GPT Image 2とNano Banana Pro、画像生成APIはどちらを選ぶべきか

ベンチマークは「何を比べたか」を見る

この比較で最も直接的なのは、AVBによるGPT Image 2.0とNano Banana Pro、同記事ではgemini-3-pro-imageとされるモデルの10プロンプトテストです。実施日は2026年4月22日とされています。

このテストでは、GPT Image 2.0は10件すべてを生成しました。一方、Nano Banana Proは10件中9件を生成し、著名人のCVに関する1件をポリシー上の理由で拒否しています。

注意したいのは、ほかの有用な比較の多くが、厳密にはNano Banana ProではなくNano Banana 2との比較である点です。Genspark、Analytics Vidhya、VidguruはいずれもGPT Image 2とNano Banana 2を比較しています。これらはGemini/Nano Banana系の画像生成の傾向を読むうえでは参考になりますが、自分が実際に使うNano Banana Proのエンドポイントを完全に代替するものではありません。

モデルの提供状況、料金、レート制限、APIパラメータについては、公式ドキュメントの信頼度が最も高いと考えるべきです。OpenAIはgpt-image-2-2026-04-21と利用ティア別のレート制限を掲載し、価格ページではGPT Image 2のトークン単価を示しています。GoogleはGeminiの画像出力料金を掲載し、画像生成ドキュメントではGemini API経由のNano Banana生成例を示しています。

一方、品質ベンチマークは慎重に読む必要があります。公開されている比較は、小規模なプロンプトセット、レビュー型の検証、特定プラットフォーム上のテストが中心で、単一の標準化された独立ベンチマークとは言いにくいからです。一部の比較記事には、リーダーボード順位や文字精度のパーセンテージなど非常に細かい主張もありますが、提供された情報だけでは手法が十分に分からないため、本番のベンダー選定で決定打にするのは危険です。

GPT Image 2が有利に見える領域

文字、タイポグラフィ、レイアウト重視の素材

公開比較で最も分かりやすいGPT Image 2の強みは、画像内テキストです。Gensparkは、GPT Image 2が正確な文字と専門用語でわずかながら実質的な優位を持つと報告しています。AVBのGPT Image 2.0対Nano Banana Proの直接比較でも、画像内タイポグラフィ、マンガの会話パネル、バイリンガルメニュー、シルクスクリーン風のライブポスターでGPT Image 2.0が勝ったとされています。

これは商用制作では大きな差になります。ラベルの誤字、メニュー名の崩れ、UI文言の破綻、商品注釈のミスが1つでもあると、画像全体が使えなくなることがあります。そうした用途では、まずGPT Image 2を試すほうが説明しやすい判断です。

商用編集と構造化されたデザイン

Vidguruの10テスト・ブラインドベンチマークでは、GPT-Image 2がNano Banana 2に対して5勝し、残り5件は引き分けでした。特に差が大きかったのは、画像編集の忠実度、素材表現の論理、レイアウト重視の商用制作です。

広告バナー、パッケージコンセプト、商品モックアップ、ブランドグラフィックのように、構図・文字・素材感をコントロールしたい制作では、GPT Image 2を第一候補にする根拠があります。

Nano Banana Proが有利に見える領域

写実性、肌の質感、光の表現

Nano Banana Proの強みとして、最も直接的に示されているのはフォトリアル系のクリエイティブです。AVBの10プロンプト比較では、Nano Banana Proがハイパーリアルなポートレート、UGC風セルフィー、アスリート広告のプロンプトで勝ち、写実性、肌の質感、ライティングが強みとして挙げられています。

編集部向けの人物ビジュアル、ライフスタイルキャンペーン、クリエイター投稿風の広告、映画的なコンセプトなど、正確な文字よりも雰囲気や自然な光を重視する場合は、Nano Banana Proを先に試す価値があります。

Geminiネイティブの画像ワークフロー

GoogleのNano Banana画像生成ドキュメントには、Gemini APIでインライン画像入力、アスペクト比の指定、2K解像度パラメータを使う例があります。すでにGemini系の開発環境に寄せているアプリケーションや、Googleのドキュメントに沿って画像生成フローを組みたいチームでは、ベンチマーク上の小さな差よりもエコシステムの相性が重要になることがあります。

勝敗を決めにくい領域

商品写真、ECモックアップ、マーケティング用インフォグラフィック、解剖図のような一般的な商用カテゴリでは、公開情報だけで安定した勝者を決めるのは難しい状況です。Gensparkは、適切にプロンプトを組めばGPT Image 2とNano Banana 2はこれらのカテゴリで実質的に拮抗するとしています。

技術図面も接戦です。Analytics Vidhyaは注釈付き図面タスクについて、Nano Banana 2は太い注釈線、正確な寸法コールアウト、詳細なWing Warp模式図を備えた教科書品質の2面図を作り、GPT Image 2は古いヴィクトリア朝の青写真風で、装飾的なタイポグラフィや飛行中の航空機、コンパスローズ、図面番号を含む視覚的に強い成果物を作ったと説明しています。さらに、両モデルとも要求されたラベルとデータ点を正確に描いたとされています。

もし厳密な寸法、業界固有の記号、社内ルールに沿った模式図が必要なら、汎用ランキングだけでは不十分です。自社の図面テンプレートで検証する必要があります。

料金：見出しの出力単価だけでは決まらない

OpenAIはgpt-image-2について、画像入力を100万トークンあたり8.00米ドル、キャッシュ済み画像入力を100万トークンあたり2.00米ドル、画像出力を100万トークンあたり30.00米ドルとしています。また、GPT Image 2のテキスト入力は100万トークンあたり5.00米ドル、キャッシュ済みテキスト入力は1.25米ドル、テキスト出力は10.00米ドルとされています。

GoogleのGemini価格ページでは、画像出力は100万トークンあたり30米ドルです。さらに、1024×1024までの出力画像は1,290トークンを消費し、1枚あたり0.039米ドル相当とされています。

つまり、画像出力トークンの見出し価格はかなり近い。ただし、実際のコストは別問題です。プロンプトの長さ、入力画像や参照画像の有無、解像度、編集のやり直し、再生成、拒否、キャッシュ、ルーティングの仕組みによって、採用できる1枚あたりの実効コストは変わります。大量の非同期処理では、OpenAIがBatch APIにより入力と出力を50％節約でき、24時間にわたって非同期実行できると説明している点も考慮に入ります。

API制限とルーティングで確認すべきこと

OpenAIのGPT Image 2モデルページには、利用ティアごとのレート制限が掲載されています。Freeは非対応で、Tier 1からTier 5まで、TPMとIPMが段階的に増えます。掲載値はTier 1が100,000 TPM・5 IPM、Tier 5が8,000,000 TPM・250 IPMです。

GoogleのNano Banana画像生成ドキュメントでは、Gemini APIの例としてインライン画像、アスペクト比、2K解像度パラメータの利用が示されています。これらの制御が自社プロダクトの要件にそのまま合うなら、Gemini中心のワークフローではNano Banana Proのほうが組み込みやすい場合があります。

サードパーティーのルーターを使う場合は、一次提供元の制限や寸法がそのまま適用されるとは限りません。たとえばFalのGPT Image 2ページでは、カスタム寸法は両辺が16の倍数であること、単辺の最大が3840px、最大アスペクト比が3:1、総ピクセル数が655,360から8,294,400の範囲であることが示されています。

どちらのAPIを使うべきか

GPT Image 2を先に選ぶべきなのは、次のような場合です。

• 正確な英語テキスト、ラベル、メニュー、UI文言、ポスター、商品注釈が必要。
• 広告、パッケージ、商品モックアップ、構造化されたブランドグラフィックなど、レイアウト重視の商用素材を作る。
• OpenAI APIで、モデル提供状況、レート制限、トークン単価が明確に文書化された環境を使いたい。
• 大量の非同期画像ジョブで、Batch APIの経済性を活用したい。

Nano Banana Proを先に選ぶべきなのは、次のような場合です。

• 写実的な人物、UGC風画像、ライフスタイル広告、肌の質感、映画的なライティングが重要。
• アスペクト比や2K解像度など、文書化された画像生成パラメータを使うGemini/Nano Bananaワークフローを組みたい。
• CJKタイポグラフィの磨き込みや劇的なライティングを重視する。ただし、このCJKに関する根拠はNano Banana 2の結果であり、Nano Banana Proの直接ベンチマークではない点に注意が必要。
• Googleが示す1024×1024画像の目安、つまり出力1枚あたり1,290トークン、0.039米ドルという見積もりが予算設計に合う。

両方をベンチマークすべきなのは、商品写真、ECモックアップ、インフォグラフィック、解剖図、技術模式図が中心のワークロードです。公開比較では、これらの領域で結果がかなり近いとされています。

自社ベンチマークの作り方

どちらかに標準化する前に、実際の業務から小さなテストセットを作るべきです。プロダクト写真、ブランド広告、UI画面、図解、多言語テキスト、参照画像を使う編集、パッケージ、SNS用フォーマット、ポリシーに触れやすい境界ケースなど、普段の制作で本当に問題になる素材を入れます。

評価項目は、少なくとも次のように分けると判断しやすくなります。

• 文字の正確さと読みやすさ。
• プロンプトへの忠実度。
• レイアウトと空間の論理。
• 参照画像への忠実度。
• 写実性、または指定スタイルとの一致。
• 追加プロンプトで編集しやすいか。
• アーティファクトの発生率。
• 拒否率。
• 自社スタック上でのレイテンシ。
• 採用できた1枚あたりのコスト。

Vidguruのベンチマーク手法は参考になります。同ベンチマークでは、初回生成のみ、同一プロンプト、必要に応じた同一参照画像を使い、芸術的な好みだけでなく、プロンプト遵守、商用利用性、文字精度、物理的な整合性、参照画像への忠実度で採点しています。

最終判断

GPT Image 2は、文字が多い画像、構造化されたデザイン、商用レイアウトの第一候補です。Nano Banana Proは、写実的なライティング、人物、肌の質感、Geminiネイティブの画像ワークフローで先に試す価値があります。

ただし、商品画像、図面、インフォグラフィックでは、公開情報だけで一般化された勝者を決めるのは難しい。最終的には、自社のプロンプト、制約、採用基準で小さく比較し、「きれいな画像」ではなく「そのまま使える画像」をどちらが多く返すかで決めるのが堅実です。