時、同じキーではタスクを 1 回だけ作成し、二重課金は発生しません(適用範囲 = API キーのアカウント)。業務側の一意識別子(例:"order-42")をキーに使うことを推奨します。同じキーのリプレイは最初の taskId を返し、キーは初回送信から 24 時間で失効します。詳細なシナリオ表は統一非同期 API の紹介ページをご覧ください。
ボディ
modelstring必須現在の固定値:flux-2-klein-9b/text-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
flux-2-klein-9b/text-to-image とルート default の業務パラメータオブジェクト。下のパラメータ表を参照してください。
seedinteger任意結果の再現性に用いる乱数シード。整数で指定します。
promptstring必須画像生成に用いるテキストプロンプト。文字列で指定します。
aspect_ratiostring任意デフォルト: "4:3"生成画像のアスペクト比。文字列で指定します。デフォルトは 4:3。
1:14:33:416:99:16output_formatstring任意デフォルト: "png"生成画像の出力形式。文字列で指定します。デフォルトは png。
jpegpngwebpnum_inference_stepsinteger任意デフォルト: 4min 4max 8推論ステップ数。4 から 8 までの整数で指定します。デフォルトは 4。
callbackobject任意
終了状態の通知設定。省略した場合はコールバックされず、呼び出し側でポーリングします。
作成時に callback.url を指定すると、タスク終了時に HiAPI があなたのサービスへ POST し、ポーリングが不要になります。コールバックのリクエストボディはタスク詳細と同構造です。署名検証・再送・冪等の詳細は統一非同期 API 紹介ページのコールバック説明を参照してください。
urlstring必須callback を指定する場合は必須。タスク終了後にこの URL へ POST します。有効な http(s) URL である必要があります。
whenstring任意デフォルト: "final"現在は final のみ対応(success / fail の両方で通知)。
finalstoragestring任意デフォルト: "temp"成果物の保存期間:temp(デフォルト・約 7 日)または persistent(長期保存・サイズ課金)。残高不足や保存上限超過の場合は temp に自動降格します。実際に適用された段階はタスク詳細レスポンスで確認できます。
temppersistentリクエスト例
# 非同期タスクを送信。成功すると即座に taskId を返します(生成完了は待ちません)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "flux-2-klein-9b/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"aspect_ratio": "4:3",
"output_format": "png",
"num_inference_steps": 4
}
}' const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "flux-2-klein-9b/text-to-image",
input: {
"prompt": "…",
"aspect_ratio": "4:3",
"output_format": "png",
"num_inference_steps": 4
}
}),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } } import os, requests
res = requests.post(
"https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
json={
"model": "flux-2-klein-9b/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"aspect_ratio": "4:3",
"output_format": "png",
"num_inference_steps": 4
}
},
)
print(res.json()) # { code, message, data: { taskId } } 200 OK
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
}
} 400 Bad Request
{
"code": 400,
"message": "invalid request",
"data": null,
"error_code": "INVALID_REQUEST"
} タスク詳細の取得
https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id レスポンスフィールド
taskIdstring必須タスク ID。先頭は固定で tk-hiapi-。
modelstring必須解決済みのモデル完全名。route パラメータで送信したタスクは base@route(例:gpt-image-2/text-to-image@ext)を返し、それ以外は送信時のモデル名と同一です。
routestring任意route パラメータを明示して送信したタスクでのみ出現し、送信時の値をエコーします。
statusstring必須タスク状態。
queued キュー投入済み、未開始。
handling 処理中。
archiving 処理完了、成果物準備中。
success 終端:完了。成果物利用可能(output を返却)。
fail 終端:失敗(error を返却)。
送信後は status で判断します:success と fail が終端、それ以外は非終端です。1〜3 秒間隔で終端までポーリングすることを推奨します。成功したら output[].url から成果物をダウンロードし、expireAt までに保存先へ転送してください。長期保存が必要な場合は作成時に storage: "persistent" を指定します。
creatednumber必須タスク作成時刻(Unix 秒)。
completednumber必須終了状態になった Unix 秒。非終端では 0 固定。
outputarray任意
status == success のときのみ出現。成果物リスト — 常に配列で、1 タスクで複数の type を同時に返すことがあります(例:video + first_frame)。
Array [ object ]
配列要素
urlstring必須成果物の URL。直接ダウンロードできます。
typestring必須現在の候補値:video、image、audio、first_frame、last_frame、thumbnail。今後拡張される可能性があります。
expireAtnumber必須成果物にアクセスできる期限(Unix 秒)。期限までにダウンロードまたは転送してください。
errorobject任意
status == fail のときのみ出現。
codestring必須業務エラーコード。
messagestring必須エラーの説明。
レスポンス例
成功
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "success",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"output": [
{
"url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
"type": "video",
"expireAt": 1777886899
}
]
}
} 処理中(非終端)
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "archiving",
"created": 1777282033,
"completed": 0
}
} 失敗
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "fail",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"error": {
"code": "TASK_FAILED",
"message": "task failed"
}
}
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