--- title: "Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違い・料金・使い分け" description: "Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いを、解像度、参照画像、文字の描画、公式 API 料金、Potto のクレジットで比較します。用途に合ったモデルの選び方も解説します。" robots: "index, follow" canonical: "https://potto.ai/ja/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro" markdown: "https://potto.ai/ja/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro.md" author: "Potto AI Team" category: "AI images" datePublished: "2026-10-10T04:45:00.000Z" language: "ja" dateModified: "2026-10-10T11:24:54.942Z" --- # Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違い・料金・使い分け Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いは、料金と得意な用途にあります。Nano Banana 2.1 は Google のより新しい低価格な画像モデルです。一方、Nano Banana Pro は推論を活用するモデルで、Google は複雑なグラフィックデザイン、商品モックアップ、文字の正確さが求められるレイアウト向けと位置づけています。使い分けの目安は、ラフ案、バリエーション、日常的な画像制作、繰り返し登場するキャラクターには Nano Banana 2.1、文字量や構成要素が多い制作、4K の最終出力には Nano Banana Pro です。どちらも 1K、2K、4K で出力でき、Google の API では最大 14 枚の参照画像を受け付けます。ただし、料金、参照画像の用途別の枠、思考機能の扱いが異なります。Google の料金ページでは、1K 画像 1 枚あたりの料金は Nano Banana 2.1 が $0.0336、Nano Banana Pro が $0.134 で、1K では Pro が約 4 倍の料金です。 この記事では、Google の公式ドキュメントのみを根拠に両モデルを比較し、続いて Potto の画像生成ツールで必要なクレジットと、EC 商品画像、文字入りポスター、一貫性のあるキャラクター、ラフ案の改善に適したモデルを紹介します。公式ドキュメントの確認日は 2026-10-10 です。まず両方を試したい方は、[Nano Banana 2.1](/ja/nano-banana-2-1) で画像を生成するページと [Nano Banana Pro](/ja/nano-banana-pro) で画像を生成するページを別々のタブで開き、同じ制作指示で生成してみてください。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いを一覧で比較 | | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | Google のモデル名 | Gemini Nano Banana 2.1 | Gemini 3 Pro Image | | API モデル ID | `gemini-nano-banana-2.1` | `gemini-3-pro-image` | | 位置づけ（Google のドキュメント） | 「高効率の画像生成と対話による編集に対応する最新モデル」 | プロ向けの画像編集・生成に対応する、推論を活用したモデル | | API の出力解像度 | 1K（デフォルト）、2K、4K | 1K（デフォルト）、2K、4K | | API の参照画像 | 合計 14 枚：物体は最大 10 点、キャラクターは最大 4 体 | 合計 14 枚：物体は最大 6 点、キャラクターは最大 5 体、スタイルの参照は最大 3 枚 | | 思考機能 | 設定可能：minimal、medium（デフォルト）、high | 常時有効で、無効化できません | | 検索によるグラウンディング | Google Search（ウェブと画像） | Google Search（ウェブのみ） | | 入力／出力 | 入力：テキスト、画像、動画、PDF／出力：画像、テキスト | 入力：テキスト、画像／出力：画像、テキスト | | 画像 1 枚あたりの公式標準料金 | $0.0336（1K）、$0.0504（2K）、$0.113（4K） | $0.134（1K と 2K）、$0.24（4K） | | 画像 1 枚あたりの Potto クレジット | 12（HD）、17（2K）、38（4K） | 45（HD）、45（2K）、80（4K） | 出典：Google の [Nano Banana 2.1 の仕様ページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)、Nano Banana Pro の仕様ページ、画像生成の利用ガイド、Gemini API の料金ページ。いずれも 2026-10-10 に確認しました。Potto のクレジット数は Potto の各モデルページに基づいており、後ほど詳しく説明します。 ![Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いを並べて比較した図です。低価格で日常的な制作に向くモデルと、細部を重視するプロ向けモデルを示しています。](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/ja/key-differences.webp#1200x800) ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro はどのようなモデルですか？ 「Nano Banana」は、Google の Gemini ファミリーに属する画像生成・編集モデルの通称として広まりました。現在は複数のモデルにこの名前が使われているため、どの用途にどのモデルが合うのかが気になるところです。 ### Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） Google は November 20, 2025 に、[Nano Banana Pro の公式発表記事](https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/)で Nano Banana Pro を発表しました。記事では、Google DeepMind の画像生成・編集モデルとして紹介され、正式名称は Gemini 3 Pro Image とされています。Gemini 3 Pro を基盤とし、初代 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）の後継にあたります。Google が特に強調したのは文字の読みやすさで、「Nano Banana Pro は、画像内に正しく描画された読みやすい文字を直接生成するための最良のモデル」と説明しています。 同記事では、最大 5 人の人物の一貫性を保ちながら最大 14 枚の入力画像を合成できること、2K と 4K の出力、部分的な編集、カメラアングルやピントの変更、カラーグレーディング、昼から夜への変更などの照明調整も紹介されています。これらは提供元による説明であり、第三者によるベンチマークではありません。 Google の API ドキュメントでは、安定版モデル `gemini-3-pro-image` を、プロ向けの画像編集・生成に対応する、推論を活用したモデルと説明しています。特に、複雑なグラフィックデザイン、再現性の高い商品モックアップ、正確な文字と Google Search によるグラウンディングを必要とする事実に基づいたデータの可視化に適しているとしています。モデルページでは、最新の更新時期が November 2025、入力上限が 65,536 トークン、出力上限が 32,768 トークンと記載されています。 ### Nano Banana 2.1（Gemini Nano Banana 2.1） Nano Banana 2.1 は、より新しいモデルです。Google の Gemini Nano Banana 2.1 の仕様ページには、最新の更新時期として「October 2026」、ページの最終更新日として 2026-10-06 UTC と記載されています。独立した公開日は明記されていないため、この記事では特定の日付を挙げず、October 2026 の初旬を公開時期として扱います。同ページは、Nano Banana 2.1 を「高効率の画像生成と対話による編集に対応する最新モデル」と呼び、Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）の更新版で、Nano Banana Pro に対する、より効率の高いモデルと説明しています。 Google が挙げている改善点は次のとおりです。 - 1K、2K、4K の出力全体で、画質とリアルさが向上しています。 - 2K と 4K の横長・パノラマ比率で発生する、タイル状の画像の乱れが修正されています。 - 文字の描画とインフォグラフィックのレイアウト精度が向上しています。 - 最大 14 枚の参照画像を使った複数画像の合成に対応し、最大 4 体のキャラクターの一貫性と、最大 10 点の物体の再現性を扱えます。 - Google のウェブ検索と画像検索によるグラウンディングに対応しています。 - 思考レベルを minimal、medium（デフォルト）、high から設定できます。 Pro と直接比較した品質の数値は示されていません。そのため、「2.1 は Pro より高品質」と Google のドキュメントが述べているわけではありません。 ### Nano Banana 2 と初代 Nano Banana の位置づけ Google の画像生成ガイドには、Nano Banana 2 Lite、Nano Banana 2（`gemini-3.1-flash-image`）、初代 [Nano Banana](/ja/nano-banana)（`gemini-2.5-flash-image`）も掲載されています。ガイドでは Nano Banana 2 を前世代として扱い、新規プロジェクトには 2.1 を推奨しています。また、料金ページでは初代モデルを非推奨とし、提供終了日を October 2, 2026 と記載しています。Potto の作成画面には Nano Banana Pro、Nano Banana、Nano Banana 2.1 が並んでおり、メニュー上の名称は Google の一覧と一対一で対応していません。[画像生成 AI 比較](/ja/ai-models)ページでは、作成画面で利用できるすべての画像モデルを紹介しています。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の主な違い ### 解像度と出力サイズ 両モデルとも、API では 1K、2K、4K の出力に対応すると記載されています。Potto の作成画面では HD、2K、4K と表示され、HD が基本の設定です。正確なピクセル数はモデルとアスペクト比によって変わるため、レイアウトに固定の寸法が必要な場合は、ダウンロードしたファイルを確認してください。Potto の Nano Banana 2.1 では 10 種類のアスペクト比を選べ、生成画像を PNG または JPEG で取得できます。 Google は、2.1 で特に横幅の広い比率やパノラマ比率の 2K・4K 出力に生じるタイル状の乱れを修正したと明記しています。バナーやパノラマ背景を作る場合は、その用途に関する修正がドキュメントに記載されていることから、まず 2.1 を試す理由になります。 ### 参照画像：合計枚数は同じでも、用途別の枠が異なります API では両モデルとも合計 14 枚の参照画像を受け付けますが、Google が示す枠の内訳は異なります。Nano Banana 2.1 は物体が最大 10 点、キャラクターが最大 4 体です。Nano Banana Pro は物体が最大 6 点、キャラクターが最大 5 体、スタイルの参照が最大 3 枚です。Potto の作成画面で受け付ける参照画像は Pro が最大 14 枚、2.1 が最大 10 枚なので、実際の作成画面の上限に合わせて計画してください。各参照画像には、被写体、商品、配色など、役割を一つずつ与え、プロンプトでも明示します。参照画像を増やしても、すべての細部が保持される保証はありません。重視する箇所を、それぞれの元画像と照合してください。言葉ではなく写真をもとに始める場合は、[image to image](/ja/image-to-image) が適しています。 ### 文字の描画とレイアウト 両モデルとも文字の描画を強みとして挙げています。Google は 2.1 について「文字の描画とインフォグラフィックのレイアウト精度の向上」を説明しています。Pro については、正しく描画された読みやすい文字を強みとし、画像生成ガイドでプロ向けの素材制作に推奨しています。ただし、どちらの説明も、生成画像の文字に誤りがないことを保証するものではありません。短い見出しが最も無難なテスト対象で、長い段落は難度の高いケースになります。 価格など、確定済みの文言は編集可能なレイアウト上のテキストとして保持し、画像に描き込まれた文字は一文字ずつ確認してください。 ### 思考機能とグラウンディング Nano Banana Pro の思考機能は常時有効で、無効化できません。Nano Banana 2.1 は思考レベルを設定でき、minimal、デフォルトの medium、high から選べます。Google のガイドでは、思考モデルの思考トークンはデフォルトで課金対象になると説明しています。両モデルとも Google Search によるグラウンディングに対応し、毎月 5,000 リクエストの無料枠を超えると、1,000 リクエストあたり $14 が課金されます。Potto の作成画面では、モデルがウェブを閲覧したり、プロンプト内の事実を検証したりすることはありません。名称、数値、日付は自分で確認してください。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の公式 API 料金の違い 以下は、2026-10-10 に確認した Google の Gemini API 料金ページに掲載されている料金です。料金は変わる可能性があるため、予算を組む前に Google の API 料金ページで確認してください。 ### 生成画像 1 枚あたりの標準料金（USD） | 解像度 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | 1K | $0.0336 | $0.134 | | 2K | $0.0504 | $0.134 | | 4K | $0.113 | $0.24 | Google の数値で計算すると、Pro の料金は 2.1 に対し、1K で約 4 倍（0.134 ÷ 0.0336）、2K で約 2.7 倍、4K で約 2.1 倍です。解像度が上がるほど料金差は縮まります。Google は両モデルとも標準料金の半額のバッチ料金を掲載しており、API の画像モデルには無料枠がありません。一方、Google AI Studio でのテストは、利用可能な地域では無料と別途説明されています。Google のツールで生成されたすべての画像には、SynthID の透かしが付与されます。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の API 利用で知っておきたいこと 「nano banana 2.1 api」という検索の多くは、コードからモデルを呼び出したい開発者によるものです。 ![Nano Banana 2.1 API の利用を示す概念図です。アプリから画像モデルの API にプロンプトと参照画像を送り、生成画像を受け取る流れを表しています。](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/ja/nano-banana-2-1-api.webp#1200x800) **Potto は現在、公開 API を提供していません。** Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro は、ブラウザーの [AI 画像生成](/ja/ai-image-generator)ツールから利用します。自作のアプリケーションからモデルを呼び出す場合は、Google の公式 Gemini API を直接利用してください。 Google のドキュメントには、次のように記載されています。 - モデル ID は `gemini-nano-banana-2.1` と `gemini-3-pro-image` です。 - Nano Banana 2.1 はテキスト、画像、動画、PDF を入力でき、Nano Banana Pro はテキストと画像を入力できます。どちらも画像とテキストを返します。 - 両モデルとも画像生成、検索によるグラウンディング、思考機能、Batch API に対応しています。関数呼び出し、構造化出力、キャッシュには、どちらも対応していません。 - デフォルトの解像度は両モデルとも 1K で、API の画像モデルには無料枠がありません。 初めて組み込む場合は、1K で生成しながらプロンプトを比較し、レイアウト上必要になったときだけ解像度を上げるとよいでしょう。上限や料金は変わる可能性があるため、実装時には最新のモデル仕様ページを確認してください。コードを書かない場合は、作成画面で API を使わずに同じ作業の流れを利用できます。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の Potto 料金・クレジットの違い Potto では独自の単位であるクレジット（[Potto AI 料金](/ja/pricing)参照）を使い、確定前に生成ボタンで合計を確認できます。リクエストが失敗すると、その分のクレジットは解放されます。クレジットは Google のドル建て料金を換算したものではないため、両者を同じ通貨のように比較しないでください。 | 解像度 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | HD | 12 クレジット | 45 クレジット | | 2K | 17 クレジット | 45 クレジット | | 4K | 38 クレジット | 80 クレジット | 一度のリクエストで生成する枚数を増やすと、料金も枚数分になります。Nano Banana 2.1 で 2K 画像を 2 枚生成すると 34 クレジット、Pro では 90 クレジットです。Pro は HD と 2K が同額なので、Pro を使うなら 2K を選んでも HD より高くなりません。 予算配分の実例として、Nano Banana 2.1 で HD のラフ案を 4 枚作り（4 × 12 = 48 クレジット）、最もよい構図を選んでから、Nano Banana Pro で 4K の完成画像を 1 枚生成する方法があります。完成画像は 80 クレジットで、合計は 128 クレジットです。Pro だけで HD のラフ案を 4 枚作ると、完成画像を生成する前に 180 クレジットかかります。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の用途別の使い分け 以下のおすすめは、Google がドキュメントに記載している違いと、Potto の各モデルページに基づいています。順位づけではなく、自分の制作条件で確かめるための出発点として活用してください。 ![Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の使い分けを示す図です。ラフ案、商品画像、文字入りポスター、キャラクター制作に適したモデルを表しています。](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/ja/when-to-use-nano-banana-pro.webp#1200x800) ### EC・商品画像 無地の背景に商品をすっきり見せる画像なら、まず Nano Banana 2.1 を試してください。料金が低く、API では物体用の枠が 10 点分あり、画質とリアルさの向上が説明されています。トリミングを予定しているマーケットプレイス向け画像は 2K を使い、ラベルの文言は短くします。まず、[背景削除](/ja/background-remover)で写真のごちゃごちゃした背景を取り除きます。再現性の高い商品モックアップを作る場合や、ラベルに複数行の文字がある場合は、Nano Banana Pro を試してください。商品モックアップは、Google のモデルページでも Pro の用途として挙げられています。実際の商品写真を参照画像にし、「ボトルの形とキャップを維持する」など役割を明示して、ラベルの細部を元画像と照合します。 ### ポスター・文字入りグラフィック 見出しが 1〜4 語の一つだけなら、まず Nano Banana 2.1 を試してください。Google は文字の描画が向上したと説明しており、料金も低いためです。副見出し、日付の行、料金表、メニューがあるポスターなら、Nano Banana Pro を試してください。Google は Pro を、正しく描画された読みやすい文字を生成するための最良のモデルと呼び、プロ向けの素材制作に推奨しています。 どちらを使う場合も、表示したい文言をプロンプト内で引用符で囲み、「上部 3 分の 1 の中央」のように位置を指定してください。可能であれば英字は大文字の数語にとどめ、生成結果を一文字ずつ確認します。法的な表記や価格は、編集可能なレイアウト上のテキストとして保持してください。 ### キャラクターの一貫性 両モデルとも、キャラクターの一貫性についてドキュメントに記載があります。2.1 は最大 4 体、Pro は最大 5 体です。繰り返し登場するマスコットや登場人物がいるプロジェクトでは、まず 2.1 で方向性を探り、毎回同じキャラクターの参照画像を渡して、ポーズと場面をプロンプトに記述してください。Potto の AI モデルページでも、文字量の多い画像や繰り返し登場するキャラクターには 2.1 を試すことを提案しています。1 つの場面に 5 体のキャラクターが必要な場合や、キャラクターと別にスタイルの参照画像も使いたい場合は、Pro の仕様上の枠であるキャラクター 5 体とスタイル参照 3 枚が適しています。 一貫性は固定して保証されるものではなく、結果を見て確認するものです。一括生成にクレジットを使う前に、複数の画像で顔の形、服装、体の比率を比較してください。 ### ラフ案の改善とバリエーション 料金差が最も効いてくるのは、ラフ案を作る段階です。Nano Banana 2.1 の HD で生成し、4 つのレイアウトを比較して、1 つに絞って進めます。画像 1 枚あたり 12 クレジットです。どの修正がどの変化につながったかを把握できるよう、1 回に変えるのは一つの要素にしてください。完成した画像の一部分を変更したい場合は、[画像編集 AI](/ja/ai-image-editor) のツールを使います。一つの物体を変えるプロンプトは、正確なマスク指定ではないため、画像のほかの部分も確認してください。 ### インフォグラフィックと 4K の完成画像 Google は、2.1 の改善点としてインフォグラフィックのレイアウト精度を挙げ、Pro の用途として事実に基づくデータの可視化を挙げています。Potto の作成画面ではモデルがウェブを閲覧しないため、データを示す画像に含まれるのは、プロンプトに入力した数値だけです。数値は一つずつ検証してください。掲載先でより多くのピクセル数が必要なら 4K を使います。2.1 では 38 クレジット、Pro では 80 クレジットです。解像度を上げても、伝わりにくい構図や文字の誤りは直りません。まず HD または 2K で構図を固めてください。[高画質化](/ja/image-upscaler)を使えば、気に入った画像を再生成せずに拡大でき、[モーショングラフィックス AI](/ja/ai-motion-graphics)を使えば、完成したポスターを短い動画にできます。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いを自分の制作条件で確かめる方法 公平に比較するには、変える条件をモデルだけにします。まず、見出しが読める、ラベルが参照画像と一致する、右側にボタン用の余白がある、といった明確な合格基準を決めて、一つの制作指示を用意してください。プロンプト、参照画像、アスペクト比、解像度をそろえ、Nano Banana 2.1、続いて Nano Banana Pro の順に HD で生成します。一見した印象のよさではなく、合格基準に沿って両方を評価してください。両方が合格なら、残りの一括生成には 2.1 を使います。Pro だけが合格なら、もう一方でうまくいかなかった点が文字、細部、参照画像の扱いのどれだったかを記録します。一度の結果から一般化する前に、より難しい制作指示でもう一度比較してください。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro に使えるプロンプトのコツ Google の画像生成ガイドでは、具体的に指示するほど結果を制御しやすくなると説明し、被写体、場面、照明、カメラアングル、レンズの指定を勧めています。イラストでは、スタイルに加えて、太い線や色などの視覚的な特徴を指定するよう推奨しています。これらのコツは両モデルとあらゆる [text to image](/ja/text-to-image) プロンプトに共通します。 ![Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro のプロンプトに含める要素のチェックリストです。被写体、場面、照明、カメラアングル、文字、参照画像の役割を示しています。](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/ja/prompt-tips.webp#1200x800) - **最初に被写体と用途を伝えます。** たとえば、オンラインショップ用の商品写真と指定します。 - **光とカメラを指定します。** 左から入る柔らかな窓の光、50 mm レンズで撮ったような見え方、少し見下ろすアングルなどです。 - **正確な文言を引用符で囲みます。** 配置場所を伝え、文字は短くします。 - **各参照画像に役割を与えます。** 1 枚目は形、2 枚目は配色の参照、というように指定します。 - **変えてはいけない点を伝えます。** 編集するときは、1 回に一つの変更を依頼します。 比較用に、どちらのモデルにも貼り付けて使えるプロンプトを 2 つ紹介します。 ``` A matte black wireless speaker on a light grey seamless background, soft window light from the left, 50 mm lens, slight overhead angle, clean shadows, product photo for an online shop, space on the right for a text block. ``` ``` A poster with the headline "OPEN STUDIO" in bold capital letters centered in the upper third, a flat illustration of a potter at a wheel below it, warm cream background with terracotta and teal accents, plenty of margin around the text. ``` 1 つ目は物体の細部、2 つ目は文字の描画を確かめるために実行してください。その後、Nano Banana 2.1 または Nano Banana Pro を開き、ギャラリーのプロンプトを出発点として再利用するか、[写真 エフェクト](/ja/image-templates)から始めることができます。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いに関するよくある質問 ### Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の違いは何ですか？ Nano Banana 2.1 は Google のより新しい高効率な画像モデルで、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）はプロ向けの画像制作で推論を活用するモデルです。どちらも 1K、2K、4K で出力でき、API では 14 枚の参照画像を受け付けます。ただし、Pro は画像 1 枚あたりの料金が高く、思考機能が常時有効で、参照画像の枠は物体 6 点、キャラクター 5 体、スタイル参照 3 枚に分かれています。2.1 は物体 10 点、キャラクター 4 体で、思考レベルを設定できます。Google のドキュメントには、両モデルの品質を比較したスコアは公開されていません。自分の制作指示で両方を試してください。 ### Nano Banana 2.1 は Nano Banana Pro より優れていますか？ Google が公開している指標では、Nano Banana 2.1 が Nano Banana Pro より優れているとは判断できません。Google は 2.1 を、画質、文字の描画、インフォグラフィックの精度が向上した高効率モデルと位置づけ、Pro を複雑なグラフィックデザイン、商品モックアップ、文字の正確さが求められるレイアウト向けとしています。低価格でラフ案や日常的な画像を作るなら 2.1、文字が密集していたり、細部の再現を最も重視したりする制作には Pro を選ぶとよいでしょう。Potto では、HD の料金は Pro が 45 クレジット、2.1 が 12 クレジットです。 ### Nano Banana 2.1 の料金はいくらですか？ Google の Gemini API では、Nano Banana 2.1 の標準料金は画像 1 枚あたり 1K が $0.0336、2K が $0.0504、4K が $0.113 です。これは 2026-10-10 時点の Google の料金ページに基づきます。Potto では、画像 1 枚あたり HD が 12 クレジット、2K が 17 クレジット、4K が 38 クレジットです。API 料金は変わる可能性があるため、最新の金額は Google の料金ページで確認してください。 ### Nano Banana Pro の料金はいくらですか？ Google の Gemini API では、Nano Banana Pro の標準料金は画像 1 枚あたり 1K と 2K が $0.134、4K が $0.24 です。これは 2026-10-10 時点の Google の料金ページに基づきます。Potto では、画像 1 枚あたり HD と 2K が 45 クレジット、4K が 80 クレジットです。Google のページに掲載されているバッチ料金は、標準料金のおよそ半額です。 ### Potto は Nano Banana 2.1 の API を提供していますか？ いいえ、Potto は現在、公開 API を提供していません。Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro は、ブラウザーの画像生成ツールで利用します。プログラムからの呼び出しが必要な開発者は、Google の公式 Gemini API を使ってください。モデル ID は 2.1 が `gemini-nano-banana-2.1`、Pro が `gemini-3-pro-image` です。最新の上限と料金は Google のドキュメントで確認してください。 ### 画像内の文字には Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro のどちらが向いていますか？ どちらも文字の描画を得意とするモデルとして位置づけられているため、実際に使う文言で試す必要があります。Google は Nano Banana 2.1 について文字の描画の向上を説明し、Nano Banana Pro を画像内の読みやすい文字に最も適したモデルとしています。どちらも、大文字の英単語を数語使うのが最も無難なテストです。長い文章や密集した文字には、まず Pro を試し、必ず一文字ずつ確認してください。価格などの確定済みの文言は、編集可能なレイアウト上のテキストとして保持します。 ### キャラクターの一貫性には Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro のどちらを使うべきですか？ 方向性を探る段階では Nano Banana 2.1 から始め、登場人物の構成が複雑な場合は Pro を試してください。Google は、2.1 では最大 4 体のキャラクター、Pro では最大 5 人の人物の一貫性を維持できると説明しています。Pro には、スタイル参照用の枠も 3 枚分あります。毎回同じキャラクターの参照画像を使い、各場面をプロンプトに記述して、一括生成に進む前に複数の画像で顔、服装、体の比率を比較してください。 ## Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro の比較に使用した出典 すべての出典は 2026-10-10 に確認しました。料金、上限、モデルの詳細は Google が提供する情報であり、変更される可能性があります。 - [Gemini Nano Banana 2.1 model page](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)、Google AI for Developers。 - [Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) model page](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3-pro-image)、Google AI for Developers。 - [Image generation with Gemini (Nano Banana)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)、Google AI for Developers。 - [Gemini Developer API pricing](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)、Google AI for Developers。 - [Introducing Nano Banana Pro](https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/)、Google ブログ、November 20, 2025。