Black Forest Labs: FLUX.2 Flex

FLUX.2 Flex is een beeldgeneratiemodel van Black Forest Labs, de studio achter de FLUX-familie van beeldmodellen. Het staat in de categorie image op api14, en de provider bracht het uit op 25 november 2025. Als je de FLUX-lijn al kent, is dit de variant die is afgestemd op gedetailleerde weergave en op referenties gebaseerd bewerken in plaats van een algemeen tekstmodel.

Het model neemt tekst- en beeldinvoer en retourneert afbeeldingen. Het contextvenster is 67.344 tokens, met een maximale uitvoer van 60.609. De provider beschrijft FLUX.2 Flex als sterk in het weergeven van complexe tekst, typografie en fijne details, en het ondersteunt multi-reference editing binnen dezelfde uniforme architectuur. In de praktijk betekent dit dat je een prompt kunt sturen, of een prompt plus maximaal acht invoerreferenties, en een gegenereerde of bewerkte afbeelding terugkrijgt. De beeldverhouding is selecteerbaar uit 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9 of auto, en de uitvoer kan worden weggeschreven als png of jpeg.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk specifieke set taken. Tekstzware afbeeldingen zijn de voor de hand liggende: posters, verpakkingsmockups, banners en social assets waarbij letters leesbaar en correct gespeld moeten uitkomen. Het weergeven van fijne details past bij productfoto's, UI-mockups en illustraties die schone randen nodig hebben. Multi-reference editing is nuttig wanneer je een onderwerp, stijl of lay-out consistent wilt houden across variaties, bijvoorbeeld een merkuitstraling toepassen op meerdere afbeeldingen of een foto restylen met behoud van de originele compositie. Omdat beeldinvoer wordt geaccepteerd, passen image to image workflows en op referenties gebaseerde bewerkingen beide goed.

Je roept het aan via de OpenAI compatible API van api14 met het model-id black-forest-labs/flux.2-flex. Het verzoek ondersteunt de parameter seed, en de image-parameters omvatten aspect_ratio, output_format, n en input_references. Aspect ratio accepteert de hierboven genoemde enumwaarden, output format accepteert png of jpeg, n is vastgezet op 1 zodat elk verzoek één afbeelding retourneert, en input_references accepteert tussen 0 en 8 afbeeldingen. Seed wordt als een boolean aangeboden, waarmee je reproduceerbaarheid tussen runs kunt beheren.

Eén beperking is het vermelden waard voordat je je vastlegt: n is beperkt tot 1, dus batchgeneratie betekent meerdere verzoeken in plaats van één aanroep. Invoerreferenties gaan tot maximaal 8, wat ruim is voor de meeste bewerkingstaken, maar een echte bovengrens als je pipeline meer verwacht. En omdat het model alleen afbeeldingen uitvoert, hoort elke taak die tekst terug nodig heeft, zoals captioning of redeneren over een afbeelding, bij een ander model.