Nano Banana Pro vs GPT Image 2
GoogleのNano Banana ProとOpenAIのGPT Image 2に同一の2つのプロンプトを入力し、各画像の所要時間と実際の請求額、各モデルの制限事項、4プロバイダーの料金を比較します。
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要点
- 1KのNano Banana Pro画像は、MLMuxでは$0.0672、Googleでは$0.134、falおよびReplicateでは$0.15です。
- GPT Image 2はトークン単位で課金されます。MLMuxではOpenAI定価の60%のトークン価格で提供され、デフォルトのmedium品質での1Kテスト画像2枚の平均コストは$0.0125でした。
- 今回のテストでは、画像の返却時間はNano Banana Proが平均25秒、GPT Image 2が平均23秒でした。
- GPT Image 2は1リクエストにつき最大4枚の画像を出力し、最大16枚のリファレンス画像を受け付けます。Nano Banana Proは1枚の画像を出力し、最大14枚を受け付けます。
同一プロンプトでの比較
各モデルに1K・16:9の条件で同じ2つのプロンプトを与えました。1つ目は写真の精細さと短いテキストの描画、2つ目はレイアウトと複数のラベル描画をテストします。
黒板の文字が描かれたカフェの写真
プロンプト A small corner café at golden hour, photographed on 35mm film. A hand-written chalkboard on the wall reads "Fresh Bread Daily — Open 7am to 3pm". A ceramic cup of coffee with latte art sits on a worn wooden counter, steam rising, warm light through the window.
インフォグラフィックポスター
プロンプト A clean infographic poster titled "How Coffee Is Made" with four numbered steps: Harvest, Dry, Roast, Brew. Each step has a simple flat icon and a one-line caption. Cream background, brown and green palette.
検証結果
- 両モデルとも黒板のテキストをダッシュ記号を含めて正確に描写しました。Nano Banana Proは客やフィルムグレインが写る、より広く賑やかなカフェを描画したのに対し、GPT Image 2はカップと黒板にフォーカスした、よりタイトでクリーンなクローズアップを構成しました。
- ポスターでは、GPT Image 2の方が指示により忠実でした。Harvest、Dry、Roast、Brewの4ステップすべてにラベルを付けました。Nano Banana Proは番号付きの4ステップとキャプションを描画したものの、ステップ名を省略しました。
- プロンプトで1行を指示した箇所で、両モデルとも2行のキャプションを生成したため、どちらのモデルでもレイアウトプロンプトの調整が必要になると想定されます。
- Nano Banana Proは16:9の1Kで1376 × 768ピクセルを返しましたが、GPT Image 2は1280 × 720を返しました。
特記のない限り、2026年11月5日にMLMux APIを使用し、デフォルトルートおよびデフォルト設定で生成されました。所要時間にはキュー待ちが含まれ、変動する場合があります。
制限とオプション
MLMux APIを通じて各モデルが受け付けるパラメーター。
| Nano Banana Pro | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 画像サイズ | 1K, 2K, 4K | 1K, 2K, 4K |
| アスペクト比 | 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 |
| 参照画像 | 14 | 16 |
| 1リクエストあたりの画像数 | 1 | 4 |
| 出力形式 | png, jpg | png, jpeg |
| 課金方式 | サイズごとに画像1枚あたりの定額料金 | トークン課金：テキスト・画像入力、画像出力 |
Nano Banana Proの画像あたりの料金
米ドルでの各サイズごとの画像あたり定額料金。Googleは1Kと2Kで同額を請求します。
| サイズ | MLMux (official-cheap) | Replicate | fal | |
|---|---|---|---|---|
| 1K | $0.0672/枚 | $0.134/枚 | $0.15/枚 | $0.15/枚 |
| 2K | $0.0672/枚 | $0.134/枚 | $0.15/枚 | $0.15/枚 |
| 4K | $0.12/枚 | $0.24/枚 | $0.30/枚 | $0.30/枚 |
GPT Image 2のトークン料金
GPT Image 2はトークン単位で課金されるため、画像の料金はサイズ、画質、プロンプトによって異なります。falはOpenAIの価格をそのまま適用します。一方Replicateは画質ごとの画像単位で課金し、lowは$0.012、mediumは$0.047、highは$0.128です。
| トークンの種類 | MLMux (official-cheap) | OpenAI | fal |
|---|---|---|---|
| テキスト入力 | 100万トークンあたり$3.00 | 100万トークンあたり$5.00 | 100万トークンあたり$5.00 |
| 画像入力 | 100万トークンあたり$4.80 | 100万トークンあたり$8.00 | 100万トークンあたり$8.00 |
| 画像出力 | 100万トークンあたり$18.00 | 100万トークンあたり$30.00 | 100万トークンあたり$30.00 |
どちらを選ぶべきか
- 画像あたりの予測しやすい定額料金、21:9や4:5などのワイド・トールフォーマット、画像あたり$0.12での4K出力を求める場合はNano Banana Proを選択してください。
- 指示に一言一句正確に従う必要があるポスターや図表などのレイアウト、1リクエストあたりの複数画像生成、1Kでの最安料金を求める場合はGPT Image 2を選択してください。
- どちらもMLMux上で同一のAPIキーおよびリクエスト形式で利用できるため、モデルIDを変更するだけで独自のプロンプトにてそれぞれ試すことができます。
情報源と検証方法
MLMuxおよびByteDanceの数値は、MLMux料金ページの価格表に基づいています。MLMuxのofficialルートでは、モデル提供元の定価と同額が請求されます。その他のプロバイダーの価格は2026年11月5日時点の公開ページから取得したものであり、予告なく変更される場合があります。
よくある質問
Nano Banana ProとGPT Image 2のどちらが安価ですか？
当社のテストでは、1Kかつデフォルト設定の場合、GPT Image 2の方が低コストでした（MLMux上で画像あたり平均$0.0125に対し、Nano Banana Proは$0.0672）。GPT Image 2はトークン単位で課金されるため、より高品質な画像や複雑な画像ほど料金が高くなります。Nano Banana Proはサイズごとの定額で、4Kでは$0.12です。
画像内のテキスト描画はどちらのモデルが優れていますか？
当社のテストでは、どちらのモデルも短いテキストを正確にスペルしました。各ステップに名前が付いたポスターでは、GPT Image 2の方が指示により忠実ですべてのステップにラベルを付けましたが、Nano Banana Proはステップ名を省略しました。
1つのAPIで両方を使用できますか？
はい。両モデルともMLMux上で同一のAPIキーを使用し、POST /v1/images/generationsおよび/v1/images/editsを利用します。modelフィールドをgoogle/nano-banana-proまたはopenai/gpt-image-2に切り替えるだけです。