Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro：完全比較ガイド（2026年版）

Nano Banana 2は2026年2月26日にリリースされ、Nano Banana Proと比較して3〜5倍高速に画像を生成し、1枚あたりの料金はおよそ半額です。Nano Banana ProのベースとなるGemini 3 Proアーキテクチャではなく、GoogleのGemini 3.1 Flash基盤を採用しており、Proの画質の約95%を実現しつつ、1K画像1枚あたりわずか$0.067（Proは$0.134）で利用できます（Google AI料金ページ、2026年2月28日確認）。大半の開発者やコンテンツクリエイターにとって、Nano Banana 2は日常的な画像生成においてより良い選択肢です。ただし、ブランド重視の制作物で最大限のキャラクター一貫性やテキスト描画精度が求められる場合、Proには依然として有意義な優位性があります。

要点まとめ

Nano Banana 2とNano Banana Proの違いは、速度・コスト面と最大忠実度のどちらを重視するかという、分かりやすいトレードオフに集約されます。Nano Banana 2はより新しく、高速で、安価なモデルであり、画像生成タスクの大部分でProとほぼ見分けがつかない結果を出します。Nano Banana Proは、絶対的な品質が妥協できない場面で依然としてプレミアムな選択肢です。ブランドアイデンティティの制作、テキストを多く含む画像、わずかな品質差でも重要なプロフェッショナルフォトグラフィーレベルの出力など、最高品質が求められるシーンで真価を発揮します。

結論はシンプルです。Nano Banana 2をデフォルトとして使い、最大忠実度が必要な具体的な理由がある場合にのみProに切り替えましょう。このアプローチにより、コストを節約し、より高速な結果を得られ、SNSコンテンツ、ブログのイラスト、製品モックアップ、アプリケーションUIアセットなど、圧倒的多数のユースケースで満足のいく品質を実現できます。

Nano Banana 2はNano Banana Proと何が違うのか？

この2つのモデルが異なる結果を生み出す理由を理解するには、それぞれのアーキテクチャの基盤を見る必要があります。速度、品質、料金の違いはすべて同じ根本原因、つまり各モデルが構築されているベースモデルに起因するためです。Nano Banana Proは、2025年11月にリリースされたGoogleの最初のプレミアム画像生成モデルで、Gemini 3 Proアーキテクチャを基盤としています。この基盤により、Proはプロモデルファミリーの完全な推論能力にアクセスでき、各生成リクエストをより徹底的に「考え抜く」ことができます。空間関係、テキスト描画ルール、スタイルの一貫性をより深いレベルで考慮できるのです。トレードオフとして、この深い処理にはかなり多くの時間と計算リソースが必要で、それが直接的に遅い生成速度と高いAPIコストに反映されています。

Nano Banana 2は2026年2月26日にリリースされ、Gemini 3.1 Flashアーキテクチャを基盤とした根本的に異なるアプローチを取ります。Flashモデルは速度と効率のために一から設計されており、最適化された推論パスを使用して、わずかな最大能力の犠牲と引き換えに劇的に高速な処理を実現します。NB2が特に印象的なのは、Googleが品質差をおよそ5%にまで縮めたことです。これはFlashの効率性向上が、予想されるような大きな品質コストを伴わないことを意味します。ここでのエンジニアリング的成果は大きなものです。Flashアーキテクチャを画像生成に特化してファインチューニングし、Proモデルのトレーニングから得た知見を組み込むことで、Googleは計算コストの何分の一かでProのほぼすべての能力を捉えるモデルを作り上げました。

2つのアーキテクチャの実用的な違いが最も明確に現れるのは、各モデルがエッジケースをどのように処理するかという点です。Nano Banana Proは、より深い推論パイプラインを持ち、複雑な空間理解が求められるタスクに優れています。たとえば、特定のキャラクターを特定のポーズで生成し、衣服に正確なテキストを配置するなど、すべての細部が正確である必要がある場面です。Nano Banana 2はこれらのシナリオの大半をうまく処理しますが、最も要求の厳しいケースでは、キャラクターの特徴にわずかな一貫性の欠如や、テキスト描画の不完全さが見られることがあります。風景、抽象的なコンセプト、製品画像、SNSグラフィックスなどの日常的な画像生成タスクでは、人間の目には差がほぼ知覚できません。これが、NB2が大半のワークフローでデフォルトの選択肢として妥当な理由です。

また、両モデルが同一のコンテンツセーフティフレームワークとSynthIDデジタルウォーターマークシステムを共有していることも注目に値します。このシステムは、生成されたすべての画像に不可視の出所メタデータを埋め込みます。つまり、どちらのモデルを選んでも、同一のコンテンツモデレーション保護と透明性基準が得られます。コンプライアンスとガバナンスの観点からは、2つのモデルは互換性があり、違いはパフォーマンスと品質のトレードオフだけであって、出力の安全性や帰属特性ではありません。画像生成パイプラインにおいて責任あるAI使用を示す必要がある組織にとって、どちらのモデルもコンテンツの出所証明とセーフティフィルタリングで同一の基準を満たしています。

速度 vs 画質：実際の数値で比較

Nano Banana 2の速度面での優位性は、わずかな改善ではなく、チームがAI画像生成ワークフローにアプローチする方法を根本的に変える変革的な変化を意味します。実際の生成時間を見ると、Nano Banana Proはプロンプトの複雑さとリクエストされた解像度に応じて、通常1枚の画像生成に10〜20秒かかります。対照的に、Nano Banana 2は同じ条件下で一貫して4〜6秒で結果を提供します。この3〜5倍の速度向上は、以前Proで5分以上かかっていたタスク（たとえば20枚のコンセプトバリエーションを一括生成する作業）が、NB2なら2分以内に完了することを意味します。ビジュアルコンセプトの反復を素早く行うチームにとって、この差はクリエイティブプロセスを根本的に変え、方向性を決定する前にはるかに多くのバリエーションを検討できるようになります。

画質の比較も同様に明確なストーリーを語りますが、十分に理解するにはもう少しニュアンスが必要です。業界ベンチマークと独立テストが数百の生成タスクにわたって画質を測定すると、Nano Banana 2はNano Banana Proの出力品質の約95%のスコアを一貫して記録します。しかし、残りの5%のギャップはすべての画像タイプに均等に分布しているわけではありません。フォトリアリスティックな画像の場合、ギャップはさらに小さく、多くの場合わずか2〜3%です。テキスト要素を多く含む画像、複数生成にわたるキャラクターの一貫性、高度に詳細な技術イラストの場合、ギャップは8〜10%に広がることがあります。つまり、実際に体感する品質差は生成する内容に大きく依存し、商業的な画像生成ワークロードの大部分を占めるカテゴリでは、実用的な差はほぼ無視できるレベルです。

具体的な数字で考えてみましょう。1,000枚の画像をバッチ生成する場合（中規模のコンテンツ運用における典型的な月間ボリューム）、Nano Banana Proでは平均15秒/枚で約4時間10分の連続生成時間が必要です（並行リクエストを使えば短縮できますが、APIコストは同じです）。Nano Banana 2では平均5秒/枚で同じバッチが約1時間23分で完了し、約3時間の壁掛け時間を節約できます。これは単なる便利さの改善ではなく、コンテンツパイプラインが同じ制作期間内に3〜5倍のビジュアルコンテンツを公開できる、あるいは開発チームがスプリントサイクル中にAI生成アセットに対してはるかに迅速に反復できることを意味します。

本番ワークフローへの影響も明確に述べておく価値があります。EC（電子商取引）プラットフォームで商品ライフスタイル画像を生成している場合、ProからNB2に切り替えることで、同じボリュームの画像を1/3〜1/5の時間で、半額のコストで、顧客が違いに気づかない品質で生成できます。SNSビジュアルを制作するコンテンツマーケティングチームは、同じ時間枠内で2倍のクリエイティブコンセプトを生成・反復できるようになります。そして、画像生成を製品に組み込むアプリケーション開発者にとって、NB2の速度はエンドユーザーの低レイテンシーとインフラをスケーリングせずにより多くの同時リクエストを処理する能力を意味します。Proの品質優位性がその速度とコストプレミアムを正当化する唯一のワークフローは、ブランドアイデンティティアセット、タイポグラフィを多用するデザイン、またはクライアントやステークホルダーが最大忠実度の出力を明示的に要求したコンテキストに限られます。

完全料金比較（2026年2月版）

両モデルの料金体系はGoogleのトークンベース課金システムに従っていますが、トークンコストを1枚あたりのコストに変換する部分こそ、多くの比較記事が不十分な点です。ここでは、2026年2月28日にGoogle AI料金ページから直接確認した完全な料金情報をお届けします。入力トークン（送信するテキストプロンプト）について、Nano Banana 2は100万トークンあたり$0.25、Nano Banana Proは$2.00です。NB2は入力だけで87.5%安くなります。出力画像トークンについて、NB2は100万トークンあたり$60.00、Proは$120.00で、50%のコスト削減となります。これらのトークン料金を各利用可能な解像度での実際の1枚あたりのコストに変換すると、予算計画に役立つ具体的で実用的な節約額が見えてきます。

Webやソーシャルメディアコンテンツで最も一般的な解像度である1K解像度（1024ピクセル）では、Nano Banana 2は1枚あたり$0.067、Nano Banana Proは$0.134で、ちょうど50%の節約になります。高品質なブログコンテンツやプレゼンテーションに適した2K解像度（2048ピクセル）では、NB2が$0.101、Proが$0.134で、24.6%の節約です。印刷品質の出力や大型ディスプレイに使用するプレミアム4K解像度（4096ピクセル）では、NB2が$0.151、Proが$0.240で、37.1%の節約です。さらに、Nano Banana 2には1枚あたりわずか$0.045の512ピクセル解像度オプションが用意されています。これはNano Banana Proがサポートしていない解像度ティアであり、サムネイル生成、プレビュー画像、小さなサイズで十分なユースケースに最適です。Proの全ティアにわたる詳細な料金内訳については、Nano Banana Pro料金ガイドをご覧ください。

バッチモード料金では、さらに劇的な節約が可能です。両モデルとも、リクエストを一括送信して後で結果を受け取る非同期モードであるバッチ処理をサポートしており、標準料金から50%割引されます。1K解像度のNano Banana 2のバッチモードでは、1枚あたりわずか$0.034まで下がります。これに対し、同解像度でのProのバッチモードは$0.067です。つまり、NB2をバッチモードで使用すると、Proの標準料金より75%安くなります。月に数千枚の画像を生成する大量運用では、コスト差は大きくなります。1K解像度で10,000枚を生成する場合、NB2の標準料金では$670、Proでは$1,340です。NB2をバッチモードに切り替えると$340まで下がり、Proの標準料金と比べて月$1,000の節約になります。laozhang.aiなどのサードパーティAPIプロバイダーは、需要を集約して両モデルに競争力のある1枚あたり料金を提供することで、さらなるコスト削減を実現できます。

機能別の詳細比較

速度、品質、料金以外にも、2つのモデルには特定のユースケースに応じて選択に影響する技術的な違いがいくつかあります。両モデルは共通のコア機能セットを共有しています。どちらもGoogle WebおよびImage Search統合に対応しており、生成画像を実世界の参照に基づいてグラウンディングできます。どちらも生成プロセスの深さを制御するためのシンキングモード（最小と高）を提供し、コンテンツの出所追跡のためにすべての生成画像にSynthIDウォーターマークを適用します。どちらのモデルもGoogle AI Studioの無料ティアでは利用できないため、どちらを選んでもAPIアクセスには有料プランが必要です。

差が生じるのは、各モデルが処理できる内容の詳細部分です。Nano Banana 2は4つの解像度オプション（512px、1024px、2048px、4096px）をサポートしており、出力解像度を実際のニーズに合わせる柔軟性が高いのに対し、Nano Banana Proは3つのオプション（1024px、2048px、4096px）のみです。スタイルや被写体のガイダンス用の参照画像について、NB2はリクエストあたり最大10のオブジェクト参照と4つのキャラクター参照をサポートし、Proは6つのオブジェクト参照と5つのキャラクター参照に対応しています。つまり、NB2はオブジェクトベースのスタイリングでより高い柔軟性を提供し、Proはキャラクター参照容量でわずかにリードしています。これはProのキャラクター一貫性における強みと一致します。両モデルとも同一のGemini APIエンドポイントを通じてアクセスでき、異なるモデルID文字列を使用するため、切り替えはAPIコールの1つのパラメーターを変更するだけです。

画像生成アクセスを含むサブスクリプションプランは、APIではなくGoogleのコンシューマー向けGeminiアプリを通じてこれらのモデルを使用する予定であれば、理解しておく価値があります。無料ティアでは基本モデルでの限定的な生成が可能です。Google AI Proは月額$19.99でより高いクォータと優先処理を提供し、Google AI Ultraは月額$49.99で最大生成限度と4K解像度サポートを解放します。APIユーザーにとってこれらのサブスクリプションティアは、課金が純粋に使用量ベースのためあまり関連しませんが、選択肢を評価するカジュアルユーザーには重要な背景情報です。

追加で注目すべき機能比較の一つは、純粋なテキストから画像への生成を超えた、画像編集・変換タスクでの各モデルの処理方法です。Nano Banana 2とNano Banana Proの両方が、既存の画像を入力として提供し、テキストプロンプトで望む変更を記述するimage-to-imageワークフローをサポートしています。これにより、スタイル転送、背景置換、オブジェクトの追加・削除、AI強化によるアップスケーリングなどのユースケースが可能になります。これらの編集シナリオでは、入力画像がすでにモデルの推論パイプラインの負担を軽減する構造的なガイダンスを提供するため、2つのモデル間の品質差は純粋な生成タスクよりもさらに小さくなる傾向があります。このため、NB2は画像編集ワークフローにおいて特に強い選択肢となります。その速度優位性が真に輝くのは、1回の試行あたり4〜6秒（Proでは10〜20秒）で複数の編集を反復できることで、編集方向の探索が3〜5倍速くなり、日常的にAI支援画像編集に頼るデザイナーやコンテンツクリエイターにとって大幅に生産性の高いクリエイティブワークフローを実現します。

APIでの両モデルの使い方

Googleのアプローチの最も実用的な利点の一つは、両モデルが同一のAPIエンドポイントとリクエストフォーマットを共有していることです。これにより、モデル間の切り替えや、各タスクの要件に基づいてリクエストを異なるモデルにルーティングするロジックの構築が非常に簡単になります。両モデルのAPIエンドポイントはGemini generateContentエンドポイントであり、NB2とProの呼び出しの唯一の違いはURLで指定するモデルID文字列です。以下は、各モデルで画像を生成する方法を示すPythonの完全な動作サンプルです。プロジェクトにそのままコピーしてすぐに使い始められます。ProモデルのAPIセットアップ（認証やエラー処理を含む）のより詳細なウォークスルーが必要な場合は、Nano Banana Pro API完全セットアップガイドをご確認ください。

python
import google.generativeai as genai
import base64


genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# --- Nano Banana 2 (Fast + Affordable) ---
nb2_model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")
nb2_response = nb2_model.generate_content(
    "Generate a photorealistic image of a modern coffee shop interior "
    "with warm lighting and plants",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

# Save the NB2 image
for part in nb2_response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("nb2_output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))

# --- Nano Banana Pro (Maximum Quality) ---
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
pro_response = pro_model.generate_content(
    "Generate a photorealistic image of a modern coffee shop interior "
    "with warm lighting and plants",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

# Save the Pro image
for part in pro_response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("pro_output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))

両モデルとも、生成プロセスを制御するための高度なパラメーターもサポートしています。thinkingModeパラメーターでは、「MINIMAL」（高速、低品質）と「HIGH」（低速、高品質）の処理深度を選択でき、各モデル内での速度・品質のトレードオフをさらに細かく制御できます。Nano Banana 2でthinkingModeを「HIGH」に設定すると、Flashベースの速度優位を活かしながらProの標準出力に近い生成品質を得られます。通常NB2の4〜6秒ではなく6〜8秒かかりますが、それでもProの10〜20秒のベースラインよりはるかに高速です。

既存のコードをNano Banana ProからNano Banana 2に移行するのは、ほとんどの実装において文字通り1行の変更です。現在モデルIDとしてgemini-3-pro-image-previewを使用している場合、gemini-3.1-flash-image-previewに置き換えるだけで、既存のプロンプト、解像度設定、出力処理コードはそのまま動作します。レスポンスフォーマットは同一、画像データエンコーディングも同一、コンテンツセーフティフィルターも同じポリシーで動作します。これにより、2つのモデル間のA/Bテストが簡単に行えます。完全な移行を決定する前に、同じプロンプトを両モデルに通して、特定のユースケースでの結果を比較できます。解像度選択や参照画像など、より高度なユースケースでは、generation configに追加パラメーターを渡すことができますが、コアAPIの構造は同一のままです。

bash
# Quick test with curl
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "A serene mountain landscape at sunset"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE", "TEXT"]
    }
  }'

AI画像生成コストを削減する5つの方法

AI画像生成のコストは規模が大きくなると急速に積み上がり、利用可能なすべてのレバーを理解することが、持続可能な運用と予算を食いつぶす運用の分かれ目になります。単により安いモデルを選ぶだけでなく、節約を大幅に複合的に増やすことができるいくつかの戦略があります。これらの最適化テクニックは、月に数百枚でも数十万枚でも適用でき、2〜3つ実装するだけで、Proを標準料金・最大解像度で使用するナイーブなアプローチと比較して、実効的な1枚あたりコストを60〜80%削減できます。

急ぎでないリクエストにはバッチモードを使用する。 最もインパクトのある単一のコスト最適化はバッチ処理であり、使用するモデルに関係なく1枚あたりのコストを半減させます。バッチモードは非同期でリクエストを送信する仕組みで、リアルタイムではなく後で結果を受け取ります。即時結果が不要なワークフロー（夜間の商品画像生成、事前のコンテンツカレンダー作成、アセットライブラリの構築など）では、バッチモードをデフォルトにすべきです。1K解像度のNano Banana 2をバッチモードで使用すると、1枚あたりわずか$0.034で、Proの標準料金より75%安くなります。すべてのバッチ設定にわたる詳細な料金については、バッチ処理料金の詳細ガイドをご覧ください。

解像度を実際の表示サイズに合わせる。 多くのチームが、画像が実際に表示される場所を考慮せずにデフォルトで最高解像度を選択しています。400ピクセル幅で表示されるソーシャルメディアのサムネイルに4K解像度は不要です。NB2で4K（$0.151）ではなく512px（$0.045）や1K（$0.067）を選択することで、1枚あたりのコストを56〜70%削減しつつ、表示サイズでは同一に見える出力を提供できます。経験則はシンプルです。利用可能な最大解像度ではなく、表示解像度の1.5〜2倍で生成しましょう。このアプローチだけで、解像度を過剰に指定していた場合、月間コストを30〜50%削減できます。

サードパーティAPIプロバイダーを活用する。 laozhang.aiのようなサービスは、多くのユーザーの需要を集約して、Googleの直接APIよりも低い1枚あたりの料金を提供しています。これらのプロバイダーはAPIキー管理、リクエストルーティング、課金統合を担当し、NB2とProの両方を割引料金でアクセスできることが多いです。最安値のNano Banana 2 APIオプションを検討したいチームにとって、サードパーティプロバイダーは特に大量生成で、わずかな1枚あたりの節約が月間で大きな差になる場合に評価する価値があります。コミットする前にimages.laozhang.aiで画像生成機能をテストできます。

リクエストを適切なモデルにルーティングする。 すべてのリクエストに単一のモデルを使用するのではなく、各リクエストをそのタスクに最もコスト効率の良いモデルに送るルーティングロジックを構築しましょう。速度とコストが最も重要なリクエストの90%（SNS、ブログ、サムネイル、プロトタイプ）にはNB2を使い、最大品質が真に必要な10%（ブランドアセット、テキスト多めの画像、厳格な品質要件のクライアント納品物）にのみProにルーティングします。このハイブリッドアプローチにより、Proの品質メリットのほぼすべてを享受しつつ、平均1枚あたりコストをNB2の料金に近く維持できます。シンプルな実装として、意図するユースケースに基づいてモデルを自動選択する「品質ティア」パラメーターを内部APIに追加する方法があります。

ボリューム料金を交渉する。 月に50,000枚以上を生成している場合、Googleのボリューム料金ティアの対象となる可能性が高く、標準公開料金を超えた追加割引が得られます。AIサービスのCommitted Use Discount（CUD）について、Google Cloudの営業担当に問い合わせましょう。通常、最低月額支出のコミットメントと引き換えに20〜40%の追加節約が得られます。バッチモードと解像度最適化と組み合わせると、ボリューム料金によりNB2の実効1枚あたりコストを$0.02以下にでき、多くのユースケースでストックフォトサブスクリプションよりもAI画像生成が安くなります。

これらの戦略がどのように複合するかを示すため、実際のシナリオを考えてみましょう。月に10,000枚のソーシャルメディア画像を生成するマーケティング代理店の場合。Nano Banana Proの1K標準料金では月額コストは$1,340になります。NB2の1K標準料金に切り替えると$670に下がり、すでに50%の節約です。リアルタイム配信が不要な80%の画像にバッチモードを追加すると、ブレンドコストは約$402に下がります（80%がバッチ$0.034 + 20%が標準$0.067）。さらに、それらの画像の半分がソーシャルメディアサムネイル用に512px解像度で済むことを考慮すると、コストはおよそ月$330にまで下がります。これは元のPro料金から75%のコスト削減を意味し、ソーシャルメディアのオーディエンスには視覚的に区別がつかない画像を提供しながらの数字です。重要な教訓は、単一の最適化だけでは変革的ではないが、複数の戦略を組み合わせることで劇的な累積的節約が生まれ、大規模なAI活用コンテンツ制作の経済性を根本的に変えることができるという点です。

どちらを選ぶべきか？意思決定フレームワーク

Nano Banana 2とNano Banana Proの選択は複雑であるべきではなく、大半のユーザーにとっての答えは明確です。Nano Banana 2をデフォルトモデルとして使い始め、具体的な正当な理由がある場合にのみProに切り替えましょう。これは「両方のモデルにそれぞれ強みがあるので、慎重に評価すべき」という類の推奨ではなく、明確に定義された例外を持つ具体的なデフォルトです。Nano Banana 2はより安く、より速く、圧倒的多数の一般的な画像生成タスクでProと視覚的に区別がつかない結果を生み出します。5%の品質ギャップはベンチマークでは測定可能ですが、実際の出力では、特にウェブ表示解像度ではほとんど知覚できません。

Nano Banana Proがより良い選択肢であり続ける具体的なシナリオは狭いですが、意味のあるものです。テキスト要素を多く含む画像（レストランメニュー、イベントポスター、看板、読めるテキスト付きインフォグラフィックス）を生成する場合、Proの優れたテキスト描画エンジンは目に見えてより正確な結果を生み出します。同じキャラクター（ブランドマスコットやコミックシリーズの繰り返し登場する人物など）を特徴とする一連の画像を作成し、数十回の生成にわたって顔の特徴、体型のプロポーション、衣服の詳細に厳格な一貫性が必要な場合、Proのより深い推論パイプラインがこれをより確実に処理します。そして、品質に厳しい要件を明示的に指定したクライアントやステークホルダー向けの最終成果物を制作する場合、Proは実用的な差が小さくても利用可能な最高品質オプションを使用しているという安心感を提供します。

本番環境への導入を評価するエンタープライズチームにとって、意思決定フレームワークは純粋な画質を超えた運用上の考慮事項にまで拡張されます。NB2のより高速な生成時間は、ユーザー向けアプリケーションのp95レイテンシーの低下を意味し、ユーザー体験指標に直接影響します。より低い1枚あたりコストは、より予測可能で低いインフラ支出を意味し、財務計画やマージン分析に重要です。そしてより高いスループットは、ピーク需要時のAPIキャパシティ制約が少なくなることを意味します。これらの運用上の利点はコスト節約と相まって、NB2をスケールでエンドユーザーにサービスを提供するアプリケーション（商品画像を生成するECプラットフォーム、AI支援クリエーションを提供するデザインツール、パーソナライズされたビジュアルコンテンツを制作するマーケティングオートメーションシステムなど）にとって明確な選択肢にします。

多くの本番チームが採用している実用的な実装パターンは、「ティアード生成」アプローチと呼ばれるものです。このアーキテクチャでは、両モデルの前にルーティングレイヤーを維持し、受信した生成リクエストを品質要件に基づいて分類し、適切なモデルに自動的に割り当てます。たとえば、ソーシャルメディア自動化パイプラインからのリクエストを「標準品質」としてタグ付けしてNB2にのみルーティングし、ブランドデザインチームからのリクエストはレビューキューに送り、デザイナーがNB2（高速探索用）とPro（最終出力用）を選択できるようにします。このアプローチにより、「どちらのモデルを選ぶべきか」というバイナリな決定が完全に不要になります。両モデルを戦略的に使い、それぞれのモデルが最も適したワークロードを処理するようにするのです。ティアード生成を実装したチームは通常、Proのみを使用する場合と比較して40〜60%のコスト削減を報告しつつ、真に必要なタスクのサブセットに対しては最大品質の出力を維持しています。重要な洞察は、どちらのモデルが全体的に優れているかではなく、各生成タスクをそのユースケースに最適な価値を提供するモデルにマッチさせることです。

よくある質問

Nano Banana 2はNano Banana Proより優れていますか？

大半のユースケースではそうです。Nano Banana 2はProの画質の約95%を提供しつつ、3〜5倍高速で、1枚あたり50%安いです。ソーシャルメディアコンテンツ、ブログイラスト、製品モックアップ、アプリケーションUIアセットなどの一般的なタスクでは、出力品質の実用的な差は知覚できません。Proがより良い選択肢となるのは、最大のテキスト精度、複数生成にわたる厳格なキャラクター一貫性、またはクライアントが最大忠実度の出力を指定した場面に限られます。一般的な推奨は、NB2をデフォルトとして使用し、NB2では満たせない具体的な品質要件がある場合にのみProに切り替えることです。

NB2がリリースされた後もNano Banana Proは使えますか？

はい。Nano Banana Proは引き続き完全に利用可能でサポートされています。Nano Banana 2がコンシューマー向けGeminiアプリ（Free、Pro、Ultraの各サブスクリプションティア）でProに代わるデフォルトの画像生成モデルとなりますが、Proは引き続きモデルID gemini-3-pro-image-previewを使用してAPI経由で利用できます。Google AI Pro（月額$19.99）およびUltra（月額$49.99）の加入者も、プロフェッショナルグレードのタスクのためにProへのアクセスを維持します。GoogleはNano Banana Proの廃止タイムラインを発表していないため、本番ワークロードでの使用を安心して継続できます。多くのチームがハイブリッドアプローチを採用しており、生成タスクの大部分にNB2を使用しつつ、プレミアム料金を正当化する品質重視のワークフローにはProを利用可能な状態に保っています。

NB2とProの料金差はどれくらいですか？

1K解像度で、NB2は1枚$0.067、Proは$0.134で、50%の節約です。2K解像度ではNB2が$0.101、Proが$0.134（25%節約）。4KではNB2が$0.151、Proが$0.240（37%節約）。NB2にはProがサポートしていない512px独自オプションも1枚$0.045であります。両モデルとも標準料金の50%割引でバッチモード処理を提供しており、NB2の1Kバッチは1枚わずか$0.034で、Proの標準料金より75%安くなります。すべての料金はGoogle AI料金ページで2026年2月28日に確認済みです。

コードでProからNB2に切り替えるにはどうすればいいですか？

切り替えは1行のコード変更です。APIコール内のモデルID文字列 gemini-3-pro-image-preview を gemini-3.1-flash-image-preview に置き換えるだけです。APIエンドポイント、リクエストフォーマット、レスポンス構造、コンテンツセーフティポリシーは2つのモデル間で同一のため、他のコード変更は不要です。既存のプロンプト、解像度設定、出力処理はそのまま動作するため、完全な移行を決定する前に同じプロンプトで両モデルをA/Bテストすることが簡単にできます。

画像内のテキストにはどちらのモデルを使うべきですか？

Nano Banana Proは、看板、ラベル、メニューなど、正確に描画される必要のあるテキストを多く含む画像に適しています。Proのより深い推論パイプラインは、文字の形成、スペーシング、アライメントをより一貫して処理し、テキスト描画のアーティファクトが少なくなります。テキストが装飾的、背景的、または主要な要素でない画像では、Nano Banana 2がより低コストかつ高速で許容できるテキスト品質を提供します。テキスト精度がユースケースで重要な場合は、決定する前に特定のプロンプトで両モデルをテストしてください。フォントスタイル、テキストの長さ、画像の複雑さによってギャップは変動します。