Imagen 4 終了後の移行ガイド：Nano Banana 2.1 と Pro の選び方

Imagen 4 の代わりを今から選ぶなら、Gemini Developer API では Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）が現在の第一候補です。2.1は2026年10月6日に一般提供となり、Google の非推奨モデル一覧は Imagen 4 の終了日を2026年8月17日、推奨代替を2.1としています。Gemini API の非推奨モデル一覧

従来の Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）は、Developer API では非推奨となったものの、提供終了日は発表されていません。2.1の公開当日に一時掲載された「2026年10月29日」の日付は撤回されています。Vertex AI では2027年5月28日以降まで提供されます。急な停止日はなくても、Google は新しいプロジェクトに2.1を勧めているため、Imagen 4 からの長期的な移行先として3.1を選ぶ理由は弱いままです。Vertex AI のモデル版と終了日、2.1の料金と旧モデルとの差は「Nano Banana 2.1とは？料金とNano Banana 2との違い」にまとめています。

ただし、Firebase AI Logic から利用している場合は、直接 API の対応表をそのまま当てはめられません。2026年10月7日時点の Firebase の画像モデル一覧には2.1がなく、Pro、3.1、Lite が掲載されています。Firebase を維持するなら、まず明記されている Pro または Lite が用途を満たすか確認します。これは2.1が必ず拒否されるという意味ではなく、現在の公式資料だけで SDK 対応を確定できないということです。Firebase の対応モデル

移行で変更するのはモデル名だけではありません。Imagen 用の設定を置き換え、画像を含むレスポンスを最後まで読み、保存したファイルが納品条件を満たすことまで確認します。以下の手順とコード例は公式仕様に基づくもので、実 API での生成成功や請求額を示すものではありません。

終了日は接続方法ごとに確認する

Imagen 4 を本番の戻し先にする計画は外してください。公式に示された終了日はすでに過ぎています。一方で、日付の異なる公式ページが残っているため、API と SDK の記述を区別して記録する必要があります。

Developer API の対象 ID は imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001、imagen-4.0-fast-generate-001 です。終了予定表の「2025年6月24日」はリリース日であり、2026年6月24日のモデル終了日ではありません。また、終了予定日は最も早い削除日を示す記述で、特定のアカウントで成功・失敗した実測記録ではありません。Developer API の表、Firebase の移行説明、Firebase の詳細表

移行先候補の今後の日付も、接続方法によって違います。Firebase の詳細行は3.1と Pro を「2027年5月28日より前には終了しない」とし、Vertex AI のモデル版一覧も両モデルの終了を2027年5月28日以降としています。一方、Developer API では3.1は非推奨で終了日は未発表、Pro も終了日は示されていません。初代の2.5は、Firebase が2026年10月2日、Developer API の非推奨一覧と Vertex AI が2027年3月15日で、Developer API の料金ページには10月2日終了という古い注意書きが残っています。Firebase や Vertex AI の日付を、Developer API で同じモデルを使える期間の保証にはしないでください。3.1を移行のつなぎに使う場合も、終了日の発表を待たずに2.1へ移る時期を決めておきます。Firebase のモデル一覧、Gemini API の非推奨モデル一覧、Vertex AI のモデル版と終了日

もう一つの6月の日付は SDK の変更です。2026年6月24日以降の新しい Vertex AI SDK リリースでは、vertexai.generative_models などの生成 AI モジュールが削除されます。Python は google-genai、JavaScript は @google/genai への移行対象です。これは Cloud SDK 全体の削除でも、固定した旧パッケージが突然消えることでもありません。ライブラリに古いメソッドが残っていても、提供終了した Imagen の呼び出しが復活するわけではありません。Vertex AI SDK の移行案内

代替モデルはサイズ・入力・利用経路から選ぶ

直接 API での標準候補は2.1です。1Kから4Kまでの出力、画像編集、画像以外の資料入力が必要な用途をまとめて検討できます。Pro を選ぶのは「Pro だから常に高品質」という理由ではなく、実際の納品条件で2.1より採用しやすいことが分かった場合です。Google の位置付けと、自分の業務での評価結果は分けてください。

仕様は Gemini の画像生成ガイド、2.1のモデルカード、Firebase の対応表 に基づきます。Cloud 利用では Cloud の画像生成モデル一覧 も確認してください。モデルが一覧にあることだけでは、利用中のリージョンやアカウントでの成功は証明できません。

たとえば、商品画像の1Kバリエーションが必要で検索を使わないなら、2.1と Lite を同じ採用条件で比べられます。説明資料の PDF を入力して4Kの図を作りたいなら、2.1の入力とサイズが候補を絞る根拠になります。動画を入力できることは、動画を生成できることではありません。

人物や商品を参照する仕事では枚数だけで選ばないでください。2.1は最大14参照ですが、内訳は物体10・人物4です。Pro の高忠実度参照にも物体6・人物5という別の制限があります。どちらも「添付した全画像を完全に保つ」という保証ではありません。参照と出力の一致は採用検査に残します。参照画像の仕様

2.1の Web・画像検索連携も、すべての接続方法で使えるわけではありません。Firebase は画像検索によるグラウンディングに対応していません。また、2.1は Structured Output 非対応です。API の送受信に JSON を使うことと、モデルに所定の JSON 構造を生成させる機能は別です。2.1の対応機能、Firebase の機能差

既存コードはモデル・設定・レスポンスを一組で移す

最初に、アプリが呼んでいる処理を特定します。Imagen の generate_images 系、Gemini の generateContent、Firebase の SDK、Cloud の SDK では、書き換える場所が違います。モデル文字列だけを変更し、Imagen の predictions や画像枚数設定を残す移行は避けてください。

既存の Gemini generateContent は引き続きサポートされています。モデルを変更するだけで、必ず Interactions に切り替える必要はありません。現在の contents[].parts[]、generationConfig、candidates[].content.parts[] を残すなら、その形式で選んだモデルの設定と全画像の取り出しを確認します。新規開発向けの Interactions は input、response_format、steps を使う別の形式です。Interactions の概要

直接 API のリクエスト例

以下は Interactions に送るリクエスト本文の例です。対象は Gemini Developer API の POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions、認証ヘッダーは x-goog-api-key、本文の Content-Type は application/json です。Cloud の認証や他社ゲートウェイの Bearer キーとは取り替えられません。公式の画像生成リクエスト、API キーの説明

{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "input": "白い背景の商品紹介画像。青いマグカップを中央に置き、見出しは「毎日の一杯」にする。",
  "response_format": {
    "type": "image",
    "mime_type": "image/png",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "image_size": "2K"
  },
  "store": false
}

2K の K は大文字です。画像編集では input をテキストと画像の配列にし、画像要素に type: "image"、生の Base64を入れる data、実ファイルの mime_type を指定します。Imagen 用の prompt、numberOfImages、predictions は、このリクエストとレスポンスの形式に持ち込めません。入力・出力の形式

store: false はこの例をサーバー上の会話履歴として使わないための指定です。これだけで ZDR を保証するものではありません。また、バックグラウンド実行や、返された ID を保存済み履歴として次のリクエストで使う処理とは両立しません。履歴を引き継ぐ previous_interaction_id を使っても、ツールやシステム指示、生成設定は引き継がれないので、現在の設定を再送します。保存と会話履歴

Firebase はクラスと設定項目も置き換える

Firebase では ImagenModel を GenerativeModel に、ImagenGenerationConfig を GenerationConfig と ImageConfig に置き換えます。ImageConfig は2026年5月以降の SDK リリースが対象です。応答モダリティは画像のみ、または画像とテキストを指定します。利用中の SDK バージョンとプロバイダーに対応するコード例を Firebase の移行ページ で選んでください。

この「1画像」「常に PNG」は Firebase SDK の条件です。直接 API の Interactions まで一律に PNG と決めたり、常に1画像と仮定したりしないでください。Firebase の画像生成には、どちらの基礎プロバイダーを使う場合も課金を有効にした Blaze プランが必要です。App Check の2026年11月2日の適用予定は Firebase の SDK に関する条件で、直接 Developer API の共通前提ではありません。移行時の設定差、プランとモデル対応

レスポンスは全画像を取り出してから成功とする

HTTP 200やテキストが返っただけでは、使える画像が得られたとは限りません。Interactions の steps は時系列に並びます。type: "model_output" の content から、type: "image" の data と mime_type を取り出します。先頭要素だけ読む処理では、先に説明文がある応答や複数画像を取りこぼします。SDK の output_image は最後の画像だけを返すため、全画像を保存する処理と併用して同じ画像を二重保存しないでください。画像レスポンスの扱い

次の Python は、すでに保存した Interactions の応答 response.json を読み、画像を generated-images に書き出すオフラインの例です。標準ライブラリだけを使い、API を呼びません。対応する MIME と Base64を検査し、各画像の位置をファイル名に残します。モデルの思考内容やテキストは画像として保存しません。

import base64
import json
from pathlib import Path

response = json.loads(Path("response.json").read_text(encoding="utf-8"))
extensions = {
    "image/png": ".png",
    "image/jpeg": ".jpg",
    "image/webp": ".webp",
}
output_dir = Path("generated-images")
output_dir.mkdir(exist_ok=True)
saved = []

for step_index, step in enumerate(response.get("steps", [])):
    if step.get("type") != "model_output":
        continue
    for content_index, block in enumerate(step.get("content", [])):
        if block.get("type") != "image":
            continue
        mime_type = block.get("mime_type")
        if mime_type not in extensions:
            raise ValueError(f"Unsupported image MIME: {mime_type}")
        image_bytes = base64.b64decode(block["data"], validate=True)
        if not image_bytes:
            raise ValueError("Empty image data")
        path = output_dir / (
            f"step-{step_index}-image-{content_index}{extensions[mime_type]}"
        )
        path.write_bytes(image_bytes)
        saved.append(str(path))

if not saved:
    raise RuntimeError("No image output: inspect the response before retrying")
print(json.dumps({"saved": saved}, ensure_ascii=False))

この処理の通過は、画像ファイルとして開けることや採用可能であることまで証明しません。保存後に画像をデコードし、寸法・縦横比・必要枚数・文字・参照対象を検査します。公開ストレージに送るのはその後です。本文の JSON と保存処理はローカルの構文・仮応答で確認した例で、サーバー受理や本番移行の成功例ではありません。

料金は同じサイズの画像出力と採用枚数で比べる

2026年10月8日時点の Gemini Developer API Standard 料金では、2.1の画像出力は100万トークンあたり30米ドルで、Vertex AI も同じ単価です。1Kは1,120トークン、2Kは1,680、4Kは3,780なので、画像出力部分だけなら次の金額になります。4Kは2.1の公開直後に表示されていた0.0756米ドルから改定されています。入力・テキスト・思考処理・検索などは別に加算されます。公式料金表

表は同じ提供元の Standard、同じサイズ、画像出力のみの計算です。Pro の1K・2Kは1,120画像トークンに120米ドル、4Kは2,000トークンに120米ドルを適用しています。3.1の512pxは747トークンで0.04482米ドルですが、2.1には同じサイズがありません。安いサイズ同士を並べて移行先の優劣を決めないでください。同じサイズで比べると、2.1は3.1より1K・2Kで半額、4Kで約25%安くなります。サイズ別の料金とトークン数、3.1の料金の内訳は「Nano Banana 2 API料金：2.1なら1K・2Kが半額」で確認できます。

総額を見るための Standard 単価は、2.1の入力が100万トークンあたり1.5米ドル、テキスト・思考出力が7.5米ドル、Lite はそれぞれ0.25・1.5米ドル、Pro は2・12米ドルです。2.1と Lite の画像出力単価が同じでも、入力や機能、採用結果まで同じではありません。2.1の検索連携は月5,000クエリの共通枠を超えると1,000クエリあたり14米ドルで、1リクエストから複数クエリが発生する場合があります。入力・出力・検索の料金

採用画像あたりの費用は、実際の生成費用を採用枚数で割って考えます。仮に2.1で1Kを100枚生成し80枚採用できたなら、画像出力費用は 100 × 0.0336 = 3.36米ドル、採用1枚あたり 3.36 ÷ 80 = 0.042米ドル です。これは説明用の仮定で、採用率の実測や請求額ではありません。実運用では入力、思考、再生成、検査、手修正も足します。Pro がその手間を十分に減らすかは、同じ仕事で比較して判断します。

2.1の Batch は画像出力が100万トークンあたり15米ドルで、1K・2K・4Kはそれぞれ0.0168・0.0252・0.0567米ドルです。ただしモデルが Batch 対応であることから、/interactions/batch が使えるとは推定できません。対応する Batch の手順を別に選ぶ必要があります。2.1に Flex・Priority の対応は示されていません。料金表、2.1の対応機能

旧 Imagen の固定単価は、現在購入できる代替の価格ではありません。また、AI Studio の画面上の試用と無料 API 枠は別です。2.1や Pro の公式料金行には無料 API 枠がなく、2.5を無料・無制限の逃げ道にする根拠もありません。他社経由なら、その提供元の料金、再試行時の請求、返金条件を別に確認します。公式料金と無料枠

保存済みの旧成果物を基準にして本番へ切り替える

提供終了後は Imagen 4 を新たに呼ぶ同時比較を前提にできません。権利上利用できる保存済みの旧画像、当時の入力、参照画像、採用理由が残っていれば、それを基準にします。旧出力がない仕事は、必要な納品条件を先に定義し、新モデルの候補同士で判断します。

1. 仕事ごとの合格条件を決めます。 商品名が正しい、人物や商品の識別点が保たれる、指定のサイズで開ける、といった条件を画像ごとに残します。サンプル数を一律に決めるより、重要な失敗例や出力形式を落とさないことが先です。
2. リクエストから保存までをつなぎます。 正式 ID、利用経路、設定、画像ブロックの取り出し、保存先を一組で変更します。テキストのみ、複数画像、安全制限、タイムアウトも別の結果として扱います。
3. 代替候補を同じ条件で比べます。 2.1、要件を満たす Lite、必要なら Pro に同じ利用可能な入力を与えます。文字、参照、構図、採用枚数、手修正時間、実費を記録し、良い作例一枚で決めません。
4. 合格した仕事から切り替えます。 対象を限定して新経路に送り、モデルと設定の版、ジョブ ID、結果、採否が追えるようにします。画像なし、保存失敗、採用率低下、待ち時間や費用の悪化が許容範囲を超えたら拡大を止めます。
5. 戻し先を実際に使える状態にします。 検証を終えた別モデル、別の対応経路、キューでの保留、手動対応などを選びます。4K必須の仕事を1Kのみの Lite に戻すような切り戻しでは、納品条件を守れません。

切り戻す対象はモデルだけとは限りません。新しい保存処理が原因なら、同じ稼働中モデルのまま以前の検証済み保存処理へ戻せます。画質が原因なら別モデルへ切り替えます。上流障害なら新規ジョブを保留し、承認済みの既存素材を使える仕事だけ継続します。Imagen 4 の設定を残すことと、稼働する戻し先を用意することは別です。

エラーも分けて扱います。404や not_found はモデル ID・接続先・認証の発行元を確認し、同じ旧 ID を無限に再試行しません。429はプロジェクトの割当やクォータ、402などは支払い、403は権限、503・504は一時障害を確認します。安全制限や画像なしの応答だけでモデル終了とは断定できません。タイムアウトは生成済みか不明な場合があり、再送で重複生成・請求になる可能性があります。既知のジョブと結果を照合し、回数を制限した再試行にしてください。エラーの説明、プロジェクト単位の制限

移行完了の判断は、「新 ID に変わった」ではなく、必要な画像を保存し、採用でき、失敗時に止めるか別経路へ戻せることです。利用経路と SDK、モデル・設定の版、検査条件、採用結果、費用、切り戻し先を一つの運用記録に残すと、次のモデル変更でも判断を再現できます。

よくある質問

Imagen 4 はいつ提供終了になりましたか？

Gemini Developer API の公式表は2026年8月17日を示しています。Firebase の公式資料には8月17日と6月30日の食い違いが残っていますが、いずれも2026年10月8日時点では過去の日付です。旧 Imagen を本番の代替や切り戻し先として計画しないでください。終了予定表、Firebase の詳細表

Imagen 4 の移行先は Nano Banana 2 でよいですか？

直接 API の新しい移行先なら2.1を先に検討します。旧 Nano Banana 2 の gemini-3.1-flash-image は Developer API で非推奨となり、終了日は発表されていませんが、Google は新しいプロジェクトに2.1を勧めています。Vertex AI では2027年5月28日以降まで提供されるので、Cloud の既存実装をしばらく残す選択はあります。Firebase を維持する場合は2.1の SDK 対応が資料上未確定なので、掲載されている Pro や Lite が必要な出力条件を満たすか確認します。Developer API の推奨代替、Firebase の対応モデル

Nano Banana 4 という移行先はありますか？

2026年10月8日時点の Google の公式モデル一覧に、その名前のモデルはありません。Imagen 4 と Nano Banana の数字を混ぜず、設定とログには gemini-nano-banana-2.1 などの正式 ID を使ってください。公式のモデル一覧と代替 ID

Gemini の画像は必ず PNG、1リクエスト1枚ですか？

Firebase AI Logic の移行説明では画像応答は PNG、生成は1画像です。これは全 API 共通の条件ではありません。Interactions では各画像ブロックの MIME を見て保存し、対象となる全画像を取り出します。Firebase の仕様差、直接 API の出力処理

Pro を使うのは4Kが必要なときだけですか？

いいえ。2.1も4Kに対応しているため、4Kだけでは Pro を選ぶ理由になりません。差が出やすいのは文字の正確さです。2026年10月8日に同じ9課題を1Kで1回ずつ生成した比較では、文字入りの3課題で2.1が指定の文言を変え、Pro は指定どおりでした。各1回の結果なので、自分の納品物で必要な文字、参照、構図を検査し、Pro の採用結果や修正時間が料金差に見合うか比べます。比較の詳細は「Nano Banana 2.1・Pro・GPT Image 2.5の違い：9課題を1回ずつ実測」にあります。モデルごとのサイズと入力、公式料金

Imagen 4 に戻せない場合、何を用意すればよいですか？

同じ納品条件を満たす検証済みの別モデル・利用経路を用意するか、生成ジョブを保留して手動対応する手順を用意します。保存処理の不具合なら処理の版を戻す選択もあります。停止済みの Imagen の ID を残すだけでは復旧手段になりません。