GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：編集と4K比較

マスク、透過背景、出力形式、制御されたリビジョンを含むケースではGPT Image 2を選びます。リファレンス画像の多さ、検索グラウンディング、複雑なレイアウト、低コストな4K出力を必要とするケースではNano Banana Proを選びます。

これがGPT Image 2とNano Banana Proの実用的な答えです。どのモデルもすべての画像タスクで勝つわけではなく、単一のリーダーボードスコアはワークフロー課題を決着させられません。reAPIではどちらのモデルも同じ画像エンドポイント経由で利用可能なため、最もリスクの低い構成は各ジョブを制御内容に合致するモデルへ振り分けることです。

TL;DR

• GPT Image 2 はマスク、透過背景、JPEG、PNG、WebP制御、reAPIの安定チャネル経由のバッチ出力向けの優れたAPI表面です。
• Nano Banana Pro は最大14個のリファレンス画像を受け入れ、10個のアスペクト比で1K、2K、4Kに対応し、複雑なブリーフにGoogleの検索グラウンディングと視覚推論をもたらします。
• reAPIの現行ルートでは、GPT Image 2は基本チャネルで $0.03 からスタート、Nano Banana Proは $0.033 からスタートします。これらのエントリー価格は機能を等しくしていません。
• 最も安い行だけを比較すると、費用がかかる部分—リトライ、手作業の切り抜き、最初のモデルが誤解した構成の再構築—を見落とします。

GPT Image 2とNano Banana Proの概況

本記事の価格は2026年8月13日に確認しました。これらはreAPIのライブレート（OpenAIまたはGoogleが直接価格を変更した主張ではありません）です。出荷前にGPT Image 2モデルページとNano Banana Proモデルページで現在のレートを確認してください。^[3][4]

本当の違いはジョブの形状です

OpenAIはGPT Image 2を最も先進的な画像生成モデルで、高忠実度入力と生成、編集エンドポイント両対応と説明しています。GoogleはNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）を専門資産、複雑な指示、4K出力、グラウンディング、レンダリング前の意図的な推論向けに位置付けています。^[1][2]現行reAPIルートは検索グラウンディングスイッチを公開していないため、ここでグラウンディングをGoogle直接の能力として、reAPIリクエストフィールドとしてではなく扱ってください。

これらの説明は製品要件が具体的になるまで重なります。

背景を削除し、製品を保存し、1つの領域を置き換え、透過PNGを返さなければならないマーチャンダイジングツールを想定してください。これは単なる「良い絵を作ること」ではなく、編集契約です。GPT Image 2の安定reAPIチャネルはそれを実装するのに必要な制御を公開しています。

次に、研究チームが1ダースのリファレンス画像を提供し、オブジェクト、位置、書かれたメモ、現在の世界コンテキストを調整する4K視覚を求めているとします。課題はピクセル編集の前に理解と構成です。Nano Banana Proはこの種のブリーフ向けに構築されています。

GPT Image 2がその場所を獲得する箇所

GPT Image 2は個別モデルIDの下の2つのreAPIルートを持ちます。gpt-image-2は高速でフラット価格の生成編集パスで1つの出力です。gpt-image-2-officialはOpenAIスタイルのquality、background、output_format、compression、mask、n制御を追加します。^[3]

この区別は4つの一般的な製品で重要です。

製品のカットアウトと合成

透過背景は本番環境の基本要素です。e-コマースツールがカタログレイアウト用のきれいなオブジェクトを必要とする場合、明示的なアルファ背景オプションは散文で「透過風の背景を求める」より依頼できます。後者はチェッカーボード柄を画像に描画して生成することもできます。

ローカルリビジョン

マスクベースの編集では、アプリケーションが変更を許可される領域を識別します。すべての編集を完璧にするわけではありませんが、契約を狭めます。画像の承認部分はフル再生成の候補ではなくなります。

出力センシティブデリバリー

JPEG、PNG、WebPは画像が製品に入ってくると芸術選択ではなくなります。これらはアルファサポート、ペイロードサイズ、ブラウザデリバリー、ダウンストリームツールに影響します。GPT Image 2の安定ルートはそれらの選択を直接公開します。

1つのリクエストから複数のデリバラブル

安定ルートはnを4まで受け入れます。これはアプリケーションが同一品質と形式設定で複数の候補を必要とする場合に有用です。基本ルートは意図的により小さい契約を保持します：1つの画像、マスクなし、品質または出力形式セレクタなし。

Nano Banana Proがより良い選択肢である箇所

Nano Banana Proの利点は隠れたPhotoshopツールではありません。モデルがレンダリング前に編成できる視覚コンテキストの量です。

名前付き役割を持つ多くのリファレンス

reAPIルートは最大14個のリファレンス画像を受け入れます。その容量は指定がリファレンスの仕事を分離する場合にのみ役立ちます。「これらの画像を使用する」は制御されないブレンドを招待します。より良い指示はアートディレクション注記のように読みます：

Image 1 is the product: preserve its silhouette and label.
Images 2–5 define the room and material palette.
Images 6–8 define camera height and lighting only.
Create a 16:9 launch image with the product centered on the left third.
Leave clean negative space on the right for copy. Do not invent a logo.

検索グラウンディングコンテキスト

Googleは基盤となるGemini画像モデル向けの検索グラウンディングを文書化しています。Google直接APIで、視覚ブリーフが現在または事実コンテキストに依存する場合に役立つことができます。reAPIのNano Banana Proスキーマは同等フィールドを公開していません。いずれにせよ、生成テキスト、地図、日付、事実グラフィックスはなお公開前に人間検証が必要です。^[2]

特別な構成クラスなしの4K

Nano Banana Proはサポートされるアスペクト比すべてで1K、2K、4Kを公開しています。現行reAPIレートカードは4Kをその1Kと2Kバンドをわずかに上回る価格にリストしています。GPT Image 2は4Kも生成できますが、その基本チャネルはその出力を選定ワイドフォーマットに制限し、安定高品質4Kティアは異なるクラスのジョブ向けに価格設定されます。

複雑な視覚ブリーフ

Googleのモデルドキュメントは専門資産本番環境と複雑な指示を強調しています。これがストーリーボード、情報密集レイアウト、キャンペーンシステム、マルチリファレンス合成向けのNano Banana Proをテストする正当な理由です。ベンダー主張が自身のプロンプトセットで生き残るまでは、これは引き続きベンダー主張のままです。

誤解を招くショートカットなしの価格比較

最も低い目に見える数字は近いですが、製品は行ごとに整列していません。

GPT Image 2安定価格は品質とサイズで上昇します。その高品質4K行はエントリーティアをはるかに上回ります。これはNano Banana Proが普遍的に安いという証拠ではありません。「4K画像」が有用な比較として曖昧すぎることを意味します。透過製品切り抜き、検索グラウンディングインフォグラフィック、シネマティックな壁紙は3つの異なる作業単位です。

受け入れられた資産ごとにコストを測定します。リトライ、手作業マスキング、コピー修正、ワークフローが間違った制御サーフェスで始まるときに必要な追加モデルコールを数えます。

1つのエンドポイントはルーティングを実用的にします

両モデルはreAPIの同じ非同期画像エンドポイントに送信されます。モデルID とモデル固有フィールドは変わります。認証とタスク投票はそうではありません。

curl https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $REAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
    "prompt": "Create a restrained 16:9 editorial product photograph. Preserve the object in Image 1 and use Images 2–4 only for material and lighting references.",
    "image_urls": [
      "https://example.com/product.png",
      "https://example.com/material-1.jpg",
      "https://example.com/material-2.jpg",
      "https://example.com/light.jpg"
    ],
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "4k",
    "n": 1
  }'

マスクGPT Image 2ジョブの場合、エンドポイントを保持し、GPT Image 2 API参考で文書化された安定チャネルフィールドに切り替えます。完了するまで返されたタスクを共有タスクエンドポイント経由でポールします。

ルーティングルールは可読性を保つことができます：

mask, alpha, or explicit output format -> GPT Image 2 official
many references or broad 4K layout -> Nano Banana Pro
search-grounded image brief -> Google direct API, then verify the facts
simple generation -> run a fixed quality-and-cost test on both

どちらのモデルもワークフローから削除しないもの

どちらのモデルも正確な小さいテキストを見落とすことができます。どちらも保護された製品詳細を歪める可能性があります。どちらも妥当だが誤った事実グラフィックを作成できます。より多くのリファレンス画像は矛盾を減らすのではなく導入することができます。

レビュー項目リストはプロンプト前に書かれるべきです：

• どのオブジェクトまたは人物は変わらないままである必要がありますか？
• どの単語は正確である必要がありますか？
• どの領域は変わる可能性がありますか？
• どの事実はソースチェックが必要ですか？
• アプリケーションが受け取らなければならないファイル形式、寸法、アルファ動作は何ですか？

これはモデル評価をアクセプタンステストに変えます。また、実際に契約を満たす画像に対して、素晴らしいデモが勝つのを止めます。

FAQ

Nano Banana ProはGPT Image 2より優れていますか？

すべてのタスク中ではありません。Nano Banana Proはリファレンス重視、グラウンディング、複雑な4K構成作業向けのより良い選択肢です。GPT Image 2はマスク、透過、出力形式、制御編集がAPI要件に含まれる場合に、より良い選択肢です。

どのモデルがより多くのリファレンス画像を受け入れますか？

現行reAPIルートで、GPT Image 2基本チャネルは最大16リファレンス画像を受け入れます。Nano Banana Proは最大14を受け入れます。容量だけは一貫性を保証しません。各リファレンスにプロンプトで特定の役割を割り当てます。

どのモデルが4K画像で安いですか？

Nano Banana Proは現在reAPIで最も低い広く利用可能な4Kレートを持ちます。GPT Image 2価格はチャネル、品質、サイズで大幅に異なるため、「4K」ラベルだけでなく特定の出力契約を比較してください。

Nano Banana Proは透過PNGを生成できますか？

現行reAPIのNano Banana Proスキーマは明示的な透過背景制御を公開していません。GPT Image 2安定チャネルはそうします。

プロバイダーを変更せずにそれらの間で切り替えることができますか？

はい。どちらもreAPIの画像生成エンドポイント経由で利用可能です。スキーマが同一ではないため、モデル固有フィールドを検証する必要があります。

決定

画像エディタ用にGPT Image 2を選んでください。ビジュアル推論用にNano Banana Proを選んでください。アプリケーションが両方を行う場合、ルーティングは1つの永続的な勝者を宣言するより防御可能です。

別の点でも魅力的な画像を使用不可にする要件から始めます：透過なし、マスク失敗、矛盾するリファレンス、弱い4Kカバレッジ、誤解されたコンテキスト。その失敗はあなたに最初に試すモデルを教えてくれます。画像モデルカタログと両方のライブモデルページで2つのプロバイダー統合を構築することなく同じブリーフをテストさせます。

開示： reAPIはこの比較を公開し、上記で説明されたルーティング化されたAPIを運営しています。ベンダー能力はOpenAIとGoogleドキュメント由来。reAPI制限と価格はライブモデルページ由来です。独立した品質ベンチマークはここで主張されていません。

References

1. OpenAI. GPT Image 2 model documentation. Retrieved August 13, 2026. developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
2. Google AI for Developers. Image generation with Gemini — Nano Banana model comparison and capabilities. Retrieved August 13, 2026. ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
3. reAPI. GPT Image 2 API reference. Retrieved August 13, 2026. reapi.ai/docs/gpt-image-2
4. reAPI. Nano Banana Pro API reference. Retrieved August 13, 2026. reapi.ai/docs/gemini-3-pro-image-preview

Further reading

• Nano Banana Pro vs Nano Banana 2
• How to use GPT Image 2
• GPT Image 2 model page
• Nano Banana Pro model page