# FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras API

> FLUX.1 [dev] de texto para imagem com LoRAs, ControlNets, IP-Adapters, EasyControl e orientação por imagem de referência

Gera imagens a partir de um `prompt`, permitindo vários métodos de condicionamento: `loras`, `control_loras`, `controlnets`, `controlnet_unions`, `ip_adapters` e `easycontrols`, além de `fill_image` para áreas mascaradas. Também aceita `reference_image_url`, prompts negativos e os schedulers euler ou dpmpp_2m. Até 10 imagens por chamada, em png ou jpeg.

- Model id: `flux-general`
- Made by: Black Forest Labs
- Category: Text to Image
- Output: image
- Estimated price per run: $0.30 / image (cheapest run $0.30 (300 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/flux-general`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-general`
- Docs page: https://doitong.com/pt-BR/developers/models/flux-general

## Pricing

Price: **$0.30 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.30 = 300 API credits (1 image × 300 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-general` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Prompt que orienta a geração de imagens. |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no |  | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Dimensões da imagem gerada. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `28` | 1 – 50 | Contagem de etapas de inferência a executar. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed para imagens reproduzíveis: um prompt e uma seed idênticos produzem uma imagem idêntica quando a versão do modelo não muda. |
| `loras` |  | array of object {path, scale} | no | `[]` |  | LoRAs cujo efeito combinado produz a imagem gerada, sem limite para a quantidade fornecida. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Localização dos pesos da LoRA, especificada como URL ou caminho. |
| `loras[].scale` |  | object \| number | no | `1` |  | Escala aplicada aos pesos de LoRA antes de serem mesclados ao modelo base. Forneça um dicionário no formato {"layer_name":layer_scale} para definir escalas individuais por camada; as camadas não especificadas usam 1.0. |
| `control_loras` |  | array of object {path, scale, control_image_url, preprocess} | no | `[]` |  | LoRAs de imagem de controle mesclados em uma configuração combinada para gerar a imagem final; a quantidade fornecida não é limitada. |
| `control_loras[].path` |  | string | yes |  |  | Localização dos pesos da LoRA, especificada como URL ou caminho. |
| `control_loras[].scale` |  | object \| number | no | `1` |  | Escala aplicada aos pesos de LoRA antes de serem mesclados ao modelo base. Forneça um dicionário no formato {"layer_name":layer_scale} para definir escalas individuais por camada; as camadas não especificadas usam 1.0. |
| `control_loras[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL da imagem que fornece a imagem de controle. |
| `control_loras[].preprocess` |  | enum (string) | no | `None` | `canny`, `depth`, `None` | Método de pré-processamento aplicado à imagem fornecida. |
| `controlnets` |  | array of object {path, config_url, variant, control_image_url, mask_image_url, mask_threshold, conditioning_scale, start_percentage, end_percentage} | no | `[]` |  | Configuração do ControlNet para geração de imagem, atualmente limitada a um único ControlNet. |
| `controlnets[].path` |  | string | yes |  |  | Local dos pesos do ControlNet, especificado como uma URL ou caminho. |
| `controlnets[].config_url` |  | string \| null | no |  |  | URL opcional que aponta para o arquivo config.json do ControlNet. |
| `controlnets[].variant` |  | string \| null | no |  |  | Variante opcional para uso com uma chave de repositório do Hugging Face. |
| `controlnets[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL da imagem que fornece a imagem de controle. |
| `controlnets[].mask_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL da máscara associada à imagem de controle. |
| `controlnets[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | Valor do limite da máscara. |
| `controlnets[].conditioning_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | Escala aplicada aos pesos do ControlNet antes de serem mesclados ao modelo base. |
| `controlnets[].start_percentage` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Porcentagem do total de timesteps em que o ControlNet começa a influenciar a geração da imagem. |
| `controlnets[].end_percentage` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Porcentagem do total de timesteps em que o ControlNet para de influenciar a geração da imagem. |
| `controlnet_unions` |  | array of object {path, config_url, variant, controls} | no | `[]` |  | Configuração de união do ControlNet para geração de imagem, sujeita à restrição atual de um único ControlNet. |
| `controlnet_unions[].path` |  | string | yes |  |  | Local dos pesos do ControlNet, especificado como uma URL ou caminho. |
| `controlnet_unions[].config_url` |  | string \| null | no |  |  | URL opcional que aponta para o arquivo config.json do ControlNet. |
| `controlnet_unions[].variant` |  | string \| null | no |  |  | Variante opcional para uso com uma chave de repositório do Hugging Face. |
| `controlnet_unions[].controls` |  | array of object {control_image_url, mask_image_url, control_mode, conditioning_scale, mask_threshold, start_percentage, end_percentage} | yes |  |  | Imagens de controle e modos associados fornecidos ao ControlNet. |
| `controlnet_unions[].controls[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL da imagem que fornece a imagem de controle. |
| `controlnet_unions[].controls[].mask_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL da máscara associada à imagem de controle. |
| `controlnet_unions[].controls[].control_mode` |  | enum (string) | yes |  | `canny`, `tile`, `depth`, `blur`, `pose`, `gray`, `low-quality` | Modo de controle usado pelo Flux Controlnet Union. Opções: canny orienta a geração com bordas; tile orienta com blocos; depth orienta com um mapa de profundidade em tons de cinza; blur desfoca a imagem; pose orienta a geração com a pose da imagem; gray transforma a imagem em tons de cinza; low-quality produz uma versão de baixa qualidade da imagem. |
| `controlnet_unions[].controls[].conditioning_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | Escala aplicada aos pesos do ControlNet antes de serem mesclados ao modelo base. |
| `controlnet_unions[].controls[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | Valor do limite da máscara. |
| `controlnet_unions[].controls[].start_percentage` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Porcentagem do total de timesteps em que o ControlNet começa a influenciar a geração da imagem. |
| `controlnet_unions[].controls[].end_percentage` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Porcentagem do total de timesteps em que o ControlNet para de influenciar a geração da imagem. |
| `ip_adapters` |  | array of object {path, subfolder, weight_name, image_encoder_path, image_encoder_subfolder, image_encoder_weight_name, image_url, mask_image_url, mask_threshold, scale} | no | `[]` |  | IP-Adapter aplicado durante a geração da imagem. |
| `ip_adapters[].path` |  | string | yes |  |  | Local do IP-Adapter no Hugging Face. |
| `ip_adapters[].subfolder` |  | string \| null | no |  |  | Subpasta que contém os pesos de ip_adapter. |
| `ip_adapters[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nome do arquivo Safetensors dos pesos do IP-Adapter. |
| `ip_adapters[].image_encoder_path` |  | string | yes |  |  | Local do codificador de imagem do IP-Adapter, como 'openai/clip-vit-large-patch14'. |
| `ip_adapters[].image_encoder_subfolder` |  | string \| null | no |  |  | Subpasta que contém os pesos do codificador de imagem. |
| `ip_adapters[].image_encoder_weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nome do codificador de imagem. |
| `ip_adapters[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL da imagem de condicionamento fornecida ao IP-Adapter. |
| `ip_adapters[].mask_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL da máscara associada à imagem de controle. |
| `ip_adapters[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | Valor do limite da máscara. |
| `ip_adapters[].scale` |  | number | yes |  |  | Fator de escala do IP-Adapter. |
| `easycontrols` |  | array of object {control_method_url, scale, image_url, image_control_type} | no | `[]` |  | Entradas do EasyControl aplicadas durante a geração da imagem. |
| `easycontrols[].control_method_url` |  | string | yes |  |  | URL dos pesos safetensor do método de controle ou um identificador compatível: `canny`, `depth`, `hedsketch`, `inpainting`, `pose`, `seg`, `subject`, `ghibli`. |
| `easycontrols[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | Fator de escala do método de controle. |
| `easycontrols[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL da imagem que fornece uma entrada de controle. |
| `easycontrols[].image_control_type` |  | enum (string) | yes |  | `subject`, `spatial` | Modo de controle da imagem; aceita `spatial` ou `subject`. |
| `fill_image` |  | object {fill_image_url} \| null | no |  |  | Imagem de entrada que orienta a geração e pode fornecer conteúdo para regiões mascaradas. |
| `fill_image.fill_image_url` |  | string (image URL) \| array of image URL | no | `[]` |  | URLs de imagens para preenchimento por meio de prompting redux. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 0 – 20 | Intensidade de aderência ao prompt para seleção de imagem, expressa como CFG (Classifier Free Guidance). |
| `real_cfg_scale` |  | number | no | `3.5` | 0 – 5 | Intensidade de aderência ao prompt para seleção de imagem, expressa como CFG (Classifier Free Guidance). |
| `use_real_cfg` |  | boolean | no | `false` |  | Alternância do CFG clássico, ativada automaticamente com o XLabs IP-Adapter v1. O comportamento da orientação corresponde ao de modelos como SD1.5 e SDXL. |
| `use_cfg_zero` |  | boolean | no | `false` |  | Ativa a amostragem de inicialização CFG-zero, descrita em https://arxiv.org/abs/2503.18886. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 10 | Define quantas imagens gerar; essa escolha é fixada em 1 quando a saída é transmitida. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Verificação de segurança, que retorna imagens pretas no lugar de qualquer imagem sinalizada como insegura. O valor true ativa a verificação; false a desativa apenas para contas autorizadas, enquanto requisições sem autorização são verificadas independentemente. |
| `reference_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL da imagem usada para orientação Reference-Only. |
| `reference_strength` |  | number | no | `0.65` | -3 – 3 | Influência da imagem de referência durante a geração reference_only; sem uma imagem de referência fornecida, esta configuração de intensidade não tem efeito. |
| `reference_start` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Ponto inicial da orientação de referência, expresso como porcentagem de todos os timesteps. |
| `reference_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Ponto final da orientação de referência, expresso como porcentagem de todos os timesteps. |
| `base_shift` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 5 | Deslocamento de linha de base aplicado aos timesteps programados. |
| `max_shift` |  | number | no | `1.15` | 0.01 – 5 | Deslocamento máximo aplicado aos timesteps programados. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png` | Formato de arquivo da imagem resultante. |
| `use_beta_schedule` |  | boolean | no | `false` |  | Controla se deve usar sigmas beta. |
| `sigma_schedule` |  | string \| null | no |  |  | Programação de sigma usada durante a redução de ruído. |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `euler` | `euler`, `dpmpp_2m` | Agendador usado durante a redução de ruído. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Prompt negativo processado com NAG por padrão para desencorajar as características indesejadas especificadas nas imagens geradas. |
| `nag_scale` |  | number | no | `3` | ≤ 10, > 1 | Prevenção do prompt negativo controlada pela escala NAG: aumentá-la torna a imagem gerada menos parecida com a descrição negativa. |
| `nag_tau` |  | number | no | `2.5` | > 0 | Configuração tau do NAG para normalização do estado oculto; recomenda-se não alterá-la. Aumentá-la enfraquece a normalização e pode causar desvios inesperados da imagem original. |
| `nag_alpha` |  | number | no | `0.25` | ≤ 1, > 0 | O alpha do NAG define quanto o prompt positivo redireciona a orientação normalizada que combina os prompts positivo e negativo. Essa ponderação final dá mais influência ao prompt positivo em configurações mais baixas e reduz o redirecionamento em configurações mais altas. |
| `nag_end` |  | number | no | `0.25` | ≤ 1, > 0 | Limite do NAG expresso como proporção das etapas de geração. Os processadores de atenção originais do FLUX assumem o controle depois que o NAG é executado durante essa proporção inicial. |

File parameters (`reference_image_url`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/flux-general?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "flux-general",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-general",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | Informações de arquivo das imagens geradas. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Seed de geração de imagens, incluindo o valor escolhido aleatoriamente quando a entrada não forneceu uma seed; caso contrário, repete o valor fornecido. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | Indica se conceitos NSFW aparecem nas imagens geradas. |
| `prompt` | string | Prompt usado durante a geração de imagens. |

## Related models

- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion](https://doitong.com/developers/models/flux-general/differential-diffusion.md) (`flux-general/differential-diffusion`): $0.138 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Image to Image](https://doitong.com/developers/models/flux-general/image-to-image.md) (`flux-general/image-to-image`): $0.15 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/flux-general/inpainting.md) (`flux-general/inpainting`): $0.192 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Rf Inversion](https://doitong.com/developers/models/flux-general/rf-inversion.md) (`flux-general/rf-inversion`): $0.025 / image
- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/flux-general
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=flux-general
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/flux-general