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Tier A — Frontera
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fal.ai

FLUX.1 Kontext [max] — Multi-Image Fusion

Tier A — Frontera

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan·
Sección 01

Precios

Lo que cuesta una imagen en Tokonomix, según tamaño y calidad.

Precio por imagen — FLUX.1 Kontext [max] — Multi-Image Fusion

desde $0.1600 por imagen

Se cobra por imagen. El precio depende del tamaño y la calidad; tu prompt está incluido.

TamañoCalidadPor imagen
Cada imagen$0.1600

Editar una imagen: $0.1600 por imagen

Sección 02

Capacidades

source: falimage editing
Sección 03

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

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Sección 04

Veredictos del benchmark Tokonomix

● 2026-10-04

FLUX.1 Kontext [max] adds image editing to multi-image fusion capabilities

FLUX.1 Kontext [max] by fal.ai has expanded its feature set with the addition of image editing capabilities, complementing its existing multi-image fusion functionality. This model specializes in combining multiple input images to generate cohesive visual outputs, and now users can perform editing operations alongside fusion tasks. As an image-output model, it does not participate in text-intelligence benchmarking. The multi-image fusion approach enables workflows where several visual sources need to be synthesized into a single output, useful for creative composition, visual merging, and context-aware image generation. The newly detected image editing capability suggests the model can now modify and refine images beyond pure fusion operations. Without performance metrics from previous benchmark windows, this represents the first comprehensive tracking of this model's capabilities. Users working with multi-image workflows should note that the model now offers expanded functionality for both combining and editing visual content, though specific performance characteristics, output quality metrics, and processing efficiency remain to be evaluated in future benchmark cycles.

Calidad

—

Latencia p50

—

Ejecuciones de test

0

✓ Image editing capability added✓ Multi-image fusion support
Sección 05

Perfil completo del modelo

FLUX.1 Kontext [max] — Fusión Multi-Imagen: el nivel de mayor fidelidad para composición entre referencias

FLUX.1 Kontext [max] es el nivel superior de la suite Kontext de Black Forest Labs, lanzada por primera vez el 29 de mayo de 2025, construida para unificar la generación de texto a imagen con la edición basada en instrucciones en un único modelo en lugar de dos herramientas separadas. Esta variante multi-imagen va más allá: en lugar de editar una imagen frente a un prompt de texto, acepta varias imágenes de referencia a la vez y compone o edita a través de todas ellas en una sola pasada — el ejemplo documentado es colocar un elemento de una imagen sobre un sujeto en otra.

Dónde destaca

Black Forest Labs posiciona [max] específicamente como el nivel con mejor adherencia al prompt y generación de tipografía en comparación con [pro], además de mayor consistencia en la edición — el intercambio que hace la suite para [max] es algo más de latencia a cambio de fidelidad. Extendido a varias imágenes, eso significa resultados más fiables cuando una tarea implica combinar un objeto, un atuendo o un elemento de fondo concreto de una foto de referencia en una escena diferente, o mantener el aspecto de un personaje mientras se le coloca en contextos nuevos tomados de otras referencias.

Dónde se queda corto

La composición multi-imagen es inherentemente más difícil de controlar que la edición de una sola imagen: con varias referencias en juego, aumenta la ambigüedad sobre qué elemento proviene de qué imagen, y los prompts que no anclan claramente cada imagen de origen a un papel en la salida tienden a producir resultados donde el modelo adivina. La tipografía y el texto fino — un punto fuerte declarado de [max] frente a [pro] — sigue degradándose en texto pequeño o denso, igual que en toda la línea FLUX.1. Esta es además una configuración explícitamente experimental del modelo, según el propio planteamiento de Black Forest Labs sobre la capacidad de manejo multi-imagen, así que el comportamiento está menos probado en la práctica que los endpoints Kontext de una sola imagen.

Notas sobre el prompting

Los prompts multi-imagen funcionan mejor cuando a cada imagen de entrada se le da un papel claro en la instrucción — qué imagen aporta el sujeto, cuál aporta el fondo o el objeto que se está colocando — en lugar de una instrucción general que asume que el modelo inferirá la intención solo a partir del orden de las imágenes. La consistencia de personajes y objetos, la característica que Black Forest Labs destaca para la suite, se mantiene mejor a través de dos o tres imágenes; pedir al modelo que concilie muchas referencias a la vez aumenta las probabilidades de un resultado inconsistente.

Cuándo elegirlo

Recurre al nivel multi-imagen [max] en lugar del nivel multi-imagen [pro] cuando el trabajo necesite específicamente mejor adherencia al prompt o tipografía más limpia y la latencia adicional sea aceptable — composiciones de fotografía de producto, creatividad de marketing que extrae elementos concretos de varias tomas de origen, o cualquier edición donde "suficientemente bueno" no sea el listón. Para una edición multi-imagen más rápida e iterativa donde estás recorriendo variantes rápidamente, el nivel multi-imagen [pro] es más adecuado.

Derechos y licencias

[max], al igual que [pro], solo está disponible a través de la API de Black Forest Labs y sus socios comerciales — no es un lanzamiento de pesos abiertos. Black Forest Labs ha publicado un hermano de pesos abiertos, FLUX.1 Kontext [dev], bajo la Licencia No Comercial FLUX.1, pero esa licencia no se extiende a [max] ni a [pro], y [dev] no incluye el manejo multi-imagen que ofrece esta variante.

Alternativas que vale la pena comparar

Para edición general de una sola imagen sin la necesidad de composición multi-referencia, gpt-image-1 cubre generación, edición e inpainting a través de un único endpoint unificado. Para equipos que comparan entre ecosistemas, gemini-3-pro-image-preview es el modelo de imagen de nivel superior actual de Google y un punto de comparación razonable en calidad general de edición composicional.

Última revisión técnica: 14 de septiembre de 2026 — Tokonomix.ai

Última prueba automática
21 ago 2026 · 20:01 UTC · Benchmark de velocidad
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Errores
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Última revisión por Equipo Tokonomix·14 de septiembre de 2026