先に結論：勝者ではなく、最初に試すモデルを決める
再現可能な生成・編集をAPIで管理したいなら、まずGPT Image 2。4K出力、複数の参照画像、検索グラウンディングを要件に含めるなら、まずNano Banana Pro。 この順番で確認するのが合理的です。
ただし、日本語文字の正確さ、人物や商品の保持、生成速度、一発採用率、最終的な費用について、本記事で採用できる同条件の再現可能な横断テストは確立できていません。したがって「画質は常にこちら」「速いのはこちら」といった万能の勝者は決められません。
| あなたの必須条件 | 先に試す候補 | 公式資料から言えること | まだ実測が必要なこと |
|---|---|---|---|
| 固定したモデルで後日も再検証したい | GPT Image 2 | gpt-image-2-2026-04-21という固定スナップショットが公開されている | 同じ入力でも常に採用基準を満たすか |
| 単発の生成・編集を直接APIで扱いたい | GPT Image 2 | Image APIで生成と編集を扱える | 日本語文字や参照保持の成功率 |
| 会話の中で段階的に生成・編集したい | GPT Image 2 | Responses APIの画像ツールで複数ターンの処理を組める | メインモデル分も含む総費用と待ち時間 |
| 4K出力が必須 | Nano Banana Pro | 1K、2K、4K出力が文書化されている | 4Kが納品品質や費用に見合うか |
| 多数の参照素材を一つの依頼で扱いたい | Nano Banana Pro | 条件付きで最大14枚までの参照画像ワークフローが案内されている | 商品・人物・スタイルをどこまで正確に保つか |
| 現実世界の情報を参照した画像生成が必要 | Nano Banana Pro | Google Search groundingをサポートする | 事実確認、追加課金、期待した視覚結果になるか |
| 日本語バナー、キャラクター一貫性、複雑な編集が重要 | 両方を同条件で試す | 両社とも関連機能を案内する一方、文字や一貫性などの限界も開示している | 自分の合格条件での失敗率と修正時間 |
ここでの「先に試す」は、総合順位ではありません。必須機能で候補を一つに絞れるなら、不要な比較を減らすための試行順です。必須機能だけで決まらない場合は、後半のテスト手順で採否を決めます。
比較対象を間違えない：Nano Banana ProとNano Banana 2は別モデル
最初に名前を固定します。Googleの現行資料では、次の二つは別モデルです。
- Nano Banana Pro：
gemini-3-pro-image - Nano Banana 2：
gemini-3.1-flash-image
Nano Banana 2の作例、価格、速度を、そのままNano Banana Proの実績として扱うことはできません。この記事で比較するGoogle側の対象は、安定版として案内されているNano Banana Pro（gemini-3-pro-image）です。詳細はGoogleの画像生成ガイドとモデルページで確認できます。
OpenAI側の対象は、APIモデルIDがgpt-image-2、固定スナップショットがgpt-image-2-2026-04-21のGPT Image 2です。公式のモデルページでは、テキストと画像の入力、画像出力、画像生成、画像編集が案内されています。
一般向け画面の名称にも注意が必要です。ChatGPTやGeminiの画面に表示されるサービス名、第三者サービスのモデル名、公開APIのモデルIDが、常に一対一で対応するとは限りません。API比較では正確なモデルIDを保存し、一般向け画面の比較ではサービス名、プラン、地域、実行日、選べた設定を保存します。両者の結果を同じ表に混ぜないことが、比較の最初の品質管理です。
GPT Image 2を先に試すと判断しやすい仕事
固定スナップショットで変更要因を減らしたい
運用中のテンプレート画像、定期レポート、商品画像の更新などでは、モデル更新による結果の変化が検証を難しくします。GPT Image 2には固定スナップショットgpt-image-2-2026-04-21が公開されているため、「同じモデルを指定して後日もう一度試す」という条件を作れます。
固定スナップショットは同一出力を保証するものではありません。それでも、少なくとも比較対象のモデル更新を一つの変数として切り離せます。プロンプト、入力画像、寸法、品質、試行回数も一緒に固定してこそ意味があります。
単発APIと会話型ワークフローを分けて設計したい
OpenAIの画像生成ガイドでは、単発の生成・編集を行うImage APIと、会話や複数ステップの処理に画像生成ツールを組み込むResponses APIが区別されています。
たとえば「商品写真の背景を差し替える」だけなら、単発の編集として評価しやすいでしょう。一方、「最初の画像を生成し、担当者の指摘を受けてコピーと構図を段階的に直す」なら、会話型の履歴を含めて評価する必要があります。後者では画像出力だけでなく、処理を進めるメインモデルの利用も費用に関わり得ます。
公式に開示された弱点を合格条件へ変えたい
OpenAIは、正確な文字の配置や明瞭さ、同じ人物・キャラクター・ブランド要素の一貫性、厳密な空間構成が失敗し得ると説明しています。これはNano Banana Proより劣るという証拠ではありません。テスト前に次のような失格条件を置く根拠になります。
- 日本語コピーの誤字、欠字、不要文字が一つでもあれば不合格
- 商品の形、ラベル、色が参照画像から変われば不合格
- 指定した余白や要素位置が納品テンプレートから外れれば不合格
- 同じ人物の顔や服装が編集ごとに変われば不合格
Nano Banana Proを先に試すと判断しやすい仕事
4Kが入力条件ではなく納品条件になっている
Nano Banana Proは1K、2K、4Kの画像出力が案内されています。4Kが「あると便利」ではなく、印刷、店頭表示、トリミング前提の制作などで必須なら、まず仕様を満たす候補として残せます。
ただし、解像度が高いことと、細部が正しいことは別です。Google自身も、小さな顔、綴り、細部、事実性、ローカライズ、複雑な編集、合成、キャラクター一貫性で失敗する可能性をモデル紹介ページに記載しています。4Kで誤った文字や商品形状が精細になっても、納品可にはなりません。
複数の参照画像を一つの制作にまとめたい
Googleのガイドは、所定の条件で最大14枚までの参照画像を扱うワークフローを案内しています。人物、商品、スタイルなど複数の材料から一つのビジュアルを作る案件では、検証候補にする明確な理由になります。
ここでも「入力できる枚数」と「すべてを正確に保持できる確率」は分けます。参照画像ごとに、絶対に維持する特徴と変更可能な特徴を短く定義し、出力後に個別判定します。
検索グラウンディングを制作フローに組み込みたい
gemini-3-pro-imageはGoogle Search groundingをサポートします。現実世界の情報を扱うビジュアルでは検討材料になりますが、検索を使ったから正しい画像になるとは限りません。出典確認が必要な事実、画像内に表示する数値、固有名詞は、人が最終確認する工程を残します。また、無料分を超えるグラウンディングや関連処理は総費用へ含めます。
Googleが公開する利用可能地域には日本が含まれます。ただし、これは個々のアカウントの年齢、請求設定、組織ポリシー、割当、モデル利用資格を保証するものではありません。実装前に、自分のアカウントでモデルを選択・呼び出せるか確認してください。
API料金は「1枚の数字」をそのまま比べない
2026年8月27日に確認した標準APIの公開価格は、課金の構造が異なります。
| 項目 | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 画像入力 | 100万トークンあたりUSD 8、キャッシュ済みはUSD 2 | テキスト・画像入力は100万トークンあたりUSD 2 |
| 画像出力 | 100万トークンあたりUSD 30 | 100万トークンあたりUSD 120 |
| 参考となる画像出力価格 | 1024×1024でlow 約USD 0.006、medium 約USD 0.053、high 約USD 0.211 | 1Kまたは2K 約USD 0.134、4K 約USD 0.24 |
| ほかに増え得る費用 | テキスト入力、編集時の画像入力、再試行、Responses APIのメインモデル利用など | テキスト・thinking出力、入力画像、検索グラウンディング、再試行など |
| API無料枠 | この比較資料だけでは利用資格を確定できない | gemini-3-pro-imageは無料枠なし |
GPT Image 2の数値はOpenAIのAPI料金ページ、Nano Banana Proの数値はGoogleのGemini API料金ページに基づきます。いずれも米ドル建てのAPI参考価格で、税、為替、アカウント条件、一般向けサブスクリプションを表すものではありません。
出力サイズや品質区分が違うため、表の最小値だけで「最安」を決めるのは危険です。実務では、次の式で案件ごとの費用を記録します。
採用画像1枚あたりの総コスト =(全試行のAPI請求 + 人による確認・修正時間 + 後処理費)÷ 採用画像数
10回の生成が安くても、文字修正や商品形状の修復に時間がかかれば、採用画像の総コストは上がります。反対に、単価が高くても少ない試行で合格するなら、総額は下がる可能性があります。どちらが有利かは、同じ仕事で全試行と作業時間を残すまで分かりません。
迷ったときの同条件テスト：一つの仕事を6項目でそろえる
比較用の見栄えのよい画像を一枚ずつ選ぶのではなく、実際によく発生し、失敗時の手戻りが大きい仕事を一つ選びます。日本語バナーなら、たとえば次のように仕事を一文で固定します。
“商品写真の形状とブランド色を保ち、「夏の新作、8月31日まで」という日本語コピーを指定位置に入れた16:9のバナーを作る。
そのうえで、次の条件を両モデルでそろえます。
- 入口：API同士を比べる。一般向け画面とAPIを混ぜない
- モデル：
gpt-image-2または固定スナップショットと、gemini-3-pro-imageを記録する - 入力：同じプロンプト、同じ参照画像、同じ禁止事項を使う
- 出力条件：用途に近い寸法と品質を選び、完全一致しない設定差も記録する
- 試行予算：各モデルの試行回数を同じにし、失敗画像も削除しない
- 合格条件：実行前に採点項目、即失格条件、許容する手修正時間を決める
完全に同一の内部設定を作れない場合は、その差を隠さず記録します。「同じ仕事と同じ合格条件」はそろえられても、各社の品質設定や生成制御が同じ意味とは限らないためです。
合格表は実行前に作る
| 判定項目 | 合格条件の例 | 記録する値 |
|---|---|---|
| 日本語文字 | 一字一句、句読点、数字、改行が指定どおり | 合格数、誤字の種類 |
| 参照保持 | 商品形状、ラベル、主要色が変わらない | 合格数、変化した箇所 |
| 構図 | コピー領域と商品領域が指定範囲内 | 合格数、修正の要否 |
| 編集耐性 | 変更指示以外の領域を維持する | 編集ラウンドごとの崩れ |
| 時間 | 生成から確認、修正まで所定時間以内 | 生成待ち時間、作業時間 |
| 費用 | 許容予算内で採用画像が得られる | 全試行の請求、採用1枚あたり総額 |
各モデルを5回ずつ試すなら、最良の一枚だけでなく10回の全出力を保存します。結果は「2026年8月27日、日本、このAPI、このモデル、この入力、この試行回数、この合格条件では」と範囲を限定して書きます。その勝者を、人物編集、イラスト、商品写真など別の仕事へ自動的に広げないことも重要です。
よくある疑問
日本語文字が得意なのはどちらですか？
現時点の証拠だけでは、条件を問わない勝者を決められません。両社とも文字表現に関する機能を案内していますが、文字の誤りやローカライズの失敗可能性も公開しています。実際に使うコピー、フォント代替の許容範囲、試行回数を固定して測ってください。
Nano Banana 2の比較結果をNano Banana Pro選びに使えますか？
参考になる仮説は得られても、Nano Banana Proの性能証拠にはできません。Nano Banana 2はgemini-3.1-flash-image、Nano Banana Proはgemini-3-pro-imageで、別モデルです。
GPT Image 2の1024×1024 lowとNano Banana Proの1Kを価格だけで比べられますか？
単純比較はできません。品質区分、出力トークン、入力費用、再試行、修正時間が異なります。公開単価は予算上限を作る材料にし、採用画像1枚あたりの総コストで判断します。
ChatGPTとGeminiの月額プランなら、どちらがお得ですか？
この比較では、現在の消費者向けプラン価格、地域別上限、待ち行列、実際に選ばれるモデル、個別アカウントの資格を一貫して確認できていません。API価格を月額プランへ当てはめず、自分の画面に表示されるプラン、上限、データ条件を確認してください。
商用利用できますか？
この記事の証拠範囲では、最新の利用規約、出力権利、学習利用、入力画像の権利を含む法的条件を比較し切れていません。納品前に、利用した公式サービスと契約主体に対応する最新規約を確認し、第三者の素材、商標、人物画像の権利も別途確認してください。
最終判断：必須機能で絞り、採用条件で決める
固定スナップショットやImage APIとResponses APIの使い分けが重要なら、GPT Image 2から試す理由があります。4K、複数参照、検索グラウンディングが必須なら、Nano Banana Proから試す理由があります。
それ以外の品質判断、特に日本語文字、参照保持、複数回編集、速度、一発採用率、総コストは、仕様表だけでは決まりません。正しいモデルIDを指定し、同じ代表作業、同じ試行回数、同じ合格条件で全出力を残す。その結果で、あなたの仕事に対する勝者を決めてください。
