# FLUX.2 Flex o Pro: cómo elegir y calcular el coste de un encargo

> FLUX.2 Pro permite empezar con un coste menor; Flex añade controles para trabajos que exigen más precisión. Aprende a presupuestar un encargo contando resolución, referencias e intentos, con precios de BFL en dólares.

- URL: https://blog.laozhang.ai/es/posts/flux-2-flex-vs-pro
- Published: 2026-09-06
- Updated: 2026-09-06
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/es/about)
- Topic: Precios y planes de API
- Tags: FLUX.2, Generación de imágenes, Edición de imágenes, API, Precios

---
Un encargo de veinte imágenes puede acabar necesitando muchas más de veinte generaciones. Si hay que conservar un mueble, respetar una composición o escribir una oferta sin errores, el precio de partida del modelo solo explica una parte del presupuesto.

**FLUX.2 Pro es una opción razonable para empezar cuando buscas producir imágenes a menor coste. Flex merece una prueba cuando necesitas ajustar la generación para resolver un problema concreto de texto o detalle.** Black Forest Labs presenta Pro como su opción para producción y Flex como una alternativa orientada a tipografía, detalles pequeños y controles de inferencia. Esa descripción no demuestra cuál entregará más imágenes aprovechables en tu encargo. [Guía de elección de BFL](https://help.bfl.ai/articles/6122710168-which-flux-2-model-should-i-choose)

Para decidir, conviene separar tres cosas: lo que puedes ajustar, lo que se factura y lo que aceptarías como entrega. Las tarifas que siguen corresponden a la API directa de BFL, consultadas el **6 de septiembre de 2026**, en dólares estadounidenses. Un proveedor que integra FLUX puede ofrecer otras tarifas y condiciones; no son intercambiables con las de BFL.

Si también estás valorando el modelo de Google, consulta la [comparativa de FLUX.2 Pro y Nano Banana Pro](https://blog.laozhang.ai/es/posts/nano-banana-pro-vs-flux2), que distingue resolución 4K, referencias y coste por imagen aprovechable.

## Flex permite ajustar la generación, no entrenar tu propio modelo

La ventaja concreta de Flex es que expone dos controles que no aparecen en el esquema actual de la API fija de Pro:

- **Pasos de inferencia**, mediante `steps`: de 1 a 50, con 50 como valor predeterminado.
- **Escala de guía**, mediante `guidance`: de 1,5 a 10, con 5 como valor predeterminado.

Son los valores publicados en la [referencia de Flex](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bflex%5D); el [esquema de Pro](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bpro%5D) no ofrece esos campos al usuario. En una petición JSON, los decimales se escriben con punto, por ejemplo `1.5`, aunque aquí se expliquen con coma decimal.

Los pasos intervienen en el proceso de generación. La escala de guía regula cuánto se ciñe el modelo a las instrucciones: BFL indica que aumentarla favorece esa correspondencia a costa del realismo. Por eso, subir ambos ajustes al máximo no garantiza una imagen mejor. Si un material empieza a parecer artificial, ceñirse más al texto puede estar empeorando justo el aspecto que quieres conservar. [Descripción de los parámetros de Flex](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bflex%5D)

Estos controles actúan al generar la imagen; **no equivalen a entrenar una LoRA ni a disponer de los pesos de Flex para descargarlos**. Las variantes descargables de la familia, como Dev o Klein, son otros modelos. Antes de elegir una herramienta por una supuesta posibilidad de entrenamiento, comprueba el modelo exacto y el procedimiento que realmente ofrece. [Familia FLUX.2 de BFL](https://bfl.ai/models/flux-2)

En un cartel para una campaña de otoño, Flex puede ser un candidato si el problema es reproducir una frase como «Diseño para espacios pequeños». Aun así, hay que comprobar la ñ, las tildes, la puntuación y cualquier cifra. La orientación a tipografía no garantiza que el texto en español salga correcto. En una imagen de mobiliario, la prioridad puede ser otra: mantener el número de patas, la forma del respaldo y el acabado de la madera. Conviene elegir a partir de esos requisitos, no de una clasificación general.

## Presupuesta el archivo de salida y las referencias por separado

Ambos modelos sirven para generar y editar imágenes. Cuando aportas referencias, estas también cuentan en el coste. La [tabla detallada de precios de BFL](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2) publica estas tarifas:

| Concepto facturado | Pro | Flex |
|---|---:|---:|
| Primer megapíxel de salida | 0,03 USD | 0,05 USD |
| Cada megapíxel adicional de salida | 0,015 USD | 0,05 USD |
| Cada megapíxel facturado de las referencias | 0,015 USD | 0,05 USD |

Para esta facturación, **1 MP equivale a 1024 × 1024 píxeles**. BFL redondea al alza la resolución de cada referencia y la de la salida por separado. No sumes todos los píxeles para hacer un único redondeo, ni uses un millón de píxeles como divisor. La salida máxima es de 4 MP; esa unidad no significa que el archivo tenga una resolución de pantalla 4K. [Reglas de resolución y calculadora](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2)

Sin referencias, una salida de 1024 × 1024 cuesta 0,03 USD con Pro y 0,05 USD con Flex. Para 2048 × 2048, que son 4 MP, el importe es 0,075 USD y 0,20 USD, respectivamente. Son importes que muestra la calculadora de BFL para esas condiciones, no una medición de calidad ni una factura de un encargo.

### Una referencia grande y varias referencias no se procesan igual

BFL describe dos situaciones distintas. Con **una sola referencia**, se conserva la resolución original hasta 4 MP; si supera ese tamaño, se reduce y se factura como 4 MP. Con **varias referencias**, cada una que supere 1 MP se reduce a 1 MP y se factura como tal. Esto afecta al presupuesto y a los detalles de entrada que podrá utilizar el modelo. [Condiciones de las imágenes de referencia](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2)

![Diferencias de procesamiento entre una referencia de hasta 4 MP y varias referencias de más de 1 MP](https://blog.laozhang.ai/posts/es/flux-2-flex-vs-pro/img/tratamiento-referencias.webp)

Imagina que quieres ambientar una silla en una estancia y entregar un archivo de 2048 × 2048. Estos dos ejemplos permiten calcular el coste sin atribuirles resultados visuales:

| Petición de ejemplo | MP de salida | MP de referencias facturados | Pro por intento | Flex por intento |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Una foto de la silla de 2048 × 2048 | 4 | 4 | 0,135 USD | 0,40 USD |
| Una foto del producto y una de la estancia, ambas de 1024 × 1024 | 4 | 2 | 0,105 USD | 0,30 USD |

En la primera fila, Pro suma 0,03 USD por el primer MP de salida, 0,045 USD por los tres restantes y 0,06 USD por la referencia. Flex suma ocho MP a 0,05 USD. La segunda fila factura seis MP en total con Flex; Pro aplica sus tarifas diferenciadas. Son ejemplos aritméticos basados en la [tarifa vigente](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2), sin impuestos ni intentos adicionales.

Que el segundo ejemplo cueste menos no lo convierte en un sustituto del primero: has cambiado los materiales aportados y la información que contienen. La elección de referencias debe responder a la imagen que necesitas.

Algunas páginas de BFL conservan importes distintos: la guía de edición cita 0,06 USD para Flex y un resumen de ayuda habla de 0,10 USD/MP para edición. Antes de cerrar un presupuesto, toma la tabla detallada actual y comprueba la combinación real en la calculadora. La lista de precios tampoco promete un descuento por reducir los pasos de Flex. [Precios actuales](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2), [guía de edición](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_image_editing)

## Lo que cuesta entregar veinte imágenes

El presupuesto de trabajo debe contar las repeticiones, no solo los archivos que acabarás enviando. Utiliza esta relación:

```text
Coste por imagen aprovechable = gasto total de generación / imágenes aceptadas
```

Por ejemplo, conserva las condiciones de la segunda fila anterior: salida de 4 MP y dos referencias de 1 MP. Si reservas **tres intentos para cada una de veinte entregas**, presupuestas sesenta peticiones. El coste de generación sería 6,30 USD con Pro o 18 USD con Flex. Esta es una reserva de intentos elegida para el ejemplo, no una predicción de cuántos necesita cada modelo.

![Ejemplo de presupuesto para veinte entregas y sesenta peticiones con Pro y Flex, con salida de 4 MP y dos referencias de 1 MP](https://blog.laozhang.ai/posts/es/flux-2-flex-vs-pro/img/presupuesto-veinte-entregas.webp)

Si esas sesenta peticiones terminan proporcionando las veinte imágenes exigidas, el gasto por entrega sería 0,315 USD y 0,90 USD. Si solo consigues diez imágenes aceptables, el coste por imagen aprovechable se duplica, aunque la tarifa por petición no haya cambiado.

Flex puede compensar si reduce las correcciones manuales, consigue un detalle imprescindible o requiere menos intentos para un tipo de trabajo. Para demostrarlo en tu caso, apunta también los minutos de retoque. Una factura de generación más baja no basta si luego tienes que reconstruir texto o corregir el producto a mano; una factura más alta tampoco demuestra que te ahorre ese trabajo.

Mantén separados el gasto en USD del servicio, el tiempo de trabajo y los impuestos o costes de conversión que correspondan a tu contratación. Así puedes actualizar una tarifa sin rehacer las conclusiones visuales ni presentar una estimación en dólares como un precio final en euros.

## Antes de automatizar, comprueba qué API estás comparando

Si vas a integrar el servicio, registra el identificador completo. La API fija de Pro usa `/v1/flux-2-pro`, mientras que algunas guías muestran `/v1/flux-2-pro-preview`. Flex usa `/v1/flux-2-flex`. No mezcles resultados de ambos identificadores de Pro bajo una misma etiqueta sin anotarlo. [Referencia de Pro](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bpro%5D), [guía de generación](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_text_to_image)

También varían los campos. Flex tiene `prompt_upsampling`, activado de forma predeterminada; Pro expone `disable_pup`. Conserva en el registro la petición que envías, no solo el texto descriptivo, porque la mejora de instrucciones y los ajustes elegidos forman parte de las condiciones de comparación. [Esquema de Flex](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bflex%5D)

Hay además una discrepancia relevante si necesitas muchas referencias. La guía de edición anuncia ocho para Pro en la API y diez en Playground; para Flex anuncia diez en ambos. Sin embargo, el esquema actual de Flex solo enumera `input_image` hasta `input_image_8`. No des por válidos campos noveno y décimo que ese esquema no documenta. Para un proyecto que necesite más de ocho, confirma primero el soporte de la interfaz concreta. [Límites anunciados](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_image_editing), [campos documentados de Flex](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bflex%5D)

Por último, la respuesta inicial de la API no es todavía una imagen entregada: devuelve `id` y `polling_url`. La integración debe consultar el resultado, gestionar errores y un tiempo máximo de espera, y descargar la imagen cuando el estado sea `Ready`. Las URL firmadas del resultado caducan a los diez minutos. Si comparas tiempos, mide hasta recuperar el archivo, no solo hasta recibir la primera respuesta HTTP. [Ciclo de generación](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_text_to_image), [consulta del resultado](https://docs.bfl.ai/api-reference/utility/get-result)

## Una prueba pequeña antes de comprometer el presupuesto

Prepara una muestra que reúna los defectos que más te costaría arreglar. Para el cartel, fija el texto exacto y el tamaño al que debe leerse. Para la silla, señala qué rasgos tienen que permanecer intactos. Evalúa cada imagen con esos criterios aunque su apariencia general sea atractiva.

Usa los mismos materiales y dimensiones solicitadas en los dos modelos, guarda los ajustes y repite con distintos encargos representativos. Una misma semilla ayuda a organizar el registro, pero no garantiza ruido idéntico ni resultados equivalentes entre modelos. Evita decidir por una única pareja de imágenes.

En Flex, puedes empezar con sus valores documentados y después cambiar un solo ajuste para el defecto observado. Por ejemplo, probar una escala de guía mayor tiene sentido si falta una instrucción importante; revisa a la vez si el material pierde naturalidad. Ese ensayo es una decisión práctica para tu trabajo, no una recomendación universal de parámetros.

Anota qué imágenes se aceptan, por qué se rechazan las demás, el gasto acumulado y el retoque pendiente. Si Pro ya cumple lo que necesitas, su menor tarifa facilita repetir y ampliar la producción. Si Flex resuelve un problema que Pro deja sin resolver, podrás valorar el sobrecoste con resultados y tiempo de trabajo propios.

Puedes empezar desde las [opciones de uso de FLUX.2](https://bfl.ai/models/flux-2) y contrastar el presupuesto en la [calculadora de BFL](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2). Elige después de esa prueba: el mejor modelo para el encargo es el que permite entregar las imágenes necesarias con un coste total que puedas justificar.

## Fuentes

Páginas externas que cita esta guía, en el orden en que aparecen. Última actualización: 2026-09-06.

- [Guía de elección de BFL](https://help.bfl.ai/articles/6122710168-which-flux-2-model-should-i-choose) (help.bfl.ai)
- [referencia de Flex](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bflex%5D) (docs.bfl.ai)
- [esquema de Pro](https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bpro%5D) (docs.bfl.ai)
- [Familia FLUX.2 de BFL](https://bfl.ai/models/flux-2) (bfl.ai)
- [tabla detallada de precios de BFL](https://bfl.ai/pricing?category=flux.2) (bfl.ai)
- [guía de edición](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_image_editing) (docs.bfl.ai)
- [guía de generación](https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_text_to_image) (docs.bfl.ai)
- [consulta del resultado](https://docs.bfl.ai/api-reference/utility/get-result) (docs.bfl.ai)