GPT Image 2 vs Nano Banana 2：どちらを選ぶべき？

結論から言うと、品質と正確な出力サイズを細かく制御したいなら GPT Image 2、複数画像の合成、Web 情報に基づくビジュアル、極端なアスペクト比が必要なら Nano Banana 2 を選びましょう。 どちらも画像内の文字描画に強く、最大 4K に対応し、APIMart では同じエンドポイントから利用できるため、導入を決める前に並べてテストできます。

GPT Image 2 は OpenAI の画像モデルで、GPT Image 1.5 の後継として 2026 年 4 月にリリースされました。Nano Banana 2 は Google が Gemini 3.1 Flash Image に付けた名称で、Nano Banana ファミリーのうち高速な Flash クラスのモデルです。両者は同じ課題に異なる方向からアプローチしています。OpenAI はトークン課金の上で明示的な品質ティアを提供し、Google は解像度ごとに価格を設定したうえで検索によるグラウンディングを加えています。

要点まとめ

• GPT Image 2 は公式ルートで low、medium、high の 3 つの品質ティアを提供しています。1024x1024 では、OpenAI の定価は 1 枚あたり約 $0.006（low）から $0.211（high）です。
• Nano Banana 2 は解像度に応じて 1 枚ごとに課金されます。Google の定価は 1K で約 $0.067、2K で $0.101、4K で $0.151 です。
• APIMart では、1K から 4K までの 1 枚単位ルートの料金は、GPT Image 2 が $0.0085〜$0.021、Nano Banana 2 が $0.015〜$0.025 です。
• Nano Banana 2 は最大 14 枚の参照画像を受け付け、1:8 と 8:1 のフォーマットに対応しています。GPT Image 2 は最大 15 枚の参照画像を受け付け、カスタムのピクセルサイズも指定できます。
• Nano Banana 2 は Google 検索の結果に基づいて生成できます。GPT Image 2 には Web グラウンディングがなく、知識のカットオフは 2025 年 12 月です。
• Google は Nano Banana 2 のすべての出力に SynthID の透かしを入れます。GPT Image 2 は SynthID の透かしを付けません。

GPT Image 2 と Nano Banana 2 の比較早見表

GPT Image 2 と Nano Banana 2 の違いは？

GPT Image 2：品質ティアと正確なサイズ指定

GPT Image 2 は推論主導の生成プロセスを中心に設計されており、品質を直接調整できるダイヤルを備えています。公式ルートでは low、medium、high が用意されており、ティア間の価格差は大きく、1024x1024 では high ティアのコストは low ティアの約 35 倍です。そのため、モデルやエンドポイントを変えずに、low 品質で下書きを作り、最終素材を high 品質でレンダリングするという使い方が現実的です。

正確な出力サイズが重要な場合にも、より柔軟なのはこちらのモデルです。15 種類のプリセット比率に加えて 1881x836 のようなピクセル寸法も指定できるため、レイアウトやバナー枠、印刷テンプレートのサイズが決まっている場合に役立ちます。

Nano Banana 2：グラウンディング、参照画像、スピード

Nano Banana 2 は Gemini 3.1 Flash をベースにしているため、品質ダイヤルよりもスピードと予測しやすいコストに最適化されています。最大の差別化ポイントはグラウンディングです。google_search を有効にすると最新のテキスト検索結果を生成に取り込めるほか、google_image_search を使えば Web 上で見つかった参照画像も追加できます。実在の製品やランドマーク、最近の出来事と一致させる必要があるビジュアルに便利です。

Google は 1 回の生成で最大 5 人までキャラクターの一貫性を保てるとも説明しており、同じ顔を繰り返し登場させる必要がある絵コンテやキャンペーンシリーズで重要になります。

両モデルの文字描画

画像内の文字は、どちらのモデルにとっても目玉機能です。OpenAI はラテン文字と東アジアの文字でのスペルと文字間隔の正確さを強調し、Google は多言語での文字単位のタイポグラフィを強調しています。実際には、ポスター、UI モックアップ、パッケージ、インフォグラフィックのいずれにも適していますが、結果はフォントのスタイルや文字の密度によって変わるため、実際に提供する言語で自分のプロンプトを試してください。

出力サイズ、アスペクト比、参照画像

解像度とフォーマット

どちらのモデルも 4K に対応しています。APIMart では、GPT Image 2 は 4K で 16:9 を 3840x2160、1:1 を 2880x2880 でレンダリングします。Nano Banana 2 は低コストなプレビューやサムネイル向けに 0.5K ティア（約 512px）を追加で備え、GPT Image 2 にはない 1:8 や 8:1 のような非常に縦長・横長のフォーマットにも対応しています。

複数画像の編集

image_urls を渡すと、どちらのモデルも image-to-image モードに切り替わります。Google は Nano Banana 2 について、オブジェクト参照を最大 10 枚、キャラクター参照を 4 枚とすることを推奨しており、1 つのシーンで製品と人物を合成する際の目安として役立ちます。

料金比較

以下の料金は、2026 年 10 月 9 日に APIMart の料金 API から取得したものです。予算を立てる前に、各モデルページで最新の料金を確認してください。

APIMart の 1 枚あたり料金

Nano Banana 2 の公式ルートは、Google の定価（$0.067、$0.101、$0.151）より 20% 安く課金されます。GPT Image 2 の公式ルートは OpenAI のトークン課金に従い、こちらも定価より 20% 安くなります。

APIMart の上位メンバーシップティアでは、割引率が 24% または 28% に上がります。

1,000 枚あたりのコスト

傾向はシンプルです。GPT Image 2 の 1 枚単位ルートは大量生成で最も安い方法であり、一方で公式ルートの high ティアはこの比較の中で最も高価な選択肢です。低価格ルートでは Nano Banana 2 は GPT Image 2 より 1 枚あたりのコストが高いものの、品質設定によって価格が変わらないため、予算を予測しやすくなります。

APIMart で両モデルを実行する方法

どちらのモデルも同じエンドポイント POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations を使うため、切り替えは model を 1 行変えるだけです。

GPT Image 2 のリクエスト

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2k"
  }'

Nano Banana 2 のリクエスト

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2K"
  }'

結果の取得

どちらの呼び出しも非同期で、ステータスが submitted の task_id を返します。ステータスが completed になるまで GET https://api.apimart.ai/v1/tasks/{task_id} をポーリングし、result.images から画像 URL を読み取ります。結果の URL には有効期限があるため、保存したい画像はダウンロードしておきましょう。

どちらを使うべき？

GPT Image 2 を選ぶべきケース

• 同じモデルで、low 品質で安く下書きを作り、high 品質で仕上げたい。
• レイアウトにプリセット比率ではなく正確なピクセル寸法が必要。
• 大量に生成するので、1 枚あたりの最安価格を求めている。
• SynthID の透かしがない出力が必要。

Nano Banana 2 を選ぶべきケース

• 検索グラウンディングを使って、実在の製品、場所、最近の出来事に一致する画像を作る必要がある。
• 製品と繰り返し登場するキャラクターなど、多数の参照画像を合成したい。
• 1:8 のバナーや 8:1 のストリップのような極端なフォーマット、または 0.5K のプレビューが必要。
• 品質設定に左右されない 1 枚あたりの定額料金を好む。

両方を使う

多くのチームはジョブごとに使い分けています。文字の多いマーケティング素材や固定サイズの掲載枠には GPT Image 2、グラウンディングや多数の参照画像が必要なシーンには Nano Banana 2 という具合です。APIMart では両モデルが 1 つのエンドポイントと 1 つの API キーを共有しているため、同じプロンプトで A/B テストしても、かかるのは生成した画像の分だけです。OpenAI のモデルについて詳しくは、GPT Image 2 の徹底解説をご覧ください。

よくある質問

GPT Image 2 と Nano Banana 2 の主な違いは何ですか？

GPT Image 2 は明示的な品質ティアとカスタムのピクセルサイズを提供し、公式ルートではトークン課金されます。Nano Banana 2 は解像度に応じた 1 枚単位の料金で、Google 検索によるグラウンディング、より極端なアスペクト比、0.5K のプレビューティアを備えています。

どちらのモデルが安いですか？

APIMart の 1 枚単位ルートでは、GPT Image 2 がすべての解像度で安く、1K では $0.0085 対 $0.015、4K では $0.021 対 $0.025 です。公式ルートでは、GPT Image 2 は low 品質では安く、high 品質でははるかに高くなります。

文字描画に優れているのはどちらですか？

どちらも優秀です。OpenAI はラテン文字と東アジアの文字でのスペルと文字間隔を強調し、Google は多言語での文字単位のタイポグラフィを強調しています。密度の高い文字や装飾的な文字は実行ごとに結果がばらつくため、自分のフォントと言語でテストしてください。

参照画像は何枚使えますか？

GPT Image 2 は 1 リクエストあたり最大 15 枚の参照画像を受け付けます（各 20MB、合計 256MB）。Nano Banana 2 は最大 14 枚（各 10MB）を受け付け、Google はオブジェクト参照を最大 10 枚、キャラクター参照を 4 枚とすることを推奨しています。

Nano Banana 2 はリアルタイムの Web 情報を使えますか？

はい。google_search を true に設定すると検索結果に基づいて生成でき、さらに google_image_search を追加すると Web から参照画像を取り込めます。GPT Image 2 には Web グラウンディングがなく、2025 年 12 月までの知識に依存しています。

出力には透かしが入りますか？

Google は Nano Banana 2 のすべての画像に不可視の SynthID 透かしを入れます。GPT Image 2 は SynthID の透かしを付けません。どちらのモデルも、各提供元の規約の範囲内で商用利用が可能です。

今後の注目ポイント

どちらのファミリーも進化のスピードが速く、マスクベースの編集に焦点を当てた Nano Banana 2.1 のアップデートがすでに報じられており、GPT Image 2 自体も今年 GPT Image 1.5 に取って代わったばかりです。どちらかのモデルが更新されたら比較用のプロンプトを再実行し、ワークロードを拡大する前にはモデルページで 1 枚あたりの料金を改めて確認してください。