nano banana 2.1 vs pro

日常的な画像生成や修正はNano Banana 2.1から評価し、複雑なレイアウト、正確な文字、人物の再現性が重要な案件ではNano Banana Proも比較することを勧めます。 Googleの仕様と料金に基づく選び方であり、どちらかがすべてのプロンプトで優れるという実測結果ではありません。

明確なのは費用の差です。GoogleのStandard APIでは、2.1の画像出力部分はProより1Kで75%、2Kで62.5%、4Kで52.75%安くなります。両方とも4Kに対応するため、解像度だけでProを選ぶ必要はありません。

編集対象外の画素を保つことが重要なら、専用Precise Editの仕組みと制限を説明したIdeogram 4.5レビューも参考になります。

最初に試すモデル

Googleの画像生成ガイドは、2.1を効率重視の主力モデル、Proを複雑な視覚表現向けの上位モデルと位置付けています。実務では、合格基準を満たしたうえで総費用が低いモデルを選びます。生成単価の低さは、画像を採用できて初めて意味を持ちます。

2.1とProは同じモデル？

異なります。10月6日のリリースノートでは、2.1はNano Banana 2の後継として登場しています。Proの改称ではありません。比較や実装には正確なモデルIDを使ってください。

出典：2.1のモデルページ、Proのモデルページ、参照画像ガイド。参照画像14枚は、14人の顔を完全に保持する保証ではありません。物体と人物では案内されている範囲が異なるため、枚数だけで品質を順位付けできません。

旧モデルからの変更点はNano Banana 2.1レビューで説明しています。Nano Banana 2とProの過去の比較にある画像は、2.1のテスト結果ではありません。

API料金は解像度別に比較する

以下は公式料金表を2026年10月8日に確認した**Google直接利用のStandard API料金（米ドル）**です。Geminiアプリの月額料金やOmniaKeyの請求額ではありません。

2Kと4Kでは画像1枚に割り当てられるトークン数が異なります。画像トークンの単価だけでは比較できません。公表値から計算した画像出力のみの費用は次のとおりです。

4Kでは、2.1は 3780 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.1134、Proは 2000 × $120 ÷ 1,000,000 = $0.24 です。Googleの表示額には丸めがあるため、ここでは計算上の桁数を残しています。「一律75%安い」では4Kの削減幅を過大に伝えてしまいます。

1,000枚の画像出力部分は、1K：$33.60対$134.40、2K：$50.40対$134.40、4K：$113.40対$240.00。入力、テキスト・Thinking、該当する検索料金、追加の有料試行は別です。Batch料金にはそのサービスモードの利用が必要で、通常リクエストを大量に送るだけでは適用されません。

画質について公式資料から分かること

文字と複雑なレイアウト

Googleが述べる2.1の文字描画・インフォグラフィック改善は、Nano Banana 2との比較です。一方、Proは複雑なデザインと正確な文字表現を重視します。この説明だけでは、同じ課題を与えた際の勝率は分かりません。

多言語ポスターなら、公開する言語で見出し、通貨記号、価格、小さなラベルを検証します。納品サイズで文字と配置を確認し、重要な表記が繰り返し崩れる場合は、後工程で確実に組版する方法を取り入れてください。

参照画像と連続した編集

2.1は対話編集での人物の一貫性が改善されたと説明されています。背景、商品の色、見出しの順に変更し、毎回ロゴ、輪郭、顔、光を確認します。Proも難しいブランド制作の比較候補になりますが、細部の保持を保証するものではありません。

横長画像と速度

Googleは2.1の2K・4Kで、1:4、4:1、1:8、8:1のタイル状の乱れを修正したとしています。横長バナーで全体の繰り返し模様や継ぎ目を確認する価値があります。修正の告知は、欠陥が必ずなくなるという意味ではありません。

2.1のThinking設定は minimal、medium、high で、既定値は medium です。時間を測る際は設定も記録します。「Flashレベルの速度」は一定秒数やProに対する速度倍率の実測値ではありません。送信から使えるファイルのダウンロード完了までを測りましょう。

採用できる画像1枚の費用を測る

API費用は請求総額 ÷ 採用した最終画像数で計算し、確認・修正の人件費は別に加えます。成功した1枚だけでは、不採用画像の費用が見えません。

1Kの画像出力費用だけを考えると、2.1の採用率がProの4分の1なら、採用画像あたりの費用は等しくなります。$0.0336 ÷ $0.1344 = 0.25 から導く損益分岐点で、実測の採用率ではありません。大量の画像入力、Thinking、手作業による修正で判断は変わります。

同じプロンプト、元画像、サイズ、縦横比で各課題を最低3回実施し、失敗も残してください。次は提案する試験手順であり、完了済みのテストではありません。

OmniaKeyで利用する場合

Nano Banana 2.1のモデルページとNano Banana Proのモデルページで、現在のゲートウェイ料金と対応設定を確認してください。正確なモデルIDを使い、Googleの直接課金とゲートウェイの課金を混同しないようにします。

両モデルに同じ採用基準を適用し、実際の利用明細で予算を立てます。本記事では新たなOmniaKeyの有料生成テストは報告していません。

よくある質問

2.1はProを置き換えますか？

Googleは2.1をNano Banana 2の後継、Proに対する効率重視の選択肢と説明しています。Proは引き続き複雑な視覚課題向けです。新しいモデルがすべての納品物に適するとは限りません。

4KにはProが必要ですか？

いいえ。両方が対応します。同じサイズで実際の画像、レイアウトの忠実さ、総費用を比べてください。

Proの追加費用を払う価値はありますか？

不採用画像や手直しが減り、その節約が価格差を上回りそうな案件では試す価値があります。日常業務は2.1から評価し、Proは自分の採用結果が裏付ける場面に使います。本記事は実測による画質の勝者を決めていません。