Nano Banana 2.1 と Pro の比較では、ほとんどの新しい画像ワークフローで 2.1 から始めましょう。 画像出力価格が安く、Google の最新評価では、全体的な好み、インフォグラフィックデザイン、およびいくつかの編集タスクで Pro を上回っています。特定の参照要件、確立されたプロンプト、または独自の受け入れチェックで利点が見られるジョブには、Pro を保持してください。
日常のポスター、製品の背景、繰り返しの構図変更には、まず 2.1 を試してください。5人の人物の一貫性や専用のスタイル参照には、Pro を検討してください。承認された 2.1 画像は最終的なアセットとして使用できます。最終納品ラベルだけを理由に再生成する必要はありません。
この比較は、2026年10月9日に確認した公式ドキュメント、モデルカード、価格、および公開されている例に基づいています。ショーケース画像はGoogleが提供したもので、私たちが両モデルの独立した画像生成ベンチマークを実施したわけではありません。リリース概要については、Nano Banana 2.1の機能と使用ガイドをご覧ください。
Nano Banana 2.1 と Pro: 選択に影響する違い
Nano Banana 2.1 は Nano Banana 2 を更新し、API ID gemini-nano-banana-2.1 を使用します。Nano Banana Pro は gemini-3-pro-image です。古い Nano Banana 2 を含む速度測定と出力比較は、2.1 を自動的に説明するものではありません。
| 比較 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | 実用的な効果 |
|---|---|---|---|
| 出力解像度 | 1K、2K、4K | 1K、2K、4K | 4K は両方で利用可能 |
| 公式の総参照制限 | 最大 14 画像 | 最大 14 画像 | 合計が同じでも参照の役割が同じとは限らない |
| 参照カテゴリ | 最大 4 人の人物と 10 オブジェクト参照 | 最大 5 人の人物、6 オブジェクト、3 スタイル参照 | 5人構成のブリーフや専用のスタイル参照には Pro を検討 |
| 検索グラウンディング | Google ウェブおよび画像検索 | Google ウェブ検索 | 実世界の視覚参照には 2.1 の画像検索を検討 |
| Thinking 設定 | minimal, medium, high; デフォルトは medium | Thinking サポート; 設定はインターフェースに依存 | ジョブの時間を計る際は実際の設定を記録 |
| 標準 API 2K 画像出力 | $0.0504/画像 | $0.134/画像 | この料金では 2.1 の方が約 62.4% 安い |
出典: Google AI for Developers モデルページ、画像生成ガイド、および価格設定; 2026年10月9日確認済み。参照カテゴリは、合計制限内の文書化された割り当てを説明するものであり、忠実度を保証するものではありません。ウェブサイトでは、アップロードやオプションが少なくなる場合があります。
ここでは、Pro は画像モデルの名前であり、ウェブサイトの Pro サブスクリプションやチャットモードではありません。インターフェースで選択された画像モデルを確認してください。当社のNano Banana 2.1 ワークスペースとNano Banana Pro ワークスペースは、対応する作成エントリポイントを提供します。
画像品質、テキスト、編集: 2.1 は Pro を上回るか？
Google の評価は、まず 2.1 を試すことを支持しています
Google DeepMind の10月のモデルカードは、2.1 を古い Nano Banana 2 と Pro とともに評価しています。これらの結果は、ポスター、製品、および繰り返し登場するキャラクターに特に関連しています。
| 公式評価 | 2.1、Thinking | Pro |
|---|---|---|
| 全体的なテキストから画像への好み | 1050 ± 14 | 935 ± 8 |
| インフォグラフィックデザイン | 1048 ± 17 | 912 ± 12 |
| 複数キャラクターの一貫性 | 1106 ± 14 | 1011 ± 10 |
| マスク/インクベースの編集 | 1049 ± 15 | 927 ± 12 |
| 製品の一貫性 | 1024 ± 18 | 965 ± 14 |
出典: Google DeepMind、Nano Banana 2.1 モデルカード、2026年10月。これらは Google の評価であり、2.1 Thinking 列を使用しています。数値は好みの Elo スコアであり、報告された間隔は保持されています。
Elo は評価内の相対的な好みを説明するものであり、正確さではありません。1050 対 935 のスコアは、画像品質のパーセンテージ改善に変換されるものではなく、異なるリーダーボードのスコアは交換できません。これらの結果は、すべての難しい仕事を Pro に予約するというデフォルトのアドバイスを変更します。実際のテキスト、製品の忠実度、および編集の制約は依然として検査が必要です。
公式デザイン例: 単語だけでなく階層も検査する
出典: Google DeepMind の「Nano Banana 2.1 の紹介」の下のデザイン例; 2026年10月9日撮影。公式に選択された例であり、当社のテストや Pro との一致するプロンプト比較ではありません。
役立つ詳細は、3つのレイアウトにわたる視覚的階層です。大きな見出しと小さなコピーが区別されているか、被写体が重要なテキストを隠していないか、画像の密度が読み順と競合していないか。これらの例はデザインの参考として扱い、すべての複雑なポスターが最初の試行で成功するという約束として扱わないでください。
バイリンガルイベントポスターの場合、生成前に各見出し、日付、住所を確定してください。2Kから始め、意図した表示サイズで小さな文字を検査してください。正確な用語、成分リスト、または広範な価格については、背景を生成し、レイアウトエディタで検証済みのテキストを追加してください。4K の画像でも、間違った日付が含まれている可能性があります。
公式製品例: 背景を判断する前に製品を保持する
出典: Google DeepMind の Nano Banana 2.1 被写体一貫性ショーケース; 2026年10月9日撮影。パネルは異なる製品シーンを示しており、両モデルの比較ではありません。
魅力的な照明だけでなく、バッグのプロポーション、留め具の位置、革の質感、ストラップの接続を検査してください。ご自身の製品については、ロゴ、ラベル、および重要な仕様をチェックリストに追加してください。留め具が異なる美しい画像は、製品のブリーフを満たしません。
明確な参照を使用し、まず背景を変更し、ローカルな色編集は別のターンで処理してください。クリーンな製品参照を準備するには、画像の背景を削除できますが、検査のために元の写真を保持してください。
公式の編集結果は 2.1 を支持していますが、1つの領域を変更する指示は依然としてチェックが必要です。入力と比較して、未変更の領域、被写体のポーズ、および描かれたマークを比較してください。モデルカードは、小さなテキスト、IDの一貫性、およびインクガイド付き編集に関する残りの問題を認めています。
速度: なぜ新しいモデルでも待たされることがあるのか？
Google は、普遍的な生成時間を公開せずに、Flashレベルの効率のために 2.1 を位置付けています。解像度、思考設定、参照、キュー、およびプラットフォーム処理のすべてが待ち時間に影響します。
u/TimeCounty7878 が Reddit の r/reAPIOfficial に投稿した元のテストは、その経験をタイトルで要約しています。
「よりクリーンなテキストだが、より遅い。」
著者は、メニューなどの例でよりクリーンな 2.1 レイアウトを報告しましたが、デフォルト設定では古い Nano Banana 2 よりも長い待ち時間を報告しました。各シナリオでは、モデルごとに1回の実行を使用しました。投稿では、以前のモデルはデフォルトで最小限の思考でしたが、2.1 はデフォルトで中程度であると指摘されています。
出典: Reddit、u/TimeCounty7878、r/reAPIOfficial; 2026年10月9日アクセス。コミュニティはAPIサービスに関連付けられています。これは、Pro ではなく、古い Nano Banana 2 に対する小規模なプラットフォーム固有のテストです。
実用的な教訓は、条件を制御することです。この投稿は、2.1 が Pro よりも遅いと断定したり、キュー時間を予測したりすることはできません。プラットフォームがこれらの設定を公開している場合は、最小と中を比較してください。そうでない場合は、選択できるものを記録してください。改訂と再試行を含む、承認された画像までの合計時間を測定してください。
価格設定: 2.1 はどれくらい安いのか、そして本当のコストは？
同じ公式APIティアを比較する
| 出力サイズ | 2.1 標準 | Pro 標準 | 画像出力コストの概算削減率 |
|---|---|---|---|
| 1K | $0.0336 | $0.134 | 74.9% |
| 2K | $0.0504 | $0.134 | 62.4% |
| 4K | 約 $0.113 | $0.24 | 52.9% |
データ: Google Gemini Developer API 価格設定、2026年10月9日; チャートは Nano Banana。表示されている丸められた 4K 価格を使用した画像出力のみ。入力、テキストおよび思考出力、および適用される検索料金は追加です。
100 の 2K 画像生成の場合、画像出力料金は 2.1 を使用した $5.04 と、Pro を使用した $13.40 です。これは完全なリクエスト請求書でもウェブサイトのサブスクリプション見積もりでもありません。Google の現在のページには、3,780 の出力トークンと、2.1 4K 画像で約 $0.113 と記載されています。一部のローンチ日の記事にある $0.0756 の数値は、この比較では古くなっています。
両モデルには、非同期API作業用のバッチ価格設定もあります。標準と標準、またはバッチとバッチを比較してください。価格設定ページには、どちらの画像モデルにもGemini APIの無料ティアは記載されていません。消費者向けの許容範囲とウェブサイトのクレジットは別です。
ウェブサイトユーザーはクレジットと承認率を検査すべき
当社のウェブサイトでは、選択したモデルと解像度に対して表示されるクレジット料金を使用してください。価格設定とクレジットプランは、サブスクリプションとトップアップについて説明しています。Google の画像出力料金は、ウェブサイトの最終価格ではありません。
実際のタスクについては、次のように計算してください。
承認された画像あたりの生成コスト = 総生成費用 / 承認された画像数
これは仮説的な例であり、測定された承認率ではありません。20 枚の 2K 画像を生成するコストは、2.1 の画像出力で $1.008、Pro の画像出力で $2.68 です。10 と 15 枚の画像がそれぞれ合格した場合、承認された画像あたりのコストは $0.1008 と約 $0.1787 になります。より多くの Pro 出力が承認されても、必ずしも安くなるわけではありません。2.1 の出力が4枚しか合格せず、15 の Pro 出力が合格した場合、結果は逆転します。
商業的な作業の場合、手動でのレタッチ時間も記録してください。繰り返しのロゴ修正は、低い生成価格を上回る可能性があります。画像がすでに正しく、寸法が不十分なだけの場合は、画像アップスケーラーを別途評価してください。拡大された詳細を検査してください。アップスケーリングは間違ったコンテンツを修正しません。
両方で同じジョブを実行する: 3つのコピー可能なテストプロンプト
これらの元のテンプレートは、ご自身の比較のために意図されています。参照、サイズ、アスペクト比、および文言を固定し、各シナリオでモデルごとに3つの出力を生成し、すべての結果を保持してください。これは、統計的なベンチマークではなく、小規模なスクリーニング演習です。レビュー中はモデル名を隠し、生成前に確立された基準を適用してください。
1. バイリンガルポスター: テキストとレイアウトをテストする
2K を 4:5 で使用してください。以下の4行のみが許可されるテキストです。
ミニマルなコーヒーイベントポスターを作成してください。縦長 4:5、白い背景、
濃い緑色に赤のアクセント。以下の4行のみを正確にレンダリングし、他のテキストは含めないでください。
秋日咖啡节
AUTUMN COFFEE FEST
10月18日 10:00–18:00
FREE ENTRY
見出しを最大にし、日付を明確にし、すべての小さなテキストを高コントラストにしてください。
テキストを覆わない白いコーヒーカップを1つ含めてください。
透かしや追加のロゴはなし。
すべての文字、数字、句読点をチェックし、カップの重なり、読み順、小さな文字を検査してください。モデルがどちらであっても、日付が間違っているとブリーフは失敗します。
2. 製品編集: 変更すべきでないものを検査する
使用許可のある同じ製品写真をアップロードしてください。2K、1:1 から始めます。
参照製品の形状、色、ロゴ、ラベル、素材、
およびすべての接続部品を保持してください。背景のみを明るい灰色の
写真スタジオと柔らかなサイドライティングに置き換えてください。製品を中央に配置し、
元の角度とサイズを保持してください。他の製品、追加のテキスト、透かしはなし。
承認された最初の結果を保存し、同じ会話または編集ワークフローを続行します。
背景のみを濃い緑色に変更してください。製品、ロゴ、ラベル、
角度、サイズ、照明、影は変更しないでください。
オリジナル、最初の編集、2番目の編集を並べて比較してください。背景が正しくても、製品の形状が変更されていると2番目の編集は失敗します。これは、魅力的な画像を1つ判断するよりも、実際のEコマースのブリーフに近いものです。
3. キャラクターとスタイル: Pro が有用な価値を提供するかどうかをテストする
2K、16:9 で同じ4つのキャラクター参照から始めます。
参照の4人を使用してスタジオグループ写真を生成してください。
左から右に、参照画像 1、2、3、4 をそれぞれ1人ずつ表示してください。
各人物の顔の特徴、髪型、服装の色を保持してください。
白い背景、半身のフレーミング、自然なサイドライティング。
余分な人物、テキスト、ロゴはなし。
人数、順序、ID、服装をチェックしてください。次に、シーンを変更し、ドリフトを検査してください。5人の人物または専用のスタイル参照については、文書化された参照カテゴリを使用して別の Pro テストを実行してください。これを、4人の人物の一致する比較に混ぜるのではなく、異なる入力構成として識別してください。
他のシナリオについては、画像生成および編集プロンプトライブラリを参照してください。テスト結果を保持することは、プロンプトをより長いものに繰り返し置き換えるよりも有用な場合が多いです。
2.1 から始めるべきか、Pro を保持すべきか？
| あなたの仕事 | 開始点 | モデルまたは方法を変更する時期 |
|---|---|---|
| ソーシャル画像、日常のポスター、クリエイティブな方向性のバッチ | 2.1 | テキストや構図が繰り返し失敗する場合は Pro を試す |
| 同じ製品を特徴とするいくつかのシーン | 2.1 | どちらのモデルでも変更されたロゴ、プロポーション、または構造は拒否する |
| 最大4人のキャラクターシリーズ | 2.1 | 同じ参照がワークフローでより一貫していると証明された場合は Pro を保持する |
| 5人の人物または専用のスタイル参照 | Pro | プラットフォームが必要なカテゴリとアップロードをサポートしていることを確認する |
| 安定した既存の Pro プロンプトワークフロー | Pro を保持し、少量の 2.1 バッチを比較する | 承認チェックでコストまたは時間のメリットが示された後に移行する |
| 長いコピー、正確な表、または重要な事実データ | 背景を生成し、組版して検証する | 高解像度はテキストまたは事実確認を置き換えるものではない |
Nano Banana 2.1 は Pro を完全に置き換えることができるか？
ほとんどの新しいタスクにおいて、それは妥当なデフォルト候補ですが、すべてのプロンプトで勝つという保証はありません。明確な目的を持って Pro ワークフローを保持し、独自の承認結果から判断してください。
Pro は常に中国語のテキストに優れているか？
利用可能な証拠は、すべての中国語タスクにおいてその主張を裏付けるものではありません。テキストとレイアウトは 2.1 の改善点として強調されていますが、密度の高い小さな文字は依然として検査が必要です。実際のコピーでバイリンガルポスターテンプレートをテストしてください。
最終画像を Pro で再生成する必要があるか？
いいえ。異なるモデルは、被写体、タイポグラフィ、または素材を変更する可能性があります。承認された 2.1 の結果を保持し、解決すべき特定の課題がある場合に Pro を比較してください。
定義されたタスクには 2.1 から始め、実際に解決する問題には Pro を保持してください。 テキスト、ID、製品構造、および改訂コストを判断して、あなたの仕事に合ったモデルを選択してください。