FLUX.2の全5モデル比較｜Flex・Max・Pro・Dev・Kleinの違いと料金・選び方【2026年9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]、重みを公開している[dev]と[klein]の5系統に分かれます。この記事では、2026年9月29日時点の公式料金ページ、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。

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9月時点。ドキュメントの概要表には旧額の$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、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。2026年3月3日に約2倍に高速化し、改良が先に入るflux-2-pro-previewと固定版のflux-2-proに分かれた。
• [dev]：32Bの公開重み。BFLのホスト型APIは無く、ローカル専用。モデルの利用は非商用に限られる。生成画像の商用利用はライセンス第2条d項で認められているが、競合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。商用で重みを使えるのはApache 2.0の4Bだけで、9Bは非商用ライセンス。
• 後継のFLUX 3は2026年7月23日に発表されたが、2026年9月時点のAPIは動画（/v1/flux-3-video）のみ。静止画はFLUX.2が現行の選択肢。

FLUX.2の5モデル一覧：公開日・提供形態・ライセンス

参照画像の上限はAPIの入力欄の数で決まっています。[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）の仕組みを参照してください。

FLUX 3との関係（2026年7月発表）

BFLは2026年7月23日にFLUX 3を発表しました。画像・動画・音声を1つのモデルで学習した基盤モデルで、公開は段階的です。8月4日に音声付き動画生成がプレビューとして始まり、2026年9月29日時点の料金ページに並ぶFLUX 3は動画だけです。画像の生成・編集は「今後の段階」とされているため、静止画を作る用途では当面FLUX.2を選ぶことになります。FLUX 3の画像APIが出た時点で、[pro]や[max]との比較をやり直してください。

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。

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。stepsを下げる理由は応答時間の短縮だけです。

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。

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、status が Ready になったら result.sample の画像URLを取得する

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。

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。この機能は5モデルのうち[max]にしかありません。

[pro]は2026年3月3日に、料金を据え置いたまま約2倍に高速化しました。同時に、改良が先に入るflux-2-pro-previewが追加され、従来のflux-2-proは「今後変更しない固定スナップショット」になっています。同じ入力で同じ結果を再現したいワークフローや、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9月29日取得）。

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。

[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、[flex]を選ぶ理由はstepsとguidanceの指定が必要かどうかだけです。文字の調整が要らないなら[pro]、品質を優先するなら[max]のほうが安く済みます。

docs.bfl.aiのFLUX.2概要ページの比較表には、[flex]が「$0.06 / MP」と書かれたまま残っています。料金ページとbfl.ai/pricingの価格データはどちらも$0.05です。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9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 [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も選択肢になります。

[dev]の商用利用の範囲

[dev]の重みは、GitHubでは「FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0」、Hugging Faceの配布ページでは「FLUX Non-Commercial License」として案内されています（GitHubにある2つの非商用ライセンスは、生成物を定めた第2条d項が同文です）。前文には「non-commercial and non-production use」とあり、業務でモデルを動かす場合はBFLから別途ライセンスを受ける必要があります。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（または公開前の出力の確認）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[dev]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
• 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
• [dev]の出力で別の画像生成モデルを学習する：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。

必要VRAMは公式の記述が割れています。Hugging Faceのモデルカードとdocs.bfl.aiは4Bを「約13GB」、GitHubのREADMEは「約8GB」とし、対象GPUはどちらもRTX 3090／4070以上です。FP8版・NVFP4版のモデルカードも「約13GB」のままで、8GB級で動く条件は公式に示されていません。BF16なら13GBを見込み、8GB級では量子化版を実機で確かめてください。9Bはtransformerだけで18.16GBあるため、12〜16GBのGPUでは量子化版（FP8・NVFP4）が現実的です。CPUオフロードで収めるなら、コンポーネント単位のenable_model_cpu_offload()では足りず、層単位のenable_sequential_cpu_offload()になるため大幅に遅くなります。

[dev]と[klein]で迷う場合は、ライセンスと速度で決めます。重みを商用で使うなら[klein] 4B一択で、品質を最優先し非商用で使うなら[dev]です。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。

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9月時点では安定版のv0.37.0以降で読み込めます。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。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はそもそもモデルの商用利用を認めていません。

• 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）
• 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.2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、MidjourneyとStable Diffusionの料金比較はMidjourneyとStable Diffusionの違いと選び方、Midjourneyの現行版はMidjourney V8の全体像で扱っています。

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9月時点ではプレビュー）を使います。
• [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：[max]より高くつきます。
• 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9月29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。docs.bfl.aiの概要ページには旧額の$0.06が残っているため、料金ページの額で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。商用利用できる重みは[klein] 4B（Apache 2.0）だけです。

FLUX.2 [dev] は商用利用できますか？

モデルそのものを業務で動かすことは、FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0の範囲外で、BFLとの別途契約が必要です。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。[dev]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BF16のtransformerだけで18.16GBあるため、12〜16GBのGPUでは量子化版が現実的です。[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はどちらが新しいですか？

FLUX 3が新しく、2026年7月23日に発表されました。ただし2026年9月時点でAPI提供されているのは動画生成だけで、画像の生成・編集は今後の段階として予告されている状態です。静止画のAPIとして現在使えるのはFLUX.2です。

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