ナノバナナ2.1 リリース:ナノバナナ2の半額、テキスト機能が遂に改善

ナノバナナ2.1(ジェミニナノバナナ2.1)は、画像1枚あたりナノバナナ2の半額です。Googleが改善点として挙げていること、全体的な料金、そして注意すべき点。

Ashley Innocent

Ashley Innocent

6 10月 2026

ナノバナナ2.1 リリース:ナノバナナ2の半額、テキスト機能が遂に改善

Apidog エンタープライズ

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Googleは2026年10月6日にNano Banana 2.1を静かにリリースしました。ローンチに関するブログ投稿もベンチマークチャートもありませんでした。このモデルは10月5日にGoogle Flowのモデルピッカーに表示され、一度消えた後、翌日には@GoogleAIStudioからの短い投稿とともに再登場し、「以前のモデルをあらゆる面で上回る」と述べられました。

画像生成に料金を支払っている人にとって重要なのは、料金ページです。Nano Banana 2.1は、Nano Banana 2と共通のすべての解像度において、画像1枚あたりのコストが半分になり、Googleのドキュメントではアップグレード点として「正確なテキストレンダリング」が挙げられています。何が変わり、いくらかかり、そしてローンチ投稿で触れられていない注意点について説明します。

TL;DR

Nano Banana 2.1とは

Nano Bananaは、Geminiファミリーの画像モデルに対するGoogleの名称です。オリジナルのNano Banana (gemini-2.5-flash-image) は現在レガシーモデルとなっています。Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) は高速なデフォルトモデルとなり、Nano Banana 2 Liteは予算重視の枠を占め、Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) はプロフェッショナルなアセット作業をカバーします。

Nano Banana 2.1は、Nano Banana 2のアップデートとして位置づけられています。Googleの画像生成ドキュメントでは、「視覚品質の向上、複数ターンのキャラクターの一貫性、正確なテキストレンダリング、および1K、2K、4K解像度での検索に基づいた生成機能を備えた、高効率な画像生成および会話型編集のために構築された」と説明されています。

主な仕様:

機能 Nano Banana 2.1
モデルID gemini-nano-banana-2.1
出力解像度 1K, 2K, 4K
入力 テキスト、画像、動画(音声なし)
参照画像 最大14枚
思考 デフォルトでオン、APIでは無効化不可
中間「思考画像」 最大2枚、課金なし
検索グラウンディング Googleウェブ検索およびGoogle画像検索
ウォーターマーク すべての出力にSynthID

Googleが改善したと述べている点

ローンチ投稿では、より優れたビジュアルデザイン、マスクベースの編集、被写体の一貫性、より自然な見た目の画像が挙げられています。ドキュメントでは、複数ターンのキャラクターの一貫性、正確なテキストレンダリング、Google画像検索グラウンディングが追加されています。

テキストレンダリング

文字化けした文字は、長年にわたりAI画像の特徴でした。ドキュメントでは、Nano Bananaファミリーを「インフォグラフィック、メニュー、図、マーケティングアセット向けに判読可能でスタイル化されたテキストを生成できる」と説明しており、特に2.1の改善点として正確なテキストレンダリングを挙げています。

これはGoogleの主張であり、測定された結果ではありません。2.1のテキスト精度に関するベンチマークは公開されていません。実際のコピーを含むメニュー、ポスター、UIモックアップをレンダリングする場合は、本番環境のトラフィックを切り替える前に、ご自身のプロンプトでテストしてください。

マスクベースの編集

Googleはこれを「セマンティックマスキング」と呼んでいます。マスクを描くのではなく、プロンプトで「提供された画像を使用し、[要素]のみを[新しいもの]に変更してください。他はすべてそのままにしてください」といった形で説明します。モデルはどの領域を変更すべきかを推測し、残りの部分はそのままにします。

被写体とキャラクターの一貫性

キャラクター、製品、マスコットは、一連の編集全体で同じ状態を保つ必要があります。APIでは、previous_interaction_id を使用して編集を連結し、最大14枚の参照画像を組み合わせることができます。

検索グラウンディング

Nano Banana 2.1と3.1 Flash Imageは、ウェブ検索だけでなくGoogle画像検索にも基づいて情報を取得でき、最近のイベント、天気図、株価チャートなどに役立ちます。一つの制限として、ウェブ検索から取得した現実の人々の画像はグラウンディングに使用できません。

価格: Nano Banana 2の画像1枚あたりの半額

Googleの料金ページからの有料ティアGemini API価格、2026年10月7日時点(標準、バッチなし):

モデル 入力 (100万トークンあたり) 画像出力 (100万トークンあたり) 0.5K 1K 2K 4K
Nano Banana 2.1 $1.50 $30 該当なし $0.0336 $0.0504 $0.0756
Nano Banana 2 $0.50 $60 $0.045 $0.067 $0.101 $0.151
Nano Banana 2 Lite $0.25 $30 該当なし $0.0336 該当なし 該当なし
Nano Banana Pro $2.00 $120 該当なし $0.134 $0.134 $0.24

いくつか注目すべき点があります:

検索グラウンディングは別途課金されます。Gemini 3.xモデル全体で月5,000件の無料検索リクエストがあり、それ以降は1,000件あたり14ドルです。Nano Banana 2の詳細については、当社のNano Banana 2料金ガイドをご覧ください。

注意点

入力コストが3倍に

入力トークンは100万あたり0.50ドルから1.50ドルに、テキストおよび思考の出力は100万あたり3ドルから7.50ドルに上昇しました。テキストから画像へのプロンプトではほとんど影響がありませんが、複数の参照画像を伴う編集リクエストでは影響があります。

Googleの価格で簡単に計算すると、入力のみの場合、2.1はNano Banana 2より100万トークンあたり1ドル高くなります。1Kでは画像1枚あたり約0.033ドル節約できます。そのため、単一のリクエストが約33,000入力トークンを超えるまでは2.1の方が安価です。4Kでは、画像1枚あたりの節約額が大きく(約0.075ドル)、損益分岐点は約75,000入力トークンに移動します。課金される思考テキストはその差を縮めるため、ご自身のusage数を確認してください。

512pxティアなし

Nano Banana 2は0.5K(512px)サイズを0.045ドルで提供しています。ドキュメントには、このサイズは「Gemini Nano Banana 2.1ではサポートされていません」と記載されています。サムネイルの場合、2.1の1K価格(0.0336ドル)はNano Banana 2の512px価格よりも安価ですが、より大きなファイルになります。

APIに無料ティアなし

Googleの料金ページでは、Gemini APIの無料ティアは2.1では「利用不可」と記載されており、これはNano Banana 2、Lite、Proと同様です。モデルカードはGoogle AI Studioのプレイグラウンドにリンクしていますが、無料アカウントでどれだけ生成できるかはGoogleは言及していません。APIを呼び出すコードには有料キーが必要です。無料でのNano Banana 2.1の利用方法については、こちらで説明しています。

ベンチマークはまだ

「以前のモデルをあらゆる面で上回る」という主張には、公開された数値や公式ブログ投稿が伴っていません。品質向上はあり得るものの、未証明であると考えるべきです。

静かなロールアウト

このモデルはAPI発表前にGoogle Flowに登場しました。サードパーティのレポートによると、Flow(サブスクリプションクレジットを使用)で利用可能であり、Geminiアプリにも登場し始めているとのことですが、GoogleはGeminiアプリへのロールアウトを公式には確認していません。

切り替えるべき人

今すぐ切り替えるべき場合:

見送るべき場合:

API経由でNano Banana 2.1を試す

Nano Banana 2.1はGemini Interactions APIで動作します。最小限のリクエストは以下のようになります。

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {"type": "text", "text": "A ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel, bold hand-lettered sign that reads OPEN"}
    ]
  }'

画像はbase64データとして返されます。Pythonの場合:

from google import genai
import base64

client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="A ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel",
    response_format={"type": "image", "mime_type": "image/png",
                     "aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K"},
)
with open("banana.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

typeをimageに設定すると、画像のみが返され、テキストは省略されます。追跡編集を行うには、新しいinputとprevious_interaction_id=interaction.idを指定してcreateを再度呼び出します。検索に基づいて情報を取得するには、tools=[{"type": "google_search"}]を追加します。

スクリプトを書かずにモデルを比較したい場合は、Apidogがこのようなサイドバイサイドテストに適しています。

  1. リクエストを保存します。 InteractionsエンドポイントへのPOSTを作成し、キーを環境変数として保存します。これにより、ヘッダーはx-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}となります。
  2. モデルごとにクローンします。 リクエストを複製し、modelのみをgemini-3.1-flash-imageに変更します。同じプロンプトで両方を送信し、応答、遅延、トークン使用量を比較します。
  3. アサーションを追加します。 200ステータスであることを確認し、応答に画像出力ブロックが含まれていることを確認します。テストシナリオとして保存すると、このペアはGoogleがモデルを更新するたびに再実行できる回帰チェックになります。

画像編集、複数ターンチェーン、コスト追跡を含むステップバイステップのバージョンは、当社のNano Banana 2.1 APIガイドにあります。まだキーが必要な場合は、まずGemini APIキーを取得してください。

よくある質問

Nano Banana 2.1のモデルIDは何ですか? gemini-nano-banana-2.1です。正式名称はGemini Nano Banana 2.1です。

Nano Banana 2.1はNano Banana 2よりも安価ですか? 画像1枚あたりでは安価です。1K、2K、4Kで半額です。入力トークンのコストは3倍なので、入力が非常に多い編集リクエストでは、その差が縮まるか、なくなる可能性があります。

Nano Banana 2.1はテキストを正しくレンダリングしますか? Googleは「正確なテキストレンダリング」を提供すると述べています。Googleはまだそれを裏付けるベンチマークを公開していないため、ご自身のテキストが多いプロンプトでテストしてください。

Nano Banana 2.1は無料ですか? Gemini APIでは無料ではありません。無料ティアは利用不可と記載されています。GoogleはこれをAI Studioプレイグラウンドにリンクしていますが、2.1の無料制限については公開していません。

結論

Nano Banana 2.1は、画像開発者にとって明確な値下げです。Nano Banana 2と同じ画像あたりのトークン数で、トークンあたりの出力価格は半額、さらにNano Banana 2 Liteの1K価格で2Kおよび4K出力が可能です。Googleはテキストレンダリング、編集、一貫性のすべてが改善されたと述べていますが、これらはベンチマークが登場するまではGoogleの主張です。多くの参照画像を送信する場合は3倍の入力価格に注意し、欠落している512pxティアについて計画を立ててください。その後、Apidogで両方のモデルに対してご自身のプロンプトを実行し、結果を測定して、より優れた方へトラフィックを切り替えてください。

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