料金プラン+7% ボーナス
// Image model comparison

Nano Banana 2.1vsNano Banana Pro

GPTProto では、Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro で画像を生成し、編集できます。どちらも最大 4K で生成と編集ができますが、出発点が違います。Nano Banana 2.1 は、頻繁な生成と繰り返しの編集に向く、Google のより新しい Flash 級の効率モデルです。Nano Banana Pro は、プロ向けグラフィック、高精細なモックアップ、複雑な視覚ブリーフに位置づけられた、推論を軸にしたモデルです。Pro という名前は、すべての画像タスクで勝つ保証ではありません。

短い答え:より低い画像あたりコストで、多くの画像を作り、直す必要があるときは Nano Banana 2.1 から始めてください。要求の高いレイアウト、現地語のテキスト、プロダクトのコンセプトが二つ目の候補に値するときは Nano Banana Pro を試してください。本番のデフォルトを決める前に、実際の出力をブリーフと照らして判断してください。

// 並べて比較

Nano Banana 2.1 と Proひと目で。

下の GPTProto 料金は、2026年10月13日に確認したカタログの画像あたり価格であり、将来の価格の約束ではありません。公式定価は ext_price_model_config のサイズ行です。GPTProto は price_multiplication 0.6 を適用します。呼ぶ予定のルートについて、ライブのモデルページを確認してください。

項目
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
プロバイダ
Google
Google
Google モデル
Gemini Nano Banana 2.1
Gemini 3 Pro Image
リリース日
2026年10月6日
2025年11月20日
Google モデルコード
gemini-nano-banana-2.1
gemini-3-pro-image
モデル ID
gemini-nano-banana-2.1
gemini-3-pro-image-preview
可用性
99.4%
直近 7 日
98.6%
直近 7 日
1K 画像
$0.02016$0.0336 公式定価
$0.0804$0.134 公式定価
2K 画像
$0.03024$0.0504 公式定価
$0.0804$0.134 公式定価
4K 画像
$0.0678$0.113 公式定価
$0.144$0.24 公式定価
節約
−40%Google 定価との差
−40%Google 定価との差
出力サイズ
1K, 2K, 4K
1K, 2K, 4K
GPTProto のルート
テキストから画像画像編集
テキストから画像画像編集
最初の起点
頻繁な生成と繰り返しの編集
複雑なプロ向けアセットのブリーフ
位置づけ
Flash 級の効率。テキストと一貫性が向上
推論を軸にしたデザインと制作のコントロール
入力形式
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
出力形式
IMAGE
IMAGE
プロンプトを学習に使わない
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
カタログ掲載
2026年10月
2025年11月
API の使い方
curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A product photo on a white background",
    "resolution": "1k"
  }'
curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A product photo on a white background",
    "resolution": "1k"
  }'

画像あたり。カタログのスナップショットは 2026年10月14日。Google の直接 API のモデルコードは、GPTProto のエンドポイントパスにある識別子とは別です。

画像あたりの価格 · 各ペアはそれぞれの公式料金に合わせて縮尺
公式GPTProto
Nano Banana 2.1Google
1K$0.0336
1K−40%$0.02016
2K$0.0504
2K−40%$0.03024
4K$0.113
4K−40%$0.0678
Nano Banana ProGoogle
1K$0.134
1K−40%$0.0804
2K$0.134
2K−40%$0.0804
4K$0.24
4K−40%$0.144
// 価格比較

画像あたりの価格。出力サイズから。

掲げられている GPTProto の 1K 料金では、Nano Banana 2.1 は画像あたり $0.02016、Nano Banana Pro は $0.0804 で、同じ 1K の出力サイズに対して約 4 倍です。成功した 1K 画像 1,000 枚では、その表示上の基本料金は、再試行やその他の課金の前に、約 $20.16 と約 $80.40 になります。解像度を変える、別のルートを使う、承認されたアセットに複数回の生成が要る、のいずれかなら、この比較は変わります。

同じカタログ割引は、より大きいサイズにも適用されます。Nano Banana 2.1 は 2K で $0.03024、4K で $0.0678 です。Nano Banana Pro は 2K で $0.0804(1K と同じ定価)、4K で $0.144 です。一方の 1K の下書きと、もう一方の 4K の最終稿を比べないでください。先に解像度、アスペクト比、プロンプト、合格条件を固定し、使える画像を出すまでに各モデルが何回試すかを数えてください。

使う設定について、ライブの Nano Banana 2.1 の価格 と Nano Banana Pro の価格 を確認してください。

// 節約計算機

自分の数字で。こちらの数字ではなく。

同じ画像枚数に、選んだ出力サイズの各モデルの GPTProto 料金を掛け、基本の生成コストを見積もってください。本番の予算には、承認された画像あたりの下書きの反復、編集、不採用の出力の平均回数を足してください。

料金モデル
出力サイズ
images
年間で残る額
$161.28
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
画像$33.60$20.16$13.44
年間$403.20$241.92$161.28

チャージのボーナスクレジットと再試行は含みません。より高いモデルは、手戻りが減れば、承認されたアセットあたりでは安くなり得ます。測ってください。仮定しないでください。

// Routes & references

編集、参照、4K 出力。

Google は Nano Banana 2.1 を、Flash 級の速度とコスト効率を保つと説明しています。Nano Banana Pro は、推論を軸にしたプロ向けの画像作業に位置づけられています。これらは製品説明であり、測られた GPTProto のレイテンシ比較ではありません。応答時間がアプリケーションに影響するなら、同じプロンプトを両方のライブのルートで生成してください。

項目
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
テキストから画像
対応
対応
画像編集
対応
対応
出力サイズ
1K, 2K, 4K
1K, 2K, 4K
GPTProto 上の参照画像
Up to 8
Up to 8
Google が文書化した参照
Up to 14
複数参照
思考
設定可能OpenRouter の努力:最小(デフォルト)、高
常時オンOpenRouter は推論を必須と掲げています
プロンプトを学習に使わない
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2

GPTProto の画像編集の能力は、両モデルとも参照画像を最大 8 枚と掲げています。Google 自身が Nano Banana 2.1 について示す 14 枚という数字は、プラットフォームのルート上限と同じではありません。

// チャージ

一つの残高。
両方の画像モデル。

一つの GPTProto アカウントで、表示されている画像あたり料金の両方のモデルに、同じブリーフを試せます。一度チャージし、最初のレンダリングではなく、承認されたアセットを比べてください。

$15
等額入金 · ボーナスなし

まずはここから。エンドポイントの確認や、新しいモデルの試用に向いています。

最大のお得 · +6%
$1,000
+6% ボーナスクレジット

本番のワークロードを回すチーム向けです。割引済みのモデル料金に、ボーナスクレジットが上乗せされます。

Nano Banana Pro で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $64.32 安くなります(ボーナスクレジット適用前)
// 品質とベンチマーク

速度、品質、Pro が証明しないこと。

より新しいモデルは、単により安い格下げではありません。Google DeepMind の 2026年10月のモデルカード評価では、思考ありの Nano Banana 2.1 が、報告されたテキストから画像と編集のいくつかの指標で Nano Banana Pro を上回りました。そのスコアは Google の評価設定を説明するものであり、すべてのキャンペーン、商品写真、GPTProto のリクエストを予測するものではありません。自分のブリーフと、人によるレビュー基準を使ってください。

項目
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
Design Arena · 画像
—
1244 Eloカテゴリ 5 位
Design Arena · 画像編集
—
1252 Eloカテゴリ 3 位
Design Arena · グラフィックデザイン
—
1251 Eloカテゴリ 5 位
Design Arena · ロゴ
—
1240 Eloカテゴリ 6 位

Nano Banana Pro について OpenRouter に載っている Design Arena の画像カテゴリ。2026年10月14日。この確認では、Nano Banana 2.1 に Design Arena の順位はありませんでした。

// 結論

どのモデルが合うかあなたの画像ワークフローに。

安いモデルで下書きし、テストで差が出たところだけ Pro の料金を使ってください。

Nano Banana 2.1gemini-nano-banana-2.1
頻繁な作成と修正には Nano Banana 2.1
  • 商品バリエーションのバッチ、ソーシャル用アセット、ポスター、多言語のモックアップ、何度かフィードバックを経るインフォグラフィックは、ここから始めてください。
  • Google は、見た目のリアルさ、指示追従、テキスト描画、複数ターンでのキャラクターの一貫性の改善を文書化しています。
  • 1K、2K、4K の選択で、安く下書きし、最終アセットが必要なサイズで描画できます。
Nano Banana Progemini-3-pro-image-preview
要求の高いブリーフには Nano Banana Pro を試す
  • 複雑な構図、高精細な商品モックアップ、事実に基づく視覚資料、ブランドの見た目への細かいコントロールが要るときは、テストに Pro を加えてください。
  • Google は Gemini 3 Pro Image を、プロ向けアセット制作と複雑な指示に位置づけています。
  • 上位の料金帯が自動的に勝つと思わず、描画されたテキスト、オブジェクトの細部、レイアウトを見てください。

段階ごとに両方を使う

効率的なワークフローでは、コンセプトの探索と修正に Nano Banana 2.1 を使い、絞り込んだ最終ブリーフを Pro と比べることができます。最終テストでは、プロンプトと参照のセットを揃えてください。Nano Banana 2.1 が品質の基準を満たすなら、それを本番のデフォルトにし、テストで明確な利点が出たところだけ Pro を使ってください。

// Editing

編集、参照、4K 出力。

どちらのモデルページにも、テキストから画像のルートと、別の画像編集ルートがあります。Google は Nano Banana 2.1 について参照画像を最大 14 枚(オブジェクト参照が最大 10 件、キャラクターが 4 体)と文書化し、Pro については複数参照の編集を説明しています。どちらの GPTProto ページも、1K、2K、4K の出力を掲げています。GPTProto 上の準備済みの画像編集能力は、各モデルの参照画像を最大 8 枚と掲げています。受け付ける入力の正確な内容は API の使い方パネルで確認してください。基盤の Google モデルの能力が、すべてのコントロールが公開されているという意味にはなりません。

ライブのリクエストスキーマを確認するには、Nano Banana 2.1 の画像編集ルート または Nano Banana Pro の画像編集ルート を開いてください。

// 決め方

公平に決める並べて試す。

実際のプロンプトを小さく揃えます。きれいな商品画像、複数参照の編集、テキストの多いグラフィック、そしてワークフローで最も難しい構図です。アスペクト比、解像度、参照、指示を揃えてください。テキストの正確さ、オブジェクトとキャラクターの一貫性、レイアウト、意図しない変更、生成時間、承認までの試行回数を採点します。最終画像は、使う予定の表示サイズで見てください。どちらのモデルも、小さい文字、事実としてのラベル、参照した被写体の完全な保持を保証しません。

速度とスループットが効くときは、一つの結果に頼らず、典型的な完了時間が見えるだけ例を走らせてください。事実の正確さが効くときは、公開する前に生成内容を別に検証してください。

// はじめる

画像を作って編集するGPTProto で。

どちらのモデルページにも、Playground、API 例、現在の画像あたり価格があります。一つの GPTProto アカウントで同じブリーフを試し、出力を比べ、許容できるコストで承認されたアセットを出すモデル、または振り分けルールを選んでください。GPTProto の画像ツールを見る。Google の画像モデルを見る。

// よくある質問

Nano Banana 2.1 と Pro。まっすぐな答え。

01GPTProto で Nano Banana 2.1 は Nano Banana Pro より安いですか?+

はい。2026年10月13日に確認した掲げられている 1K 画像の料金では、Nano Banana 2.1 が $0.02016、Nano Banana Pro が $0.0804 です。これは同じ出力サイズの画像あたりの比較であり、すべての解像度の一律の価格ではありません。2K は $0.03024 と $0.0804、4K は $0.0678 と $0.144 です。予算を組む前に、両方のライブのモデルページを確認してください。

02Nano Banana Pro は常に品質が上ですか?+

いいえ。Google は Pro を、プロ向けの複雑な画像作業に位置づけていますが、2026年10月のモデルカード評価では、いくつかの画像と編集の指標で Nano Banana 2.1 が前だと報告しています。同じブリーフを両方で試してください。より良い結果は、タスク、設定、合格条件によります。

03どちらのモデルも 4K 画像を生成し、編集できますか?+

どちらの GPTProto モデルページも、1K、2K、4K の出力を掲げ、生成と画像編集のルートを用意しています。該当する API の使い方パネルに出ている解像度とルートを選び、その出力サイズのライブの価格を確認してください。

04GPTProto ではどのエンドポイントを使うべきですか?+

GPTProto はモデル別のエンドポイントパスを使います。生成は /api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image と /api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image で、編集は /text-to-image を /image-edit に置き換えます。例では、ボディに model フィールドは不要です。完全なエンドポイントと対応するフィールドは、該当する API の使い方パネルからコピーしてください。

05商品画像やインフォグラフィックは、どのモデルから始めるべきですか?+

掲げられているより低い画像あたりコストで、多くのバリエーションや頻繁な修正が要るときは Nano Banana 2.1 から始めてください。アセットのレイアウト、ブランド、事実の要件が特に複雑なら、最終テストに Nano Banana Pro を含めてください。どちらの結果も、公開する前に生成されたテキストと商品の細部を確認してください。

06どちらのモデルも GPTProto から使えますか?+

はい。カタログには、API 例、Playground、現在の価格がある Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro のページがあります。Google モデルカタログ に現在のラインナップが出ています。

// 利用者の声

私たちの言葉だけではない。利用者の声。

実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 始める

次の 1 億トークンは定価である必要はありません。

ブラウザで画像や動画を作るか、一つの API キーでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに組み込めます。対象モデルの割引も確認できます。

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