GPT Image 2対Nano Banana、2026年の結論：ベンチマークはGPT、実務は使い分け

テキストから画像生成はGPT Image 2がリード

もっとも分かりやすい根拠は、Artificial AnalysisのText to Image Arenaです。同ランキングのスニペットでは、GPT Image 2（high）がElo 1331で首位とされ、表示範囲内ではGPT Image 1.5やNano Banana 2を上回っています。

Eloは相対的な評価指標なので、絶対的な真理ではありません。モデルの更新、プロンプトの種類、評価者の好み、サンプリング設定によって順位は動きます。それでも「公開されているテキストから画像生成ベンチマークで、どちらが強いシグナルを出しているか」と問われれば、現時点の答えはGPT Image 2です。

補助的な報告も同じ方向を示しています。Neurohiveは、GPT Image 2がLM Arenaで画像生成カテゴリの首位に立ち、最も近い競合に対して+242 Eloの差を付けたと報じています。CalcProも、GPT Image 2のテキストから画像生成スコアを1512、Nano Banana 2との差を+242 Eloとしています。ただし、調達判断として安全に使いやすいのは、Artificial Analysisで確認できる「GPT Image 2（high）がElo 1331で首位」という範囲の主張です。

画像編集では、差はかなり小さい

一方で、画像編集については「GPT Image 2が圧勝」とまでは言えません。

Artificial Analysisの画像編集リーダーボードでは、GPT Image 1.5（high）がElo 1267で1位、GPT Image 2（high）が1251で2位、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）が1250で3位とされています。GPT Image 2とNano Banana Proの差は1ポイントです。この情報だけで明確な勝敗を断定するのは無理があります。

Arena.aiの画像編集リーダーボードのスニペットでも、

gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)

実務上は、既存画像の修正、人物や商品の差し替え、マスク編集、複数回のリビジョンが多いなら、リーダーボードだけで選ばず、実際の素材とプロンプトで比較するのが安全です。

名前の違いに注意：Nano Bananaは特にややこしい

GPT Image 2は、提供ソース上では比較的追いやすいモデルです。OpenAIの開発者向けドキュメントには gpt-image-2-2026-04-21 が掲載され、API利用に関する階層別レート制限も示されています。OpenAIの価格ページでは、GPT-image-2が画像生成モデルとして掲載され、画像入力、キャッシュ画像入力、画像出力、テキスト入力、キャッシュテキスト入力のトークン単価が示されています。

対してNano Bananaは、名称がやや入り組んでいます。Googleの画像生成ドキュメントでは、Gemini API上のNano Banana画像生成として gemini-3.1-flash-image-preview のコード例が示されています。Google Skillsでは、Gemini 2.5 Flash Image、別名Nano Bananaが、高速画像生成、プロンプトベース編集、視覚推論のモデルとして紹介されています。さらにArtificial Analysisの画像編集ランキングでは、Nano Banana ProがGemini 3 Pro Imageとして説明されています。

つまり、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini 2.5 Flash Image、Gemini 3.1 Flash Image Previewは、文脈によって同じものとして扱えない可能性があります。比較テストでは、モデル名、APIルート、日付、解像度、設定を必ず記録すべきです。

GPT Image 2を先に試すべき場面

GPT Image 2が強いのは、後から直すコストが高い画像です。Analytics Vidhyaの比較では、画像内テキストを正しく出したい場合、複数の制約やレイアウトがある場合、出力の一貫性が重要な場合にGPT-image-2が向くとされています。

実務では、次のような用途でGPT Image 2を第一候補にしやすいでしょう。

• 見出しやCTAが入る広告クリエイティブ
• ポスター、メニュー、看板、商品ラベル
• UIモック、アプリ画面、Web用グラフィック
• 注釈付きの図解、教材、インフォグラフィック
• パッケージやブランド素材など、文字の誤りが許されにくい画像
• 複数の人物、物体、位置関係、レイアウト指定を含むプロンプト

もちろん、Nano Bananaがこれらをまったく処理できないという意味ではありません。ただ、提供されているベンチマークと比較記事からは、文字精度、構造化されたレイアウト、複雑な指示追従ではGPT Image 2を先に試す理由が強い、ということです。

Nano Bananaを先に試すべき場面

Nano Bananaの強みは、単一のリーダーボード勝利というより、ワークフローへのなじみやすさにあります。

GoogleのNano Bananaドキュメントには、複数のアスペクト比と、512、1K、2K、4Kの解像度設定が示されています。プロダクト要件として4K出力を明記したい場合、提供ソースだけで見る限り、Google側のドキュメントのほうが確認しやすいといえます。

また、Nano Bananaは高速な反復制作に向くモデルとして位置付けられています。Google Skillsは、Gemini 2.5 Flash Image、つまりNano Bananaを、高速画像生成、プロンプトベース編集、視覚推論に対応するモデルとして説明しています。実写感やライティングを重視したハンズオン比較では、GPTが2勝、Nano Bananaが2勝、引き分けが2つという、リーダーボードの見出しよりかなり接戦の結果も報告されています。

Nano Bananaを先に試したいのは、たとえば次のような場合です。

• すでにGemini、Google AI Studio、Google系の開発ツールを使っている
• API経由で512、1K、2K、4Kの出力オプションを確認したい
• 大量のラフ案、バリエーション、ムードボードを短時間で作りたい
• 画像内テキストより、光、質感、全体の見栄えを重視したい
• コストが重要な制約であり、ただし最終判断前に現行の請求ページで確認できる体制がある

価格とレート制限：提供ソースで確認できること

OpenAI側は、提供ソース内でGPT-image-2の価格が比較的はっきり見えます。OpenAIの価格ページでは、GPT-image-2の画像入力が100万トークンあたり8ドル、キャッシュ画像入力が2ドル、画像出力が30ドル、テキスト入力が5ドル、キャッシュテキスト入力が1.25ドルとされています。

またOpenAIのGPT Image 2モデルページには、階層別のレート制限が表示されています。スニペットではFreeは非対応、Tier 1は100,000 TPMと5 IPM、Tier 5は8,000,000 TPMと250 IPMとされています。

Nano Bananaについては、Googleの公式画像生成スニペットでGemini APIのルート、アスペクト比、解像度オプションは確認できますが、GPT Image 2と同じ形式で直接比較できる価格表は提供ソース内に見えていません。Analytics Vidhyaは、Nano Banana 2が大規模利用、特にバッチ処理で安価だと述べています。ただし、これは第三者比較の主張です。本番予算を組む場合は、Google側の正確なモデル、APIルート、解像度、バッチ処理の有無、最新の課金ページを必ず確認する必要があります。

自社で公平に比べるなら

公開リーダーボードは出発点として便利ですが、画像生成はプロンプトの影響が大きい分野です。あるハンズオン比較では、GPT Image 2はプロンプト品質だけで1段階分ほど結果が変わり、場合によってはモデル差より大きい影響になったとされています。

社内で比較するなら、最低限次の条件をそろえたいところです。

1. 同じプロンプトと参照画像を使う。 GPT向けだけ作り込んだプロンプトと、Nano Banana向けの雑なプロンプトを比べてはいけません。
2. 評価軸を分ける。 文字精度、指示追従、構図、写実性、編集品質、速度、コストを別々に採点します。
3. 実際の制約を入れる。 アスペクト比、解像度、スループット、予算、レート制限を、現場の条件に合わせて確認します。
4. モデル名と日付を記録する。 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini Flash Imageなど、名称が揺れるためです。
5. 可能ならブラインドレビューにする。 どちらのモデルが作った画像か分かると、人間の評価は変わりやすくなります。

2026年の最終判断

1つだけベンチマーク上の勝者を選ぶなら、答えはGPT Image 2です。Artificial Analysisは、テキストから画像生成でGPT Image 2（high）をElo 1331の首位として掲載しています。画像内テキスト、複雑なレイアウト、厳密なプロンプト追従が必要な制作では、GPT Image 2を先に試すのが自然です。

ただし、本番ワークフローを1つのモデルに全部寄せる必要はありません。正確な文字、看板、UI画面、図解、パッケージ、複雑な構図はGPT Image 2。Geminiネイティブのアプリ、公式ドキュメントで確認しやすい4K出力、高速なビジュアル探索、後から文字を足せる画像はNano Banana。こうした使い分けが、2026年時点ではもっとも現実的です。

要するに、ベンチマークの見出しはGPT Image 2が取る。けれど、制作現場の勝ち筋はNano Bananaにも十分ある、というのが今回の結論です。