Nano Banana Pro Batch API料金：請求額の計算式と4Kの損益分岐

Nano Banana Pro（モデルID gemini-3-pro-image）をGoogleのBatch API（非同期の一括処理、最大24時間）で回すと、画像出力は1K/2Kで1枚$0.067、4Kで$0.12です。Standardのちょうど半額で、プロンプトなどの入力は100万トークンあたり$1.00、思考トークンとテキスト出力は$6.00と、こちらも半額になります（Gemini APIの料金ページ、2026年10月4日時点）。

安いルートを選ぶ決め手は出力サイズです。1回$0.09で課金する外部ゲートウェイと比べると、1K/2KではBatchの方が安く、4KではBatchの画像出力$0.12だけで$0.09を超えます。数時間待てない画像なら、Standardの$0.134（4Kは$0.24）より1回$0.09のルートが安くなります。以下の金額はすべて式と入力を書いてあるので、自分のジョブの数字に置き換えて計算し直せます。

Nano Banana Pro APIの料金は？ルート別の1枚単価（2026年10月4日時点）

Nano Banana ProのAPIは有料で、画像出力に無料枠はありません。Google公式のティアは同期のStandard、非同期のBatch、同期だが待たされることがあるFlex、優先処理のPriorityの4つです。これに、1回ごとの定額で課金する外部ゲートウェイを並べると次のようになります。

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

Googleの数字は料金ページのgemini-3-pro-imageの欄（2026年10月1日更新）です。1K/2Kの画像は1枚1,120トークン、4Kは2,000トークンとして数えられ、画像出力の単価はStandardが100万トークンあたり$120、Batch/Flexが$60です。Priorityは1枚あたりの金額が公表されていないため、表の値は100万トークンあたり$216から計算した値です（1,120 × 216 ÷ 1,000,000 = $0.24192、2,000 × 216 ÷ 1,000,000 = $0.432）。Google CloudのVertex AI（Agent Platform）料金でも、Globalの単価はStandard、Flex/Batch、Priorityとも同じです。

ゲートウェイの$0.09は、laozhang.aiのNano Banana料金ページに載っている2026年9月24日時点の公開価格で、1K・2K・4Kのどれでも、思考量が多くても1回の金額は変わりません。Googleではなく提供元自身の価格なので、大きなジョブの前にページで現在の金額を確かめてください。

Proの出力サイズは1K・2K・4Kの3種類だけです。「0.5Kなら1枚$0.022」という数字を見かけることがありますが、これはNano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）のBatch価格で、Proには0.5Kの設定がありません。月額プランや外部サービスを含めた料金の全体像はNano Banana Proの料金はいくら？API1枚$0.134、アプリは月725円からにまとめています。

請求額の計算式：画像出力に入力と思考トークンを足す

Googleで1回生成したときの請求額は、次の4つの合計です。

1回の請求額 = 画像出力の1枚単価
            + プロンプトのトークン数 × 入力単価
            + 参照画像の枚数 × 参照画像1枚の単価
            + （思考トークン + テキスト出力トークン） × 思考・テキスト出力単価

見落としやすいのは最後の項です。Gemini 3の画像モデルは思考が常にオンで、思考トークンは課金されます。単価は画像出力（Batchで100万トークンあたり$60）ではなく、思考・テキスト出力の$6.00です。

プロンプト200トークン、参照画像なし、思考1,000トークンと仮定すると、こうなります。

商品写真の元画像を1枚参照させるなら、Batchで$0.0006、Standardで$0.0011を足します（Batch・2Kなら$0.0732 + $0.0006 = $0.0738）。

200トークンと1,000トークンはあくまで仮の値です。実際の数字は、数件を試しに生成してレスポンスのusageMetadataを見れば分かります。promptTokenCountが入力、thoughtsTokenCountが思考トークン、totalTokenCountは画像を含む出力まで足した合計です。Batchの結果ファイルでも1行ごとにGenerateContentResponseが返るので、同じ項目で確かめられます。

Batchと1回$0.09のルートの損益分岐：4Kでは逆転する

4Kは計算するまでもありません。Batchの画像出力$0.12だけで$0.09を$0.03上回り、上の仮定（プロンプト200、思考1,000トークン）なら1枚あたり$0.1262 − $0.09 = $0.0362の差になります。4Kを大量に作るなら、待ち時間のないゲートウェイの方が安上がりです。

1K/2Kでは逆にBatchが安く、画像出力以外の上乗せが1回$0.023を超えたところで逆転します。プロンプト200トークン、参照画像なしなら、損益分岐になる思考・テキスト出力のトークン数は次のとおりです。

（0.09 − 0.067 − 0.0002） ÷ （6.00 ÷ 1,000,000） = 0.0228 ÷ 0.000006 = 3,800トークン

自分のthoughtsTokenCountの平均が3,800を大きく下回るなら1K/2KはBatch、近いか上回るならゲートウェイも検討に値します。参照画像を付けるときは、1枚ごとに$0.0006を差し引いてから同じ割り算をします。

単価以外にも、ルートによって条件が違います。

• 失敗時の課金：ゲートウェイは、HTTP 200で画像が返らなかった呼び出しも1回として課金します。生成前に429や503で拒否された呼び出しは、通常は課金されないと説明されています。BatchでGoogleが失敗行をどう課金するかは公開文書に記載がありません（後述）。
• サイズの指定：ゲートウェイで4Kや縦横比を指定できるのはGemini形式のgenerateContent経路だけです。OpenAI互換経路では1:1の1Kで返ります。4Kで安く作るつもりなら、どちらの経路で呼ぶかを先に決めてください。
• 待ち時間：Batchは最大24時間、ゲートウェイは同期です。

Google直結とゲートウェイを併用する構成はNano Banana APIの安定ルート：Google直結とlaozhang.ai、二系統運用で比べています。

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

混在時の平均単価の検算：結果は最安と最高の間にしか来ない

一部をBatch、一部を別ルートで回したときの1枚あたりの平均は、「割合 × 単価」の合計です。割合の合計は必ず1になります。

平均単価 = 割合1 × 単価1 + 割合2 × 単価2 + …（割合の合計 = 1）

2Kの70%をBatch（$0.067）、30%を1回$0.09のルートで作る場合、画像出力だけで見ると0.7 × 0.067 + 0.3 × 0.09 = 0.0469 + 0.027 = $0.0739です。思考トークンなどを含めたBatchの$0.0732で計算し直すと、0.7 × 0.0732 + 0.3 × 0.09 = 0.05124 + 0.027 = $0.07824になります。

この式の結果は、使ったルートの中でいちばん安い単価といちばん高い単価の間にしか来ません。$0.067と$0.09を混ぜて$0.067を下回ることはなく、混在させた平均が最安ルートの単価より安くなることはありえません。「Batchと外部APIを組み合わせると、平均がBatch単体より安くなる」という見積もりを見かけたら、内訳の単価と割合を聞いてこの式に入れてみてください。たとえば1枚$0.022、$0.05、$0.24の3つの単価を50%・40%・10%で使う架空の配分なら、0.5 × 0.022 + 0.4 × 0.05 + 0.1 × 0.24 = 0.011 + 0.020 + 0.024 = $0.055で、最安の$0.022と最高の$0.24の間に収まります。なお$0.022はNano Banana 2の0.5Kの価格で、Proには0.5Kの設定がないため、Proの見積もりにはそもそも入りません。

やり直し込みのコスト：1回の単価 ÷（1 − 不採用率）

請求は試行ごと、使えるのは採用した画像だけです。試行のうち割合rが使えずに作り直す場合、使える1枚あたりのコストはこうなります。

使える1枚あたりのコスト = 1回の単価 ÷ （1 − r）

Batch・2Kの画像出力$0.067で不採用率が20%なら、0.067 ÷ 0.8 = $0.08375です。1回$0.09のルートなら0.09 ÷ 0.8 = $0.1125になります。rはGoogleが出す数字ではなく、自分のジョブで実際に測った値を使います。画像なしの200を1回と数えるゲートウェイでは、そうした空振りもrに入ります。Batchの失敗行がこの式に入るかどうかは、課金の扱いが公表されていないため、請求レポートで確かめるまで決められません。

月1万枚の例：2Kと4Kをどのルートで回すと月いくらか

1万枚をまとめて作る場合の月額です。上の段は画像出力だけ、下の段はプロンプト200トークン・思考1,000トークンの仮定を含めた金額です。やり直しは含めていません。

サイズが混ざるジョブでは、サイズごとに安いルートへ振り分けます。2Kが9,000枚、4Kが1,000枚の月なら、トークン込みで次のとおりです。

• 全部Batch：9,000 × $0.0732 + 1,000 × $0.1262 = $658.80 + $126.20 = $785.00
• 2KはBatch、4Kはゲートウェイ：9,000 × $0.0732 + 1,000 × $0.09 = $658.80 + $90.00 = $748.80（1枚平均$0.07488で、$0.0732と$0.09の間に収まります）

振り分けで浮くのは月$36.20です。差は4Kの比率が高いほど大きくなります。

Batchの待ち時間と期限切れ：最大24時間、48時間で結果なし

Batchの半額は、待ち時間と運用の手間と引き換えです。GoogleのBatch APIドキュメント（2026年9月17日更新）に書かれている条件のうち、費用に関わるものは次のとおりです。

• 完了までの時間：目標は24時間以内で、多くの場合はもっと早く終わります。保証されているのは料金が半額であることで、何時間で返るかではありません。Nano Banana Proの画像生成では、24時間待つ代わりにレート制限が高くなります。
• 期限切れ：PENDINGかRUNNINGのまま48時間を超えたジョブはEXPIREDになり、取り出せる結果はありません。朝までに必要な画像を夜に投げるなら、間に合わなかった場合に同期ルートで作り直す時間と予算を見込んでおきます。
• 行ごとの成否：ジョブ全体がSUCCEEDEDでも、結果のJSONLは1行ずつGenerateContentResponseかエラーのステータスです。完了後にbatchStatsのfailedRequestCountを確認し、行をkeyで入力と突き合わせます。
• 失敗行の課金：ジョブ内で失敗した行や、キャンセルしたジョブで処理済みだった分がどう課金されるかは、公開文書に記載がありません。最初の小さなジョブで、結果行のusageMetadataとCloudの請求レポートを突き合わせて確かめてください。
• 二重投入：ジョブの作成はべき等ではありません。同じ作成リクエストを2回送ると別々のジョブが2つでき、両方が処理されます。タイムアウト後に再送するコードは特に注意が必要です。
• 結果の保存期間：結果は6週間ダウンロードでき、その後は完全に削除されます。
• 大きなジョブの分割：途中の結果を早く使いたいなら、1つの巨大なジョブより小分けにする方が向いています。完了はポーリングのほか、batch.succeededやbatch.failedのWebhookでも受け取れます。

Batchの結果行に画像が入っていなかったときの原因の切り分けはNano Banana APIで画像が生成されない原因と対処を参照してください。

Nano Banana ProでFlexは使える？料金はあるが対応モデル一覧にない

Flexは、リクエストにservice_tier: "flex"を付けるだけで料金が半額になる同期のティアで、2026年10月時点ではプレビューです。応答は数分（目標1〜15分）で、混雑時には後回しにされ、容量不足なら503、レート制限なら429が返ります。Standardへの自動切り替えはなく、リトライは自前で実装し、クライアントのタイムアウトは10分以上にするようFlexのドキュメントは勧めています。Batchと違ってレート制限の上乗せはありません。

ややこしいのは、料金ページのgemini-3-pro-imageの欄にはFlexの価格（Batchと同じ$0.067/$0.12）が載っているのに、Flexドキュメントの対応モデル一覧（2026年9月23日更新）にはGeminiのテキストモデルしか載っておらず、Gemini 3 Pro Imageが入っていないことです。使えれば「Batchと同じ単価で、24時間ではなく数分で返る」理想的な選択肢ですが、本番の見積もりに組み込む前に、まず1リクエストだけFlexで送り、エラーにならないか、請求がFlex単価で付くかを確かめてください。Flexや同期呼び出しで429・503が続くときはNano Banana API が動かない時の切り分け：429、503、画像なし、拒否が使えます。

ジョブの分け方：今すぐ要る画像、数分待てる画像、翌日でよい画像

ジョブを待てる時間で3つに分け、それぞれでサイズごとに安いルートを選びます。

1. ユーザーが画面の前で待っている画像（プレビュー、対話的な編集）：同期が必須です。1回$0.09のゲートウェイはStandardの$0.134（4Kは$0.24）より安く、思考トークンも込みです。Googleの請求に一本化したいならStandardです。
2. 数分なら待てる画像（社内ツール、レビュー待ちの下書き）：Flexが1リクエストの試験を通れば、Batchと同じ単価で使えます。通らなければ1.と同じ判断です。
3. 翌日まで待てる画像（商品カタログ、広告バリエーション、データセット）：1K/2KはBatchが最安です。4Kは1回$0.09のルートの方が安いので、Gemini形式の経路で4Kを指定できるなら待つ理由は残りません。

モデルを変えるという別の手もあります。Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）のBatch価格は2Kで$0.050、4Kで$0.076です。ただし画質や文字の描き方が違う別のモデルなので、単価だけで切り替えず、自分の用途の画像で見比べてから決めてください。

BatchのJSONL行の形とPython見積もりスクリプト

大量の画像はJSONLファイルで投入するのが、Googleが画像生成に勧めている方法です（ファイルは最大2GB。20MB未満ならリクエストに直接並べる方法もあります）。1行は、自分で付けるkeyと、1回分のgenerateContentリクエストであるrequestからなります。

{"key": "sku-0001", "request": {"contents": [{"parts": [{"text": "白背景の商品写真。木製のコーヒーマグを正面から、柔らかい影"}]}], "generation_config": {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"imageSize": "2K", "aspectRatio": "1:1"}}}}
{"key": "sku-0002", "request": {"contents": [{"parts": [{"text": "白背景の商品写真。ガラスのティーポットを斜め上から、柔らかい影"}]}], "generation_config": {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"imageSize": "4K", "aspectRatio": "1:1"}}}}

key・request・responseModalitiesの形はGoogleのBatchドキュメントにある画像生成の例と同じで、imageConfigはAPIリファレンスにある生成設定の項目を足したものです。APIリファレンスのimageSizeには512も並んでいますが、Proで使えるのは1K・2K・4Kだけです。モデルは各行ではなくジョブ作成時（client.batches.createのmodel）にgemini-3-pro-imageを指定します。ドキュメントの例に末尾が-previewの旧IDが残っていても、プレビュー版は2026年6月25日に提供を終了しているので使えません。上の2行は形の例で、実際にBatchジョブとして実行した結果ではありません。同期でのリクエストの出し方はNano Banana Pro APIの使い方：公式JSON、YAML、PDF入力を整理で扱っています。

投入する前の見積もりには、次のスクリプトが使えます。外部ライブラリは不要で、APIも呼びません。単価は2026年10月4日時点の値を直接書いてあるので、価格が変わったらRATESを書き換えてください。

"""Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image）の請求額をルート別に見積もる。

単価は2026年10月4日時点のGoogle公開価格（米ドル）と、1回単価のゲートウェイ1件。
価格が変わったら RATES を書き換えてください。請求記録ではなく見積もり用です。
"""

RATES = {
    # 画像出力はサイズ別の1枚単価。思考・テキスト出力と入力は100万トークンあたり
    "standard": {"image": {"1K": 0.134, "2K": 0.134, "4K": 0.24},
                 "text_out_per_m": 12.00, "input_per_m": 2.00, "ref_image": 0.0011},
    "batch":    {"image": {"1K": 0.067, "2K": 0.067, "4K": 0.12},
                 "text_out_per_m": 6.00, "input_per_m": 1.00, "ref_image": 0.0006},
    # 1回単価ルート：サイズや思考量に関係なく1回いくら
    "per_call": {"flat": 0.09},
}


def cost_per_call(route, size, prompt_tokens=200, thinking_tokens=1000, ref_images=0):
    r = RATES[route]
    if "flat" in r:
        return r["flat"]
    return (r["image"][size]
            + prompt_tokens * r["input_per_m"] / 1_000_000
            + ref_images * r["ref_image"]
            + thinking_tokens * r["text_out_per_m"] / 1_000_000)


def cost_per_usable_image(call_cost, reject_rate):
    """すべての試行が課金され、そのうち reject_rate の割合が使えない場合。"""
    if not 0 <= reject_rate < 1:
        raise ValueError("reject_rate must be in [0, 1)")
    return call_cost / (1 - reject_rate)


def blended(shares_and_costs):
    """shares_and_costs: (割合, 単価) のリスト。割合の合計は1。"""
    total_share = sum(s for s, _ in shares_and_costs)
    if abs(total_share - 1) > 1e-9:
        raise ValueError("shares must add up to 1")
    return sum(s * c for s, c in shares_and_costs)


if __name__ == "__main__":
    images, size = 10_000, "2K"
    for route in ("standard", "batch", "per_call"):
        c = cost_per_call(route, size)
        print(f"{route:9s} {size}: ${c:.4f} per call, ${c * images:,.2f} for {images:,} images")
    mix = blended([(0.7, cost_per_call("batch", size)), (0.3, cost_per_call("per_call", size))])
    print(f"70% batch + 30% per-call: ${mix:.4f} per image")

python3 batch_cost.pyの出力は次のとおりです。

standard  2K: $0.1464 per call, $1,464.00 for 10,000 images
batch     2K: $0.0732 per call, $732.00 for 10,000 images
per_call  2K: $0.0900 per call, $900.00 for 10,000 images
70% batch + 30% per-call: $0.0782 per image

このスクリプトはPython 3.12.1で12項目のテストに通っています。上の各表の値（$0.0732、$0.1262、$0.1464、$0.0739、$0.08375、損益分岐の3,800トークン、$0.055の配分）を再現し、ランダムに作った1,000通りの配分で平均が必ず最安と最高の間に収まることも確かめています。とはいえ、出てくるのは公開単価から計算した見積もりで、実際の請求額ではありません。prompt_tokensとthinking_tokensには、試しに生成したときのusageMetadataの平均を入れてください。

Nano Banana Pro Batch APIのよくある質問

Nano Banana Proは有料ですか？APIに無料枠はありますか？

APIは有料で、Nano Banana Proの画像出力に無料枠はありません。最も安いGoogle公式の単価はBatch（とFlex）の1K/2Kで1枚$0.067です。GeminiアプリやGoogle AIの月額プランで使う場合はAPIとは別の契約になるので、Nano Banana Proの料金はいくら？API1枚$0.134、アプリは月725円からで分けて確認してください。

Batch APIの50%割引は保証されていますか？

料金ページのBatch単価は、Standardの画像出力・入力・思考トークンのちょうど半額として載っています。保証されていないのは完了時間のほうで、目標は24時間以内、48時間を超えると期限切れで結果は返りません。

Batchで失敗した行も課金されますか？

Googleの公開文書には記載がありません。ジョブ全体が成功しても失敗行は混ざりうるので、最初は小さなジョブでfailedRequestCount、結果行のusageMetadata、Cloudの請求レポートを突き合わせてください。1回$0.09のゲートウェイは、画像なしで200が返った呼び出しも1回として課金します。

4KはBatchとゲートウェイのどちらが安いですか？

4KはBatchの画像出力だけで$0.12なので、1回$0.09のゲートウェイが安くなります。1万枚なら画像出力だけで$1,200対$900です。ただしゲートウェイで4Kを指定できるのはGemini形式のgenerateContent経路だけです。

Nano Banana 2に切り替えた方が安いですか？

単価はBatchの2Kで$0.050、4Kで$0.076と、Proより安くなります。ただし別のモデルなので画質や文字の再現が変わります。Proの見積もりにNano Banana 2の価格（0.5Kの$0.022など）を混ぜないでください。

Vertex AIで使うと料金は変わりますか？

Vertex AIのGlobalでは、Gemini 3 Pro Imageの100万トークンあたりの単価はStandard、Flex/Batch、PriorityともGemini APIと同じです。Global以外のリージョンの単価は、Google Cloudの料金ページで個別に確認してください。