2026/07/27

Nano Banana 2 Liteの使い方: 速度、価格、制限を完全ガイド

Nano Banana 2 Liteの使い方: 4秒で1K画像、公式ベンチマーク、正確な料金計算、1K上限の制約、効果的なプロンプト作成のコツ。

GoogleはNano Banana 2 Liteを2026年6月30日に公開しました。これはNano Bananaイメージラインの中で最速かつ最安いティアです^[1]。公式API名はGemini 3.1 Flash-Lite Imageで、コンセプトは速度に尽きます。約4秒で1K画像を生成でき、フルサイズのNano Banana 2と比べて約半分のコストで実現できます。

Nano Banana 2 Liteを効果的に使うには、見落としやすい数字1つが重要です。画像生成ではベースのNano Banana 2と比べて約19 Eloポイント低い、つまり約1.5%の品質ギャップがありますが、5倍高速で、コストは半分です^[1]。多くの用途ではこのトレードオフは優れていますが、特定の用途では不適切です。このガイドはそれらを区別することについて書いています。

名前の落とし穴をまず説明します。テキストのみのgemini-3.1-flash-liteは別のモデルであり、画像を生成しません。画像モデルは別の-imageバリアントです^[1]。

TL;DR

1K画像あたり約4秒。ベースのNano Banana 2は20秒です^[1]。
Googleの公表価格では1K画像あたり約3.4セント。またはバッチモードでは約1.7セント。reAPIではクレジット20で$0.020、Googleの公表価格より約41%低いです。
1Kが上限です。2Kや4Kはありません。これらはベースのNano Banana 2またはNano Banana Proが必要です^[1]。
生成品質はワークホース階層にほぼ匹敵します（1251対1270 Elo）。ただし編集はそうではありません（1308対1387）^[1]。
10種類のアスペクト比、16:9、9:16、21:9を含みます^[1]。
Googleから「低推論」と評価されています。複雑な多制約シーンはより高いティアに属します^[1]。

3つのNano Bananaティア

Nano Banana 2 Liteは第1世代のNano Bananaを置き換え、Googleはそれをレガシーとしてラベル付けしました。ラインナップは明確な3ティアスタックです^[1]。

Nano Banana 2 Lite、Nano Banana 2、Nano Banana Pro間の遅延、コスト、視覚品質、推論を比較するGoogleのNano Bananaティア配置表

ティア	基になるモデル	遅延	コスト	視覚品質	推論
Nano Banana 2 Lite	Gemini 3.1 Flash-Lite Image	低	低	中	低
Nano Banana 2	Gemini 3.1 Flash Image	中	中	高	中
Nano Banana Pro	Gemini 3 Pro Image	高	高	高	高

バージョンの詳細に注意してください。LiteとベースのNano Banana 2はどちらもGemini 3.1 Flashで動作しますが、ProはGemini 3 Pro Imageラインで動作します。これは推論が多い生成向けに設計された、より能力のある異なるモデルです^[1]。Liteは明示的に中品質、低推論ティアです。忠実度と複雑な指示処理のために、ファミリー内で最も低い遅延とコストをトレードします。

ベンチマーク

GoogleはLiteとベースのNano Banana 2、レガシーモデル、および3つの競合他社を比較する4パネルチャートを公開しました。EloスコアはLMArenaから得られ、遅延はArtificial Analysisから得られています^[1]。

Nano Banana 2 Lite対Nano Banana 2、レガシーNano Banana、Flux 2 Klein 9B、Grok Imagine Image、Seedream v5 Liteの生成Elo、編集Elo、遅延、価格を比較するGoogleのベンチマークチャート

モデル	生成Elo	編集Elo	遅延（1K）	公表価格（1K）
Nano Banana 2 Lite	1251	1308	4.0秒	$0.034+
Nano Banana 2	1270	1387	20.0秒	$0.067+
Nano Banana（レガシー）	1151	1295	7.0秒	$0.039
Flux 2 Klein 9B	1069	1224	4.4秒	$0.015
Grok Imagine Image	1174	1329	6.4秒	$0.020
Seedream v5 Lite	1132	1294	45.1秒	$0.035

トレードオフは好ましいです。生成ではLiteはベースのNano Banana 2に対して約19 Eloを失いながら、5倍高速で半分の価格で動作します。編集では、ギャップはより大きく、1308対1387なので、編集が多いワークロードはまだフルモデルを好みます。外部分野と比較すると、LiteはFlux 2 Klein 9BとSeedream v5 Liteの両方の品質軸で勝ち、品質面でSeedreamを10倍以上の速度で打ち負かします。Grok Imagine Imageと比べると、編集では若干劣りますが、生成ではそれをリードしています^[1]。

その表に2つの注意があります。Googleは自社の比較セットを選択し、GPT Imageは含まれていないため、公式のLite対GPT Image数値は存在しません。またGoogleはElo値を公表されたリーダーボードランクなしで報告するため、「Liteは第1位」というクレームは未検証です^[1]。

能力と制限

解像度: 1K（1024px）と512pxのみ。2Kと4Kはありません。これらはベースのNano Banana 2とProの専属です。reAPIではモデルは単一1K出力として公開されるため、解像度フィールドを設定するものはありません。
アスペクト比: 1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9。これはソーシャル、ウェブ、16:9スライド比を含むワイドスクリーンをカバーしています^[1]。
コア機能: テキスト間画像、画像編集、プロンプト遵守、キャラクター一貫性、および読み取り可能なインテキスト、すべてファミリーから継承されています。マルチ画像合成は機能しますが、正確な文字とオブジェクトの制限は明確に文書化されていません^[1]。
テキストレンダリング言語: Googleはおそらくてシック向けに言語リストを列挙しなかった。非ラテン文字列と長い文字列を仮定するのではなく、テストすることをお勧めします^[1]。

正直なフレーミングとしては、Liteは体積に対して十分に良いモデルです。クリーンな単一サブジェクト生成、簡単な編集、標準的なアスペクト比を処理して高忠実度、複雑な多制約シーン、密集した事実のインフォグラフィックスから後退します。これは低推論の評価が何を言っているかです。

価格と料金計算

これはモデルが場所を獲得する場所であり、二次カバレッジが間違ったため、慎重に述べる価値があります。

Googleはリテを入力トークンあたり$0.25で、出力トークンあたり$30でビルします。1K画像は1,120出力トークンであり、1画像あたり$0.0336、約3.4セントになります。その結果、バッチモードは出力レートを$15/百万まで半減させ、1K画像を約1.7セントまで低下させます。無料ティアはありません^[1]。

ファミリー内では、ベースNano Banana 2は出力を$60/百万でビル（1K画像は約$0.067、2K約$0.10、4K約$0.15）しており、Proは$120/百万（4Kは約$0.24）です^[1]。

計算をシンプルにする詳細: LiteとベースのNano Banana 2は1K画像に同じ1,120トークンを使用します。全体の節約は小さい画像からではなく、より安いトークンごとの出力レートから来ます^[1]。1K作業では、Liteはワークホースティアより2倍の割引です。

reAPIでレートは画像あたり20クレジットで、$0.020、Googleの公表$0.034より約41%低いです。リクエストあたり1つの画像、1つのフラットレート、理由を考える解像度ティアはありません。

競合他社との比較

Googleが示すことを選んだ分野と比較して、Liteは品質競争力がありますが、最も安くはありません。Flux 2 Klein 9Bは$0.015で、Grok Imagine Imageは$0.020で、その両方が下回ります。Seedream v5 Liteは$0.035で価格がクローズですが11倍遅い^[1]。

Liteが勝つことは、一度に3つの軸のバランスです。強いElo、4秒遅延、中ティア価格。唯一のメトリックが画像あたりのコストの場合、より安いモデルが存在します。まともな品質と実時間遅延の両方が必要な場合、Liteはスウィートスポットです。

Nano Banana 2 Liteの使い方: 機能するプロンプト

低推論評価は、賢い多制約なものよりクリアで具体的なプロンプトを報酬することを意味します。

主題とスタイルを先導し、その後の詳細。 「ミニマルな製品ヒーロー陶製コーヒーマグのショット、ソフトなスタジオ照明、温かいニュートラル背景」は段落層化条件を打ちます。
アスペクト比を明確に述べます。 10すべてがサポートされています。前もって言っている奇妙な作物を回避します。
テキスト内を短く保ちます。 読み取り可能なテキストは機能しますが、長い文字列と非ラテン文字の品質は文書化されていません。見出しと単一ラベルは安全です。密集した段落はリスキーです。
安く繰り返し、その後最終化します。 4秒とカップル数セントで、ここで1ダースの変動を生成し、必要に応じて高いティアで勝者のみを再レンダリングします。
編集を使用して制御された変更を行います。 同じシーン背景スワップの場合、LiteのElo 1308編集は能力がありますが、フルモデルの1387は要求の厳しい編集の方が強いです。

Lite、ベースNano Banana 2、またはPro

3つの質問がそれを解決します。

1K以上の出力が必要ですか？ はい、Liteをスキップしてください。1Kで上限です。

タスクは編集が多い、または推論が多いですか？ Liteの編集Eloはベースのスケール幅の1387に対してベースのNano Banana 2を後退させ、複雑な多制約インフォグラフィックスはProに属しています。ストレートな生成では、Liteは半分のコストで同じくらい良いです。

遅延または体積は制約ですか？ Liteは5秒未満のターンアラウンドを配信する唯一のティアです。ベースのNano Banana 2の20秒遅延は、対話的で大量のループから外れます。

健康的なパターンは2ティア：Liteで下書き、より大きなモデルでのみ完成。追加費用を獲得する特定資産を完成させます。ほとんどのチームでは、圧倒的多数の生成画像はそのアップグレードを必要としません。これはまさに高速で安いティアがカスタムビジュアルをすべて出荷する経済学を変える理由です。

reAPIでNano Banana 2 Liteを呼び出す

reAPIはモデルを非同期タスクエンドポイントで公開しています。送信はtask_idを返します。準備完了までポーリングしてください。

curl https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-2-lite",
    "prompt": "a hand-illustrated travel postcard of Kyoto at dusk, glowing paper lanterns, warm cinematic light",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

編集は同じエンドポイントを使用します。最大10の参照画像でimage_urlsを追加し、リクエストはテキスト間画像生成ではなくプロンプトベースの編集になります。設定するmodeフィールドはありません。image_urlsの存在は何がそれを切り替えるかです。

curl https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-2-lite",
    "prompt": "replace the background with a quiet stone lane at dusk, keep the subject unchanged",
    "image_urls": ["https://example.com/source.png"],
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

統合を書く前に知っておく価値があるプラットフォームルールが2つあります。メディア入力はパブリックhttp(s) URLのみで、base64やdata:は受け入れられません。課金は画像あたりフラット20クレジットで、1リクエストあたり1画像です。そのため、コスト予測は乗算です。

完全な要求と応答形態はreapi.ai/docs/nano-banana-2-lite参照にあり、現在のレートはreapi.ai/models/nano-banana-2-liteにあります。

Google. Gemini API — 画像生成、モデル、およびケーパビリティ。 Retrieved July 2026 from ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
Google. Gemini Developer API価格。 Retrieved July 2026 from ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
Google DeepMind. Gemini画像生成モデル。 Retrieved July 2026 from deepmind.google/models/gemini-image