FLUX.1 Kontext Max vs GPT Image 2: что выбрать для редактирования изображений?

Если нужно править только одну исходную картинку за раз и целиком сохранить материалы, освещение и пропорции кадра — выбирайте FLUX.1 Kontext Max. Если нужно подать несколько референсных изображений за один запрос для композитинга, получить прозрачный фон 1K или снизить цену за изображение по уровням — выбирайте редактирование изображений GPT Image 2.

FLUX.1 Kontext Max уже доступен на HiAPI: откройте страницу модели и генерируйте сразу; новым пользователям при регистрации дарится 200 кредитов.

Все различия в одной таблице

	FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2, редактирование изображений
Цена за изображение	$0.0715 / изображение, фиксированно	1K $0.03, 2K $0.04, 4K $0.06
Максимум референсных изображений	1	1–16
Соотношения сторон	6: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16	16, включая auto
Формат вывода	jpeg, png на выбор	API не предоставляет параметр формата
Прозрачный фон	Не поддерживается	Поддерживается (только 1K)
Сохранение пропорций при редактировании	Если оставить aspect_ratio пустым, используется соотношение исходного изображения: 1280×720 → 1328×752	Соотношение сторон можно указать; в этот раз исходное изображение 1:1 дало 1280×720
Китайские промпты	Можно писать по-китайски, платформа автоматически переведёт на английский и сгенерирует	Принимает и китайский, и английский; английский надёжнее
Выходное разрешение	Около 1 млн пикселей на изображение	По уровням 1K / 2K / 4K

У FLUX фиксированная цена: шесть соотношений сторон и два формата вывода стоят одинаково, каждый запрос — одно изображение за $0.0715, на $10 выходит около 139 изображений. Редактирование в GPT Image 2 делится на три уровня по разрешению, 1K — $0.03 за изображение. Оба возвращают одно изображение за запрос и тарифицируются по количеству успешных изображений.

Одно исходное изображение, один промпт — по одной генерации у каждого

Пара 1: льняное кресло меняется на тёмно-зелёный велюр (16:9)

Исходное изображение: открыть уголок для чтения до редактирования

FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2, редактирование изображений

Одно исходное изображение, один промпт, по одной генерации. FLUX выдаёт 1328×752 (около 1MP), GPT Image 2 — 1280×720 (1K).

На обоих снимках окно, книги, чашка, деревянный столик и косой послеполуденный свет остаются на своих местах; кресло становится тёмно-зелёным, рядом появляется латунная лампа. Различие — в материале и форме лампы: у FLUX зелёный — это велюр, ворс ловит свет, создавая светотень и складки, а подушка тоже меняется на такой же зелёный велюр; лампа — тонкая прямая стойка с круглым плафоном, стоит между окном и креслом, тень плафона падает на правую стену. У GPT зелёный ближе к плотной тканой поверхности без велюрового блеска; лампа — дуговой торшер, плечо изгибается справа над креслом, плафон крупнее, правая стена светлее. На обоих снимках буквы на корешках книг нечитаемы — обложки в исходном изображении и сами по себе декоративные блоки.

Промпт:

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.

Сгенерировать с этим промптом →

Пара 2: флакон духов на фоне травертина (1:1)

Исходное изображение: открыть флакон духов до редактирования

FLUX.1 Kontext Max	GPT Image 2, редактирование изображений

Одно исходное изображение, один промпт, по одной генерации. FLUX выдаёт 992×992 (около 1MP, как и исходник, 1:1), GPT Image 2 — 1280×720 (1K).

FLUX сохраняет квадрат как есть: флакон по-прежнему в центре, матово-чёрный корпус, покатые плечи и цилиндрическая крышка совпадают с исходником; фон заменён на тёплый травертин с горизонтальной слоистостью, справа на столе появляется веточка эвкалипта, у основания флакона — мягкая прижатая к поверхности тень. GPT перекомпоновывает квадрат в горизонтальный кадр: флакон смещён вправо, ветка эвкалипта тянется из левого переднего плана и перекрывает нижний край, под флаконом появляется плита травертина и небольшое отражение от капли воды, стена на фоне — с диагональными тенями от окна и мелкими порами. На обоих флаконах нет текста этикетки — его нет и в исходнике.

Промпт:

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

Сгенерировать с этим промптом →

Как выбрать по сценарию?

• Правка для электронной коммерции: смена фона, смена материала, вывод в том же соотношении, что и исходник → FLUX.1 Kontext Max; если оставить aspect_ratio пустым, сохранится соотношение исходника. С GPT Image 2 не забывайте явно указывать aspect_ratio: "1:1", чтобы зафиксировать кадр.
• Правка текста на постере: изменить заголовок, сменить основной цвет, но сохранить вёрстку и поля → FLUX.1 Kontext Max; шесть соотношений сторон покрывают 3:4 и 9:16, текст в кадре тоже можно менять.
• Композитинг из нескольких изображений: за один раз нужно два и более референса для совмещения продукта, модели или сцены → GPT Image 2, редактирование изображений, 1–16 изображений; FLUX принимает только одно исходное изображение.
• Бюджет на пакетную обработку: достаточно 1K на изображение и важен объём → GPT Image 2, 1K — $0.03 за изображение. Для точечной доработки одного изображения с сохранением исходных пропорций и общей согласованности → фиксированные $0.0715 у FLUX.

Сколько строк нужно изменить при переходе с одного на другой?

Немного. Оба модели используют один асинхронный API POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks, один и тот же API Key, оба возвращают taskId, результат получают опросом или через callback.url. Изменить нужно только два места:

• model: заменить flux-1-kontext-max на gpt-image-2/image-to-image.
• Поле исходного изображения: заменить input_image (одна строка) на input_urls (массив, 1–16 изображений).

Для прозрачного фона в GPT добавьте background: "transparent", а resolution установите в 1K. Параметр prompt общий для обоих: у FLUX лимит 4 000 символов, у GPT — 20 000 символов. Полный пример запроса см. в руководстве по интеграции FLUX.1 Kontext Max API.

Часто задаваемые вопросы

Оба умеют редактировать изображения — в чём главное различие? Количество референсных изображений и способ тарификации: FLUX — одно исходное изображение, фиксированные $0.0715 за изображение; GPT Image 2 — 1–16 изображений за запрос, тарификация по уровням 1K/2K/4K, от $0.03 за изображение в 1K.

Как при пакетном выводе квадратных изображений гарантировать неизменность пропорций? У FLUX достаточно оставить aspect_ratio пустым — вывод будет в пропорциях исходника, а пиксели скорректируются до кратности 32. При использовании GPT Image 2 сначала укажите в запросе aspect_ratio: "1:1"; на этот раз вывод для исходника 1:1 составил 1280×720, кадр был перекомпонован.

Можно ли использовать китайские промпты напрямую? Да. Во FLUX можно писать по-китайски, платформа автоматически переведёт на английский и сгенерирует без дополнительной платы; GPT принимает и китайский, и английский, но английские промпты надёжнее.

Можно ли подключить оба одновременно? Да. Один API Key, один API — переключайте model в запросе в зависимости от сценария: точечная доработка одного изображения — FLUX, композитинг из нескольких изображений и прозрачные материалы — GPT Image 2.

Хотите сравнить сами? Нажмите «Сгенерировать с этим промптом» под сравнительными изображениями — промпт подставится автоматически, достаточно заменить исходное изображение на своё. Или откройте страницу модели и напишите первый промпт: 200 кредитов за регистрацию хватит примерно на 1,4 изображения.

Связанные материалы

• Страница модели FLUX.1 Kontext Max: онлайн-генерация и редактирование, 200 кредитов в подарок за регистрацию
• Сколько стоит FLUX.1 Kontext Max API? Фиксированные $0.0715 за изображение
• Руководство по интеграции FLUX.1 Kontext Max API: первое изображение через curl и Python
• Документация FLUX.1 Kontext Max: параметры и описание API