Nano Banana 2

E2X の Nano Banana 2 Text-to-Image API

Nano Banana 2 は Google の gemini-3.1-flash-image であり、当社が最初にお勧めすることの多いティアです。当社では google/nano-banana-2 として公開しており — capability のサフィックスが付かない、そのままの slug です — デフォルトの 1K で 生成画像 1 枚あたり $0.04 を課金しています。同じ request に対する fal.ai の価格の半分であり、その金額で、判読可能な画像内テキストを描画し、参照画像を 14 枚受け取り、4K まで出力できるモデルが手に入ります。

すでにある画像を、差し替えではなく変更したいのでしょうか。Nano Banana 2 edit-image は同じ重み、同じ価格で、image_urls フィールドが追加されたものです。

数字に入る前に、名称についての注意をひとつ。Nano Banana 2 は Nano Banana Pro ではありません。 Pro は gemini-3-pro-image という別個の、より高価なモデルです。そして一部のカタログ — fal.ai もそのひとつです — は個別ページでそれを「Nano Banana 2」と表記してきました。マーケティング上の名称ではなく、Gemini のモデル ID で比較してください。

2026年8月26日に最後に確認した時点での当社の価格は次のとおりです。

価格および製品条件は変更される場合があります。購入を判断する前に、各プロバイダーの最新価格をご確認ください。Google の Batch または Flex 価格は、スケジューリング・空き状況・処理条件が異なるため、標準的なオンデマンド API request と直接同等ではなく、この比較には含めていません。これは特定の条件に絞った比較であり、E2X があらゆる構成において世界最安であると主張するものではありません。

課金に影響する要素は resolution だけで、その階梯は固定されています。

どの段でも、当社は fal.ai を 50% 下回っています。4K も含めてです。同じ数字は schema の残りとともに機械可読な仕様に掲載しています。

このティアにおける品質あたり価格の論拠

Google 自身の定価が事情を物語っています。Nano Banana 2 は $0.067、Nano Banana Pro は $0.134。ちょうど 2 倍です。品質差は 2 倍にはとうてい届きません。

そこがトレードオフです。Pro は文字の密度が高いタイポグラフィのレイアウトや、手の込んだコンポジットで優位を保ちます。一方こちらは呼び出しごとに請求が半分になり、たいていのプロダクト用途では、その差が閲覧者まで届くことはありません。このティアで失うものより、残るもののほうが重要です。

• 1 request あたり参照画像 14 枚。 役割ごとの枠が強制されないため、被写体とムードボードを 1 回の呼び出しで混在させ、prompt の中でラベル付けできます。
• 解像度は 4 段階。 Google はこのモデルを 0.5K から 4K まで動かしており、当社の resolution enum は 1k、2k、4k を公開しています。これが Lite 版の兄弟との最大の差です。Lite には resolution パラメーター自体が存在せず、1K しか生成できません。
• thinking mode がオンです。 Gemini 3 世代のどのモデルとも同様に、描く前に構図について推論します。中央値で約 8.4 秒というレイテンシは、そこに費やされています。
• Google Search grounding（Image Search を含む）。 実在するランドマークや実在する制服を指定すれば、それらしい形を幻覚するのではなく、調べに行くことができます。

Google のモデルは、Pro が提供していない超ワイドの構図 — 1:4、4:1、1:8、8:1 — にも対応しています。当社の aspect_ratio enum は現時点で 1:1 から 21:9 までの標準的な 10 種類をカバーしているため、超ワイドの値でバナーのパイプラインを組む前に、最新の仕様をご確認ください。

厳しい制限がひとつ。function calling は非対応です。 これを前提にツール利用のループを設計しないでください。

API request：prompt を送り、画像を受け取る

ダッシュボードで API key を作成し、サーバー側で保持したうえで、当社の submit endpoint に POST してください。必須フィールドは prompt だけです。

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-2",
    "input": {
      "prompt": "リスボンのベーカリーの外に置かれた手書きのチョークボードメニュー、暖かい午後遅くの光、PASTEL DE NATA 1,20 EUR の文字がはっきり読める",
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

当社から job ID を返します。polling するか、webhook を渡して polling をやめてください。

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "google/nano-banana-2",
    input: {
      prompt: "小型の水耕栽培グリーンハウスのアイソメトリック断面図、ラベル付きのタンクと配管、テクニカルイラスト風",
      aspect_ratio: "16:9",
      resolution: "1k",
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const jobId = submitted.data.jobId;

while (true) {
  const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());
  if (job.data.status === "completed") {
    console.log(job.data.outputs[0].url);
    break;
  }
  if (job.data.status === "failed") {
    throw new Error(job.data.error?.message ?? "Generation failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

ステータスは pending → processing → completed と進み、failed または cancelled で止まることもあります。折り返し通知を受けたい場合は webhookUrl を送ってください。

見落とされやすい schema の詳細が 2 つあります。当社の aspect_ratio のデフォルトは 1:1 ではなく 9:16 です。当社のトラフィックの多くが求めているのが縦長だからです。そして resolution の値は小文字です。1k、2k、4k と指定してください。

当社の Nano Banana 各モデルの選び分け

Nano Banana 2 は当社のレンジの中間に位置します。つまり、ワークロードによっては上にも下にも外れる選択肢だということです。正直な地図を示します。

まず Lite の行から見てください。実際にコストを下げてくれるのはその行だからです。Nano Banana 2 Lite は約 40% 安く、およそ 2.7 倍高速で、直接比較のテストでは判読可能なテキストと参照の一貫性で本モデルと互角でした。手放すものは限定的ですが実在します。1K のみであること、search grounding がないこと、そして prompt が複数のオブジェクトを扱い始めると指示追従が弱くなることです。SNS 用の解像度で被写体がひとつなら、Lite を選んで差額を手元に残してください。

成果物が文字だらけのポスターである場合や、1 人の顔が 20 枚の画像を通じて保たれなければならないキャンペーンの場合は、Pro へ上がってください。レガシーの行は飛ばしてください。Google 自身が今や gemini-2.5-flash-image をレガシーと呼び、品質・速度・コストのすべてで優れる Nano Banana 2 Lite への移行を推奨しています。その移行はただの利益です。レンジの残りは text-to-image カテゴリとモデルカタログ全体にあります。

prompt からより多くを引き出す

thinking mode は書き方を変えます。このモデルはレンダリングの前に推論するため、形容詞を積み上げるより 意図を明示する ほうが報われます。「3 メートル先から読める必要がある採用ポスター」のほうが、スタイル語を 15 個並べるよりうまく導けます。

描画させたいテキストは、句読点や大文字小文字も含め、そのとおりに引用符で囲んで指定してください。曖昧な指示は、どのティアでも装飾的なミミズ文字になります。

被写体が実在するものであれば、名前を挙げてください。grounding は、モデルがそれを取りに行くべきだと分かって初めて効きます。そしてレイアウトについては率直に書いてください。縦長や超ワイドの構図は、どこに何を置くか指定しない限り、被写体を中央へ寄せる方向にドリフトします。

リリース前に

すべての画像に SynthID watermark が入ります。Google の知覚できない来歴マーカーで、例外なく適用され、当社を含めどのプロバイダーにもこれを無効化するスイッチはありません。クライアントとの契約で watermark 入りのアセットが禁じられている場合は、統合の前に解決しておいてください。

レイテンシは、小型の拡散モデルのような 1 秒未満の応答ではなく、モデル時間の中央値として約 8.4 秒を見込んでください。thinking は実時間を消費します。当社の job の ETA は、キューイングと 4K レンダリングを吸収するために 30 秒に設定しています。

コード内で resolution を明示的に固定してください。デフォルトはプロバイダー間で一致しておらず、それに気づく場所は請求書ではなく diff であるべきです。

よくある質問

Nano Banana 2 とは何ですか？

Nano Banana 2 は Google の gemini-3.1-flash-image の製品名で、Nano Banana ファミリーにおける現行の flash ティアのモデルです。テキストから画像を生成し、参照画像を最大 14 枚受け取り、判読可能な画像内テキストを描画し、4K まで出力します。

E2X で Nano Banana 2 はいくらかかりますか？

デフォルトの 1K で生成画像 1 枚あたり $0.04、2K で $0.06、4K で $0.08 です（2026年8月26日 確認）。価格は変動しますので、それを前提に予算を組む前に最新のモデルページでご確認ください。

Nano Banana 2 と Nano Banana Pro は同じものですか？

いいえ。Nano Banana 2 は gemini-3.1-flash-image で、Pro は gemini-3-pro-image という別のモデルであり、定価はおよそ 2 倍です。一部のカタログが Pro を「Nano Banana 2」と誤表記してきたため、スペックを比較する際は Gemini のモデル ID を確認してください。

Nano Banana 2 と Nano Banana 2 Lite のどちらを使うべきですか？

1K で足りて、prompt が明確な被写体をひとつだけ描写する場合は Lite をお使いください。約 40% 安く、およそ 2.7 倍高速です。2K や 4K が必要な場合、複数のオブジェクトを正しく配置しなければならない prompt の場合、あるいは Lite にはない Google Search grounding を使いたい場合は Nano Banana 2 をお使いください。

Nano Banana 2 の画像に watermark は入りますか？

はい。すべての出力に、AI 生成コンテンツ向けの Google の知覚できないマーカーである SynthID watermark が入ります。当社を含め、どのプロバイダーにもこれを切るパラメーターはありません。

このモデルは function calling に対応していますか？

いいえ。Nano Banana 2 は function calling に対応していないため、これを前提にツール利用のループを設計しないでください。thinking mode と、Image Search を含む Google Search grounding には対応しています。

1 回の生成にどれくらい時間がかかりますか？

モデルのレイテンシの中央値は約 8.4 秒です。当社ではキューイングと大きなレンダリングを見込んで job の ETA を 30 秒に設定しています。API は非同期です。job を送信し、/v1/jobs/{id} を polling するか webhookUrl を渡してください。