一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。 Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageのブランド名で、Googleは推論・実世界知識・Google Search groundingを使った情報可視化や画像生成・編集を強調しています [30][32][34]。 編集性能はGPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、公開スコア上はほぼ同等です。費用見積もりは、品質・解像度別の価格例を公開しているGPT Image 2の方が読みやすい状況です [14][40]。 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교 GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 생성·편집 워크플로를 대비한 AI 생성 이미지. AI プロンプト Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교. Article summary: 공개 자료 기준으로 GPT Image 2는 텍스트 이미지 생성 리더보드에서 더 강한 신호를 보입니다. 다만 이미지 편집은 Artificial Analysis 기준 GPT Image 2 high 1251점, Nano Banana Pro 1250점으로 사실상 박빙입니다.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT Image 2 vs. GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search. Can ChatGPT generate images in" source context "GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI Image Comparison Guide" Reference image 2: visual subject "# GPT Image 2 vs. GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search. Can Ch
openai.com 「どちらが最高の画像モデルか」と一言で決めようとすると、かえって選びにくくなります。公開資料をもとに見ると、一般的なテキストからの画像生成と予算の見通しではGPT Image 2が有力 です。一方で、インフォグラフィック、説明図、Gemini APIやGoogle AI Studioとの連携、検索グラウンディングを使うワークフローではNano Banana Proを先に試す理由 があります。
ただし、編集性能については話が別です。Artificial AnalysisのImage Editing Leaderboardでは、GPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、差はわずか1点です
まず結論
通常の画像生成を重視するならGPT Image 2から 。Artificial AnalysisではGPT Image 2 highがText to Image ArenaでElo 1331の1位です gpt-image-2 (medium)が1512±8点でPreliminaryの1位に表示されています
人々も尋ねます 「GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：先に試すべき画像モデルは？」の短い答えは何ですか? 一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。
最初に検証する重要なポイントは何ですか? 一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。 Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageのブランド名で、Googleは推論・実世界知識・Google Search groundingを使った情報可視化や画像生成・編集を強調しています [30][32][34]。
次の実践では何をすればいいでしょうか？ 編集性能はGPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、公開スコア上はほぼ同等です。費用見積もりは、品質・解像度別の価格例を公開しているGPT Image 2の方が読みやすい状況です [14][40]。
一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。 Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageのブランド名で、Googleは推論・実世界知識・Google Search groundingを使った情報可視化や画像生成・編集を強調しています [30][32][34]。 編集性能はGPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、公開スコア上はほぼ同等です。費用見積もりは、品質・解像度別の価格例を公開しているGPT Image 2の方が読みやすい状況です [14][40]。 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교 GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 생성·편집 워크플로를 대비한 AI 생성 이미지. AI プロンプト Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교. Article summary: 공개 자료 기준으로 GPT Image 2는 텍스트 이미지 생성 리더보드에서 더 강한 신호를 보입니다. 다만 이미지 편집은 Artificial Analysis 기준 GPT Image 2 high 1251점, Nano Banana Pro 1250점으로 사실상 박빙입니다.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT Image 2 vs. GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search. Can ChatGPT generate images in" source context "GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI Image Comparison Guide" Reference image 2: visual subject "# GPT Image 2 vs. GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search. Can Ch
openai.com 「どちらが最高の画像モデルか」と一言で決めようとすると、かえって選びにくくなります。公開資料をもとに見ると、一般的なテキストからの画像生成と予算の見通しではGPT Image 2が有力 です。一方で、インフォグラフィック、説明図、Gemini APIやGoogle AI Studioとの連携、検索グラウンディングを使うワークフローではNano Banana Proを先に試す理由 があります。
ただし、編集性能については話が別です。Artificial AnalysisのImage Editing Leaderboardでは、GPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、差はわずか1点です
まず結論
通常の画像生成を重視するならGPT Image 2から 。Artificial AnalysisではGPT Image 2 highがText to Image ArenaでElo 1331の1位です gpt-image-2 (medium)が1512±8点でPreliminaryの1位に表示されています
人々も尋ねます 「GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：先に試すべき画像モデルは？」の短い答えは何ですか? 一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。
最初に検証する重要なポイントは何ですか? 一般的なテキストからの画像生成では、GPT Image 2が公開リーダーボードで強い結果を示しています。Artificial AnalysisではElo 1331で1位、Arena.aiでは1512±8点のPreliminary 1位です [44][45]。 Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageのブランド名で、Googleは推論・実世界知識・Google Search groundingを使った情報可視化や画像生成・編集を強調しています [30][32][34]。
次の実践では何をすればいいでしょうか？ 編集性能はGPT Image 2 highがElo 1251、Nano Banana ProがElo 1250で、公開スコア上はほぼ同等です。費用見積もりは、品質・解像度別の価格例を公開しているGPT Image 2の方が読みやすい状況です [14][40]。
資料用・学習用のインフォグラフィックならNano Banana Proも有力 。GoogleはNano Banana ProがGemini 3の推論と実世界知識を使い、情報をよりよく可視化できると説明しています 編集は勝敗を決めつけにくい 。公開リーダーボードではGPT Image 2 highが1251、Nano Banana Proが1250で、実質的には横並びです コストを先に読めるのはGPT Image 2 。OpenAIはGPT Image 2の品質・解像度別の価格例を公開しています
名前の整理：Nano Banana ProはGemini 3 Pro Image GPT Image 2は、OpenAI APIのモデルとしてgpt-image-2という名前で掲載されています。OpenAIの文書には、gpt-image-2-2026-04-21のようなスナップショットやエイリアスの情報も含まれています
Nano Banana Proについては、少し名前がややこしい点に注意が必要です。Googleによると、もともとNano Bananaというブランド名はGemini 2.5 Flash Imageで広まり、Gemini 3 Pro ImageにはNano Banana Proというブランド名が付けられました
比較表：どこを見るべきか 観点 GPT Image 2 Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image 実務での見方 モデルの位置づけ OpenAI APIのgpt-image-2モデル GoogleのGemini 3 Pro Image。ブランド名がNano Banana Pro どちらも開発者向けワークフローに組み込める画像モデル テキストからの画像生成 Artificial AnalysisでGPT Image 2 highがElo 1331の1位 Arena.aiではNano Banana Pro系モデルがGPT Image 2より低いスコアで表示 公開リーダーボード上はGPT Image 2優勢のサインが強い 画像編集 Artificial AnalysisでElo 1251 Artificial AnalysisでElo 1250 1点差なので、ほぼ同等と見て自社プロンプトで検証したい 情報可視化 提供資料だけでは特化優位を断定しにくい GoogleがGemini 3の推論と実世界知識による情報可視化を強調 インフォグラフィックや説明図はNano Banana Proを試す価値が大きい 価格の見通し 品質・解像度別の価格例を公開 提供されたGoogle公式資料の範囲では、同じ粒度の直接比較単価は確認しにくい 解像度に関する根拠 OpenAIの価格表に1024×1024、1024×1536、1536×1024の例と追加サイズ対応の記載 512px〜4K対応という報道はNano Banana 2についての説明 Nano Banana Proの仕様として4Kを断定しない方がよい
生成品質：公開リーダーボードではGPT Image 2が目立つ テキストプロンプトから画像を生成する一般的な用途では、GPT Image 2に強いシグナルがあります。Artificial AnalysisのText to Image Leaderboardでは、GPT Image 2 highがElo 1331で1位に置かれています
Arena.aiでも、gpt-image-2 (medium)は1512±8点で1位に表示されています。一方、同じリーダーボードでgemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)は1244±4点、gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)は1232±5点です
ただし、Arena.aiのGPT Image 2のスコアはPreliminary、つまり暫定扱いです
画像編集：1点差は「勝負あり」ではない 編集ワークフローでは、かなり接戦です。Artificial AnalysisのImage Editing Leaderboardでは、GPT Image 1.5 highがElo 1267で1位、GPT Image 2 highが1251、Nano Banana Proが1250とされています
この差で「GPT Image 2が編集でも明確に上」「Nano Banana Proの方が必ずよい」と言うのは早計です。既存画像の一部修正、リタッチ、人物や商品の一貫性、ブランド素材の維持などは、モデル全体の順位よりも実際の失敗パターンが重要になります。同じ画像、同じ指示、同じ出力条件で比べるべき領域です。
画像内テキストとインフォグラフィックは分けて考える ここでいう「Text to Image Leaderboard」は、テキストプロンプトから画像を作る能力の評価です。画像の中に入る文字をどれだけ正確に描けるか、長い文章や小さなラベルでどれだけ誤字が出るかを単独で測るベンチマークとは別物です
この点で、Nano Banana Proの公式な打ち出しはかなり明確です。GoogleはNano Banana ProがGemini 3の推論と実世界知識を使い、天気、Elaichi Chaiの作り方、観葉植物の世話といったテーマのインフォグラフィックを作れると説明しています
つまり、一般的な画像生成の公開スコアだけを見るならGPT Image 2が優勢 です。一方で、説明図、教材、検索情報を踏まえたインフォグラフィックではNano Banana Proを別枠で検証する価値 があります。
価格：GPT Image 2は見積もりを立てやすい OpenAIの画像生成ガイドは、GPT Image 2の品質・解像度別の価格例を公開しています。たとえば1024×1024出力はlowが0.006ドル、mediumが0.053ドル、highが0.211ドルです。1024×1536および1536×1024出力は、lowが0.005ドル、mediumが0.041ドル、highが0.165ドルと表示されています
これは、すべての利用ケースで最終請求額が必ずこの通りになるという意味ではありません。それでも、大量生成、クリエイティブのA/Bテスト、APIベースの画像生成自動化のように、1枚あたりの目安が必要な場面では検討しやすい材料です。
一方、提供されたGoogle公式資料の範囲では、Nano Banana Proについて、OpenAIの表と同じように品質・解像度別で直接比較できる単価表は確認しにくい状況です。Googleの開発者向け発表は、Gemini API、Google AI Studio、企業向けVertex AIでのpaid preview、Google Search groundingなどの機能面を中心に説明しています
解像度：4K対応の話はモデル名を確認する GPT Image 2については、OpenAIの価格表に1024×1024、1024×1536、1536×1024の例と、追加サイズに対応する旨が示されています
一方、Nano Banana系は名前が似ているため混同しやすいモデルです。TechCrunchが報じた512px〜4K解像度対応は、Nano Banana ProではなくNano Banana 2 についての説明です
用途別：先に試すならどちらか
GPT Image 2を先に試したいケース
公開リーダーボードでの生成品質を重視する場合
広告ビジュアル、商品カット、ポスター、SNS向けクリエイティブなど、一般的な画像生成の成功率をまず見たい場合
大量生成、A/Bテスト、API自動化など、品質段階と解像度ごとの費用感を早めに把握したい場合
OpenAI APIのモデルスナップショットやバージョン固定の仕組みを使いたい場合
Nano Banana Proを先に試したいケース
インフォグラフィック、教育用図解、説明型ビジュアルのように、情報の整理と見せ方が重要な場合
Google Search groundingやGemini 3ベースの推論を画像生成に組み込みたい場合
Gemini API、Google AI Studio、Vertex AIをすでに使っているチームで、マルチモーダル機能を追加したい場合
画像生成だけでなく、編集やリタッチも同じワークフローで検討したい場合
必ず直接比較したいケース
日本語、韓国語、中国語など、英語以外の文字を画像内に入れる制作
漢字・かな混じりの長い見出し、表、注釈、小さなラベルが多い画像
同じ人物、キャラクター、商品、ブランド素材を複数枚にわたって保ちたい制作
API環境での平均レイテンシー、失敗率、リトライ率、ポリシー拒否率が重要なサービス
同じ解像度・同じ品質条件での最終的な請求額が重要な本番ワークロード
最終判断 要するに、生成リーダーボードと価格の見通しはGPT Image 2、情報可視化とGemini統合はNano Banana Pro、編集は現時点の公開スコアではほぼ互角 です。最終的には、自社のプロンプト、画像素材、言語、予算条件で小さく試してから採用を決めるのが最も堅実です。
資料用・学習用のインフォグラフィックならNano Banana Proも有力 。GoogleはNano Banana ProがGemini 3の推論と実世界知識を使い、情報をよりよく可視化できると説明しています 編集は勝敗を決めつけにくい 。公開リーダーボードではGPT Image 2 highが1251、Nano Banana Proが1250で、実質的には横並びです コストを先に読めるのはGPT Image 2 。OpenAIはGPT Image 2の品質・解像度別の価格例を公開しています
名前の整理：Nano Banana ProはGemini 3 Pro Image GPT Image 2は、OpenAI APIのモデルとしてgpt-image-2という名前で掲載されています。OpenAIの文書には、gpt-image-2-2026-04-21のようなスナップショットやエイリアスの情報も含まれています
Nano Banana Proについては、少し名前がややこしい点に注意が必要です。Googleによると、もともとNano Bananaというブランド名はGemini 2.5 Flash Imageで広まり、Gemini 3 Pro ImageにはNano Banana Proというブランド名が付けられました
比較表：どこを見るべきか 観点 GPT Image 2 Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image 実務での見方 モデルの位置づけ OpenAI APIのgpt-image-2モデル GoogleのGemini 3 Pro Image。ブランド名がNano Banana Pro どちらも開発者向けワークフローに組み込める画像モデル テキストからの画像生成 Artificial AnalysisでGPT Image 2 highがElo 1331の1位 Arena.aiではNano Banana Pro系モデルがGPT Image 2より低いスコアで表示 公開リーダーボード上はGPT Image 2優勢のサインが強い 画像編集 Artificial AnalysisでElo 1251 Artificial AnalysisでElo 1250 1点差なので、ほぼ同等と見て自社プロンプトで検証したい 情報可視化 提供資料だけでは特化優位を断定しにくい GoogleがGemini 3の推論と実世界知識による情報可視化を強調 インフォグラフィックや説明図はNano Banana Proを試す価値が大きい 価格の見通し 品質・解像度別の価格例を公開 提供されたGoogle公式資料の範囲では、同じ粒度の直接比較単価は確認しにくい 解像度に関する根拠 OpenAIの価格表に1024×1024、1024×1536、1536×1024の例と追加サイズ対応の記載 512px〜4K対応という報道はNano Banana 2についての説明 Nano Banana Proの仕様として4Kを断定しない方がよい
生成品質：公開リーダーボードではGPT Image 2が目立つ テキストプロンプトから画像を生成する一般的な用途では、GPT Image 2に強いシグナルがあります。Artificial AnalysisのText to Image Leaderboardでは、GPT Image 2 highがElo 1331で1位に置かれています
Arena.aiでも、gpt-image-2 (medium)は1512±8点で1位に表示されています。一方、同じリーダーボードでgemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)は1244±4点、gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)は1232±5点です
ただし、Arena.aiのGPT Image 2のスコアはPreliminary、つまり暫定扱いです
画像編集：1点差は「勝負あり」ではない 編集ワークフローでは、かなり接戦です。Artificial AnalysisのImage Editing Leaderboardでは、GPT Image 1.5 highがElo 1267で1位、GPT Image 2 highが1251、Nano Banana Proが1250とされています
この差で「GPT Image 2が編集でも明確に上」「Nano Banana Proの方が必ずよい」と言うのは早計です。既存画像の一部修正、リタッチ、人物や商品の一貫性、ブランド素材の維持などは、モデル全体の順位よりも実際の失敗パターンが重要になります。同じ画像、同じ指示、同じ出力条件で比べるべき領域です。
画像内テキストとインフォグラフィックは分けて考える ここでいう「Text to Image Leaderboard」は、テキストプロンプトから画像を作る能力の評価です。画像の中に入る文字をどれだけ正確に描けるか、長い文章や小さなラベルでどれだけ誤字が出るかを単独で測るベンチマークとは別物です
この点で、Nano Banana Proの公式な打ち出しはかなり明確です。GoogleはNano Banana ProがGemini 3の推論と実世界知識を使い、天気、Elaichi Chaiの作り方、観葉植物の世話といったテーマのインフォグラフィックを作れると説明しています
つまり、一般的な画像生成の公開スコアだけを見るならGPT Image 2が優勢 です。一方で、説明図、教材、検索情報を踏まえたインフォグラフィックではNano Banana Proを別枠で検証する価値 があります。
価格：GPT Image 2は見積もりを立てやすい OpenAIの画像生成ガイドは、GPT Image 2の品質・解像度別の価格例を公開しています。たとえば1024×1024出力はlowが0.006ドル、mediumが0.053ドル、highが0.211ドルです。1024×1536および1536×1024出力は、lowが0.005ドル、mediumが0.041ドル、highが0.165ドルと表示されています
これは、すべての利用ケースで最終請求額が必ずこの通りになるという意味ではありません。それでも、大量生成、クリエイティブのA/Bテスト、APIベースの画像生成自動化のように、1枚あたりの目安が必要な場面では検討しやすい材料です。
一方、提供されたGoogle公式資料の範囲では、Nano Banana Proについて、OpenAIの表と同じように品質・解像度別で直接比較できる単価表は確認しにくい状況です。Googleの開発者向け発表は、Gemini API、Google AI Studio、企業向けVertex AIでのpaid preview、Google Search groundingなどの機能面を中心に説明しています
解像度：4K対応の話はモデル名を確認する GPT Image 2については、OpenAIの価格表に1024×1024、1024×1536、1536×1024の例と、追加サイズに対応する旨が示されています
一方、Nano Banana系は名前が似ているため混同しやすいモデルです。TechCrunchが報じた512px〜4K解像度対応は、Nano Banana ProではなくNano Banana 2 についての説明です
用途別：先に試すならどちらか
GPT Image 2を先に試したいケース
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大量生成、A/Bテスト、API自動化など、品質段階と解像度ごとの費用感を早めに把握したい場合
OpenAI APIのモデルスナップショットやバージョン固定の仕組みを使いたい場合
Nano Banana Proを先に試したいケース
インフォグラフィック、教育用図解、説明型ビジュアルのように、情報の整理と見せ方が重要な場合
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画像生成だけでなく、編集やリタッチも同じワークフローで検討したい場合
必ず直接比較したいケース
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漢字・かな混じりの長い見出し、表、注釈、小さなラベルが多い画像
同じ人物、キャラクター、商品、ブランド素材を複数枚にわたって保ちたい制作
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同じ解像度・同じ品質条件での最終的な請求額が重要な本番ワークロード
最終判断 要するに、生成リーダーボードと価格の見通しはGPT Image 2、情報可視化とGemini統合はNano Banana Pro、編集は現時点の公開スコアではほぼ互角 です。最終的には、自社のプロンプト、画像素材、言語、予算条件で小さく試してから採用を決めるのが最も堅実です。
大量生成やA/BテストではGPT Image 2の方が試算しやすい
大量生成やA/BテストではGPT Image 2の方が試算しやすい
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blog.google15 examples of what Gemini 3 can do