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Nano Banana 2.1とNano Banana Pro入力素材と編集条件の違い

Nano Banana 2.1は動画・PDFを含む入力と大きな入力コンテキストを扱える経路、Nano Banana Proは複雑なレイアウトや商品モックアップを公式に位置付ける経路です。共通機能と実際の差を分け、先に入力と編集の条件を決めてから選びます。

2026年10月19日に確認したGoogle公式資料をもとにした仕様比較です。同じ素材を生成して品質順位をつけた記事ではなく、画像制作の工程をどちらへ置くかを整理します。

執筆・確認：株式会社志庵 編集担当　確認日：

この記事の目次
  1. 01資料の入力と参照画像の役割で選ぶ
  2. 02正式ID・入力・出力を比較する
  3. 03参照画像と文字の工程を分ける
  4. 04架空の商品ポスターで試す
  5. 05別のNano Bananaへ移行する
  6. 06料金と品質評価の限界
  7. 07出典・確認範囲
01

資料の入力と参照画像の役割で選ぶ

Nano Banana 2.1の正式なモデルIDはgemini-nano-banana-2.1です。Googleは、1K・2K・4K出力、画像・動画・PDFを含む入力、最大14枚の参照画像を扱う高効率の画像生成・編集モデルとして案内しています。試行を細かく分け、入力資料や出力サイズを変えながら背景や構図を詰める工程で、こうした仕様を使うかを先に確認します。

Nano Banana Proの正式なモデルIDはgemini-3-pro-imageです。Googleは複雑なグラフィックデザイン、高い忠実度の商品モックアップ、正確な文字を要するデータ可視化、Google Search groundingを使う画像生成・編集向けと説明しています。これは提供元の位置付けであり、文字や形状を自社素材で測った結果ではありません。

Search groundingとthinkingは、2.1とProの公式モデルページでどちらも対応として掲載されています。Proだけの機能として選択理由にせず、2.1の動画・PDF入力と131,072入力トークン、Proの複雑なレイアウトや商品モックアップという公式の位置付けを、工程の違いとして比べます。

先に決めること
動画・PDFの入力や最大10個の物体参照を使うなら2.1が候補です。最大5人の人物参照、最大3枚のスタイル参照という公式の枠を使いたい場合はProを検討します。Proは複雑なグラフィック向けとも説明されていますが、文字精度は実際の原稿で検品します。1K・2K・4Kの出力は両モデルに共通です。共通するSearch grounding・thinkingの対応だけでは優劣を決めません。どちらを選んでも、価格・日付・商品名などの確定文字は原稿と照合します。
02

正式ID・入力・出力を比較する

Google公式資料で確認できる仕様と、制作前に確認する条件（2026年10月19日確認）
確認軸Nano Banana 2.1Nano Banana Pro制作で残す確認
正式な識別子表示名：Nano Banana 2.1
gemini-nano-banana-2.1		表示名：Nano Banana Pro
gemini-3-pro-image		サービス名だけでなく、API経路、モデルID、確認日を保存。
入力・出力テキスト、画像、動画、PDFを入力し、画像・テキストを出力。テキスト、画像を入力し、画像・テキストを出力。元画像、参照画像、原稿、返却形式を一つの作業票へ結び付ける。
画像サイズ1K・2K・4K。既定は1Kと案内。画像生成ガイドで1K・2K・4Kに対応。解像度だけでは2.1との選択は分かれない。出力サイズ、縦横比、入力画像のサイズを比較条件に書く。
参照と編集最大14枚（物体10、人物4、スタイルは案内なし）の参照画像。画像とテキストで会話的に編集。Web Search・Image Search groundingとthinkingに対応。複雑なグラフィック、商品モックアップ、正確な文字を要する可視化を案内。画像生成ガイドでは物体6・人物5・スタイル3の参照上限を案内。Web Search grounding・thinkingに対応。参照画像の役割と枚数、検索接地・thinkingの設定、変更した箇所を残す。
提供状態モデル一覧でstableの現行モデルとして掲載。モデル一覧でstableの現行モデルとして掲載。記事の確認日と、利用するGoogle API経路を再確認。

2.1の参照枚数とProの画像入力上限は、同じ種類の上限とは限りません。人物・物体・スタイルなどの役割、入力の解像度、経路を分けて記録します。2.1の入力トークン上限は131,072、Proは65,536と公式モデルページにありますが、トークン数から日本語の文字数や完成画像の品質を推定しません。

03

参照画像と文字の工程を分ける

商品画像を編集する前に、「残すもの」と「変えるもの」を分けます。例えば商品本体、ラベル、輪郭は維持し、背景の机と光だけを変える、という指定です。どちらのモデルでも、参照画像と変更指示を分け、編集後に維持できた箇所を確認します。モデル間で違うのは、投入できる資料と参照画像の役割別の上限です。

2.1を先に試す条件

  • 動画やPDFも含む資料をGoogle APIへ入力したい。
  • 7〜10個の物体参照を使いたい。
  • Proの65,536を超え、2.1の131,072以内の入力トークンを必要とする。

Proを先に試す条件

  • 5人分の人物参照という公式の上限を使いたい。
  • 最大3枚のスタイル参照を指定したい。
  • 複雑な商品モックアップという公式の位置付けを踏まえ、文字や構図を実素材で検品したい。

公式の「正確な文字」という説明は、特定の日本語原稿が正しく描画される保証ではありません。価格、日付、製品名、注意書きは画像へ任せず、編集可能な文字レイヤーとして別に持つ選択肢も残します。

04

架空の商品ポスターで試す

仮の条件（実際の生成結果ではない）

架空の商品「山の水 500ml」の写真を使い、縦型ポスターを作る。商品名、発売日、短い説明を右側の余白に置き、商品ラベルと輪郭は変えない。Google Searchで確認した情報を載せる必要はないものとする。

  1. 元写真と正式原稿を別ファイルで確定し、商品ラベル・輪郭・文字を「維持するもの」にする。
  2. どちらも同じ商品写真・原稿・変更範囲を使い、参照画像の役割と設定を記録する。
  3. 最初は背景だけを変更し、次の試行で光と余白を調整する。モデル名や設定を毎回記録する。
  4. 生成された文字は原稿と一文字ずつ照合し、正式情報が必要なら背景を確定してから文字レイヤーを組む。

商品写真1枚のこの例は両モデルの入力条件に収まり、素材条件だけでProを選ぶ理由にはなりません。動画の使用場面やPDFの商品資料も読み込ませるなら2.1、複数のスタイル参照を明示したいならProという追加条件を確認します。文字や商品形状をより正確に保つかは、この仮例からは分かりません。

05

別のNano Bananaへ移行する

2.1からProへ、またはProから2.1へ移すときは、プロンプト文だけでなく参照画像の役割、出力解像度、検索接地、thinking level、編集の順番を移します。2.1の動画・PDF入力や14枚の参照をProへ同じ形で渡せるとは限らず、Proの複雑なレイアウト指示を2.1へそのまま貼って同じ結果になるとも限りません。

  • 入力画像、参照画像、原稿、モデルID、API経路、出力サイズ、確認日を保存する。
  • 参照画像を人物・物体・スタイル・レイアウトの役割へ分け、移行後も同じ対応関係を記録する。
  • Search groundingとthinkingの設定（どちらも対応）、編集回数、SynthID付き画像の扱いを別項目にする。
  • 移行後の画像は旧画像の再現ではなく、新しいモデルでの試行として採用条件を確認する。

画像の見た目だけを比べると、入力や編集経路の違いを見落とします。元画像、最初の生成候補、修正後、採用版を同じ作業番号で保存し、変わってはいけない箇所を先に検品します。

06

料金と品質評価の限界

同じGoogle APIのStandard・有料ティアで比較すると、2.1は入力が$1.50／100万トークン、テキスト・thinking出力が$7.50／100万トークン、画像出力が$30／100万トークン（目安は1K $0.0336、2K $0.0504、4K $0.113）です。Proは入力が$2.00／100万トークン、テキスト・thinking出力が$12.00／100万トークン、画像出力が$120／100万トークン（目安は1K・2K $0.134、4K $0.24）です。Batchでは両方ともStandardの半額として掲載されています。画像の目安は公式換算値で、実際の請求は使用トークン、Standard／Batch、解像度、検索接地の条件で変わります。Search groundingは両方とも月5,000リクエストまで無料、その後は1,000リクエストあたり$14です。単位を揃えた範囲で差を示せますが、生成枚数だけで総費用の優劣は決めません。

この記事のための新規生成、日本語文字の正答率、商品形状の保持率、速度、成功率は測定していません。公式の「高効率」「複雑なグラフィック向け」という位置付けを、実測した品質順位として扱わないでください。

07

出典・確認範囲

公式資料の確認日は2026年10月19日です。モデルID、入力・出力、参照画像、解像度、検索接地、thinking、料金単位を一次資料で照合しました。自社素材での品質測定は行っていません。