Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）とは？GA版モデルIDと料金・API実装を解説【2026年9月】

Nano Banana 2 は、Google が 2026年2月26日にプレビュー公開した画像生成モデル「Gemini 3.1 Flash Image」の通称です。2026年5月28日に一般提供（GA）へ移行し、プレビュー時代のモデルID gemini-3.1-flash-image-preview は同年6月25日で停止しました。現在のIDは gemini-3.1-flash-image です。GA後に確定した料金・API実装・入出力の上限・提供リージョンを、公式ドキュメントの実値で整理します。

まとめ：GA版モデルIDと料金・移行期限の要点

• モデルIDは gemini-3.1-flash-image。-preview 付きは 2026年6月25日に停止済みで、指定するとエラーになります。
• API料金は標準モードで 1K画像1枚あたり $0.067、バッチモードなら $0.034。無料枠はありません。
• 初代 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）は非推奨で、2026年10月2日にシャットダウンされます。残っているコードは移行が必要です。
• 1プロンプトに渡せる参照画像は最大14枚。ただしキャラクターの一貫性を保てるのは最大4名、オブジェクトの忠実度は最大10個までです。
• 提供リージョンは global とマルチリージョンの us・eu のみで、日本単独リージョンはありません。

以下、それぞれの根拠と実装時に踏みやすい落とし穴を順に見ていきます。

preview版の停止で変わったNano Banana 2のモデルIDと現在地

Nano Banana 2 の日本語解説の多くは 2026年2月のプレビュー公開直後に書かれており、その後にモデルIDが変わっています。当時の記述をそのまま写すと動きません。

正式なモデルIDは gemini-3.1-flash-image、preview付きは2026年6月25日に停止

Gemini API の変更履歴は、2026年5月28日の項で gemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2）と gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）の一般提供版をリリースしたと記載しています。同じ日付の項には「gemini-3.1-flash-image-preview モデルと gemini-3-pro-image-preview モデルは非推奨となり、2026年6月25日にシャットダウンされます」という告知も並んでいます。

つまり、プレビュー版のIDはすでに使えません。Vertex AI のモデルカードでも gemini-3.1-flash-image のリリースステージは GA、リリース日は 2026年5月28日、廃止日は 2027年5月28日以降と明記されています。

同じAPIを使い続けるなら、移行はモデルID文字列から -preview を取り除くだけです。ただし Interactions API は 2026年5月26日にリクエストとレスポンスのスキーマが変わり（outputs が steps へ）、旧スキーマは同年6月8日に削除されています。プレビュー期の Interactions コードを流用する場合は、この差分も合わせて確認してください。

初代Nano Bananaの2026年10月2日シャットダウンと2つの移行先

放置できないのは初代 Nano Banana の方です。料金ページには「Gemini 2.5 Flash Image（gemini-2.5-flash-image）は非推奨であり、2026年10月2日にシャットダウンされます」という警告が出ており、移行先として Gemini 3.1 Flash Image または Gemini 3.1 Flash Lite Image が案内されています。

移行先は用途で決まります。参照画像を複数渡す編集やマルチターン編集を行っているなら Nano Banana 2 です。画像生成ガイドは Lite を「複数の参照入力やマルチターンの連続編集には最適化されていません」としています。単発のテキストから画像を作るだけなら、公式が「Nano Banana 2 Lite への移行を強くおすすめします」と書くとおり 1枚 $0.0336 の Nano Banana 2 Lite が安く済みます。初代の仕様は Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）の解説記事にまとめています。

初代のGAからNano Banana 2 Liteまでのリリース時系列

Nano Banana という名前は4つの異なるモデルを指します。公式の変更履歴に載っている日付で並べ直します。

GA と同じ 2026年5月28日には、動画ファイルや公開 YouTube URL をコンテキストとして渡してサムネイルやインフォグラフィックを生成する「動画からの画像生成」も追加されました。変更履歴は発表時点でこの機能を「gemini-3.1-flash-image モデルでのみご利用いただけます」としていましたが、現在の画像生成ガイドは「動画入力は、Gemini 3.1 Flash Image と Gemini 3.1 Flash Lite Image でのみサポートされています」としています。対象外なのは Pro です。

解像度とモードで決まるNano Banana 2のAPI料金

画像生成の課金は「1枚いくら」ではなく、出力画像が消費するトークン数に単価を掛ける方式です。

標準モードとバッチモードの解像度別単価

Nano Banana 2 の画像出力は 100万トークンあたり $60、バッチモードでは $30 です。Gemini API の料金ページが示す解像度ごとのトークン数と換算額は次のとおりです。ピクセル値は 1:1 で出力した場合の寸法、金額は画像出力分のみです。

画像以外の課金も発生します。標準モードの入力は 100万トークンあたり $0.50、テキストと思考の出力は $3 です。画像生成ガイドは思考機能を「デフォルトで有効になっており、APIで無効にすることはできません」としています。「思考画像」自体は課金されませんが思考トークンはテキスト出力として課金されるため、見積もりを画像単価だけで組むと請求額とずれます。

バッチモードは最大24時間のターンアラウンドと引き換えに単価が半額になる非同期処理です。カタログの定期更新のように締切が緩い処理は寄せる価値がありますが、その場で生成する用途には使えません。

Nano Banana Pro・Liteとの単価差と選び分けの分岐点

画像出力の単価は 100万トークンあたり Lite $30、Nano Banana 2 $60、Pro $120 と倍々に開きます。1K画像1枚で比べると差がはっきりします。

Pro は 1K と 2K が同じ 1,120トークンで $0.134、4K だけ 2,000トークンで $0.24 という値付けです。ここに非対称があります。2K で比べると Nano Banana 2 の $0.101 と Pro の $0.134 は 25% 差しかなく、4K でも $0.151 対 $0.24 です。「Nano Banana 2 は Pro の半額」と言えるのは 1K のときだけです。2K 以上の最終納品物では、1枚あたりの差額 $0.033 が効くほどの枚数を作るのかどうかで判断してください。

入力側にも差があります。Pro の入力画像は 560トークン（$0.0011）、Nano Banana 2 は Vertex AI のモデルカードで 1,120トークンです。参照画像を多数渡す編集では入力コストも効きます。

検索グラウンディングの月5,000件無料枠と超過後の課金

Nano Banana 2 は Google 検索をツールとして使い、実世界の情報を参照しながら画像を生成できます。画像生成ガイドは「Gemini 3.1 Flash Image に、ウェブ検索に加えて Google 画像検索グラウンディングの統合が追加されました」と記載しています。ウェブ検索によるグラウンディング自体は Pro にもあり、増えたのは画像検索の方です。Lite は非対応です。

課金は月間5,000件まで無料で、この枠は Gemini 3.x の全モデルで共有されます。超過後は1,000件あたり $14 です。課金単位は画像生成リクエストではなく実行された個々の検索クエリで、1回の生成から複数のクエリが走ることがあります。取得されたコンテキストは入力トークンとしては課金されません。検索1件 $0.014 は 1K画像の $0.067 の約2割にあたるため、常時オンにする設計はコスト面で不利です。時事性のある題材か、実物の外観を正確に参照したいプロンプトに絞って有効化してください。

制限もあります。画像生成ガイドには「Google 検索によるグラウンディングでは、ウェブ検索から取得した人物の実写画像を使用することはできません」とあり、実在の人物を検索結果どおりに描かせる用途は解決しません。

Interactions APIで呼び出すNano Banana 2の最小実装

Gemini API は Interactions API が一般提供となり、公式ドキュメントのサンプルもこちらへ差し替わりました。旧APIについて公式は「現在ではレガシーと見なされていますが、元の generateContent API は引き続き完全にサポートされています」としており、動かなくなったわけではありません。ただしレスポンスから画像を取り出す手順は両者で異なります。

Python SDKとRESTでの画像生成リクエスト

前提は、pip install google-genai で SDK を導入し、課金を有効にしたプロジェクトのAPIキーを GEMINI_API_KEY に設定した状態です。生成画像は interaction.output_image から base64 文字列として受け取ります。

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    input="Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant",
)

with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

SDK を挟まない場合は interactions エンドポイントへ POST します。APIキーは x-goog-api-key ヘッダーで渡します。

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image",
    "input": [
      {"type": "text", "text": "Create a picture of a nano banana dish"}
    ]
  }'

output_image は最後に生成された画像ブロックを返す簡易プロパティです。テキストと画像が交互に並ぶ出力では取りこぼすため、その場合は出力ステップを自分で走査します。

アスペクト比と解像度を指定するresponse_formatの書き方

出力形式・アスペクト比・画像サイズは response_format で指定します。previous_interaction_id を添えると、前回の生成結果を引き継ぐマルチターン編集になります。

interaction_2 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    input="Add a Japanese menu card on the table in this photo.",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/jpeg",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

アスペクト比は Gemini API のドキュメントの表で14種類です。1:1・3:2・2:3・3:4・4:3・4:5・5:4・9:16・16:9・21:9 に加え、1:4・4:1・1:8・8:1 という極端な縦長横長が使えます。Pro の表は前者の10種類のみで、後者4種は Nano Banana 2 の側にしかありません。Vertex AI のモデルカードは 9:21 を加えた15種類を掲載しています。image_size は 512・1K・2K・4K の4段階で、Lite は 1K のみです。response_format を省略すると、テキストと画像の両方が返ります。

参照画像14枚の内訳とモデル別の一貫性上限

1プロンプトに渡せる画像は最大14枚ですが、14枚すべてを同じ目的に使えるわけではありません。画像生成ガイドは「gemini-3.1-flash-image は、1つのワークフローで最大4文字の文字類似性と最大10個のオブジェクトの忠実度をサポートします」と書いています（機械翻訳の「4文字」はキャラクター4名の意味です）。Pro は「高忠実度で5枚の画像をサポートし、合計で最大14枚」とされています。

登場人物が5名以上のストーリーボードを1本の生成で通す使い方は、Nano Banana 2 の公称の対応範囲を超えます。主要キャラクターを4名までに抑えるか、5名必要なら Pro を選んでください。スタイル参照の枠（最大3枚）があるのも Pro だけです。

本番投入前に確認すべき入出力の上限とリージョン制約

Vertex AI のモデルカードには、Gemini API 側には載っていない数値が並んでいます。導入可否はここの制約で決まります。

コンテキスト131,072トークンと入力ファイルの上限値

主要な上限値は次のとおりです。

出力枚数は枚数ではなくトークンで頭打ちになります。出力が画像だけだと仮定すると、4K画像（2,520トークン）で13枚前後という計算です。生成枚数の保証値ではありません。パラメータの既定値は Temperature 1.0、topP 0.95、candidateCount 1 です。

提供リージョンがglobal・us・euに限られる点とデータ所在地

Vertex AI での提供リージョンは global と、マルチリージョンの us・eu だけです。東京・大阪といった日本単独リージョンの記載はありません。ML 処理の地理的位置は選んだエンドポイントで決まり、us・eu なら処理はその管轄内にとどまります。global は別扱いで、データ所在地のドキュメントは「global エンドポイントに送信されたリクエストは、世界中の任意の Google Cloud ロケーションで処理される可能性があるため、データ所在地は保証されません」と明記しています。

ここは導入判断を左右します。生成処理を国内に閉じるよう求める社内規程があるなら、Nano Banana 2 は要件を満たせません。ML 処理を日本国内に固定できるエンドポイントが用意されていないためです。データ所在地・CMEK・VPC Service Controls はオンライン予測・バッチ推論・コンテキストキャッシュのいずれでもサポート対象ですが、それは処理地の選択肢を増やすものではありません。

推奨15ロケールとサポート対象外の5機能

画像生成ガイドは、最高のパフォーマンスを得る言語として EN・ar-EG・de-DE・es-MX・fr-FR・hi-IN・id-ID・it-IT・ja-JP・ko-KR・pt-BR・ru-RU・ua-UA・vi-VN・zh-CN の15ロケールを挙げています。ja-JP は含まれており、プロンプトを英訳する必要はありません。

一方、Vertex AI のモデルカードでサポート対象外とされている機能は無視できません。構造化出力・関数呼び出し・コード実行・チューニング・URLコンテキストがいずれも非対応です。画像生成の前段でツールを呼び出して情報を集めるエージェント構成は、このモデル単体では組めません。テキスト側の Gemini 3.8 Flash などで関数呼び出しを行い、確定したプロンプトを Nano Banana 2 へ渡す二段構えにしてください。音声入力も非対応です。受け付けるのはテキスト・画像・動画に加え、PDF とプレーンテキストのファイルです。

SynthID透かしとC2PAが決めるAI生成画像の来歴運用

生成物を広告や商品ページに出す前に、来歴表示の仕組みを押さえておく必要があります。オプトアウトはできません。

全生成画像に埋め込まれるSynthID電子透かしと検証手順

画像生成ガイドは「生成されたすべての画像には SynthID の透かしが埋め込まれています」と断言しています。API 経由でも例外はなく、無効化するパラメータもありません。

検証は Gemini アプリに画像をアップロードし、Google AI で生成されたものか尋ねるだけで行えます。Google の説明では、この検証は画像・音声・動画に対応しています。なお Gemini アプリ経由では、SynthID に加えて目に見える透かしが入る場合があります。アプリで試作して API で量産する運用では、最終成果物の見た目を API 側で確認し直してください。透かしを使った検知の実務は ディープフェイク詐欺の手口と検知の解説でも扱っています。

Content Credentials（C2PA）対応と商用利用時の確認事項

Vertex AI のモデルカードでは、Nano Banana 2 の機能一覧に Content Credentials（C2PA）がサポート対象として挙がっています。C2PA は画像に「いつ・何で生成・編集されたか」をメタデータとして添える業界標準です。SynthID が画素に埋め込む不可視の署名なのに対し、C2PA はファイルに付随する来歴情報で、両者は併用されます。

商用利用は Google の利用規約に従う限り可能ですが、生成 AI の使用禁止に関するポリシーが別途適用されます。画像生成ガイドは、アップロードする画像について必要な権利をすべて所有していることを確認するよう明記しています。他者が権利を持つ写真を参照画像に使うときは、モデルの制約ではなく許諾を得ているかどうかが判断基準になります。

Nano Banana 2を選ばない方がよい3つの条件

次の3条件のどれかに当てはまるなら、Nano Banana 2 以外を選んでください。

1つ目は、ML 処理を日本国内に限定する必要がある場合です。エンドポイントが global・us・eu しかない以上、要件を満たす方法はありません。

2つ目は、5名以上のキャラクターを1枚に登場させ、全員の見た目を一貫させたい場合です。上限は4名と仕様で明示されているため、Pro を選ぶか、人物ごとに生成を分けて合成する設計へ切り替えてください。

3つ目は、単発のテキストから1K画像を大量に作るだけの用途です。この条件では機能の大半が使われず、1枚 $0.067 は Lite の $0.0336 の約2倍になります。

逆に、参照画像を複数渡す、4K で出力する、画像検索グラウンディングを使う、のいずれかなら Nano Banana 2 が適します。他社モデルとの比較では GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）が日本語テキスト描画の面で対象になります。

よくある質問

Nano Banana 2 は無料で使えますか？

API では無料枠がありません。料金ページの Gemini 3.1 Flash Image の欄は入力価格・出力価格ともに無料枠が「利用不可」で、課金設定なしでは呼び出せません。ただし Gemini アプリ経由なら、無料プランでも使用量上限つきで画像生成を利用できます。品質を確かめる段階はアプリ、業務へ組み込む段階で API という順序が無駄になりません。

Nano Banana 2 と Nano Banana Pro の違いは何ですか？

大きな差は3点です。1K画像の単価が $0.067 と $0.134 で倍違うこと、キャラクター一貫性の上限が4名と5名であること、スタイル参照画像が Pro だけ最大3枚使えることです。逆に Pro に無いものもあります。動画を入力とした画像生成（Lite も対応）、0.5K（512px）出力、画像検索グラウンディングの3点です。単純な上下関係ではなく、使える機能が一部入れ替わっています。

gemini-3.1-flash-image-preview を指定したコードはどうなりますか？

動作しません。このモデルIDは 2026年6月25日にシャットダウンされています。同じAPIを使い続けるならモデルID文字列から -preview を取り除くだけで済みますが、Interactions API は 2026年5月26日にスキーマが変わり旧スキーマが同年6月8日に削除されているため、プレビュー期のコードはそこも確認が要ります。

Nano Banana 2 は日本語のプロンプトに対応していますか？

対応しています。画像生成ガイドが挙げる推奨15ロケールに ja-JP が含まれています。画像内に描画する日本語テキストも Gemini 3 世代の高度なテキストレンダリングの対象です。ただし生成されたテキストの正確さは保証されないため、納品前の目視確認は必要です。

1回のリクエストで何枚の画像を生成できますか？

枚数ではなく出力トークンの上限（32,768トークン）で頭打ちになります。出力が画像だけだと仮定すると、1K画像（1,120トークン）で約29枚、4K画像（2,520トークン）で約13枚という計算です。保証値ではありません。加えて画像生成ガイドには「モデルは、ユーザーが明示的にリクエストした画像の出力数を正確に守るとは限りません」とあり、枚数をプロンプトで指定しても厳密には従いません。決まった枚数が必要なら、リクエストを分割してください。

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