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]。
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
「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 [40]。実務で使うなら、同じ元画像と同じプロンプトで検証するのが安全です。
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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]。
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]。
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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 [13]。
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 [34]。Googleの公式紹介でも、Nano Banana ProはGemini 3 Pro Imageであり、Gemini 3 Proを基盤にした画像生成・編集モデルと説明されています [
32]。
| 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 [ | 大量生成やA/BテストではGPT Image 2の方が試算しやすい |
| 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 |
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 [44]。
Arena.aiでも、gpt-image-2 (medium)gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)45]。
ただし、Arena.aiのGPT Image 2のスコアはPreliminary、つまり暫定扱いです [45]。リーダーボードは重要な参考材料ですが、たとえば日本語の広告バナー、ECの商品画像、アプリUIのモックアップ、ブランドガイドラインに沿ったビジュアルで同じ結果が出ることを保証するものではありません。
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 [40]。
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。
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 [44][
45]。
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 [25]。開発者向けの発表でも、Nano Banana Proはより高いテキストレンダリング精度、強い世界知識、Google Search groundingによるデータ取得を利用できると説明されています [
30]。
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。
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 [14]。
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 [30][
32]。
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 [14]。
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 [1]。この根拠だけで、Nano Banana Proの最大出力解像度を断定するのは避けるべきです。
一般的なテキストからの画像生成とコストの読みやすさを優先するなら、GPT Image 2から試すのが合理的です。Artificial AnalysisとArena.aiのリーダーボードで強い結果を示しており、OpenAIは品質・解像度別の価格例も公開しています [14][
44][
45]。
知識ベースのインフォグラフィック、説明型の図解、Gemini連携、Google Search groundingを重視するなら、Nano Banana Proを優先検討する理由があります。GoogleはNano Banana ProをGemini 3 Proベースの画像生成・編集モデルとして紹介し、推論と実世界知識を使った情報可視化を主要な強みとして打ち出しています [25][
30][
32]。
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。
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