FLUX.2 Klein 4B API

Modèle de génération et d’édition d’images Klein 4B FLUX.2 sous licence Apache avec text-to-image, retouche d’images de référence et support de flux de travail créatif.

Black Forest LabsGénération d’imagesPublié 15 janv. 2026Inférence native

À propos de FLUX.2 Klein 4B

Modèle de génération et d’édition d’images Klein 4B FLUX.2 sous licence Apache avec text-to-image, retouche d’images de référence et support de flux de travail créatif.

Aussi connu sous le nom Black Forest Labs FLUX.2 Klein 4B

image generationimage editingreference imagesseed control

Caractéristiques de FLUX.2 Klein 4B

ID du modèle
flux-2-klein-4b
Auteur
Black Forest Labs
Catégorie
Génération d’images
Publié
15 janv. 2026
Entrée
TexteImage
Sortie
Image
Endpoints
POST/v1/images/generations
Identifiants de modèle alternatifs
black-forest-labs/flux.2-klein-4bflux.2-klein-4b

Tarifs de l'API FLUX.2 Klein 4BÉconomisez jusqu'à 39%

Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.

Type
Spéc.
Tarif
Génération d’images
par image
$0.014$0.0085
Comparer sur la page complète des tarifs

Comment appeler l'API FLUX.2 Klein 4B

FLUX.2 Klein 4B fonctionne via POST /v1/images/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Ou ajoutez "sync": true pour éviter le polling : la requête reste ouverte et renvoie directement la réponse image au format OpenAI, donc les SDKs OpenAI fonctionnent tels quels. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

cURL : envoyer le job
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "flux-2-klein-4b",
    "prompt": "Describe what you want FLUX.2 Klein 4B to generate."
  }'
cURL : interroger le résultat
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"
Python
import requests

response = requests.post(
    "https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
    json={
        "model": "flux-2-klein-4b",
        "prompt": "Describe what you want FLUX.2 Klein 4B to generate.",
    },
)
job = response.json()

# Generation runs as an async job. Poll until it completes.
import time
while True:
    status = requests.get(
        f"https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/{job['job_id']}",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
    ).json()
    if status.get("status") in ("completed", "failed"):
        print(status)
        break
    time.sleep(5)
Référence complète de l'API FLUX.2 Klein 4B

Paramètres de l'API FLUX.2 Klein 4B

Paramètres de requête pris en charge par l'API FLUX.2 Klein 4B sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.

ParamètreTypePar défautPlage / valeursDescription
promptstring--Description textuelle de l’image à générer.
aspect_ratioenum1:11:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3Rapport d’aspect de sortie.
sizestring--Suppression explicite de WIDTHxHEIGHT. La largeur x hauteur doit être au maximum de 1 048 576 pixels. Laissez non réglé pour utiliser aspect_ratio.
widthnumber-256 à 2048Largeur de sortie en pixels. Réglez la largeur et la hauteur ensemble. La largeur x hauteur doit être au maximum de 1 048 576 pixels.
heightnumber-256 à 2048Hauteur de sortie en pixels. Réglez la largeur et la hauteur ensemble. La largeur x hauteur doit être au maximum de 1 048 576 pixels.
num_inference_stepsnumber41 à 12Nombre d’étapes de réduction du bruit. Plus haut = meilleure qualité mais plus lent.
guidance_scalenumber10 à 8Respect rapide. Plus élevé = plus proche de la suggestion mais moins créatif.
seednumber--Graines aléatoires pour la reproductibilité. Même seed + prompt = même sortie.
num_imagesnumber11 à 4Combien d’images générer (1 à 4).
formatenumwebpwebp, png, jpg, jpegCodec du fichier image pour la sortie générée.
response_formatenumurlurl, b64_jsonRetournez par défaut une URL média signée, ou un JSON base64 si demandé.
return_base64booleanfalse-Alias de compatibilité pour response_format=b64_json.
max_sequence_lengthnumber51264 à 512Longueur maximale du token d’invite sur laquelle le modèle est conditionné.
imagesarray--URLs d’images de référence séparées par virgules pour la génération conditionnée par image.

Bon à savoir

Défauts

  • Image 1024x1024
  • 4 étapes d’inférence
  • Échelle de guidage 1.0
  • Sortie WebP

Commandes

Prend en charge les images de prompt, de ratio size/aspect ou de width/height explicites, de semence, de n/num_images et de référence. La largeur x hauteur doit être au maximum de 1 048 576 pixels. Exemples: 1024x1024, 1344x768, 768x1344 ou 2048x512. La facturation est faite par image retournée, donc num_images: 4 crée et facture 4 images.

Sécurité du contenu

  • Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.

API FLUX.2 Klein 4B : questions fréquentes

Combien coûte l'API FLUX.2 Klein 4B ?

Sur EmpirioLabs, FLUX.2 Klein 4B est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.

Quel endpoint FLUX.2 Klein 4B utilise-t-il ?

FLUX.2 Klein 4B est servi via POST /v1/images/generations sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.

Puis-je essayer FLUX.2 Klein 4B dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Le playground EmpirioLabs exécute FLUX.2 Klein 4B dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.

Comment obtenir une clé API FLUX.2 Klein 4B ?

Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.

Prêt à utiliser de meilleurs points de terminaison ?

Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.