FLUX Kontext Max API

FLUX Kontext Maxは、Black Forest LabsのFLUX.1 Kontextファミリーにおけるプレミアムティアです — フローマッチング（rectified-flow transformer）モデルであり、指示ベースの 画像編集とテキストから画像への生成を統合します。FLUX Kontext Proと同じインコンテキスト編集 インターフェースを共有しますが、プロンプトへの忠実度と タイポグラフィにより多くの計算資源を割り当てているため、厳密な指示や 画像内に描画されるテキストで、より優れた結果を発揮します。

参照画像と指示を渡すと — オブジェクトの入れ替え、 背景の変更、ラベルの置換など — 指定した部分だけを編集し、複数回のやり取りでも 顔、レイアウト、ライティングを維持します。これは言語モデルではありません。 トークンコンテキストウィンドウも、ドキュメント分析も、RAGもありません。画像と テキストを入力すると、画像が出力されます。

このページの GPTProto では、デフォルトで画像編集タスクが選択されています — 参照画像と指示を入力すると編集済み画像が出力され、料金は1画像あたり$0.064です。 テキストから画像への生成（プロンプトのみ、参照画像なし）も、タスクセレクターから利用できます。

FLUX Kontext MaxとPro、gpt-image-2の比較

同じインターフェース、同じタスク、同じキャラクターの一貫性を備えています。違いは忠実度と速度・コストのトレードオフです — いずれもGPTProtoでは公式リスト価格を下回ります。

画像内テキストまたは正確なプロンプト忠実度が決め手になる場合はMaxを選びましょう — ポスターのマーケティングコピー、ラベルを変更した商品画像、見出しの差し替えなどです。速度とコストを優先し、編集が単純な場合はProを選びましょう。OpenAIのスタックと比較している場合、gpt-image-2もGPTProtoで利用できます。編集タスクでは、FLUX Kontextのほうがキャラクターの同一性と画像内テキストをより適切に維持する傾向があり、10秒未満で返ってきます。一方、GPT-Imageの編集は通常、より時間がかかります。 

Black Forest Labsからの切り替え（ドロップイン）

BFLの直接APIからGPTProto上のFLUX Kontext Max APIへ移行する場合、書き換えではなく小さな 差分で済みます：

  1. base_url  →  https://gptproto.com/v1/images/generations
  2. auth      →  Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_KEY  （BFLのx-keyを置き換え）
  3. model     →  "flux-kontext-max"のままにする

同じGPTProtoのバランスで、FLUX Kontext Pro、Seedream、gpt-image-2、その他200以上のモデルも利用できます — 1つのキー、1つの請求書で、BFLの個別クレジット追加も、プロバイダーごとの登録も不要です。 

FLUX Kontext Maxのプロンプトのヒント（タイポグラフィ優先）

Maxはテキストと正確な指示で価格に見合う価値を発揮するため、次のようにプロンプトを作成しましょう：

  • テキスト置換：引用符を使う — 'OLD'を'NEW'に置き換える。
  • スタイルを維持：「同じフォントスタイル、色、位置を維持」と追加する。
  • 代名詞ではなく対象を指定する：「彼」ではなく「赤いジャケットを着た男性」。
  • 変更してはいけないものを明示する：「…背景は変更しない」。
  • スタイルを具体的に指定する：「芸術的にする」ではなく「水彩画に変換する」。

1ターンにつき1つの編集が最も効果的です。プロンプトは約512トークンまでで、連続して何度も編集すると品質がずれることがあります — アーティファクトが現れた場合は、きれいなベース画像からやり直してください。