Nano Banana 2 Lite

E2X の Nano Banana 2 Lite 画像編集 API

Nano Banana 2 Lite は Google の gemini-3.1-flash-lite-image で、その編集 capability は当社のプラットフォームでは google/nano-banana-2-lite/edit-image にあります。当社では 編集画像 1 枚あたり $0.0238 を課金しており、同じモデルが fal.ai でかかる金額を約 43% 下回ります。1 回の呼び出しで参照画像を最大 14 枚受け取り、1K 解像度で返します。この一文がお得さのすべてです。

作業の元になるソース画像がない場合は、代わりに Nano Banana 2 Lite text-to-image をお使いください。同じモデル、同じ価格、prompt だけで動きます。

このページが本当に想定している読者は一群に絞られます。編集パイプラインがまだ初代の Nano Banana、gemini-2.5-flash-image を指している方々です。Google はそのモデルを 2026年10月2日 に停止し、そのことをはっきりと述べています — 「より高い品質、より速い速度、より低いコストのために、Nano Banana 2 Lite へのアップグレードを推奨します。」 編集に関しては、価格だけよりも強い論拠があります。レガシーの Nano Banana が求めるのは 入力画像 最大 3 枚 です。Lite は 14 枚 受け取ります。1 回の request で扱えるコンポジットのクラスがまったく違いますし、しかも今お支払いの額より安くなります（当社では $0.0238、レガシーの編集 endpoint では $0.0312）。

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。

安いティアで参照画像 14 枚

参照画像の予算は、削減を生き延びるとは当社も思っていなかった部分です。それが残りました。1 request あたり 14 枚、フルの Nano Banana 2 とまったく同じです。人物、商品、照明のリファレンス 3 枚、そしてアングル違いのショット一式が、すべて 1 回の呼び出しに入ります。

これによって何が可能になるか。8 つのシーンを通じて同じ衣服が同じ衣服のままであり続けるカタログ制作、コマのセット全体でのキャラクターの一貫性、見せていない裏側をモデルが勝手に作り出さないよう複数アングルからオブジェクトを与える商品配置。まさに、入力 3 枚でレガシーモデルが詰まっていた仕事です。

トレードオフは実在します。本番ではなくここで把握しておいていただくほうがよいでしょう。

• 出力は 1K、以上です。 Google のドキュメントは、このモデルが「1K 解像度のみをサポートする」と述べています。この endpoint に resolution パラメーターがないのは、設定するものがないからです。印刷用のクロップに耐える必要のある写真をレタッチするのでしょうか。2K と 4K に対応する Nano Banana 2 edit-image をお使いください。
• 編集は生成より遅くなります。 Google の 4 秒という数字は、prompt からの生成を指しています。14 枚の参照画像を条件付けに通せば時間が加算され、参照が増えればその分だけ増えます。それでも速いですが、4 秒ではありません。
• search grounding はありません。 Lite は何も調べられません。「ロゴを現在のブランドカラーに合わせて」と頼めば、返ってくるのは推測です。
• 指示が混み合うと Nano Banana 2 に負けます。 ひとつ、あるいは関連するいくつかを変えるだけなら、Lite は上位の兄弟と互角です。空間的な制約付きの編集を 6 つ同時に渡すと、より深いモデルが目に見えて先行します。

画像内テキストは嬉しい驚きです。直接比較のテストで、Lite は判読可能でスタイルの付いたコピーを Nano Banana 2 と同じ水準で描画します。見出しの差し替えやパックショットのラベル修正は、この価格で本当に選択肢に入ります。

API request：参照画像を送る

必須フィールドは prompt と image_urls の 2 つです。API key はサーバー側に置いてください。

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-lite/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "画像 1 のスニーカーを画像 2 のスタジオのホリゾントに置いてください。グレーの背景に合わせ、ソールのトレッドが見えるようにしてください。",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

当社から job ID を返します。確定するまで polling するか、submit の body に webhookUrl を送ってループを省いてください。

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-lite/edit-image",
    input: {
      prompt: "女性の顔、髪、ポーズはそのまま維持してください。デニムジャケットをクリーム色のリネンのブレザーに置き換えてください。",
      image_urls: ["https://example.com/model.jpg"],
      aspect_ratio: "4:5",
    },
  }),
}).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 || "Edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

job は pending → processing → completed と進むか、failed または cancelled で止まります。この endpoint での当社の aspect_ratio のデフォルトは 1:1 なので、ソースが縦長や横長の場合は指定してください。enum は 21:9 から極端に細い 8:1、1:8 のストリップまであり、auto を指定するとモデルに判断させられます。機械可読な仕様に最新の schema と価格を掲載しています。

当社の画像編集モデルの選び分け

判断は表の見た目より狭いものです。Nano Banana 2 は Lite より 68% 高く、それで買えるのは正確に 3 つ。1K を超える解像度、search grounding、そして複雑な指示のもとでのより良い挙動です。そのいずれも要件に入っていないのであれば、使わない余力にお金を払っていることになります。当社としては、それを売るよりそう申し上げたいと考えています。

当社が Lite に反対するのは、印刷に向かうもの、そして 1 回の呼び出しで 6 つのことを同時にこなさなければならないものです。どちらもアップグレードの価値があります。全ラインアップは 画像編集カテゴリとモデルカタログにあります。

効き続ける編集 prompt の書き方

編集の prompt はシーンの描写ではありません。何が変わるかを述べ、次に何が変わってはならないかを述べてください。

2 枚以上送るときは、参照画像にラベルを付けてください。「画像 1 は被写体、画像 2 は背景プレート、画像 3〜5 はカラーリファレンスのみ」といった具合です。どの添付がパレットだったのかをモデルに伝える手段は、それ以外にありません。次に、保たれるべきものを固定してください。顔、ポーズ、ラベルの文字、ブランドカラー。Lite の浅い推論パスは、明示されていない細部について Nano Banana 2 より大きくドリフトします。だから明示してください。

テキストを編集するときは、元の文字列と新しい文字列の両方を引用符で囲んでください。言い換えは、再解釈への招待状です。

リリース前に

編集後のすべての画像に SynthID watermark が焼き込まれて返ります。Google はすべての出力に適用し、トグルを公開しているプロバイダーはなく、それは当社も同じです。これを前提に構築する前に、クライアントとの契約をご確認ください。

入力サイズにご注意ください。4K のソースを渡していただくことはできますが、結果は 1K で返ります。出力ティアはひとつだけで、入力に追随しません。レガシーの endpoint から移行するのでしょうか。旧来の制限に合わせて書いた 3 枚ずつのチャンク分割ロジックは削除してください。今はもう不要なコードです。

よくある質問

1 回の編集 request で参照画像を何枚まで送れますか？

14 枚です。Nano Banana 2 Lite は参照画像の枚数でフルの Nano Banana 2 と同等です。Google は Lite ティアのためにこれを減らしませんでした。入力画像 3 枚が上限だったレガシーの Nano Banana の推奨値の 4 倍以上にあたります。

E2X で Nano Banana 2 Lite の画像編集はいくらかかりますか？

編集画像 1 枚あたり $0.0238 の均一料金です。解像度ティアはなく、参照画像を 1 枚ではなく 14 枚送っても追加料金はかかりません。この数字は 2026年8月26日 の価格確認時のもので、当時 fal.ai は同じモデルを $0.042 で掲載していました。予算を確定する前に、最新のモデルページでご確認ください。

このモデルで 2K や 4K の編集はできますか？

いいえ。Google のドキュメントは、このモデルが 1K 解像度のみをサポートすると明記しており、endpoint には解像度のパラメーター自体が存在しません。より大きな出力が必要な場合は Nano Banana 2 か Nano Banana Pro をお使いください。

初代の Nano Banana から移行する価値はありますか？

はい。しかも期限があります。Google は gemini-2.5-flash-image を 2026年10月2日 に廃止します。編集については、参照画像が 3 枚ではなく 14 枚になり、画像内テキストのレンダリングが実用になり、生成が速くなり、当社のプラットフォームでは価格も下がります（$0.0238 対 $0.0312）。

1 回の編集にどれくらい時間がかかりますか？

text-to-image の生成より長くかかります。Google の「わずか 4 秒」という主張は prompt のみの生成を指しています。参照画像での条件付けは時間を追加し、その時間は送る枚数に応じて増えます。それでも Nano Banana ファミリーで最速のエディターです。

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

1K を超える出力、search grounding、あるいは 1 回の呼び出しで多数の指示を同時に確実に処理する必要がない限り、Lite をお使いください。Web 解像度での背景差し替え、衣装変更、オブジェクト除去、色の作業であれば違いが出ることはめったになく、Lite は 40% 安く済みます。

編集した画像に watermark は入りますか？

はい。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 が、すべての出力に適用されます。これを無効化する手段を提供しているプロバイダーはありません。