# GPT Image 2.6 vs Nano Banana 2.1：同じプロンプトで比べた画質と料金

> 同じプロンプトで文字のポスター、商品写真、写真の編集を比べ、仕上がりと生成時間、公式の1枚あたりの料金をまとめました。

- Canonical HTML: https://omniakey.com/ja/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1
- Markdown: https://omniakey.com/ja/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1.md
- Published: 2026-11-08 (updated 2026-11-08)
- Author: Kiki, COO at OmniaKey
- Language: ja
- Category: Comparison
- Reading time: 13 min
- All posts: https://omniakey.com/blog/llms.txt

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[Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/ja/gemini-nano-banana-2-1) は、日常的な画像なら公式の出力ベースの見積もりで安く済む出発点です。2K 画像1枚が $0.0504 で、GPT Image 2.6 のどちらのモデルも quality high なら $0.10704 です。頼んだスプーンは1本だけ描き、ポスターも1枚を4行に収めました。ガラスの温かみを出すなら Sunburst、今回の実行で時間の中央値がいちばん短かったのは Flare ですが、その商品写真は 1254 px で返ってきました。

- 6枚のポスターはどれも、単語も価格も日付も正しく綴りました。それでも5枚は4行ではなく5行になりました。
- スプーンを1本だけ描いたのは Nano Banana 2.1 で、Sunburst と Flare は2本ずつでした。
- 2048 px 出力の公式見積もりは、Sunburst と Flare が $0.10704、Nano Banana 2.1 が $0.0504 です。

GPT Image 2.6 は2つのモデルで提供されます。細かい表現を作る [Sunburst](https://omniakey.com/ja/gpt-image-2-6-sunburst) と、素早く試すための [Flare](https://omniakey.com/ja/gpt-image-2-6-flare) です。

|課題|Sunburst|Flare|Nano 2.1|
|-|-|-|-|
|ポスターの文字|2/2 正しい|2/2 正しい|2/2 正しい|
|4行のレイアウト|0/2|0/2|1/2|
|スプーンの数|2本|2本|1本|
|商品写真|温かいガラス|1254 px|落ち着いたカタログ|
|青の編集|鮮やかな青|最速の編集|くすんだ青|
|時間の中央値|29.3 s|27.5 s|31.8 s|
|2K 出力の目安|$0.10704|$0.10704|$0.0504|

![1回目のポスター3枚を並べた比較。左から GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare、Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r1-compare.790e2d68.2400.webp)

_1回目、各モデル1枚ずつ。Sunburst 23.6 s、Flare 24.6 s、Nano Banana 2.1 35.4 s。どの行も正しく綴られ、Sunburst と Flare はタイトルを2行に分けました。_

## テストの方法

2026年11月8日に、OmniaKey のメディア API で新しい静止画を15枚作りました。ポスターを各モデル2回、そのあと物を数える写真、商品写真、編集を各モデル1回です。編集の共通入力には、4つ目のモデルが作った GPT Image 2 の新しい写真を1枚使い、これは比較の外に置いています。

リクエストは 2048×2048 の1:1正方形です。GPT は `size=2048x2048` と `quality=high`、Nano Banana 2.1 は `image_size=2K` を指定しました。15枚のうち14枚は 2048 の正方形で返り、Flare の商品写真だけ 1254 の正方形でした。GPT のファイルは PNG で、Nano Banana 2.1 も1枚目のポスターは PNG、残りの4枚は JPEG です。3つの編集はすべて同じ 1024 の正方形 JPEG を入力にしました。

時間は送信の POST から、4秒間隔のポーリングで最初に完了した時点までです。アップロード、待ち行列、ネットワークを含み、ダウンロードは含みません。呼び出しは1つずつ、モデルの順番を回しながら行い、seed は指定せず、弱い画像を置き換える再実行もしませんでした。ポスターの2回は、同じプロンプトでも実行ごとにどれだけ変わるかを示します。ほかの課題はモデルごとに1枚なので、例として読んで、パイプラインを変える前に自分のプロンプトで試してください。

OmniaKey は3モデルすべての利用権を販売しています。以下の価格はすべて提供元の公表レートで、当社の価格ではありません。

## ポスターの文字：単語はすべて正しく、レイアウトは5枚が崩れた

6枚のポスターはすべて REPAIR WEEKEND、キャッチコピー、日付、価格を正しく綴りました。それでも6枚のうち5枚は、タイトルが2行に分かれて5行になりました。

プロンプト：

> Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:
>
> REPAIR WEEKEND
> FIX IT. KEEP IT.
> SAT 14 NOV / 10 AM
> ENTRY $5
>
> Keep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark.

![2回目のポスター3枚を並べた比較。左から GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare、Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r2-compare.6cfea798.2400.webp)

_2回目、同じプロンプト。Sunburst 28.6 s、Flare 23.7 s、Nano Banana 2.1 23.8 s。文字は正しいままでしたが、今回は3枚ともタイトルが2行に分かれました。どちらの回も公開しています。_

![1回目の各ポスターからタイトル部分を切り出して3段に重ねた比較。モデル名と実行時間を添えています](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-title-detail.b83062b2.748.webp)

_1回目のポスターからタイトル部分だけを切り出し、スマートフォンで読めるように1行1枚で重ねました。切り出す高さは各タイトルに合わせたので、3枚で異なります。_

- Sunburst（23.6 s、28.6 s）：文字はすべて正しい。REPAIR WEEKEND が2行に分かれてポスターは5行になり、レンチは小さくではなく大きく描かれました。
- Flare（24.6 s、23.7 s）：同じく文字は正しく5行のレイアウトで、クリーム色に濃紺の文字、日付は紺の帯に白抜き、大きなオレンジのレンチです。
- Nano Banana 2.1（35.4 s、23.8 s）：1回目はタイトルが1行に収まって全体で4行、小さな両口レンチで余白も広めでした。2回目はタイトルが2行に分かれました。

**判定**：この6枚では文字の再現は3モデルで引き分けです。4行を守ったのは Nano Banana 2.1 の2回中1回だけで、GPT の2モデルはどちらの回もタイトルを2行に分けました。印刷に使うなら行数を自分で確認してください。

## 物を数える：スプーン1本と2本

スプーンを1本だけ描いたのは Nano Banana 2.1 で、Sunburst と Flare は2本ずつでした。カップ4個とソーサー3個は3モデルとも指示どおりに置いています。

プロンプト：

> Photorealistic overhead studio photograph of exactly seven ceramic pieces on a pale gray tabletop. Arrange four cobalt-blue espresso cups in one straight row across the upper half. Arrange three ivory saucers in one straight row below the cups. Leave clear gaps between all seven pieces; no cup sits on a saucer. Put one small brass teaspoon vertically at the far right of both rows, with its bowl pointing up. Nothing else in the scene. Soft shadows, no text, no logos.

![数える課題の出力3枚を並べた比較。左から GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare、Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-compare.4b9a28c3.2400.webp)

_1つの数えるプロンプト、各モデル1枚、すべて 2048×2048。Sunburst 29.3 s、Flare 34.9 s、Nano Banana 2.1 30.4 s。どれもカップ4個とソーサー3個です。_

![3枚の出力から同じ右端の帯を切り出し、Sunburst、Flare、Nano Banana 2.1 と添えた比較](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-spoons-detail.d42d0af3.954.webp)

_各出力の同じ右端を切り出し、ラベルは離して置きました。Nano Banana 2.1 はスプーン1本、GPT の2モデルは2本ずつです。_

- Sunburst（29.3 s）：青いカップ4個とアイボリーのソーサー3個は正しい列に並びましたが、右端の真鍮のティースプーンは1本ではなく2本でした。カップは真上からではなく斜めの角度で写っています。
- Flare（34.9 s）：カップ4個、ソーサー3個、スプーン2本は同じです。カップは背が高く丸く写り、カメラはここでも中心から外れています。
- Nano Banana 2.1（30.4 s）：カップ4個、ソーサー3個、そして列の横にスプーンが1本、すくう部分を上にして置かれました。カップの正面に開口部がほとんど見えず、ここでも真上から見た形にはなっていません。

**判定**：数える課題は Nano Banana 2.1 で、スプーンは1本対2本です。3モデルとも真上からの視点を外したので、自分の場面でもカメラアングルを確認してください。

## 商品写真：説得力のあるガラス、3つの雰囲気、1つだけ小さいファイル

3モデルとも、それらしいボトル、ポンプ、リネンの布、石を描きました。Flare のファイルだけ、2048 px の指定に対して 1254 px で届いています。

プロンプト：

> Square luxury product photograph of one unbranded frosted amber-glass soap dispenser with a brushed stainless-steel pump, standing on a pale travertine slab. A folded ivory linen cloth sits behind it to the left. Morning window light from the left creates a soft bottle shadow to the right. Show subtle glass translucency, realistic pump geometry and the porous stone texture. Camera at bottle height, three-quarter view. Neutral warm wall, generous empty space above. No label, lettering, logo, watermark or extra bottles.

![商品写真の出力3枚を並べ、モデル名、実行時間、画素数を添えた比較](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/product-compare.278a275e.2400.webp)

_1つの商品プロンプト、各モデル1枚。Sunburst 46.4 s で 2048×2048、Flare 27.5 s で 1254×1254、Nano Banana 2.1 31.8 s で 2048×2048。拡大はしていないので、Flare は低い解像度のままです。_

- Sunburst（46.4 s）：底に近いガラス越しの光が3枚でいちばん鮮やかな、幅広のアンバーのボトルです。開いたステンレスのノズル、はっきりしたリネンの折り目、石の細孔まで写りました。左の窓の模様が強く、上の余白は詰まっています。
- Flare（27.5 s）：細めのボトルで、ポンプと石に破綻がなく、上の余白は Sunburst より広い。2048×2048 の指定に対して 1254×1254 で返ったため、細部はほかの2枚より甘くなっています。
- Nano Banana 2.1（31.8 s）：細身のすりガラス状アンバーのボトルに、読み取れるヘアライン仕上げのポンプ、細かい石の細孔、濃いアンバー、柔らかいコントラスト、広い余白です。

**判定**：素材と場面の指示は3モデルとも満たしました。温かいヒーロー画像なら Sunburst、落ち着いたカタログらしさを 2048 の正方形で得たいなら Nano Banana 2.1 です。返ってきた幅と高さを確認し、2048 が必須なら別のファイルを要求してください。

## 写真の編集：構図は保たれ、布と色は動いた

3モデルとも椅子と4本の脚、部屋全体を保ちました。ピクセル単位で同じ色替えになったものはなく、布はどれも変わりました。

プロンプト：

> Change only the armchair upholstery from mustard yellow to deep cobalt blue. Keep the chair shape, fabric texture, walnut legs, camera position, room lighting, shadows, floor, white lamp, oak table, green mug and framed print exactly as in the reference image. Do not add or remove anything.

![2×2のグリッド。左上が共通の元画像の肘掛け椅子、続いて GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare、Nano Banana 2.1 の編集結果](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-compare.8614115f.2072.webp)

_左上が GPT Image 2 の元画像、続いて各モデルの編集。Sunburst 38.9 s、Flare 34.0 s、Nano Banana 2.1 40.9 s。API には 1024 px、品質 80 の JPEG を渡しました。_

![元画像と3つの編集から椅子の背もたれの布を切り出した比較。左上が元画像](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-fabric-detail.1561ff7e.672.webp)

_元画像と3つの編集から同じ背もたれを切り出しました。3つの編集すべてで織り目が変わりました。_

- Sunburst（38.9 s）：3枚でいちばん明るいコバルトで、椅子の輪郭もきれい、部屋は元画像に近いままです。細かく柔らかい布地は、粗く波打つ質感になりました。
- Flare（34.0 s）：やや暗いコバルトで、部屋と4本の脚は同じ、織り目も粗くなりました。3つの編集ではいちばん速い結果です。
- Nano Banana 2.1（40.9 s）：鮮やかなコバルトではなくくすんだ灰青で、織り目は細かく均一な点状になり、光と布の質感の一部が描き直されました。

**判定**：構図は引き分けです。3モデルとも椅子と見える4本の脚、ランプ、オークのテーブルとマグ、赤いプリント、窓、植物を残しました。頼んだ彩度のコバルトにいちばん近かったのは Sunburst、いちばん速かったのは Flare、落ち着いた青を出したのは Nano Banana 2.1 です。

## 1枚あたりの料金と速度

両社とも画像の出力を100万トークン $30 で課金するので、請求額は1枚あたりのトークン数に比例します。OpenAI の[コスト計算ツール](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#calculating-costs)を2026年11月8日に使うと、GPT Image 2.6 の 2048×2048、quality high は出力 3,568 トークンで、3,568 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.10704 です。Google の[公表しているトークン数](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)では 2K 画像が 1,680 トークンで、$0.0504 になります。

|モデル|トークン|出力|100枚|
|-|-:|-:|-:|
|Sunburst|3,568|$0.10704|$10.70|
|Flare|3,568|$0.10704|$10.70|
|Nano Banana 2.1|1,680|$0.0504|$5.04|

これらは出力だけの見積もりです。入力と思考のトークンは別に加わります。GPT のテキスト入力は100万トークン $5、画像入力は $8 で、Nano Banana 2.1 はテキスト、画像、動画の入力が100万トークン $1.50、テキストと思考の出力が100万トークン $7.50 です。

GPT の出力10枚のうち9枚は使用量がゼロと報告されました。これはトークン数が届かなかったという意味で、ゼロは無料の画像ではありません。数値が届いた例では、Flare の商品写真がテキスト入力 105、画像出力 2,058 トークンで、OpenAI のレートでは $0.062265、ファイルは 1254 の正方形でした。Nano Banana 2.1 の出力トークンは 1,276 から 2,013 まで動いています。これらの数字はほかのサイズも含むため、表は公表されている1枚あたりの数値を使っています。

モデルごとに5枚の出力の中央値は、Sunburst が 29.3 s（23.6〜46.4 s）、Flare が 27.5 s（23.7〜34.9 s）、Nano Banana 2.1 が 31.8 s（23.8〜40.9 s）でした。数秒の差では速度の順位はつけられません。

## 独立した結果と 2.6 で変わったこと

Artificial Analysis は人間によるブラインドの一対比較の投票を集め、Elo スコアに当てはめています。方法は[画像の評価方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/image)に書かれています。2026年11月8日の[テキストから画像のリーダーボード](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image)（v2.1）では、GPT Image 2.6 Sunburst が max 品質で 1259（±15）、Flare が 1228（±12）、Nano Banana 2.1 が 1176（±12）でした。[編集のリーダーボード](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing)（v2.1）では 1209（±14）、1206（±13）、1152（±13）です。GPT の数値は max 品質で、こちらは high で実行しました。

|モデル|テキストから画像|編集|
|-|-:|-:|
|Sunburst（max）|1259|1209|
|Flare（max）|1228|1206|
|Nano Banana 2.1|1176|1152|

Sunburst と Flare の編集の区間は重なっているので、このボードでは編集の明確な勝者は出ません。Elo が高いほどブラインド投票で選ばれやすいという意味で、品質の割合ではありません。

GPT の2モデルは2026年11月4日に、複雑さの調整、SVG 出力、アニメーション GIF 出力とともに登場しました。どれも今回の静止画の課題では使っていません。詳しくは [GPT Image 2.6 のレビュー](https://omniakey.com/ja/blog/gpt-image-2-6-review) にあります。Nano Banana 2.1 は10月6日に Nano Banana 2 の更新として一般提供が始まり、Google は `gemini-3.1-flash-image` を非推奨として掲載していて、停止日は告知していません。2.5 と Nano Banana 2.1 の比較は [GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/ja/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-2-1) にあります。

## どの作業にどのモデル

- 大量の定型カタログ画像：Nano Banana 2.1。公式の 2K 出力見積もりの約半分で、5回すべて 2048 のファイルが返り、物の数もいちばん正確でした。
- 温かい光の商品ヒーロー：Sunburst。商品の場面でガラスの透過がいちばん良く、出力の見積もりは Flare と同じです。
- 素早い下書き：Flare。今回の中央値がいちばん低い 27.5 s ですが、商品写真の1枚は 1254 px で返りました。
- 行数を固定したいポスター：3モデルのどれでも、レイアウトを確認してください。6枚のうち5枚でタイトルが2行に分かれました。

### 1つのリクエスト、3つのモデル ID

1回目の Sunburst のポスターと同じモデル、設定、プロンプトです。Idempotency-Key は例です。API はタスク id を返すので、`succeeded` になるまでポーリングし、そのあとアセットを取得します。

```bash
curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: repair-weekend-poster" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {
      "prompt": "Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:\nREPAIR WEEKEND\nFIX IT. KEEP IT.\nSAT 14 NOV / 10 AM\nENTRY $5\nKeep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark."
    },
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"}
  }'
```

返答は `id` を持つ待ち行列のタスクです。数秒ごとに `GET https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}` を取得し、`status` が `succeeded` になったら `assets[0].url` をダウンロードします。Flare にするには `model` を `gpt-image-2.6-flare` に、Nano Banana 2.1 にするには `gemini-nano-banana-2.1` にして、パラメータを `{"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}` に変えます。編集では `operation` を `edit` にして、写真を `input.image` に `{"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}` の形で渡します。画像ごとに新しい Idempotency-Key を使ってください。

コードを書かずに試すなら、[AI 画像ジェネレーター](https://omniakey.com/ja/ai-image-generator) を開いてください。[Sunburst](https://omniakey.com/ja/gpt-image-2-6-sunburst)、[Flare](https://omniakey.com/ja/gpt-image-2-6-flare)、[Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/ja/gemini-nano-banana-2-1) のモデルページに、現在の価格があります。

## よくある質問

### GPT Image 2.6 は Nano Banana 2.1 より良いですか？

4つの課題を通して総合の勝者はありません。Sunburst は商品写真の光がいちばん温かく、編集のコバルトもいちばん鮮やかでした。Nano Banana 2.1 は安く、スプーンを2本ではなく1本描き、ポスター1枚を4行に収めました。

### Nano Banana 2.1 は GPT Image 2.6 より安いですか？

公式の出力見積もりでは、2048 の正方形で安くなります。$0.10704 に対して $0.0504 で、100枚なら約 $10.70 に対して約 $5.04 です。入力と思考のトークンはどちらも別に加わります。

### Flare の1枚が 1254 px で返ったのはなぜですか？

2048×2048 を指定した商品写真が 1254×1254 で返り、ほかの4枚は 2048 の正方形でした。公開する前に返ってきたサイズを確認してください。$0.10704 の見積もりは 2048 の正方形を前提にしています。

### 編集は元のピクセルを保ちますか？

いいえ。3モデルとも部屋の配置と椅子は保ちましたが、布を描き直し、光と色が動きました。頼んだコバルトにいちばん近かったのは Sunburst の青です。編集をカタログのレタッチに使う前に、原寸で色と質感を確認してください。

## 確認した情報源

- [OpenAI API の変更履歴](https://developers.openai.com/api/docs/changelog)
- [GPT Image 2.6 Sunburst のモデルページ](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-sunburst)
- [GPT Image 2.6 Flare のモデルページ](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare)
- [OpenAI の画像生成ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)
- [OpenAI API の料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
- [Gemini の画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)
- [Gemini デベロッパー API の料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)
- [Gemini API の変更履歴](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)
- [Artificial Analysis のテキストから画像のリーダーボード](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image)
- [Artificial Analysis の画像編集リーダーボード](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing)
- [Artificial Analysis の画像評価の方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/image)

2026年11月8日更新。どちらかの提供元が既定値か価格を変えたら、ポスターと商品写真のテストをやり直します。