FLUX.2 API：画像生成の使い方と料金

ほとんどの用途では flux-2-pro で十分です。料金は1回あたりの固定額で、結果のURLは生成から10分で失効します。

項目	内容
`flux-2-pro`	1回$0.03。推奨の標準モデル
`flux-2-flex`	1回$0.06。Black Forest Labsによると、文字の描画と細部の表現に特化
`flux-2-max`	1回$0.07。Black Forest Labsのモデルで、プロンプトへの忠実さが最も高い
料金	2026年9月24日時点の公開価格。AIモデルのAPI料金一覧を参照
エンドポイント	`POST https://api.laozhang.ai/v1/images/generations`（JSONボディ）
リクエスト	`model`、`prompt`、出力サイズ
結果	`data[0].url` の画像URL。有効期間は10分
編集	同じエンドポイントに参照画像を追加する。FLUX.2の編集を参照

3つのモデルは、どれも同じリクエスト形式を使います。

始める前に

APIキーを作成する

FLUX.2のモデルは回数課金です。トークン管理でキーを作成（または既存のキーを編集）し、課金方式（计费模式）を従量優先（按量优先、推奨）または回数課金（按次计费）にします。従量優先のキーは回数課金と従量課金の両方のモデルを呼び出せますが、回数課金のキーが呼び出せるのは回数課金のモデルだけです。キーはサーバー側の環境変数に保存してください。

環境を準備する

キーを環境変数に設定し、Pythonの例で使う requests をインストールします。

export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
python3 -m pip install requests

画像を生成する

1792×1024の横長の画像を生成し、レスポンスを flux-generation.json に書き出すリクエストです。

curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "flux-2-pro",
    "prompt": "ターコイズ色のガラス温室の前で、黄色いスケートボードに乗るルビーレッドのレトロなロボット。すっきりした製品イラスト風",
    "size": "1792x1024"
  }' \
  -o flux-generation.json

結果を保存する

レスポンスには data[0].url が入っています。このURLは画像の生成から10分で失効するため、すぐにダウンロードしてください。FLUXが返すのはURLだけで、b64_json は返しません。次のスクリプトを save_images.py として保存します。レスポンス内の画像をすべてダウンロードします（ほかの画像モデルが返す b64_json のデコードにも対応しています）。

save_images.py

import base64
import json
import sys
import urllib.request
from pathlib import Path

response_file, stem = sys.argv[1], sys.argv[2]
response = json.loads(Path(response_file).read_text())
if not response.get("data"):
    sys.exit(f"{response_file} に画像がありません: {response}")

for number, item in enumerate(response["data"], start=1):
    if item.get("b64_json"):
        # data:image/...;base64, のプレフィックスがあれば取り除き、欠けたパディングを補う
        value = item["b64_json"].split(",", 1)[-1]
        image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
    else:
        with urllib.request.urlopen(item["url"], timeout=120) as download:
            image = download.read()
    if image.startswith(b"\x89PNG"):
        extension = "png"
    elif image[:4] == b"RIFF" and image[8:12] == b"WEBP":
        extension = "webp"
    else:
        extension = "jpg"
    path = Path(f"{stem}-{number}.{extension}")
    path.write_bytes(image)
    print(f"保存しました: {path}")

python3 save_images.py flux-generation.json flux-robot

保存しました: flux-robot-1.jpg と表示されます。output_format を png にしない限り、FLUX.2はJPEGを返します。

Pythonで生成する

import os
from pathlib import Path

import requests

response = requests.post(
    "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "flux-2-pro",
        "prompt": "大理石のテーブルに置かれた透明なスマートスピーカーの、映画のような製品写真",
        "size": "1024x1024",
    },
    timeout=240,
)
response.raise_for_status()
image_url = response.json()["data"][0]["url"]

# 結果のURLは10分で失効するため、すぐにダウンロードする
download = requests.get(image_url, timeout=120)
download.raise_for_status()
image = download.content

extension = "png" if image.startswith(b"\x89PNG") else "jpg"
output = Path(f"flux-speaker.{extension}")
output.write_bytes(image)
print(f"保存しました: {output}")

出力サイズ

出力サイズは、OpenAI形式の size 文字列か、ピクセル単位の width と height で指定します。どちらか一方だけを使ってください。

`size`	出力	主な用途
`1024x1024`	1024×1024	正方形の画像、アバター、商品写真
`1792x1024`	1792×1024	横長のカバー、バナー、ヒーロー画像
`1024x1792`	1024×1792	縦長のポスター、モバイル向けカバー、ストーリー画像

width と height は16の倍数かつ64ピクセル以上で、総ピクセル数は約4メガピクセル（例：2048×2048）までです。編集でも同じサイズ指定を使います。

画像を編集する

テキストだけから生成する代わりに画像を編集するときは、同じJSONリクエストに input_image を追加します。公開画像の被写体を残し、背景だけを差し替える最小の編集例です。

curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "flux-2-pro",
    "prompt": "メインの被写体はそのまま残してください。背景をすっきりした淡いブルーのスタジオ背景に変え、元のライティングを保ってください。",
    "input_image": "https://example.com/source.png",
    "size": "1792x1024",
    "output_format": "png"
  }' \
  -o flux-edit.json

python3 save_images.py flux-edit.json flux-edit

複数の参照画像は、このエンドポイントのJSONフィールドでのみ指定できます。ローカルファイルの送り方、最大8枚の参照画像、Pythonヘルパー、編集用のプロンプトはFLUX.2の編集を参照してください。

パラメーター

パラメーター	型	必須	説明
`model`	string	必須	`flux-2-pro`、`flux-2-flex`、`flux-2-max`
`prompt`	string	必須	生成する内容
`size`	string	任意	出力サイズ。例：`1792x1024`。既定値は `1024x1024`
`width`、`height`	integer	任意	ピクセル単位の出力サイズ。16の倍数、64以上、総ピクセル数は約4MPまで。`size` の代わりに使う
`n`	integer	任意	画像の枚数。`1` のみ対応
`output_format`	string	任意	`jpeg`（既定値）または `png`
`seed`	integer	任意	結果を再現するための固定シード
`input_image` … `input_image_8`	string	任意	参照画像（公開URLまたはデータURL）。追加するとリクエストが編集になる

旧モデルとの互換性：FLUX Kontext

flux-kontext-pro（1回$0.035）と flux-kontext-max（1回$0.07）は、既存の連携のために引き続き利用できます。エンドポイントは同じで、違いは次のとおりです。

size の代わりに aspect_ratio フィールドを使います。OpenAI Python SDKでは extra_body で渡します。
3:7 から 7:3 までの任意の比率を指定でき、出力は約1メガピクセルに保たれます。

よく使う比率と、おおよその出力サイズです。

`aspect_ratio`	おおよその出力
`1:1`	1024×1024
`3:2` / `2:3`	1248×832 / 832×1248
`16:9` / `9:16`	1408×792 / 792×1408
`21:9`	1680×720
`7:3` / `3:7`	1544×662 / 662×1544

新しく生成や編集を組み込む場合は、FLUX.2を使ってください。

よくある質問

BFL APIのように結果をポーリングする必要は？

ありません。BFL APIはタスクIDと polling_url を返し、状態が Ready になるまでポーリングする方式です。LaoZhang APIは同じリクエストの中で画像の完成を待ち、data[0].url で返します。その代わり、クライアントのタイムアウトには余裕を持たせてください。Pythonの例では240秒です。リバースプロキシやサーバーレス関数を経由する場合は、そちらのタイムアウトや実行時間の上限も引き上げてください。そうしないと、画像の完成前に接続が切れます。

画像URLが使えなくなるのはなぜですか？

結果のURLは生成から10分で失効します。これはBFL自身の結果リンクと同じ有効期間です。各リクエストが返ったらすぐにサーバー側で画像をダウンロードして自社のストレージに保存し、データベースやフロントエンドにはそのアドレスを渡してください。バッチ処理では、バッチ全体の完了を待たずに、リクエストが終わるたびに結果をダウンロードします。ダウンロードが追いつくよう、同時リクエスト数は控えめにしてください。失効したURLは更新できません。リクエストを送り直す必要があり、新しい呼び出しとして課金されます。

同じ結果を再現するには？

同じモデル、プロンプト、サイズで、同じ seed を送ります。1つのデザインを繰り返し調整するときに役立ちます。

文字やブランドカラーを正確に出すには？

ポスター、インフォグラフィック、UIモックアップなど文字の多い画像では、まず flux-2-flex を試してください。BFLは、文字の描画と細部の表現に向くモデルと位置づけています。最高の品質と最も高いプロンプトへの忠実さが必要なときは、flux-2-max を使います。ブランドカラーを合わせるには、マグカップは #FF5A1F のようにプロンプトにカラーコードを書きます。複雑なシーンでは、被写体、背景、ライティング、スタイルをJSON文字列で書き、prompt として送ることもできます。

失敗したリクエストは課金されますか？

いいえ。FLUX.2は回数課金で、画像が返ったリクエストに1回分が課金されます。パラメーターエラーやモデレーションによるブロックなど、200以外のレスポンスは課金されません。クライアントのタイムアウトは失敗と同じではありません。サーバー側では画像が完成して課金されている可能性があるため、再送する前に呼び出しログを確認してください。実際の課金額は呼び出しログの記録が最終的なものです。

OpenAI SDKは使えますか？

使えます。client.images.generate() を次のように呼び出します。

base_url を https://api.laozhang.ai/v1 にします。
model、prompt、size は通常どおり渡します。
width、height、seed などFLUX固有のフィールドは extra_body に入れます。

画像のURLは response.data[0].url に入るので、すぐにダウンロードしてください。編集でも client.images.generate() を使い、input_image を extra_body に入れます。client.images.edit() は画像を1枚しか受け付けません。詳しくはFLUX.2の編集のよくある質問を参照してください。

はじめに

画像生成・編集API

動画生成API

テキストAPI

FLUX.2 API：画像生成の使い方と料金

始める前に

画像を生成する

結果を保存する

Pythonで生成する

出力サイズ

画像を編集する

パラメーター

旧モデルとの互換性：FLUX Kontext

よくある質問

BFL APIのように結果をポーリングする必要は？

画像URLが使えなくなるのはなぜですか？

同じ結果を再現するには？

文字やブランドカラーを正確に出すには？

失敗したリクエストは課金されますか？

OpenAI SDKは使えますか？

関連ドキュメント

​始める前に

​画像を生成する

​結果を保存する

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