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title: "FLUX.2の全5モデル比較｜Flex・Max・Pro・Dev・Kleinの料金と違い、FLUX 3 Imageとの選び方【2026年10月】"
url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/11352/"
published: 2026-03-13
updated: 2026-10-23
categories: ["AI"]
publisher: "株式会社一創"
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# FLUX.2の全5モデル比較｜Flex・Max・Pro・Dev・Kleinの料金と違い、FLUX 3 Imageとの選び方【2026年10月】

FLUX.2は、Black Forest Labs（BFL）が2025年11月25日に公開した画像生成・編集モデルの系列です。API専用の\[max\]・\[pro\]・\[flex\]と、重みを公開している\[dev\]・\[klein\]の5系統に分かれます。この記事では、2026年10月23日時点の公式料金、APIのOpenAPI定義、Hugging Faceのモデルカード、ライセンス原文を突き合わせて、5モデルの違いと選び方を整理します。検索の多い「FLUX.2 \[flex\]」は、ステップ数とガイダンスを指定できる唯一のAPIモデルです。ただし参照画像を使う編集では\[max\]より高くつく場合があるので、料金の章で計算例を示します。2026年10月には後継のFLUX 3 ImageとFLUX 3 Image Kleinが公開されたため、同じ解像度での料金差と、乗り換えるべき条件も章を分けて扱います。

## まとめ：FLUX.2の5モデルの選び分けと料金の要点

- **\[flex\]**：steps（1〜50・既定50）とguidance（1.5〜10・既定5.0）を指定できる。料金は出力も参照画像も**1MPあたり$0.05の均一**（2026年10月時点。外部の解説記事には旧額の$0.06が残る）。文字入りバナーやポスター向け。
- **\[max\]**：最上位の品質で、FLUX.2の中ではWeb検索で最新情報を反映するgrounding searchを持つ唯一のモデル。出力1MP目$0.07、以降と参照画像は1MPあたり$0.03。
- **\[pro\]**：量産向けの標準。出力1MP目$0.03、以降と参照画像は1MPあたり$0.015。改良が先に入る`flux-2-pro-preview`と、固定版の`flux-2-pro`を選べる。
- **\[dev\]**：32Bの公開重み。BFL自身のホスト型APIは無く、自己ホストかfal.aiなど外部のAPIで使う。配布重みのライセンスは非商用（企業の非本番環境でのテスト・評価は含む）。生成画像の商用利用は第2条d項で認められているが、FLUXモデルと競合するモデルの学習は禁止。
- **\[klein\]**：4Bと9Bの軽量版。4ステップ蒸留でAPIは1枚$0.014から。**追加の商用ライセンス契約なしで重みを商用利用できるのはApache 2.0の4Bだけ**で、9Bは非商用ライセンス。
- **FLUX 3 Image（2026年10月1日）とFLUX 3 Image Klein（10月15日）**：解像度クラス別の1枚課金で、参照画像は何枚使っても追加料金が無い。1MP級の最安はFLUX 3 Image Kleinの$0.009。上位モデル同士の1MP生成なら\[pro\]の$0.03がFLUX 3 Image（$0.048）より安い。追加契約なしで、売上の上限なく重みを商用運用できるのは、Apache 2.0の\[klein\] 4B（FLUX 3 Image Kleinの配布ライセンスでの商用利用は、関連会社を含む年換算総売上500万ドル未満が条件。超える場合は別途契約）。

## FLUX.2の5モデル一覧：公開日・提供形態・ライセンス

| モデル          | 公開日        | 提供形態        | 重みのライセンス      | 参照画像（API） |
| ------------ | ---------- | ----------- | ------------- | --------- |
| \[max\]      | 2025-12-16 | APIのみ       | 重み非公開         | 最大8枚      |
| \[pro\]      | 2025-11-25 | APIのみ       | 重み非公開         | 最大8枚      |
| \[flex\]     | 2025-11-25 | APIのみ       | 重み非公開         | 最大8枚      |
| \[dev\] 32B  | 2025-11-25 | 重み公開（自己ホスト） | FLUX 非商用 v2.1 | 推奨6枚まで    |
| \[klein\] 4B | 2026-01-15 | 重み公開＋API    | Apache 2.0    | 最大4枚      |
| \[klein\] 9B | 2026-01-15 | 重み公開＋API    | FLUX 非商用      | 最大4枚      |

参照画像の上限はAPIの入力欄の数で決まっています。[BFL APIのOpenAPI定義](https://api.bfl.ai/openapi.json)では、\[max\]・\[pro\]・\[flex\]は`input_image`から`input_image_8`までの8枠、\[klein\]は4枠です。ブラウザ版のPlaygroundでは\[max\]・\[pro\]・\[flex\]が10枚まで受け付けます。出力は全モデル共通で最大4MP（1MP＝1024×1024ピクセル）です。

共通の機能は、HEXカラーコードでの色指定、JSON形式の構造化プロンプト、複数画像を参照した人物・商品の同一性維持の3つです。\[dev\]の中身は32Bのflow matching transformerで、テキストエンコーダにMistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506を使います。オートエンコーダ（VAE）はFLUX.1から作り直され、Apache 2.0で別途公開されています。VAEの役割は[VAE（変分オートエンコーダ）の仕組み](/tech/details/5575/)を参照してください。

## FLUX.2 \[flex\] の特徴とAPIパラメータ

\[flex\]は文字の描画と細部の保持に寄せたモデルで、公式の案内も「typography（文字組み）特化」です。他のAPIモデルとの違いは、生成の中身を決めるパラメータを利用者が直接指定できる点にあります。OpenAPI定義（`Flux2FlexInputs`）から主な項目を抜き出すと次のとおりです。

| パラメータ                        | 範囲         | 既定値    | \[pro\]・\[max\]では     |
| ---------------------------- | ---------- | ------ | --------------------- |
| steps                        | 1〜50       | 50     | 指定不可                  |
| guidance                     | 1.5〜10     | 5.0    | 指定不可                  |
| prompt\_upsampling           | true／false | true   | disable\_pup（既定false） |
| input\_image〜input\_image\_8 | 8枠         | なし     | 同じく8枠                 |
| width／height                 | 64以上       | 0（未指定） | 同じ                    |
| safety\_tolerance            | 0〜7        | 2      | 同じ                    |

guidanceについて、OpenAPIの説明は「高くするとプロンプトへの忠実度が上がる代わりに写実性が下がる」です。見出しの文言を正確に出したいバナーでは上げ、写真調の人物では既定の5.0付近に留める、という使い分けになります。stepsは多いほど細部が増えますが、料金は解像度だけで決まり、stepsを減らしても安くはなりません。応答時間と細部の描き込みの釣り合いを見て決めます。

プロンプトの自動書き換え（upsampling）は既定で有効です。文字列を一字一句そのまま描かせたいときは`prompt_upsampling`を`false`にします。\[pro\]と\[max\]では同じ機能を`disable_pup: true`で止める形になり、項目名が違う点に注意してください。\[klein\]にはupsamplingがありません。FLUX.2の5モデルにはネガティブプロンプトの項目も無いため、入れたくない要素は「背景は無地の白」のように肯定形で書きます。

safety\_toleranceは0が最も厳しい設定です。2026年10月時点の定義では上限が7に広がりましたが、使える最大値は組織ごとに承認された範囲までで、承認外の値を送ると422エラーが返ります。既定の2から上げる場合は、先にダッシュボードで承認範囲を確認してください。

```
curl -X POST 'https://api.bfl.ai/v1/flux-2-flex' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H "x-key: ${BFL_API_KEY}" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "prompt": "Minimal sale poster, headline \"SUMMER SALE\" in bold sans-serif, background #0A3D62",
    "width": 1024,
    "height": 1536,
    "steps": 50,
    "guidance": 7.0,
    "prompt_upsampling": false
  }'
# 返り値の polling_url を GET し、Ready なら result.sample の画像を保存する
# Error・Failed・Request Moderated・Content Moderated なら終了し、待機には時間上限を設ける
```

このリクエストは1024×1536＝約1.5MPなので、2MPに切り上げられて$0.10かかります。結果の画像URLは署名付きで、有効期限は10分です。保存処理を後回しにするとリンクが切れるため、ポーリングで`Ready`を受け取った時点でダウンロードしてください。\[flex\]は2026年1月29日の更新で最大3倍に高速化しており、公式は品質を変えていないとしています。生成した画像をECの商品登録や社内の業務システムへ自動で流し込む場合は、ポーリングと保存の処理を含めた[API開発・システム連携](/service/system/api/)の設計が必要になります。

## FLUX.2 \[max\] と \[pro\] の違い

\[max\]と\[pro\]は受け付けるパラメータがまったく同じで（OpenAPIの`Flux2Inputs`を共有）、違いはモデルの品質と料金、それにgrounding searchの有無です。\[max\]はプロンプトの求めに応じてWebを検索し、前日の試合結果、都市のリアルタイムの天気、最近のニュースを画像に反映できます。FLUX.2の5モデルでこの機能を持つのは\[max\]だけです。

2026年3月3日には、料金を据え置いたまま約2倍に高速化した\[pro\]が、改良が先に入る新しい`flux-2-pro-preview`で提供されました。従来の`flux-2-pro`は高速化の対象外で、「今後変更しない固定スナップショット」として残っています（[BFLのリリースノート](https://docs.bfl.ai/release-notes)）。再現性を重視するワークフローや、モデル変更に社内審査が要る案件では固定版を指定し、seed・プロンプト・参照画像・解像度も固定して記録します。9Bの\[klein\]にも同じ構成の`flux-2-klein-9b-preview`があります。

選び方の目安は次のとおりです。

- 最新の出来事や実在の商品を反映させたい：\[max\]（grounding searchが必要）
- ECの商品画像や広告の差分を大量に作る：\[pro\]（出力1MP目$0.03で、\[max\]の半額以下）
- 見出しの文字やロゴの細部を詰めたい：\[flex\]（stepsとguidanceを調整できる）

OpenAIの画像生成と比べたい場合は、[GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）の料金と日本語精度](/tech/details/11857/)で現行モデルを確認できます。

## FLUX.2の料金比較：MP課金の計算方法と用途別の試算

FLUX.2のAPIは、出力画像と参照画像の画素数（MP）で課金されます。1クレジット＝$0.01で、APIとPlaygroundは同額です。[bfl.ai/pricing](https://bfl.ai/pricing)に掲載されているモデル別の単価は次のとおりです（2026年10月23日取得。9月29日の取得時から変更なし）。

| モデル          | 出力1MP目      | 出力2MP目以降 | 参照画像1MPあたり |
| ------------ | ----------- | -------- | ---------- |
| \[klein\] 4B | $0.014      | $0.001   | $0.001     |
| \[klein\] 9B | $0.015      | $0.002   | $0.002     |
| \[pro\]      | $0.03       | $0.015   | $0.015     |
| \[flex\]     | $0.05       | $0.05    | $0.05      |
| \[max\]      | $0.07       | $0.03    | $0.03      |
| \[dev\]      | BFLのAPI提供なし |          |            |

計算上のルールは3つあります。画素数は画像ごとに次の整数MPへ切り上げること、参照画像が複数あるときは1枚を1MPとして数えること（FLUX.2の全APIモデル共通）、4MPを超える画像は4MPに縮小されることです。1920×1080は約1.98MPなので2MP、1024×1536は1.5MPなので2MPとして課金されます。

| 用途（1枚あたり）    | \[klein\] 4B | \[pro\] | \[flex\] | \[max\] |
| ------------ | ------------ | ------- | -------- | ------- |
| 1024×1024の生成 | $0.014       | $0.03   | $0.05    | $0.07   |
| 1920×1080の生成 | $0.015       | $0.045  | $0.10    | $0.10   |
| 2048×2048の生成 | $0.017       | $0.075  | $0.20    | $0.16   |
| 1MP出力＋参照3枚   | $0.017       | $0.075  | $0.20    | $0.16   |

### \[flex\]が\[max\]より高くなる条件

\[flex\]は1MP目が\[max\]より安い一方、2MP目以降と参照画像も$0.05のまま下がりません。表のとおり、2MPで\[max\]と同額になり、4MPの生成や参照画像3枚の編集では\[max\]を上回ります。参照画像を何枚も使う編集や4MP出力が中心なら、文字や細部の描画に追加料金に見合う差が出るかを試してから\[flex\]を選びます。文字の精度が要件でなければ\[pro\]、品質を優先するなら\[max\]のほうが安く済みます。

\[flex\]の単価は、Picsartの比較記事など外部の解説で$0.06/MPと書かれたままのものがあります。BFLの価格データは出力・参照とも$0.05なので、見積もりはbfl.ai/pricingの計算機で確認してください。FLUX.2はfal.aiなど外部のホスティングでも提供されています。fal.aiの\[pro\]（モデルID `fal-ai/flux-2-pro`）は、2026年10月時点で出力1MP目$0.03、以降と入力画像は1MPあたり$0.015で、BFLの単価と同じです。

## FLUX.2とFLUX 3 Imageの違い：料金と乗り換えの判断

BFLは2026年7月23日にFLUX 3を発表し、動画（8月4日・プレビュー）に続いて、10月1日に画像生成・編集のFLUX 3 Image（`/v1/flux-3-image`）、10月15日に重みを公開した5.6BのFLUX 3 Image Klein（`/v1/flux-3-image-klein`）を出しました（[BFLのリリースノート](https://docs.bfl.ai/release-notes)）。リリースノートにFLUX.2の提供終了の告知は無く、料金ページにもFLUX 3と並んで掲載されています。2つの系列は課金の単位とAPIの項目が違います。

| 項目             | FLUX.2 \[pro\]・\[max\]・\[flex\] | FLUX 3 Image | FLUX 3 Image Klein         |
| -------------- | ------------------------------- | ------------ | -------------------------- |
| 課金             | MP課金（参照画像も加算）                   | 解像度クラス別の1枚単価 | 1枚単価（生成と編集が同額）             |
| 最大出力           | 4MP                             | 4k（約16MP）    | 4k                         |
| 参照画像           | 8枚                              | 10枚          | 10枚                        |
| steps・guidance | \[flex\]のみ指定可                   | 項目なし         | stepsのみ（1〜16）              |
| seed           | あり                              | 項目なし         | あり                         |
| Web検索          | \[max\]のみ                       | 既定で有効        | 項目なし                       |
| 配置の指定          | なし                              | バウンディングボックス  | バウンディングボックス                |
| 重み             | 非公開                             | 非公開          | 公開（FLUX Kommunity License） |

同じ画素数で並べた1枚あたりの料金は次のとおりです。FLUX 3の解像度クラスは画素数が等しい区分で、`1k`が約1MP、`1.5k`が約2MP、`2k`が約4MP、`4k`が約16MPです。[料金ページ](https://bfl.ai/pricing)の注記によれば、FLUX 3 ImageとFLUX 3 Image Kleinは、参照画像（利用者が渡したものも、Web検索でモデルが取得したものも）とプロンプトに追加料金がかからず、参照の枚数で単価は変わりません。生成と編集も同額です。FLUX.2は参照画像の画素数が加算されるので、編集ほど差が開きます。

| 出力の画素数    | \[klein\] 4B  | \[pro\] | \[flex\] | \[max\] | FLUX 3 Image | FLUX 3 Image Klein |
| --------- | ------------- | ------- | -------- | ------- | ------------ | ------------------ |
| 約1MP      | $0.014        | $0.03   | $0.05    | $0.07   | $0.048       | $0.009             |
| 約2MP      | $0.015        | $0.045  | $0.10    | $0.10   | $0.07        | $0.011             |
| 約4MP      | $0.017        | $0.075  | $0.20    | $0.16   | $0.10        | $0.014             |
| 約16MP     | 出力できない（上限4MP） | $0.607  | $0.036   |         |              |                    |
| 約1MP＋参照3枚 | $0.017        | $0.075  | $0.20    | $0.16   | $0.048       | $0.009             |

FLUX 3 Imageで参照画像を渡す編集では、width・heightで直接指定できる出力が4,194,304画素（約4MP）までになります。FLUX 3 Image KleinのAPI定義にはこの制限が無く、幅×高さの上限は参照画像の有無にかかわらず16,822,272画素です。どちらも4MPを超える参照画像は4MPに縮小してから処理されます。この表から、乗り換えの判断は次の4つに分かれます。

- **APIで\[klein\]を使っている**：FLUX 3 Image Kleinに移すと、共通の解像度クラスではどれも安くなります。1MP級で$0.014から$0.009、4MP級で$0.017から$0.014です。参照画像を足しても単価が変わらないので、編集が多いほど差が開きます。
- **\[max\]や\[flex\]で4MP出力や参照画像つき編集をしている**：FLUX 3 Imageの4MP級は$0.10で、\[flex\]の半額、\[max\]の約6割です。参照3枚の1MP編集なら$0.048で、\[flex\]の約4分の1、\[max\]の約3割です。Web検索による反映も既定で有効なので、grounding searchのために\[max\]を選んでいた場合も置き換え先になります。
- **1MPの画像を\[pro\]で量産している**：\[pro\]の$0.03はFLUX 3 Imageの$0.048より安いので、今の品質で要件を満たし、配置の指定や10枚の参照も要らないなら、単価を理由に移す必要はありません。ただし参照画像を毎回2枚以上使う編集では、\[pro\]が$0.06以上になってFLUX 3 Imageを上回ります。
- **同じ入力で同じ画像を再現したい**：FLUX 3 Imageには`seed`の項目が無く、`version`も現時点では`latest`しか指定できません（OpenAPIの説明では、日付つきの固定版は公開され次第追加される）。再現性が要件なら、固定スナップショットの`flux-2-pro`に留めます。

重みを自社サーバーで動かす場合は判断が変わります。FLUX 3 Image Kleinの重みは「FLUX Kommunity License v1.0」で配布されており、Apache 2.0ではありません。[ライセンス原文](https://huggingface.co/black-forest-labs/flux-3-image-klein/blob/main/LICENSE.md)は未ログインで読めます。非商用・非本番の利用に加えて、第2条a項は、関連会社を含む年換算の総売上が500万米ドル未満の「Qualifying User」（第1条e項）に限り、生成物の商用利用と、そのための本番環境での運用を認めています。その場合も第2条e項により、コンテンツフィルタか、公開・非公開を問わず配布・表示・送信の前に行う出力確認と、法令が求める範囲でのAI生成の表示が条件です。公式CLIの安全チェックは既定で無効（`--safety`で有効化）なので、フィルタの条件は利用者側で満たす必要があります。

売上の上限なく重みを商用運用したいなら、Apache 2.0のFLUX.2 \[klein\] 4Bが候補です（Apache 2.0でも、再配布時のライセンス添付や変更箇所の明示などの条件はあります）。それ以外の公開重みを商用で使う場合は、BFLが販売する自己ホスト用ライセンス（料金ページの「Open Weights Licensing」）を検討します。Builder枠の対象はFLUX 3 Image Kleinと\[klein\]、Platform枠は\[klein\] 9Bと\[dev\]も含みます。

FLUX 3 Image Kleinをローカルで動かす場合、[公式リポジトリのREADME](https://github.com/black-forest-labs/flux-3-image-klein)が示すB200での実測ピークは、1024×1024・プロンプト補完なしの蒸留版でBF16が31GB、FP8が26GBです。FP8はAda・Hopper・Blackwell世代が前提で、RTX 30系以前ではComfyUI向けのint8ファイルを使います。int8ならRTX 3070クラスの8GB GPUでも動くとされています。注意点はプロンプト補完（upsampler）で、モデルは補完後の長いキャプションで学習されているため、短いプロンプトをそのまま渡すと品質が落ちます。

diffusersでFLUX 3 Image Kleinを扱えるのは、2026年10月23日時点でmain版だけです（安定版の最新v0.41.0は10月6日公開で未対応）。[diffusersのドキュメント](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/en/api/pipelines/flux3.md)では、`ModularPipeline`が毎回先に補完モデル（9B・BF16で約19GB）を動かし、補完込みの重みは約39GB、補完を外した構成は約20GBです。BFLのドキュメントには「パイプラインは補完を呼ばず、別に動かすと約28GB追加」という説明が残っており、diffusers側の記述（補完ブロックの追加は10月16日）と食い違うため、使うdiffusersの版で挙動を確かめてください。

## FLUX.2 \[dev\] のライセンスと必要VRAM

\[dev\]は、FLUX.2の本体と同じ32Bクラスの公開重みです。Hugging Faceが示すパラメータ数は32,223,281,152で、BF16のtransformerだけで64.45GBあります。テキストエンコーダのMistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506が48.02GBなので、量子化しない状態では2つを合わせて110GBを超えます。[公式GitHubのREADME](https://github.com/black-forest-labs/flux2)も、参照スクリプトの実行にはH100相当のGPUが要ると明記しています。RTX 4090で動かす場合は、Hugging Faceと共同で用意された量子化版を使い、テキストエンコーダを外部（リモート）で動かす構成が案内されています。2025年12月31日にはNVFP4版（FLUX.2-dev-NVFP4）も公開されました。量子化形式の違いは[FP8とFP16・BF16・FP4の違い](/tech/details/5959/)にまとめています。手元にGPUが無い場合は、[RunpodなどのGPUクラウドの料金と選び方](/tech/details/9628/)も選択肢になります。BFL自身は\[dev\]のAPIを提供していませんが、[fal.ai](https://fal.ai/flux-2)では\[dev\]を1MPあたり$0.012からのAPIとして使えます。

### \[dev\]の商用利用の範囲

\[dev\]の重みに付いているのは、Hugging Faceの配布ページにある[FLUX Non-Commercial License v2.1](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev/blob/main/LICENSE.md)です。GitHubのリポジトリには旧版の「FLUX \[dev\] Non-Commercial License v2.0」も残っており、生成物を定めた第2条d項の禁止範囲が違います（v2.0は「FLUX \[dev\] Modelと競合するモデル」、v2.1は「FLUX Modelと競合するモデル」の学習を禁止）。前文には「non-commercial and non-production use」とあり、商用・本番の用途でモデルを動かすにはBFLから別途ライセンスを受ける必要があります。ただし第1条c項は、営利企業が非本番環境で行うテスト・評価・非商用の研究開発を非商用目的に含めているので、導入前の社内検証はできます。非商用で使う場合も、第2条e項により、違法・権利侵害コンテンツを防ぐフィルタ（または、公開・非公開を問わず配布・表示・送信の前に行う出力の確認）と、法令が求める範囲でのAI生成である旨の表示が条件になっています。一方、第2条d項は生成物（Outputs）について「商用目的を含むあらゆる目的に使用できる」と定め、例外としてFLUXモデルと競合するモデルの学習・ファインチューニング・蒸留への利用を禁じています。

まとめると、次の区別になります。

- 個人の研究や趣味で\[dev\]を動かし、できた画像を販売物に使う：第2条d項は生成物の商用利用を認めているが、第1条c項は「モデルの利用から直接・間接に対価を得ない」ことを非商用の条件にしているため、継続的に販売するならBFLに確認する
- 社内の非本番環境で\[dev\]を評価する：第1条c項の非商用目的に含まれる
- 自社サービスの裏側で\[dev\]を動かし、顧客に画像を返す：モデルの商用利用にあたるため、別途ライセンスが必要（BFLの自己ホスト用ライセンスではPlatform枠以上が\[dev\]を対象にしている）
- \[dev\]の出力で、FLUXモデルと競合するモデルを学習・ファインチューニング・蒸留する：禁止

\[dev\]の重みで商用サービスを作るつもりなら、最初からAPIの\[pro\]か、Apache 2.0の\[klein\] 4Bを検討したほうが手戻りがありません。画像生成AIの商用利用全般の注意点は[画像生成AIの商用利用はどこまで可能か](/column/details/16416/)、無料で商用利用できるツールの比較は[商用利用できる無料の画像生成AIおすすめ7選](/column/details/16418/)で解説しています。

## FLUX.2 \[klein\] 4B・9Bの違いとローカル実行

\[klein\]は2026年1月15日に公開された軽量版で、生成と編集を1つのモデルで扱います。蒸留版の推論は4ステップで、BFLの公称は「1秒未満」です。テキストエンコーダは\[dev\]のMistralではなくQwen3系で、4BはQwen3の4Bクラス（設定ファイル上は`Qwen3ForCausalLM`・hidden\_size 2560・36層）、9Bは8BのQwen3を使います。

| 項目                   | \[klein\] 4B   | \[klein\] 9B      |
| -------------------- | -------------- | ----------------- |
| ライセンス                | Apache 2.0     | FLUX 非商用          |
| 推論ステップ（蒸留版）          | 4              | 4                 |
| transformerの容量（BF16） | 7.75GB         | 18.16GB           |
| テキストエンコーダの容量         | 8.04GB         | 16.38GB           |
| 公式の必要VRAM            | 約13GB          | 約24〜29GB          |
| API料金（1MP）           | $0.014         | $0.015            |
| 派生版                  | Base・FP8・NVFP4 | Base・KV・FP8・NVFP4 |

必要VRAMは、[Hugging Faceのモデルカード](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B)とdocs.bfl.aiが4Bを「約13GB」とし、対象GPUはRTX 3090／4070以上です。GitHubのREADMEだけは「約8GB」と書いており、FP8版・NVFP4版のモデルカードは「約13GB」のままなので、8GB級で動く条件は公式に示されていません。約13GBはモデルカードの目安で、測定条件は書かれていません。BF16では掲載コードのCPUオフロードを前提に必要VRAMを確かめ、8GB級では量子化版を実機で確認してください。9Bについては、[BFLのヘルプ記事](https://help.bfl.ai/articles/6122710168-which-flux-2-model-should-i-choose)が「約24GB」とする一方、[9Bのモデルカード](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B)は「約29GB・RTX 4090以上」としており、公式資料の間で目安が一致していません。12〜16GBのGPUでは量子化版（FP8・NVFP4）が候補です。BF16のまま収める場合、モデル単位で載せ替える`enable_model_cpu_offload()`ではtransformer（18.16GB）が一度に載らないため、ブロック単位のgroup offloadingか、層単位の`enable_sequential_cpu_offload()`を使います。後者ほど転送が増えて遅くなります。

LoRAで学習する場合、公式は蒸留していないBase版（50ステップ）か\[dev\]を起点にするよう勧めています。2026年4月23日からは、\[klein\]で学習したLoRAをBFLのAPIでそのまま推論できる公開ベータ（`-finetuned`エンドポイント、料金は元のモデルと同額）も始まっています。LoRAの仕組みは[LoRA（低ランク適応）の仕組みと使い方](/tech/details/8963/)を参照してください。

9B KV（2026年3月公開）はKVキャッシュを使う派生版で、複数の参照画像を使う編集では4Bより速いと公式は説明しています。\[klein\]は参照画像をモデル本体に直接渡す設計で（APIは`input_image`〜`input_image_4`の4枠）、人物や商品を参照させるためにIP-Adapterのような追加モジュールを組み合わせる必要はありません。

### \[dev\]と\[klein\]の選び分け

\[dev\]と\[klein\]はどちらも重みを公開したローカル向けのモデルですが、規模とライセンスが大きく違います。

| 項目        | \[dev\]               | \[klein\] 4B  | \[klein\] 9B |
| --------- | --------------------- | ------------- | ------------ |
| パラメータ     | 32B                   | 4B            | 9B           |
| テキストエンコーダ | Mistral-Small-3.2-24B | Qwen3 4Bクラス   | Qwen3 8B     |
| 量子化なしの目安  | H100相当                | 約13GB         | 約24〜29GB     |
| 重みの商用利用   | 別途契約                  | 可（Apache 2.0） | 別途契約         |
| BFLのAPI   | なし                    | あり            | あり           |

追加のライセンス契約なしに重みを商用で使うなら、FLUX.2では\[klein\] 4Bを選びます。非商用で品質を最優先し、H100相当か量子化版とリモートのテキストエンコーダを用意できるなら\[dev\]です。BFLのヘルプ記事も、\[klein\]を「最速」、\[dev\]を「開発・研究向け」と位置づけています。速度と台数が要るプレビュー生成やリアルタイムの用途は\[klein\]、仕上げの1枚は\[dev\]かAPIの上位モデル、と役割を分けるのが現実的です。

### diffusersで\[klein\] 4Bを動かすコード

diffusersには、\[dev\]用の`Flux2Pipeline`がv0.36.0（2025年12月8日）で、\[klein\]用の`Flux2KleinPipeline`がv0.37.0（2026年3月5日）で正式リリースとして入りました。モデルカードには今も「GitHubから最新版をインストール」と書かれていますが、2026年10月時点では安定版のv0.37.0以降（最新はv0.41.0）で読み込めます。事前に`pip install -U "diffusers>=0.37.0" transformers accelerate`で入れておきます。以下のPythonコードはモデルカードのコードをもとに、コメントを日本語にしたものです。本記事の執筆環境では実行していないため、GPUの型番とCUDA・PyTorch・diffusersの版を控えたうえで手元で確認してください。乱数生成器に`device="cuda"`を指定しているため、NVIDIA GPU（CUDA）のある環境が前提です。

```
import torch
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B", torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()  # VRAMが足りないときにCPUへ退避する

image = pipe(
    prompt="A cat holding a sign that says hello world",
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=1.0,
    num_inference_steps=4,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0),
).images[0]
image.save("flux-klein.png")
```

蒸留版では`num_inference_steps=4`と`guidance_scale=1.0`がモデルカードの設定です。蒸留していないBase版は50ステップが前提で、出力の多様性が高い代わりに時間がかかります。モデルカードによれば、\[klein\] 4BはComfyUIでも利用できます。

## Stable DiffusionやMidjourneyとの選び分け

ローカルで動かせる画像生成モデルを商用で使う場合、ライセンスの条件が最初の分かれ目になります。Stable Diffusion 3.5の「Stability AI Community License」は、年間売上100万ドル未満の個人・組織に商用利用を無償で認め（商用で使う場合はStability AIへの登録が必要）、それを超えるとStability AIからエンタープライズライセンスを取得する必要があります。FLUX.2 \[klein\] 4BのApache 2.0には売上の上限がありません。一方、\[dev\]と\[klein\] 9Bの配布ライセンスはモデルの商用利用を認めておらず、BFLとの別途契約が必要です。FLUX 3 Image Kleinは年商500万ドル未満なら、条件付きで生成物の商用利用と本番運用ができます。

- 年間売上100万ドルを超える企業が自社サーバーで商用運用する：\[klein\] 4B（Stable Diffusion 3.5はエンタープライズライセンスが必要）
- 年商500万ドル未満の事業者が、自社サーバーで10枚参照の編集や配置指定を使いたい：FLUX 3 Image Klein（FLUX Kommunity Licenseの条件付き）
- 既存のStable Diffusion用LoRAや拡張資産を使い続けたい：Stable Diffusion（FLUX.2用のLoRAとは互換性がない）
- ローカル環境を持たず、ブラウザで高品質な画像を作りたい：MidjourneyかFLUXのPlayground

Stable Diffusion 3.5の入手方法と動作環境は[Stable Diffusion 3とSD3.5の違い](/tech/details/2738/)、MidjourneyとStable Diffusionの料金比較は[MidjourneyとStable Diffusionの違いと選び方](/tech/details/7619/)、Midjourneyの現行版は[Midjourney V8の全体像](/tech/details/11424/)で扱っています。

## FLUX.2を選ぶべきでない条件

- **動画が必要**：FLUX.2は静止画専用です。BFLで動画を作るならFLUX 3（2026年10月時点ではプレビュー）を使います。
- **4MPを超える画像が要る**：FLUX.2の出力上限は4MPです。約16MPまで出せるFLUX 3 ImageかFLUX 3 Image Kleinを使います。
- **APIで\[klein\]を大量に回し、移行先でも品質と応答時間の要件を満たせる**：共通の解像度クラスではFLUX 3 Image Kleinの単価が低く、参照画像を増やしても追加料金がありません。
- **\[dev\]や\[klein\] 9Bで自社サービスを作る**：非商用ライセンスのため、BFLとの個別契約が無ければ運用できません。
- **参照画像の多い編集を\[flex\]で量産する**：1MP出力に参照画像3枚を使う例では、\[flex\]は$0.20で\[max\]の$0.16を上回り、FLUX 3 Imageの$0.048の約4.2倍です。
- **再現性が要るのにpreview版を使う**：固定版の`flux-2-pro`を指定します。

## よくある質問

### FLUX.2 \[flex\] の料金はいくらですか？

2026年10月23日時点のbfl.ai/pricingでは、出力画像・参照画像とも1MPあたり$0.05です。1024×1024の生成なら$0.05、1920×1080なら2MPに切り上げられて$0.10になります。参照画像を使う編集では入力の画素数も1MPあたり$0.05で加算されるため、出力と参照画像の両方を含めて見積もってください。

### FLUX.2 \[dev\] と \[klein\] の違いは何ですか？

\[dev\]は32Bで、テキストエンコーダにMistral-Small-3.2-24Bを使い、量子化しない状態ではH100相当のGPUを前提とします。\[klein\]は4Bと9Bの軽量版で、テキストエンコーダはQwen3系、4ステップで推論します。追加の契約なしで重みを商用利用できるのは\[klein\] 4B（Apache 2.0）です。

### FLUX.2 \[dev\] は商用利用できますか？

モデルを商用・本番の用途で動かすことは、配布重みに付くFLUX Non-Commercial License v2.1の許諾範囲外で、BFLとの別途契約が必要です（社内の非本番環境でのテスト・評価は非商用目的に含まれます）。生成した画像は第2条d項で商用目的の利用が認められていますが、第1条c項は「モデルの利用から対価を得ない」ことを非商用の条件にしているため、画像を継続的に販売するならBFLに確認してください。FLUXモデルと競合するモデルの学習には使えません。

### FLUX.2をローカルで動かすのに必要なVRAMは？

\[klein\] 4Bは約13GB（モデルカード）で、RTX 3090／4070以上が対象です。9BはBFLのヘルプ記事が約24GB、モデルカードが約29GB（RTX 4090以上）と資料で割れており、12〜16GBのGPUでは量子化版とオフロードを組み合わせます。\[dev\]はtransformerが64.45GBあり、RTX 4090では量子化版とリモートのテキストエンコーダを組み合わせます。

### FLUX.2とFLUX 3 Imageはどちらを使えばよいですか？

APIで\[klein\]を使っているならFLUX 3 Image Klein（1MP級で$0.009）が安く、参照画像つきの編集や4MP出力を\[max\]・\[flex\]で回しているならFLUX 3 Imageのほうが安くなります。参照画像を使わない1MPの生成なら\[pro\]の$0.03がFLUX 3 Imageより安く、同じ画像を再現したい場合は固定版の`flux-2-pro`、売上の上限なく重みを商用で自社運用したい場合はApache 2.0の\[klein\] 4Bを選びます。

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出典: [FLUX.2の全5モデル比較｜Flex・Max・Pro・Dev・Kleinの料金と違い、FLUX 3 Imageとの選び方【2026年10月】](<https://www.issoh.co.jp/tech/details/11352/>)（株式会社一創）