【Nano Banana 2.1】画像単価半額のGoogle最新モデルの性能・料金・使い方を解説

2026年10月7日、Googleが画像生成・編集モデル「Nano Banana 2.1」を公開しました！

Nano Banana 2.1は、Nano Banana 2をベースにデザイン品質・マスク編集・被写体の一貫性を底上げしたアップデート版です。Google DeepMindのモデルカードによると、複数キャラクターの一貫性を測る評価でNano Banana 2の978に対し、1106というスコアを記録したとのこと。

さらに、画像1枚あたりの出力単価はNano Banana 2の半額まで下がっています。

とはいえ、「Nano Banana 2から何が変わったの？」「日本語の文字はきれいに描ける？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、Nano Banana 2.1の概要・仕組み・料金・使い方まで詳しく解説します。最後まで読めば、Nano Banana 2.1を業務にどう組み込めばいいかが見えてくるはずです。ぜひ最後までご覧ください！

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

Nano Banana 2.1とは？

Nano Banana 2.1は、Googleが開発した高効率な画像生成・対話型編集モデルです。

Gemini APIのモデルページでは、Nano Banana 2クラスの速さとコスト効率を保ったまま、画質・プロンプトへの忠実さ・マルチターンでのキャラクター一貫性・文字描写が改善されたと説明されています。

Googleのラインナップの中では、最上位のNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）を置き換える存在ではありません。あくまでNano Banana Proの「より効率的な対になるモデル」という位置づけで、普段使いの主力モデルとして使い分ける想定です。

API上のモデルIDは「gemini-nano-banana-2.1」で、リリースノートで一般提供（GA）が告知されました。入力はテキスト・画像・動画・PDFに対応し、出力は画像とテキスト。トークン上限は入力131,072、出力32,768となっています。

提供先はAPIだけにとどまりません。DeepMindのモデルカードによると、Geminiアプリ・Google AI Studio・Gemini API・Google検索のAIモード・Google広告・Google Flow・Google Stitchで展開されます。

なお、旧モデルのgemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2）は2026年10月29日にAPIでの提供を終了する予定です。Nano Banana 2をAPIで使っている方は、早めの移行を検討しておくと安心ですね。

Nano Banana 2.1の仕組み

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashをベースにしたネイティブなマルチモーダル推論モデルです。

モデルカードによると、Nano Banana 2.1はGemini 3シリーズに属するモデルで、土台にはGemini 3.6 Flashが使われています。画像専用の別モデルを外付けしているのではなく、言語モデルそのものが画像を理解し、そのまま画像を出力するのが大きな特徴です。

処理の流れは、大きく4つのモジュールに分けると理解しやすくなります。

1つ目は入力の受け取りです。テキストの指示に加えて最大14枚の参照画像を渡せて、そのうち人物などのキャラクターは最大4枚、商品などのオブジェクトは最大10枚まで忠実に再現できます。YouTubeのURLや動画ファイルを渡して、その内容をもとに画像を作ることも可能です。

2つ目はグラウンディングで、Google検索のWeb検索と画像検索を道具として呼び出します。実在する生き物や最新の天気など、モデルの知識だけでは不正確になりがちな情報を補う役割ですね。

3つ目は思考（Thinking）のプロセスです。画像生成ガイドによると、複雑なプロンプトでは構図や論理を確かめるために最大2枚の試作画像を内部で生成し、最後の1枚がそのまま最終出力になります。思考はAPIでオフにできませんが、minimal・medium（デフォルト）・highの3段階で量を調整できる仕組みです。

最後が出力の段階で、アスペクト比と1K・2K・4Kの解像度を指定できます。生成された画像には、すべてSynthIDの電子透かしが入る点もポイントですね。

Nano Banana 2.1の特徴

Nano Banana 2.1の強みは、数字ではっきり確認できる編集性能と図解の正確さの伸びにあります。ここからは、モデルカードで公開されたベンチマーク結果をもとに特徴を見ていきましょう。

目を引くのが、インフォグラフィックの事実の正確さ（Infographic Factuality）です。Nano Banana 2が0.179、Nano Banana Proが0.265だったのに対し、Nano Banana 2.1（思考あり）は0.521と約2.9倍のスコアを出しています。図解に載せる数字や用語の正確さが求められる場面では、心強い改善といえるでしょう。

編集系の評価でも、すべての項目で従来モデルを上回りました。

伸び幅が大きいのは複数キャラクターの一貫性で、Nano Banana 2の978から1106へと128ポイント上昇しています。マスクや手描き線で範囲を指定する編集も965から1049に伸びており、狙った部分だけを直す作業がやりやすくなったようです。

Nano Banana 2.1の安全性・制約

Nano Banana 2.1は性能が上がった一方で、モデルカードには既知の制約も記載されています。

安全性については、モデル開発チームの外部にいる専門チームが人手でのレッドチーミングを実施しています。子どもの安全に関する評価では専門チームが定めたリリース基準を満たし、安全ポリシー全般の評価でもGemini 3 Flashと同等以上の結果だったと報告されました。

フロンティア安全性の評価では、Gemini 3.1 ProとGemini 3.7 Flashの評価結果をもとに、重大な能力レベルには達しない可能性が高いと判断されています。

一方で、苦手な点についての記載も見逃せません。1K解像度での小さな文字はぼやけやすく、長い段落やページ単位の文章の描写もまだ弱いとのこと。ほかにも、入力画像と出力画像の間でキャラクターの一貫性が常に完璧とは限らない点や、左右など空間の位置関係を取り違える場合がある点が挙げられています。

Nano Banana 2.1の料金

Nano Banana 2.1は、Gemini APIの有料ティアで従量課金として提供されています。2026年10月時点の料金を、旧モデルとの比較も含めて公式の料金ページをもとに整理しました。

入力のトークン単価はNano Banana 2の0.50ドルから1.50ドルへ、テキスト・思考の出力も3ドルから7.50ドルへと上がっています。参照画像を大量に渡す編集や、思考レベルをhighにした生成を繰り返す使い方では、画像単価の値下げ分を入力・思考のコストが打ち消すケースもあり得るでしょう。大量生成ならBatch APIで約半額にできるので、用途に合わせて見積もってみてください。

Nano Banana 2.1のライセンス

Nano Banana 2.1はオープンソースではなく、Googleのプロプライエタリモデルとして提供されています。そのため、利用条件はGemini APIの追加利用規約やGoogleのAPI利用規約に従う形です。

注意したいのは、Gemini APIとGoogle AI Studioが業務目的の開発者向けサービスとされている点です。18歳以上であることも利用条件に含まれており、未成年向けのアプリに組み込むことも認められていません。

Nano Banana 2.1の使い方

Nano Banana 2.1は、コードを書かずに試す方法とAPIから呼び出す方法の両方が用意されています。ここからは、手軽な順に代表的な4つの使い方を紹介していくので、目的に合ったものから試してみてください。

Google検索のAIモードから使う

1番手軽なのが、Google検索のAIモードから使う方法です。

Google AI Studioで試す

プロンプトや設定を細かく調整しながら試したい方には、Google AI Studioが向いています。生成結果を確認しながらそのままAPI用のコードを書き出せるため、開発前の検証にぴったりな環境です。

STEP

モデルを指定してAI Studioを開く

Google AI Studioを開きます。Googleアカウントでログインして、モデル欄からNano Banana 2.1を選択しましょう。

STEP

解像度や思考レベルを設定して生成する

必要に応じて実行設定でアスペクト比や解像度（1K・2K・4K）を調整し、プロンプトを送信します。仕上がりに納得できたら、画面右上の「Get code」からPython・JavaScript・cURLなどの呼び出しコードを書き出すことも可能です。試した設定をそのままアプリ開発に持ち込めるのは、AI Studioならではの便利なところですね。

Python（Interactions API）から使う

自社のシステムや業務フローに組み込むなら、Gemini APIをPythonから呼び出す方法が基本になります。

pip install -U google-genai
export GEMINI_API_KEY="取得したAPIキー"

import base64
from google import genai

client = genai.Client()  # 環境変数GEMINI_API_KEYを自動で読み込み

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="秋の京都の路地裏にある小さな和菓子屋の店先。木の看板に「もみじ堂」と筆文字で書かれている。夕暮れのやわらかい光、写真のようにリアルな仕上がり。",
    response_format={
        "type": "image",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
    generation_config={"thinking_level": "high"},
)

with open("momijido.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

interaction_2 = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="看板の文字と建物はそのままに、季節を冬に変えて雪を降らせてください。",
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

with open("momijido_winter.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction_2.output_image.data))

with open("product.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

interaction_3 = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=[
        {"type": "text", "text": "この商品を、木のテーブルに置かれた明るいカフェの写真に合成してください。"},
        {"type": "image", "data": image_b64, "mime_type": "image/png"},
    ],
)

【業界別】Nano Banana 2.1の活用シーン

Nano Banana 2.1は、画像の量と質の両方が求められる業界ほど効果を発揮しやすいモデルです。ここからは、業界ごとに向いている使い方を具体的な場面とあわせて紹介します。

広告・マーケティング

広告業界では、バナーやSNS投稿用の画像を短いサイクルで大量に用意する作業に向いています。Nano Banana 2.1はGoogle広告にも展開されており、広告制作の現場で使われることも想定されたモデルです。

1K画像なら1枚約0.0336ドルで作れるため、訴求軸を変えた複数パターンを一気に作り、ABテストで絞り込む運用も現実的になります。8:1や1:8といった極端な比率にも強くなったので、Webサイトのヘッダーや縦長の広告枠にも合わせやすいでしょう。

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EC・小売

EC業界で活躍しそうなのが、商品画像をさまざまなシーンに置き換える作業です。モデルカードでは、商品の一貫性で1024というスコアを記録し、Nano Banana 2の955から伸びています。

1枚の商品写真から、リビング・アウトドア・ギフト包装といった利用シーン別の画像を作れば、撮影の手間を大きく減らせるでしょう。最大10個のオブジェクトを忠実に再現できるため、セット商品やコーディネート提案の画像づくりにも使えそうですね。

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WEEL

生成AIで小売業の課題を解決！導入事例と課題を徹底解説 | WEEL 小売業の問題を生成AIで解決する方法と実際の導入事例を解説。需要予測、人手不足解消、マーケティング強化に役立つ情報満載。

教育・出版

教育や出版の分野では、教材や記事に添える図解の作成に向いています。Nano Banana 2.1はインフォグラフィックの事実の正確さが大きく向上しており、数字や用語の誤りが減ると期待できるのは心強いポイントです。

検索グラウンディングを組み合わせれば、最新の統計や出来事をもとにした図解も作れます。ただし、小さな文字や長い段落は苦手とされているため、本文の詳しい説明はテキストで補い、図解は要点に絞る使い方が安心でしょう。

教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

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【課題別】Nano Banana 2.1が解決できること

続いては、現場でよくある悩みに対してNano Banana 2.1がどう役立つかを課題別に紹介します。導入するかどうかを判断する材料として、自社の状況と照らし合わせながら読んでみてください。

図解・インフォグラフィック作成の手間を減らせる

資料に載せる図解の作成は、構成を考えてデザインツールで形にするまでに時間がかかりがちです。Nano Banana 2.1なら、伝えたい内容を文章で渡すだけでインフォグラフィックのたたき台を作れます。

従来の画像生成モデルでは数字や用語の誤りが課題でしたが、Nano Banana 2.1は事実の正確さのスコアがNano Banana 2の約2.9倍に伸びました。最終的な確認は担当者が行う前提でも、ゼロから作るより大幅に時間を短縮できるはずです。

シリーズ画像の登場人物や商品の見た目を揃えられる

連載マンガや広告シリーズでは、回ごとにキャラクターの顔や服装が変わってしまうのが悩みの種でした。Nano Banana 2.1は最大4人分のキャラクター画像を参照でき、会話を重ねても見た目を保ちやすくなっています。

商品の場合も同じで、ロゴやパッケージの形を崩さずに背景だけを差し替えることが可能です。シリーズ物の制作で何度もやり直していた方にとって、修正の往復を減らせるのは大きなメリットでしょう。

画像生成APIのコストを抑えられる

画像生成をサービスに組み込むと、生成枚数に比例してAPIの費用が膨らみます。Nano Banana 2.1は画像出力の単価がNano Banana 2の半額になり、4K画像でも1枚約0.0756ドルです。

Batch APIを使えばさらに半額になるため、急ぎでない一括処理はBatchに回すのがおすすめ。ただし、入力と思考のトークン単価は上がっているので、参照画像の枚数や思考レベルも含めて試算しておくと安心ですね。

X上で話題になっているNano Banana 2.1のトピック

Nano Banana 2.1は、正式発表の前からX上で大きな話題になっていました。ここからは、SNSで特に盛り上がっている5つのトピックを実際の投稿とあわせて紹介します。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

正式発表前にGoogle Flowで「beluga」として先行登場

正式発表の前日にあたる2026年10月5日（現地時間）、Google Flowのモデル選択欄にNano Banana 2.1が表示され、海外のユーザーを中心に話題となりました。この投稿では、コードネーム「beluga」でFlowに先行投入されたと紹介され、生成の速さや大文字・小文字の書き分けがきれいになった点が評価されています。

国内でも、AI速報系のアカウントがFlowでNano Banana 2.1を選べるようになったと報じ、関心が一気に高まりました。一方で、一時的にFlowから選択肢が消えたという報告もあり、正式発表までの間は情報が錯綜していたようです。

GPT Image 2.5との比較投稿が続々

公開直後から目立ったのが、OpenAIのGPT Image 2.5と同じプロンプトで比べる投稿です。海外の著名なAIインフルエンサーは、自身の検証ではNano Banana 2.1の方が安く、速く、品質も良かったとコメントしています。

一方で、GPT Image 2.5に軍配を上げる投稿も少なくありません。国内のユーザーからは、雰囲気や空気感はNano Banana 2.1、文字の正確さと見栄えはGPT Image 2.5という評価も出ており、得意分野で使い分ける見方が広がっています。

日本語テキストの描写力に注目が集まる

日本のユーザーの間で関心が高いのが、日本語の文字をどこまで正確に描けるかという点です。この投稿では、日本人にとっては日本語が潰れずに出ることが大事だとしたうえで、GPT-Image-2.5と比較しています。細かな部分の文字化けは残るものの、フラットな塗りの部分で色ムラが出ない点は優秀と評価されていました。

国内のAIインフルエンサーであるIT naviさんは、Webページの内容を縦長のグラフィックレコーディングにする比較を投稿しています。Nano Banana 2と比べて、2.1の方が詳しくて正確だったとのことです。

画像出力が半額に・Nano Banana 2はAPI提供終了へ

API公開と同時に話題になったのが料金体系の変化です。この投稿では、入力とテキスト生成が2.5〜3倍に上がった一方で、画像出力は50%安くなったと整理されており、公式の料金ページの内容とも一致しています。

あわせて、Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）が2026年10月29日でAPI提供を終了すると発表され、開発者の間では移行の準備に関する投稿も増えてきました。既存サービスに組み込んでいる方は、料金の試算と画質の確認を早めに進めておきましょう。

公開初日から外部プラットフォームでも利用可能に

Nano Banana 2.1は、Google以外のサービスでも公開初日から使えるようになりました。画像生成APIを提供するfalは、Nano Banana 2より大幅に速く生成でき、デザイン品質やマスク編集、被写体の一貫性が大きく伸びたと告知しています。

VercelのAI Gatewayも対応を発表しており、AI Gateway経由では「google/gemini-nano-banana-2.1」として呼び出せる仕組みです。普段使っている開発基盤からすぐに試せるのは、開発者にとってうれしいポイントでしょう。

Nano Banana 2.1を使ってみた

ここからは、Google AI Studioで実際にNano Banana 2.1を動かして検証していきます。今回は新しく強化されたポイントに絞った2つの検証を用意しています。

検証①：検索グラウンディング×日本語インフォグラフィック

1つ目は、Google検索で調べた情報をもとに、日本語のインフォグラフィックを作らせる検証です。事実の正確さのスコアが大きく伸びたという公式の説明を、日本語の図解でも再現できるか確かめてみます。

Google検索で、Nano Banana 2.1の公式情報を調べてください。そのうえで、主な特徴を4つに絞った日本語のインフォグラフィックを作成してください。白背景に青を基調としたフラットデザインで、タイトルは「Nano Banana 2.1の4つの特徴」とし、各特徴は短い見出しとアイコンで表現してください。

出力結果はこちら

日本語のタイトル・見出し・説明文がすべて崩れずに描かれ、小さめの補足文まで読み取れる仕上がりでした。4つの特徴も4K対応や画像単価の値下げ、一貫性の向上など、公式情報との食い違いはありません。

検証②：会話を重ねてもキャラクターの見た目を保てるか

2つ目は、今回もっとも伸び幅が大きかった複数キャラクターの一貫性の検証です。AI Studioのチャット画面で会話を続けながら、オリジナルのキャラクター2人を別の場面に登場させていきます。

まずは1回目のプロンプトで、2人のキャラクターを描いてもらいましょう。

パン屋で働く2人のオリジナルキャラクターを描いてください。1人は赤いバンダナを巻いた柴犬のパン職人、もう1人は黄色いメッセンジャーバッグを持った三毛猫の配達員です。やわらかい水彩タッチで、店内のカウンター越しに並んでいる場面。

出力結果はこちら

続いて、同じチャットで場面を変える指示を送ります。

同じ2人が、雨の日の商店街を傘をさして歩いている場面に変えてください。2人の顔・服装・持ち物は変えないでください。

出力結果はこちら

最後は、絵柄そのものを水彩から4コママンガに切り替える指示です。

同じ2人を主人公にした、レトロな日本の新聞マンガ風の4コマにしてください。オチは配達員がパンを1つつまみ食いして職人に見つかる流れで、セリフは日本語にしてください。

出力結果はこちら

3ターンを通してバンダナや黄色いバッグ、配達メモまで引き継がれ、4コマの日本語セリフも読みやすく描けていました。一方で、3コマ目でのぞき込むのが柴犬ではなく猫になっている点や、画風が水彩のまま残った点は惜しいところです。

Nano Banana 2.1など生成AIのご相談はWEELへ

Nano Banana 2.1は、Nano Banana 2の速さを受け継ぎつつ、複数キャラクターの一貫性や図解の正確さを大きく伸ばした画像生成・編集モデルです。

画像出力の単価が半額になり、広告素材や商品画像の大量生成にも踏み出しやすくなりました。小さな文字の描写など苦手な点は残るものの、普段使いの主力として十分な実力を備えています。

Nano Banana 2のAPI提供終了も2026年10月29日に迫っているので、まずはGoogle AI Studioで自社の業務に近いお題から試してみてください。

弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。

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