# GPT Image 2.5 FlareとNano BananaのAPI料金比較：1枚の単価と月1万枚の予算

> FlareとNano Banana 2・Lite・Proの画像出力費用を同じ条件で比較。品質設定と解像度ごとの費用を計算し、公式の従量課金とlaozhang.aiの1回0.03ドルのFlare VIPから、予算に合う方法を選びます。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-flare-vs-nano-banana-pricing
- Published: 2026-09-12
- Updated: 2026-09-12
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: API 料金とプラン
- Tags: GPT Image 2.5 Flare, Nano Banana, 画像生成API, API料金, laozhang.ai

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1Kの画像を安く大量生成したいなら、まずGPT Image 2.5 Flareの`low`または`medium`を試す価値があります。公式計算器による1024×1024・`medium`の画像出力費用は**1枚0.01317米ドル**。Nano Banana 2 Liteの1K出力は0.0336米ドル、Nano Banana 2は0.0672米ドル、Proは0.1344米ドルです。ただし、Flareを`max`にすると0.21072米ドルまで上がるため、「Flareなら常に安い」という比較にはなりません。[OpenAIの画像生成コスト計算器](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)、[Googleの公式API料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)

公式の従量課金とは別に、本ブログと同じチームが運営するAPIゲートウェイlaozhang.aiでは、`gpt-image-2.5-flare-vip`が**1回0.03米ドル**の固定料金です。公式の出力見積額が0.03米ドルを超える高品質設定ではこの固定料金のほうが低く、`low`や`medium`では公式のほうが低くなります。具体的な料金と接続条件は、後半で整理します。[LaoZhangのGPT Image 2.5ドキュメント](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

料金の確認日は2026年9月12日。以下は米ドル建てで、公式APIの画像出力費用と、第三者サービスの呼び出し単価を区別しています。生成結果や同時実行性能の実測比較ではありません。

## Nano Bananaのどのモデルと比べるかを決める

「Nano Banana」の名前だけでは見積もりが決まりません。現在の比較対象は、低価格なLite、解像度を選べる2、Proの3つです。APIの設定と請求を照合できるよう、モデルIDも確認してください。

| 呼び名 | Google公式のモデルID | 今回比較する画像出力 |
| --- | --- | --- |
| Nano Banana 2 Lite | `gemini-3.1-flash-lite-image` | 1K |
| Nano Banana 2 | `gemini-3.1-flash-image` | 1K・2K・4K |
| Nano Banana Pro | `gemini-3-pro-image` | 1K・2K・4K |
| 初代Nano Banana | `gemini-2.5-flash-image` | 約1K、公式表示は1枚$0.039 |

初代はすでに非推奨で、2026年10月2日の提供終了が案内されています。これから継続運用するサービスの標準モデルを決めるなら、後継モデルを比較対象にするのが自然です。初代の「1枚0.039米ドル」をNano Banana全体の料金として扱わないでください。[Googleのモデル別料金と提供終了の案内](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-2.5-flash-image)

Flareの公式モデルIDは`gpt-image-2.5-flare`です。OpenAIは日常的な画像生成を高速に行うモデルとして位置付けていますが、その説明だけでNano Bananaより速い、あるいは同じ画質をより安く得られると断定はできません。[Flareの公式モデル情報](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare)

## 公式APIの1枚あたりの料金を比べる

まず通常のStandard料金で、画像出力だけを比べます。Flareは画像出力100万トークンあたり30米ドルの従量課金です。以下のFlareの値は、公式計算器で「GPT Image 2.5 (Sunburst and Flare)」、1024×1024、各品質を指定した見積額です。Flare専用の定額料金ではなく、実際の消費量はリクエストによって変わります。[OpenAI公式料金表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation)、[公式計算器](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

| モデル・設定 | 1Kの画像出力費用／枚 | 1万枚の画像出力費用 |
| --- | ---: | ---: |
| Flare・`low`、1024×1024 | $0.00588 | $58.80 |
| Flare・`medium`、1024×1024 | $0.01317 | $131.70 |
| Flare・`high`、1024×1024 | $0.05268 | $526.80 |
| Flare・`xhigh`、1024×1024 | $0.09366 | $936.60 |
| Flare・`max`、1024×1024 | $0.21072 | $2,107.20 |
| Nano Banana 2 Lite・1K | $0.0336 | $336.00 |
| Nano Banana 2・1K | $0.0672 | $672.00 |
| Nano Banana Pro・1K | $0.1344 | $1,344.00 |

Google側の単価は、各モデルの画像出力トークン数にStandardのトークン料金を掛けて算出しています。例えばNano Banana 2の1Kは1,120トークン×60米ドル÷100万＝0.0672米ドル。Googleの料金ページでは0.067米ドルと丸めて表示されます。表の端数の違いは、この丸め方によるものです。[Nano Banana 2の公式料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.1-flash-image)、[Liteの公式料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.1-flash-lite-image)、[Proの公式料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3-pro-image)

この表から分かるのは、**予算を大きく動かすのはモデル名だけでなく、Flareの品質設定でもある**ということです。1Kの案出しを`medium`で済ませられるなら公式Flareは有力です。一方、`xhigh`ではNano Banana 2より出力費用が高くなり、`max`ではProも上回ります。品質名はメーカー間で共通の評価基準ではないため、必要な仕上がりを得られる設定で比べる必要があります。

![Flareの品質別出力費用とNano Banana各モデルの1K料金を比べる図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-5-flare-vs-nano-banana-pricing/img/quality-price.webp)

### 2Kと4Kでは、実際の縦横サイズもそろえる

| モデル・設定 | 2Kの画像出力費用／枚 | 4Kの画像出力費用／枚 |
| --- | ---: | ---: |
| Flare・2048×2048・`high` | $0.10704 | この表では比較しない |
| Nano Banana 2 | $0.1008 | $0.1512 |
| Nano Banana Pro | $0.1344 | $0.24 |

Flareの2K欄も公式計算器の見積額です。2K・`high`ではNano Banana 2の出力費用に近く、1K・`medium`のときほど単価差は開きません。[OpenAIの計算器](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)、[Google公式料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)

4Kは特に注意が必要です。Google側の4K正方形は4096×4096ですが、Flareは最大辺3840ピクセルで、総画素数にも上限があります。4096×4096をFlareに指定して同条件の比較はできません。3840×2160の横長画像を「4K」と呼んで、4096×4096の正方形と同じ出力として価格差を出すのも不適切です。用途がバナーなら縦横の寸法、印刷物なら必要な画素数を先に固定してください。Flareでは2560×1440を超えるサイズは実験的な扱いです。[OpenAIのサイズ仕様](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)、[Googleの画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)

## laozhang.aiの1回0.03ドルは、どの条件で得になるか

laozhang.aiは本ブログと同じチームが運営する、公式API形式で複数モデルを利用できるAPIサービスです。Flare VIPの公開料金は**1回0.03米ドル**。対象は`gpt-image-2.5-flare-vip`で、Defaultグループと呼び出し単位で課金されるトークンの組み合わせです。末尾に`-vip`がない`gpt-image-2.5-flare`は、公式転送用グループでトークン課金する別の選択肢なので、同じ0.03米ドルを当てはめることはできません。[LaoZhangのモデル名と課金設定](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

| laozhang.aiで利用するモデル | 公開単価／回 | 1万回の費用 |
| --- | ---: | ---: |
| Flare VIP | $0.03 | $300 |
| Nano Banana 2 Lite | $0.025 | $250 |
| Nano Banana 2 | $0.055 | $550 |
| Nano Banana Pro | $0.09 | $900 |

Nano Banana各モデルの値もlaozhang.aiの公開カタログ価格で、Googleの公式価格ではありません。表は1回につき1枚を得る有料呼び出しを1万回行い、再生成しない想定です。利用するモデルと課金設定を確認したうえで見積もりに使ってください。[LaoZhangの画像生成API料金一覧](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/image-generation-guide)

Flare VIPが公式より安くなるのは、公式の画像出力見積額が0.03米ドルを超える設定です。例えば2048×2048・`high`では、公式見積額0.10704米ドルに対してVIPは約28%。この条件なら「公式料金の約3割」という価格感になります。1024×1024・`high`の公式出力見積額0.05268米ドルと比べても、1万回では526.80米ドルに対して300米ドルです。

反対に、1024×1024・`medium`の公式出力見積額は0.01317米ドルで、VIPの0.03米ドルより低くなります。低品質・中品質中心の運用では、入力費用も加算してから選ぶべきです。「すべてのモデルが常に公式料金の3割」ではなく、**自分が使うサイズと品質で、公式の従量課金とVIPの呼び出し単価を比較する**のが確実です。

既存のOpenAI形式の実装を生かしたまま高品質画像の費用を固定したい場合、[laozhang.ai](https://www.laozhang.ai/)のFlare VIPはベースURL、APIキー、モデル名を変えるだけで利用できます。laozhang.aiはエンタープライズ向けに、速度制限のない高い同時実行を掲げています。多数の画像を同時に生成する用途では、必要な同時実行数を伝えて適用条件を確認する必要があります。公開ドキュメントには無制限の同時実行数や数値付きSLAは示されていないため、本記事では処理能力を実測済みとして保証していません。

### 接続時は公式形式と課金対象のモデル名を確認する

LaoZhangの案内するベースURLは`https://api2.laozhang.ai/v1`です。Flare VIPの画像生成には`/v1/images/generations`、編集には`/v1/images/edits`を使い、Bearer認証で接続します。対応するリクエスト形式を維持し、ベースURL、APIキー、モデル名を変更して導入できます。[LaoZhang APIマニュアル](https://docs.laozhang.ai/en/api-manual)、[Flare VIPの仕様](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

次は2048×2048・`medium`で生成する接続例です。記事内では実行していません。APIキーは環境変数に設定します。

```bash
curl https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare-vip",
    "prompt": "白い背景に置いた陶器のマグカップ。柔らかい自然光の商品写真。",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }'
```

VIPは`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`の5品質に対応し、透過PNGも利用できます。一方、編集時の`mask`は非対応です。公式プロトコルとの互換性は、公式のすべての機能・利用枠・サービス保証が同一という意味ではありません。マスク編集が必須なら、その条件を満たす接続先を別途選んでください。[対応パラメーターと制限](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

新規登録にはGmail、または企業向けホワイトリストの条件があります。無料試用のクレジットはAPI接続と開発テストに活用できます。まず実際の用途で画像を生成し、出力の受け取りと利用明細まで確認すると、月間予算を見積もりやすくなります。[登録と試用の案内](https://docs.laozhang.ai/en)

## 月1万枚の予算は「採用した画像」で計算する

出力費用の表は候補を絞るためのものです。運用費用では、プロンプトや参照画像の入力、再生成、Google側のテキスト・思考出力なども確認します。Flareの通常入力料金は、100万トークンあたりテキスト5米ドル、画像8米ドル。Google側もモデル別に入力料金があり、検索を利用する場合は追加料金が生じることがあります。[OpenAI公式料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation)、[Google公式料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)

比較に使う式はシンプルです。

```text
採用画像1枚あたりのAPI費用 = 実際のAPI請求総額 ÷ 採用した画像の枚数
```

例えばFlare VIPで1万回の有料呼び出しに300米ドルを使い、そのうち8,000枚を採用したと仮定すると、採用画像1枚の費用は0.0375米ドルです。これは計算方法を示す仮定で、Flareの採用率が80%だと測定した結果ではありません。同じ依頼内容で各候補を試し、必要な解像度、日本語表記、商品の形状など、実務上の採用条件を満たした画像だけを数えます。

![1万回300ドルの呼び出しから8000枚を採用した場合の1枚あたり費用を示す仮定の計算例](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-5-flare-vs-nano-banana-pricing/img/accepted-image-budget.webp)

すぐに結果を返す必要のない処理では、GoogleのBatch料金も比較できます。例えばNano Banana 2 Liteの1K画像出力はBatchで0.0168米ドルです。ただし、StandardとBatchは別の処理方式です。通常APIの応答を待つ画面と、まとめて処理する裏側のジョブを分けて検討してください。Flareの明示的なBatch単価は今回確認した料金行にないため、一律半額として予算に組み込んではいません。[GoogleのBatch料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.1-flash-lite-image)、[OpenAIの画像生成料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation)

導入時の目安として、1Kの案出しでは公式Flareの`medium`の出力費用がNano Banana各モデルの1K料金より低くなります。高品質設定で呼び出し単位の予算管理をしたい場合は、LaoZhangのFlare VIPの1回0.03米ドルが公式の出力見積額を下回ります。Googleのモデルを使う場合は、1K中心ならLite、2K・4Kが必要ならNano Banana 2とProを実際の用途で比較しましょう。料金が高いモデルを選ぶ根拠は、名前や品質設定ではなく、採用できる画像を少ない手戻りで得られるかどうかです。

GPT Image側の入力・途中画像などを含めた詳しい積算は[GPT Image 2.5 API料金の計算方法](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-api-pricing)、同じOpenAI内での選択は[SunburstとFlareの使い分け](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)で確認できます。Google側の課金と無料利用の違いは、[Nano BananaのAPI料金ガイド](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-api-pricing-free-vs-pro)を参照してください。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-09-12。

- [OpenAIの画像生成コスト計算器](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) (developers.openai.com)
- [Googleの公式API料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [Flareの公式モデル情報](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare) (developers.openai.com)
- [OpenAI公式料金表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [Googleの画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) (ai.google.dev)