# Nano Banana 2・Pro・2.1・Liteの違いと選び方：新規は2.1 > 新規のAPI利用はNano Banana 2.1が基本です。2はGemini APIで非推奨（終了日未発表）、文字を正確に入れる最終素材はPro、1Kの大量処理はLiteです。 - URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2 - Published: 2026-08-03 - Updated: 2026-10-08 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about) - Topic: AI 画像生成 - Tags: Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Nano Banana 2 Lite, Gemini画像生成, 画像生成API --- Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2.1、Nano Banana 2 Liteは、単純な画質の順位ではなく、担当する仕事が違います。2026年8月まではNano Banana 2が汎用の標準でしたが、10月6日に後継のNano Banana 2.1が一般提供（GA）になり、その役割は2.1に移りました。ProとLiteの位置づけは変わっていません。 2026年10月8日時点の選び方は次のとおりです。 - 新しく組み込むなら**Nano Banana 2.1**です。Googleは画像生成ガイドで、新規プロジェクトには2.1を使うよう推奨しています。 - **Nano Banana 2**はGemini APIで非推奨になりました。提供終了日はまだ発表されていません。使い続けるのは、0.5K（512px）の出力が必要な場合と、すでに安定して動いている処理に限るのが無難です。 - **Nano Banana Pro**は、看板や価格表の文字を一字一句合わせる素材、高度なローカライズ、ブランド規則の多い最終素材に向きます。 - **Nano Banana 2 Lite**は、1Kの下書き、単純なバリエーション、低遅延の大量処理に向きます。 Proという名称だけで、すべての画像が自動的に優れるわけではありません。Google自身の評価では、総合的な好みや編集で2.1がProを上回っています。 ## 4つのモデルが担当する仕事：汎用は2.1、2は移行期間 ![Lite・2.1・Pro・2を下書き、汎用編集、文字やブランドの最終素材、既存処理で使い分ける概念図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2/img/capability-map.webp) ### Nano Banana 2.1：新規プロジェクトの汎用モデル モデルIDは`gemini-nano-banana-2.1`で、2026年10月6日にGemini APIで一般提供が始まりました。[Gemini APIのNano Banana 2.1モデルページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)では、Nano Banana 2のアップデートとして、Flashクラスの速度と費用を保ったまま画質、指示への忠実さ、複数ターンでの人物の一貫性、文字の描画を改善したモデルと説明されています。 主な仕様は次のとおりです。 - 出力は1K・2K・4K（既定は1K）。0.5K（512px）はありません - 1:4、4:1、1:8、8:1を含む14種類のアスペクト比 - 参照画像は最大14枚（物体10枚、人物4人） - Googleウェブ検索と画像検索によるグラウンディング - 思考レベルを`minimal`、`medium`（既定）、`high`から選べる - 入力はテキスト、画像、動画、PDF 1K画像の出力単価は$0.0336で、Nano Banana 2（$0.067）の約半分です。ただし思考トークンは画像とは別に請求されます。記事画像、商品画像の編集、複数の参照画像を使う作業、横長や縦長のバナーなど、以前Nano Banana 2に任せていた仕事の多くは2.1から始められます。公開時期や料金の詳細は[Nano Banana 2.1の解説記事](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-2-1)にまとめています。 ### Nano Banana 2：非推奨、0.5Kと既存の処理のために残す IDは`gemini-3.1-flash-image`です。2.1の公開と同時に、[Gemini APIリリースノート](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)でNano Banana 2の非推奨が告知されました。提供終了日は発表されておらず、移行先は`gemini-nano-banana-2.1`です。公開直後には10月29日という終了日が一時的に掲載されていましたが、10月7日までに削除され、現在は[Gemini APIの非推奨モデル一覧](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)でも「終了日未発表」です。 Vertex AIでは扱いが別で、[Vertex AIのモデルバージョン一覧](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/model-versions)にはNano Banana 2のサポート終了が「2027年5月28日以降」と記載されています。 それでもNano Banana 2を選ぶ理由が残るのは、次の2つの場合です。 - **512pxの画像が必要**：0.5K出力（1枚$0.045）があるのは4モデルの中でNano Banana 2だけです。 - **すでに安定した処理がある**：プロンプト、後処理、検品の基準をNano Banana 2の出力に合わせて調整済みなら、実際のリクエストの一部だけを2.1に流し、そのまま使える出力の割合、作り直しの回数、手直しにかかる時間、合計費用を比べてから既定を切り替えるほうが安全です。 新しい処理をNano Banana 2で作る理由はほとんどありません。Vertex AIで2.1に移る場合は、`seed`、`topK`、`temperature`、`topP`、`logprobs`を指定するとAPIエラーになり、Flexにも対応していない点を先に確認してください。 ### Nano Banana 2 Lite：速度と低コストを優先 安定版モデルIDは`gemini-3.1-flash-lite-image`です。GoogleはLiteを、超低遅延、費用重視の画像生成・編集、高スループットの処理向けに位置づけています。短い試作、単純なバリエーション、対話的なプレビューに適しています。 出力は1Kのみで、1K画像の単価は2.1と同じ$0.0336です。差が出るのは入力と思考の単価で、100万トークンあたり入力$0.25、テキスト・思考の出力$1.50と、2.1（入力$1.50、出力$7.50）より安く設定されています。 一方、複数の参照画像入力や複数ターンの連続編集には最適化されていません。商品写真を何枚も参照するカタログ、同じ人物を維持するシリーズ、長い編集工程を伴う素材では、単価の安さだけでLiteを選ばない方が安全です。 ### Nano Banana Pro：文字の正確さと複雑な最終素材 Nano Banana ProのIDは`gemini-3-pro-image`です。Googleは、プロ向け素材、複雑な指示、高度なローカライズ、ブランド一貫性、精密な創作制御に位置づけており、最大4Kの出力に対応します。Gemini APIでは終了日の発表はなく、Vertex AIでのサポート終了は「2027年5月28日以降」です。 2.1が出たあとでProを選ぶ根拠になるのは、画像内の文字です。2026年10月8日に同じプロンプトを1Kで各1回出した[Nano Banana 2.1・Pro・GPT Image 2.5の比較](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5)では、英語ポスター、日本語の看板、中国語メニューの3件すべてでProが指定どおりの文字を描き、2.1は3件とも語の追加や表記の書き換えをしました。各1回だけの結果ですが、価格や日付を間違えられない素材ではProを先に試す理由になります。 画像出力の単価は高いため、専門機能を必要としない2.1やLiteの仕事まで置き換える理由はありません。 ## GeminiアプリとGemini APIでは選び方が異なる ![Geminiアプリのプランによるモデル選択と、APIの用途別モデル指定を分けた図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2/img/route-map.webp) [Geminiの画像生成の紹介ページ](https://gemini.google/overview/image-generation/)によると、Geminiアプリの無料ユーザーが使うのはNano Banana 2です。Google AI Pro・Plus・Ultraの有料プランでは2.1が使え、生成した画像に「Redo with Pro」を適用してProで作り直せます。紹介ページではどちらも2K解像度と記載されています。利用可否はプラン、アカウント、国、言語、年齢、上限にも左右されます（[Geminiアプリのヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/14286560?hl=ja)）。 [Gemini APIの画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)では、開発者がリクエストごとにモデルIDを直接指定します。アプリのようにプランで使えるモデルが決まるわけではないため、すべての要求を一つのモデルに送るのではなく、用途で経路を分けて組めます。具体的な分け方は後半の「本番APIでの振り分け」で説明します。 ## 用途別の比較：日常の生成は2.1、文字はPro、512pxだけ2 | 用途 | 最初の選択 | 理由 | |---|---|---| | 破棄できる下書きと簡単なプレビュー | Nano Banana 2 Lite | 1K単価は2.1と同じで、入力と思考の単価が安く低遅延 | | 大量の単純なバリエーション | Nano Banana 2 Lite | 費用重視の高スループット向け | | 日常の生成と対話的な編集 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2の後継で、新規プロジェクトの推奨モデル | | 複数の参照画像を使う商品・人物編集 | Nano Banana 2.1 | 参照画像は最大14枚（物体10・人物4） | | 1:8や8:1などの極端な比率のバナー | Nano Banana 2.1 | 14種類のアスペクト比に対応 | | 動画やPDFを入力にした静止画像 | Nano Banana 2.1 | 入力に動画とPDFが記載されている | | 512pxの小さな画像 | Nano Banana 2 | 0.5K出力があるのは2だけ。非推奨 | | 正確な日本語が多いローカライズ素材 | Nano Banana Pro | 高度なローカライズが中心用途。同じプロンプトの比較でも文字が指定どおり | | ロゴや文字を含むブランド素材のシリーズ | Nano Banana Pro | ブランド一貫性と精密制御が明示された用途 | | 複雑な関係図や多要素の最終素材 | Nano Banana Pro | 複雑な指示とレイアウト制御に適合 | これは用途の地図であり、あらゆる入力に共通する順位ではありません。価格、事実、権利、安全に関する情報は、実際の成果物の要件と信頼できる情報源に基づく必要があります。 ## 現在のAPI画像出力価格：2.1の1Kは$0.0336 2026年10月8日時点のGoogle標準（Standard）の有料**画像出力**価格は次のとおりです。Gemini APIとVertex AIで同じ金額です。 | モデル | 0.5K | 1K | 2K | 4K | 無料API枠 | |---|---:|---:|---:|---:|---| | Nano Banana 2 Lite | — | $0.0336 | — | — | なし | | Nano Banana 2.1 | — | $0.0336 | $0.0504 | $0.113 | なし | | Nano Banana 2 | $0.045 | $0.067 | $0.101 | $0.151 | なし | | Nano Banana Pro | — | $0.134 | $0.134 | $0.240 | なし | Batchを使うと画像出力はどれも半額で、2.1なら1K $0.0168、2K $0.0252、4K $0.0567です。表には入力、思考、グラウンディング、税金、為替、ゲートウェイの上乗せは含みません。Geminiアプリの購読料金でもありません。予算化の直前に[Gemini API公式価格表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)を確認してください。 1K画像を1,000枚出力する場合、画像出力だけでLiteと2.1は約$33.60、Nano Banana 2は約$67、Proは約$134です。2.1はこれに思考トークンが加わり、テキストと思考の出力は100万トークンあたり$7.50です。LaoZhang API経由で2.1を呼んだ2026年10月8日のテストでは1回あたり510〜1,107の思考トークンが報告されました。多いほうの1,107で計算すると1,107 × $7.50 ÷ 1,000,000 ≒ $0.0083で、1K画像と合わせて1枚約$0.042になります。それでもNano Banana 2の1K（$0.067）より安く収まります。 *注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](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。* 1回ごとの定額で払う場合、[LaoZhang APIのNano Banana 2.1ドキュメント](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/nano-banana-2-1-image)では2.1が1回$0.045（サイズや思考量を問わず）、Nano Banana 2が$0.055、Liteが$0.025、Proが$0.09です。1KならGoogleの従量（$0.0336）のほうが安く、2K（$0.0504）と4K（$0.113）ではLaoZhangの1回$0.045が下回ります。サイズ別の比較は[Nano Banana 2 API料金の解説](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-2-api-pricing-guide)を参照してください。 ## 用途別の具体例：EC・日本語広告・キャラクター・図解 ### EC商品サムネイルと大量バリエーション 商品の形が単純で背景が固定され、候補を安価に作りたい場合はLiteが合います。複数の商品写真、継続的な編集、高解像度の納品が必要なら2.1が無難です。一覧用に512pxのサムネイルだけを大量に作る処理なら、Nano Banana 2の0.5K出力が今のところ唯一の選択肢ですが、非推奨のモデルなので、1Kで出して縮小する方法も並行して試しておくと移行が楽になります。パッケージ、正確な文字、ブランド規則、最終レイアウトが中心になった段階でProが候補になります。 ### 日本語のキャンペーン素材 短い見出しと少数の数字なら2.1から始められます。ただし先の比較では、「本日のおすすめ ラーメン 980円」という看板で、2.1だけが指示にない文字列を書き足しました。文字そのものは整っているため遠目には気づきにくく、公開前に1字ずつ確認する前提で使う必要があります。価格、日付、仕様、注記、複数の文字階層、複数言語を一枚に含む場合はProに任せるほうが確実です。公開価格やキャンペーン条件には公式情報源が必要です。 ### ブランドキャラクターのシリーズ 単発の記事画像だけでProを選ぶ必要はあまりありません。同じ人物や商品の見た目を保つだけなら、Googleの自社評価で複数キャラクターの一貫性がProを上回っている2.1を先に試す価値があります。ロゴ、商品名、ブランドの色規定など、文字と規則を含めてシリーズ全体を管理する必要があるなら、Proが直接的な候補です。複数の参照画像と連続編集が必要になるため、Liteは主経路に向きません。 ### 複雑な関係図とプロ向け最終素材 初期の視覚案はLiteや2.1でも作れます。ノードが多い、ラベルが密集する、関係が複雑、レイアウトを厳密に制御する最終素材はProに向いています。事実関係と公開データは、モデルではなく信頼できる情報源に基づいてください。 ## 本番APIでの振り分け：リクエストを分類してからモデルIDを決める モデルIDの書き換え自体は1行で済みますが、どのリクエストをなぜそのモデルに送ったのかが残らないと、費用も品質も後から説明できません。先にリクエストを種類で分け、種類ごとにモデルIDを対応させ、選んだ理由に沿って出力を確かめる順に組みます。 1. 0.5K（512px）の指定があればNano Banana 2へ送る。2.1にもProにもこのサイズはない 2. 文字を一字一句合わせる、ブランド規則がある、レイアウトが複雑、そのまま公開する最終素材のどれかに当たれば、生成前にProへ上げる 3. 1Kで足りる下書きで参照画像がなければLiteへ送る 4. それ以外はすべて2.1へ送る 5. すぐに返す必要のない大量処理はBatchに分ける。画像出力はどのモデルも半額になる 6. 確かめる項目は経路ごとに変える。Proなら文字と構造、2.1ならサイズと用途に足りる品質、Liteなら下書きとして使えるかを見る ```python from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() # 環境変数GEMINI_API_KEYを読む # 経路名と公式モデルIDの対応はここ1か所にだけ置く MODEL_BY_ROUTE = { "draft": "gemini-3.1-flash-lite-image", # Nano Banana 2 Lite "default": "gemini-nano-banana-2.1", # Nano Banana 2.1 "premium": "gemini-3-pro-image", # Nano Banana Pro "size_512": "gemini-3.1-flash-image", # Nano Banana 2（非推奨。移行計画とセットで使う） } PREMIUM_REASONS = ("exact_text", "brand_rules", "complex_layout", "final_asset") def choose_route(job: dict) -> tuple[str, str]: """(経路名, 選んだ理由) を返す""" if job.get("size") == "512": return "size_512", "512px" for reason in PREMIUM_REASONS: if job.get(reason): return "premium", reason if job.get("draft") and job.get("size", "1K") == "1K" and not job.get("references"): return "draft", "draft_1k" return "default", "general" job = {"prompt": "本日のおすすめ ラーメン 980円 と書いた店頭看板", "exact_text": True, "size": "2K"} route, reason = choose_route(job) response = client.models.generate_content( model=MODEL_BY_ROUTE[route], contents=job["prompt"], config=types.GenerateContentConfig( response_modalities=["IMAGE"], image_config=types.ImageConfig(image_size=job.get("size", "1K")), ), ) ``` 振り分け関数と設定の組み立てはgoogle-genai 1.65.0で動作します。ログには経路名、モデルID、要求サイズ、StandardかBatchか、昇格の理由、確認の結果を残しておくと、費用の内訳や不具合の調査、基準の見直しに使えます。 レート制限による`429`は、モデルを選ぶ理由とは別の問題です。制限に当たったリクエストをProへ逃がすと、単価の高い経路に流れる量が読めなくなります。モデルを決めたあとで、上限の種類とリトライの設計を[Gemini画像生成の429レート制限の解説](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-image-429-rate-limit)で確認してください。 ### 2.1からProへ上げる基準：失敗の種類に名前を付ける Proへ上げる条件は「品質が気になったら」ではなく、失敗の種類として名前を付けて管理します。文字の書き換え、図や表の構造の崩れ、ブランド確認での差し戻し、最終素材の手直しの多さ、複雑なレイアウトの不安定さといった種類です。最初からProに送るのは、上の手順2に当たると事前に分かっている依頼です。2.1で同じ種類の失敗が繰り返される依頼は、その種類だけをProへ固定で上げます。 費用の目安として、Proの1K画像出力$0.134は、思考トークン込みで見積もった2.1の1枚約$0.042の約3.2倍です（Proの思考トークンは別料金）。文字のある素材を2.1で3〜4回作り直すと約$0.126〜$0.168になり、そこに1字ずつ確認する手間が加わります。先の比較で2.1が文字を書き換えた看板やメニューのような依頼は、最初からProに送るほうが合計で安く済む場合があります。下書きや社内確認用の画像までProに送ると、単価の差だけが積み上がります。 ### 名前ではなくモデルIDで指定する UIの表示名、料金表の区分、ゲートウェイの別名をそのままAPIに渡さず、上のコードのように経路名と公式モデルIDの対応を1か所にまとめます。特に取り違えやすいのはNano Banana 2と2.1です。2.1は名前の上では2のアップデートですが、IDは`gemini-nano-banana-2.1`で、Nano Banana 2の`gemini-3.1-flash-image`とは命名の形が違います。「Standard」や「Batch」は料金区分の名前で、モデルIDではありません。 モデルごとに違うパラメータは、経路が決まったあとでその経路にだけ付けます。共通の設定に入れておくと、別のモデルで失敗するか、意図しない結果になります。 - `512`はNano Banana 2の経路だけに付けます。2026年10月8日にLaoZhang API経由で2.1へ`512`を送ったテストでは、エラーにならずに1K画像が返り、1回分が課金されました - Vertex AIの2.1では`seed`、`topK`、`temperature`、`topP`、`logprobs`がAPIエラーになるため、これらを含む共通設定を2.1の経路に渡さないようにします *注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](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。* コードや設定に古いIDが残っていないかも確認してください。`gemini-3.1-flash-image-preview`と`gemini-3-pro-image-preview`は2026年6月25日に終了しました。初代Nano Banana（`gemini-2.5-flash-image`）は、Googleのページ間で終了日が食い違っています。Gemini APIの非推奨モデル一覧では2027年3月15日（移行先はLite）ですが、料金ページには「2026年10月2日に終了」という古い警告が残っています。Vertex AIでは2027年3月15日です。どちらの日付でも移行が必要な点は同じです。初代が担っていた「単純な1K画像を安く作る」役割は、移行先として案内されているLiteへ移すのが自然で、2K以上や参照画像を使う処理は2.1へ移してください。外部ゲートウェイは独自の別名、パラメータ、料金を使う場合があるので、ゲートウェイ側のモデル一覧でIDを確認します。 ## 最終的な選び方：成果物で4つに分ける 新しく組み込む汎用の生成と編集は2.1を選びます。低遅延、高スループット、低単価が中心で、複数参照や長い編集を必要としないならLiteです。プロ向けの複雑さ、ブランド一貫性、高度なローカライズ、そして文字を一字一句合わせる精度が仕事の中心ならProを選びます。Nano Banana 2は、512pxが必要な処理と、すでに安定して動いている処理の移行期間に限って残します。 モデル名ではなく成果物から分類すると簡単です。下書きはLite、汎用素材は2.1、ブランドや文字が重要な最終素材はProです。APIではその分類をコードの1か所でモデルIDに対応させ、Proへ上げた理由をログに残します。Proの実装は[Nano Banana Pro APIの使い方](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/nano-banana-pro-api-guide)で続けられます。 ## 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：2026-10-08。 - [Gemini APIのNano Banana 2.1モデルページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1) (ai.google.dev) - [Gemini APIリリースノート](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog) (ai.google.dev) - [Gemini APIの非推奨モデル一覧](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations) (ai.google.dev) - [Vertex AIのモデルバージョン一覧](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/model-versions) (docs.cloud.google.com) - [Geminiの画像生成の紹介ページ](https://gemini.google/overview/image-generation/) (gemini.google) - [Geminiアプリのヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/14286560?hl=ja) (support.google.com) - [Gemini APIの画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) (ai.google.dev) - [Gemini API公式価格表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)