FLUX 3 Imageとは？4K生成・バウンディングボックス配置・部分編集・料金・GPT Image 2/Nano Banana比較【2026年10月最新】

FLUX 3 Imageは、ドイツのBlack Forest Labs（BFL）が2026年10月1日（米国時間）にAPIで提供を始めた画像生成・編集モデルです。画像のどこに何を置くかを座標（バウンディングボックス）で指定でき、指定した範囲だけを直して残りはほぼそのまま保てる点が、ほかの画像生成AIとの大きな違いです。

この記事でわかること

• FLUX 3 Imageの概要と、7月に発表された「FLUX 3」との違い
• 4K生成・バウンディングボックス配置・部分編集・参照画像10枚など、できること
• 解像度別の料金（通常価格）と日本円の目安、用途別のコスト試算
• Playground・API・外部サービスでの使い方と、配置JSONの書き方
• GPT Image 2（最新は2.5系）・Nano Banana 2／Proとの比較と選び方
• 箱の外が変わる場合、C2PA、Web検索機能など、使う前に知っておきたい注意点

この記事はこんな人向けです

• バナー・広告・EC画像など、文字やロゴを置く位置が決まっている画像をAIで作りたいデザイナー・マーケター
• 画像生成をアプリやAIエージェントに組み込みたい開発者
• GPT Image 2やNano Bananaとどちらを使うか迷っている人

画像生成AI全体の基本を先に押さえたい場合は、生成AIとはもあわせて読むとつながりがわかりやすくなります。

FLUX 3 Imageとは？配置を座標で決められる画像生成・編集モデル

出典：Black Forest Labs公式ドキュメント

FLUX 3 Imageは、「文章から画像を作る」「画像の一部だけを編集する」「最大10枚の参照画像を組み合わせる」の3つを、1つのAPIエンドポイントでこなす画像モデルです。公式のキャッチコピーは「Maximum control over every pixel（すべてのピクセルを最大限コントロール）」です。

これまでの画像生成AIは、プロンプト（文章）で「右上に見出しの余白を空けて」とお願いし、思い通りにならなければ作り直すのが基本でした。FLUX 3 Imageは、画像を縦横0〜1000の座標として扱い、要素ごとに「この箱の中にこれを置く」と指定します。お願いするのではなく配置を設計する、という使い方に変わるのが特徴です。

開発元のBlack Forest Labsとは

Black Forest Labsは、Stable Diffusionの開発に関わった研究者らが立ち上げた画像生成AIの会社です。2024年8月にFLUX.1を公開し、その後FLUX.2、軽量版のFLUX.2 [klein]を出してきました。報道（TechTimes）によると、2025年12月のシリーズBで3億ドルを調達しており、出資者にはa16z・NVIDIA・Salesforce Ventures・Canva・Figmaなどが名を連ねています。

公式のFLUX 3紹介ページでは、Canva・Cloudflare・Picsart・Runwayなどがパートナー企業として挙げられています。普段使っているデザインツールの裏側で、気づかないうちにFLUXのモデルを使っているケースもあり得ます。

「FLUX 3」と「FLUX 3 Image」の違い

名前が似ていますが、FLUX 3はモデルのファミリー全体、FLUX 3 Imageはその中の画像生成・編集の部分を指します。7月時点の記事には「FLUX 3でできるのは今は動画だけ」と書かれているものがありますが、それはFLUX 3 Imageが出る前の情報です。

FLUX 3ファミリーは、画像・動画・音声をまとめて学習する「Self-Flow」という仕組みを土台にしています。FLUX 3 Imageもこの土台の上に作られています。

FLUX.2との主な違い

前の世代のFLUX.2（2025年11月公開、320億パラメータ、最大4MP）から大きく変わったのは、配置の指定方法・編集の仕組み・解像度・検索機能です。

• 配置の指定方法：JSONで要素ごとに位置を指定できるようになった
• 編集の仕組み：要素を「残す」「動かす」「新しく作る」と分けて扱い、何度編集しても固定した要素が変わりにくい
• 解像度：最大4MPから、4K（約16MP）の直接生成へ
• Web・画像検索（grounding）：検索で得た情報を生成に使う機能が加わった（既定でオン）

FLUX.2のモデルは引き続きAPIで使え、料金はFLUX.2 [klein] 4Bの1枚$0.014〜と安めです。とにかく安く大量に作りたい場合は、FLUX.2系も選択肢に残ります。

FLUX 3 Imageでできること

出典：Black Forest Labs公式ドキュメント

FLUX 3 Imageの中心は「バウンディングボックスでの配置」と「範囲を決めた部分編集」です。そこに4K生成と参照画像10枚が加わり、制作の仕上げまで1つのモデルで済ませやすくなっています。

1. バウンディングボックスで配置を指定する

画像を縦横0〜1000の座標として扱い、要素ごとに箱（バウンディングボックス）で位置を指定します。座標は画素数やアスペクト比に左右されないため、同じ配置を768pxの試作でも4Kの本番でも使い回せるのが便利なところです。

要素には次の3種類があります。

参照画像は ref_image_0 のように番号で指定できるため、「1枚目の写真の商品を、この箱に置く」といった指示も書けます。公式ページによると、1行のプロンプトからLLMが配置案を作る機能もあり、AIエージェントや自動化の仕組みから扱いやすい作りになっています。海外メディアのbyteiotaやalphasignalは、「LLMやエージェントから操作することを前提にした画像生成API」と評価しています。

2. 部分編集・多段階編集

色を変える、別のものに置き換える、動かす、消す、といった編集を要素ごとに行えます。複数の要素を一度に編集することもでき、何回編集を重ねても、固定した要素は保たれやすくなっています。

公式の表現は「箱の外側のピクセルはたいてい変わらない（usually stay the same）」です。TechTimesが紹介した「編集後も変わらなかった画素の割合」は次のとおりです。

髪の色の変更が一番低いのは、色が周囲ににじむためとされています。BFLのPlaygroundには「Changed pixels」という表示があり、どこが変わったかを目で確かめられます。

3. 4Kをアップスケールなしで生成

出力解像度は768sq・1k・1.5k・2k・4kの5段階です。4Kは低解像度で作って拡大するのではなく、最初から高解像度で生成します（例：5456×3072、約16.8MP）。印刷物や大型のビジュアル、トリミング前提の素材に向いています。

アスペクト比は21:9から9:21まで15種類と「auto」から選べます。横長のWebバナー、縦長のSNS広告、正方形のEC画像を1つのモデルで作り分けられます。

4. 参照画像を最大10枚まで組み合わせる

URLかbase64で、最大10枚の参照画像を渡せます。外部サービスの仕様によると、1枚あたり256×256〜16MP、base64なら1枚20MBまでで、形式はjpeg・png・gif・webpに対応しています。商品写真・人物写真・背景素材を組み合わせて1枚にまとめる、といった使い方ができます。

5. 画像内の文字描画

画像内の文字は多言語に対応しているとされ、GIGAZINEは日本語の縦書きの生成例を紹介しています。ただし、日本語の文字精度についてまとまった検証データはまだありません。日本語の見出しを画像に入れる場合は、誤字がないか必ず確認し、重要な文字は後からデザインツールで載せる運用も考えておくと安心です。

6. Web・画像検索で情報を補う（grounding）

grounding という設定（既定でオン）により、Webや画像検索の情報を生成に使えます。実在の建物や最新の製品など、モデルが知らない対象を描くときに役立つ可能性があります。ただし、検索で何がどう使われるかの詳しい公式説明は現時点では見当たりません。社外秘の情報を扱う業務では、オフにする（grounding: false）選択肢も持っておくと安心です。

FLUX 3 Imageの強みと弱み

強みは「狙った場所に置ける」「直したいところだけ直せる」の2点で、弱みは「出たばかりで評価やローカル実行の手段がまだそろっていない」点です。

FLUX 3 Imageの料金

出典：OpenRouter

FLUX 3 Imageは月額のサブスクがない従量課金で、1枚あたりの料金は解像度で決まります。公式では「No subscriptions, no seat fees（サブスクも席料金もなし）」とされ、1クレジット＝$0.01で計算されます。

解像度別の料金（BFL公式API・通常価格）

※日本円は1ドル＝150円で計算した目安です。為替によって変わります。

※1.5kの$0.070は、公式ドキュメントの料金ページ本文では確認できず、海外メディアが報じた数字です。利用前にBFL公式の料金計算ツールで確認してください。

参照画像を使う場合や編集する場合の追加料金は、公式ドキュメントでは明記されていません。APIの応答には cost（料金）・input_mp（入力画素数）・output_mp（出力画素数）が含まれるため、実際にかかった金額はリクエストごとに確認できます。大量に使う企業向けには、営業経由の個別料金も用意されています。

発売記念の50%オフについて

提供開始にあわせて、2026年10月8日（日本時間10月9日0時ごろ）まで全解像度が50%オフになるキャンペーンが実施されています（1Kなら$0.024、4Kなら約$0.30）。期間限定のため、この期間が過ぎたら通常価格で予算を組んでください。

用途別のコスト試算

「試作は安い解像度で回し、仕上げだけ4K」という使い分けが、コストを抑える基本です。

座標は解像度に依存しないため、768sqで配置を固めてから同じJSONを4Kで生成し直す、という流れが組みやすいのもFLUX 3 Imageの利点です。

外部サービス経由の料金

Replicate・OpenRouter・Krea・RunComfy・OpenArtなどでもFLUX 3 Imageを使えますが、料金は各サービスの設定によります。すでに契約しているサービスがあればそちらで試し、本格的に組み込む段階でBFL直接のAPIと比べる、という順番が手間が少なく済みます。

FLUX 3 Imageの使い方

すぐ試すならブラウザのPlayground、アプリに組み込むならBFLのAPI、手持ちの環境で使うなら外部サービス、と目的で入口を選びます。

方法1：BFL Playgroundで試す（コードなし）

1. BFLのダッシュボード（dashboard.bfl.ai）にアカウント登録してログインする
2. Playgroundを開き、モデルにFLUX 3 Imageを選ぶ
3. プロンプトを入力し、解像度とアスペクト比を選んで生成する
4. 編集する場合は、生成した画像に箱を描いて「変える」「残す」「動かす」を指定する
5. 「Changed pixels」の表示で、意図しない場所が変わっていないか確かめる

精密編集のデモページ（flux-tools.bfl.ai/precise-editing）も公開されています。無料でどこまで使えるかは公式に明記されていないため、利用前に画面上のクレジット表示を確認してください。

方法2：APIから使う

APIは非同期型です。リクエストを送ると id と polling_url が返り、polling_url に問い合わせて完成した画像を受け取ります。

• エンドポイント：POST https://api.bfl.ai/v1/flux-3-image
• 主なパラメータ

配置JSONの書き方の例

公式ドキュメントの例をもとにすると、要素1つは次のように書きます。

{
  "id": "animal_1",
  "from": null,
  "src_bbox": null,
  "tgt_bbox": [250, 50, 850, 650],
  "desc": "Make both pink.",
  "kind": "new"
}

配置JSONで特に間違えやすいのは、座標の順番とアスペクト比の扱いです。

• 座標の順番は [上, 左, 下, 右]：一般的な「x, y」の順ではなく、縦（y）が先です。公式の「Bounding boxes」ドキュメントで記載を確認してから組むと間違いが減ります
• 全体の説明文からidで参照する：「animal_1をピンクにする」のように、プロンプト本文と要素の表をidで結びつけます
• 追加・削除は文章にも書く：公式は、要素の表だけでなくプロンプト本文にも指示を書くことを勧めています
• 配置を作ったアスペクト比で生成する：座標の格子はフレームに合わせて伸びるため、16:9で設計した配置を9:16で使うと崩れます

方法3：外部サービスで使う

GPT Image 2・Nano Bananaとの比較

出典：OpenAI公式ドキュメント

配置と部分編集を細かくコントロールしたいならFLUX 3 Image、チャットで手軽に作りたいならChatGPT（GPT Image系）かGemini（Nano Banana系）、4Kを安く大量に作りたいならNano Banana 2、というのが現時点での大まかな選び方です。

なお、OpenAIはChatGPT上の画像生成を2026年9月8日からImages 2.5に切り替えており、APIにも後継の gpt-image-2.5-flare／gpt-image-2.5-sunburst が出ています。また、初代Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）は2026年10月2日に停止予定と告知されていたため、ここではNano Banana 2とNano Banana Proを比較対象にしています。

比較表

※GPT Image 2の1枚あたりの料金は、トークン課金をもとにした第三者の試算です。Nano Bananaの料金はGoogleのGemini API公式料金ページ（2026年10月3日確認）によります。

画質の順位について、FLUX 3 Imageは公開ランキングにまだ載っていないため、GPT Image 2やNano Bananaより上か下かは現時点では判断できません。参考までに、10月1日時点のArtificial Analysisの文章→画像ランキングでは、GPT Image 2.5 Sunburst、GPT Image 2.5 Flare、Nano Banana 2が上位でした。

各モデルの詳細は、GPT Image 2とは、ChatGPT Images 2.0とは、Nano Banana 2 Liteとはで解説しています。

用途別のおすすめ

ほかの選択肢として、Seedream 5.0 Pro、Qwen Image 3、商用利用の安心感を重視するならAdobe Firefly Image 5も比較に入れてみてください。

部分編集だけなら他にも選択肢がある

FLUX 3 Imageの発表直前（2026年9月30日ごろ）には、Ideogram 4.5も似た「精密編集」機能を出しています。TechTimesは、Ideogram 4.5が「元画像＋文章で指定するマスク」で編集するのに対し、FLUX 3 Imageは「残り続けるJSONの要素表」で操作する点を違いとして挙げています。Googleも、Nano Bananaをベースにオブジェクト単位で編集できるGoogle Picsを2026年9月に出しています。コードを書かずに部分編集したいだけなら、こうしたアプリ型のツールのほうが手軽です。

FLUX 3 Imageを使う前に知っておきたい注意点

業務で使う前に押さえておきたいのは、「箱の外も変わることがある」「grounding（Web検索）が既定でオン」「オープンウェイト版の商用利用は別のライセンスになる可能性がある」の3点です。

箱の外側が必ず固定されるわけではない

公式ドキュメントは、影・反射・近くの照明は箱の外でも変わることがあると明記しています。髪の色の変更では、変わらなかった画素が67.8%まで下がった例もあります。ロゴや商品の形など、1ピクセルでも変わると困る要素は、編集後に必ず目で確認してください。

公式のベストプラクティスとしては、次の点も挙げられています。

• 小さすぎる箱は失敗しやすい（約40×25ピクセルの箱に新しい要素を入れるテストでは、出てこないことが多かった）。新しい要素には大きめの箱を使う
• 箱を重ねると結果が読めない

また、OpenRouterの仕様では1リクエストで生成できるのは1枚です。複数の案を比べたい場合は、リクエストを分けて送る必要があります。

C2PA（AI生成の来歴情報）が付く

BFLのAPI・Playgroundで作った画像には、署名付きのC2PAメタデータが付きます。中身は「AI生成であること」「BFLとソフトのバージョン」「作成日時」「モデル名」などで、プロンプト・APIキー・ユーザーID・IPアドレスは含まれません（BFL Help Center）。

ただし、編集・トリミング・圧縮で署名の結びつきが壊れたり、SNSやCMSにアップロードした時点でメタデータが消されたりすることがあります。今後出るオープンウェイト版を自社でホストする場合もC2PAは付かないため、AI生成の表示が必要な用途では、自社で表示や署名の仕組みを用意する必要があります。

grounding（Web・画像検索）は既定でオン

grounding が有効だと、生成にWebや画像検索の情報が使われます。検索の仕組みやデータの扱いについての詳しい公式説明は現時点では見当たらないため、次のように運用するのが無難です。

• 社外秘の製品名や未発表の情報をプロンプトに入れない
• 権利のある画像や実在の人物に似たものが出ていないか確認する
• 気になる場合は grounding: false で検索をオフにする

安全フィルタと利用規約

safety_tolerance は0〜4で設定でき、既定は2、0が最も厳しい設定です。業務用途なら既定値かそれより厳しい値で使うのがおすすめです。BFLの利用規約（Developer Terms of Service・Usage Policy）では違法なコンテンツや、名誉毀損・嫌がらせ目的の利用が禁止されており、違反をくり返すとアカウントが停止されることがあります。

商用利用とライセンス

APIで生成した画像は商用利用できるとされていますが、細かい条件はBlack Forest Labs公式サイトに掲載されている利用規約で確認してください。今後公開されるオープンウェイト版は、過去のFLUX.1 [dev]やFLUX.2 [dev]が非商用ライセンスだったことから、そのまま商用利用できるとは限りません。自社サーバーで商用利用したい場合は、BFLの営業経由で商用ライセンスを結ぶ形になります（オンプレミス運用・ファインチューニングにも対応）。

参照画像に他人の写真や他社の素材を使う場合、肖像権・著作権の確認は利用者の責任です。入力・出力画像をBFL側でどのくらいの期間保存するかは、プライバシーポリシーで確認しておきましょう。社内ルールづくりの考え方は生成AIのセキュリティ対策も参考になります。

FLUX 3 Imageはこんな人におすすめ／おすすめしない人

FLUX 3 Imageは、「どこに何を置くか」が決まっている画像を、何度も直しながら仕上げる人ほど効果を感じやすいモデルです。

こんな人におすすめ

• バナー・広告・EC画像を作るデザイナーやマーケター：見出しやロゴの余白を座標で確保でき、「文字を置く場所がない」問題を減らせる
• 商品写真のバリエーションを作るEC担当者：背景や商品はそのままに、色違い・小物の差し替えだけを行える
• 画像生成をシステムに組み込む開発者：構図をJSONで渡せるため、AIエージェントやテンプレートからの自動生成と相性がよい
• 印刷物や大型ビジュアルを扱う人：4Kを直接生成できる
• サブスク契約を増やしたくない人：使った分だけの従量課金

おすすめしない人

• チャットで気軽に画像を作りたい人：専用のチャットアプリはないため、ChatGPTやGeminiのほうが手軽
• プログラミングやJSONに触れたくない人：Playgroundでも使えるが、強みを活かすには配置の設計が必要
• 今すぐローカル環境で動かしたい人：オープンウェイト版は未公開。当面はFLUX.2 [klein]などが選択肢
• 画質ランキングの裏付けを重視する人：第三者の評価がそろうまで待つのも一つの判断
• 4K画像を大量に安く作りたい人：4Kは1枚$0.607のため、Nano Banana 2（4K $0.151）のほうが安い

よくある質問

Q. FLUX 3 Imageは無料で使えますか？

月額のサブスクはなく、基本は1枚ごとの有料の従量課金です。PlaygroundやデモページにFLUX 3 Imageを無料で試せる枠があるかどうかは、公式に明記されていません。1Kなら1枚約7円（1ドル＝150円換算）なので、数ドル分のクレジットで数十枚は試せます。

Q. ChatGPTやGeminiのアプリから使えますか？

使えません。FLUX 3 ImageはBFLのAPI・Playgroundと、Replicate・Kreaなどの外部サービスで提供されています。一方で、CanvaやPicsartなどBFLのパートナー企業のツールに今後組み込まれる可能性はあります。

Q. ローカルのPCで動かせますか？

2026年10月3日時点では動かせません。BFLは「数週間以内」にオープンウェイト版を公開するとしていますが、公開日やライセンスは未発表です。今ローカルで使えるBFLのモデルとしては、FLUX.2 [klein]などがあります。

Q. Stable Diffusionとは何が違いますか？

開発に関わった人たちのつながりはありますが、別の会社の別のモデルです。FLUX 3 Imageの特徴は、座標で配置を指定するJSONの仕組みと、箱の外を保ったまま直せる部分編集にあり、プロンプト中心の従来の画像生成モデルとは操作の考え方が違います。

Q. 生成した画像にAIで作ったことがわかる印は付きますか？

BFLのAPI・Playgroundで作った画像には、C2PAという来歴情報（メタデータ）が付きます。見た目に透かしが入るわけではなく、ファイルの中に「AI生成」などの情報が記録される形です。SNSへの投稿や画像の加工で消える場合があるため、表示が必要な場面では別途「AI生成」と明記しましょう。

Q. 日本円での支払いはできますか？

料金はドル建てのクレジット（1クレジット＝$0.01）で計算されます。日本円での請求に対応しているかは公式に記載がないため、クレジットカードの為替手数料も含めて予算を見ておくと安心です。

まとめ

FLUX 3 Imageは、Black Forest Labsが2026年10月1日に出した、配置を座標で決めて、直したいところだけ直せる画像生成・編集モデルです。

• できること：バウンディングボックスによる配置指定、範囲を決めた部分編集・多段階編集、4Kの直接生成、参照画像最大10枚
• 料金：サブスクなしの従量課金。1枚$0.041（768sq）〜$0.607（4K）。試作は低解像度、仕上げだけ4Kがコストを抑えるコツ
• 比較：配置と部分編集のコントロールではFLUX 3 Image、チャットでの手軽さではGPT Image系・Nano Banana系、4Kの安さではNano Banana 2が有利
• 注意点：箱の外が変わる場合がある、groundingは既定でオン、オープンウェイト版は未公開で商用利用の条件も未発表、公開ランキングにはまだ載っていない

まずはPlaygroundで、普段作っているバナーや商品画像を1枚、配置を指定して作ってみるのがおすすめです。「文字を置く場所が足りない」「直したら別の場所まで変わった」といった、これまでの画像生成AIで困っていた点がどこまで減るかを、自社の素材で確かめてみてください。

画像生成AI全体の位置づけや他ツールとの関係は、生成AIとはで整理しています。

参考（公式情報）

• FLUX 3 Image（Black Forest Labs 公式）
• FLUX 3（Black Forest Labs 公式）
• FLUX API Pricing（Black Forest Labs 公式）
• FLUX 3 Image Overview（BFL Docs）
• What is C2PA in FLUX-generated images?（BFL Help Center）
• Gemini API Pricing（Google 公式）