# GPT Image 2.5・2.0・Nano Banana Pro 比較：商品画像の制作にどれを選ぶ？

> GPT Image 2.5 の Flare と Sunburst、GPT Image 2、Nano Banana Pro を公式仕様と API 料金で比較。生成の速さ、商品を保つ編集、参照画像、4K の条件から最初に試すモデルを選びます。

- Source: https://www.aifreeapi.com/ja/posts/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2
- Language: ja
- Published: 2026-08-14
- Updated: 2026-09-09
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

**新しく商品画像や広告素材を作るなら GPT Image 2.5 Flare、商品の形やラベルを保ちながら修正したいなら Sunburst、多数の参照素材や Google 検索を制作に取り込みたいなら Nano Banana Pro を最初に試す**のが、現行仕様からの選び方です。すでに GPT Image 2 で安定して納品できているなら、全面移行の前に、待ち時間や修正回数が多い仕事だけを 2.5 に回して比較します。

OpenAI は2026年9月8日に Images 2.5 を発表しました。ただし API では「2.5」という一つのモデルを選ぶのではなく、Flare と Sunburst を使い分けます。本記事は9月9日に確認した公式情報を基にした選定ガイドです。当サイトによる各モデルの画質・速度の対照実測ではありません。

## 比較するモデルを間違えない

「GPT Image 2.0」は API では `gpt-image-2`、Nano Banana Pro は `gemini-3-pro-image` です。名前の近い Nano Banana 2 は `gemini-3.1-flash-image` で、Pro とは別モデルです。

| 比較対象 | API のモデル ID | 最初に任せたい仕事 |
| --- | --- | --- |
| GPT Image 2.5 Flare | `gpt-image-2.5-flare` | 日常的な新規生成、構図や背景の候補出し |
| GPT Image 2.5 Sunburst | `gpt-image-2.5-sunburst` | 参照画像を使った細かな編集、修正のやり直しが重い仕事 |
| GPT Image 2.0 | `gpt-image-2` | 現在の品質・費用・待ち時間を確認できる既存の制作手順 |
| Nano Banana Pro | `gemini-3-pro-image` | 商品・人物・スタイルの複数参照、検索を使う画像制作 |

この役割分担は、[OpenAI の発表](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/)と[Google の画像生成ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)から選ぶ初回候補です。日本語の誤字が最も少ないモデルや、商品の形を最も正確に保つモデルを断定するものではありません。

API の比較では、アプリの料金や利用回数を混ぜないことも大切です。ChatGPT や Gemini アプリで選べる機能、月額プラン、提供開始のタイミングは、直接 API の料金・利用可否とは別に確認します。OpenAI の Images API では画像モデルを `model` に指定しますが、Responses API ではメインモデルと `image_generation` ツール内の画像モデルを分けて設定します。後者ではメインモデルの料金も発生し得ます。

## 2.5は「速く作る」と「丁寧に直す」を分けて選ぶ

### Flare：新規制作の標準候補

[Flare のモデルページ](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare)では、日常的な高速・高品質の画像生成に位置付けられています。たとえば、同じ商品の写真から季節ごとの背景を考える、広告用の構図を複数作る、SNS向けのアイデアを画像にする、といった最初の制作工程に向いているかを試します。

OpenAI は Flare の遅延が GPT Image 2 より50%低いと説明しています。これは**メーカーが示した GPT Image 2 との比較**であり、Nano Banana Pro より50%速いという意味ではありません。また、手元の API、画像サイズ、混雑状況で常に所要時間が半分になる保証でもありません。採用判断では、API の応答までの時間に加え、使える画像を得るまでの生成回数を測ります。

### Sunburst：小さな修正で商品が変わると困る仕事

[Sunburst のモデルページ](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst)では、編集の精度を重視しています。OpenAI は Flare より時間をかけるモデルとして説明しているため、新規生成をすべて Sunburst に寄せるより、修正失敗の損失が大きい仕事から試すのが合理的です。

たとえば化粧品ボトルの広告なら、「背景を淡いグレーに変え、右上にコピー用の余白を作る。ボトルの形、キャップの色、ラベルは維持する」という依頼です。ここでは背景の美しさだけでなく、触れてほしくない部分が残ったかで判断します。Sunburst を選ぶ理由は、その種の編集を優先する設計にあります。ラベルや商品形状の完全な保持を保証する仕様ではありません。

![商品画像で変更する背景と余白、維持するボトルの形やラベルを分けた編集依頼の概念図](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2/img/editing-brief.webp)

両方の 2.5 は `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`、`auto` の品質設定を備えます。同じ品質名でも、他社モデルと計算量や画質がそろうわけではありません。品質を上げる前に、失敗が「描き込み不足」なのか「変更してほしくない部分の変化」なのかを分けると、設定変更とモデル変更のどちらを試すべきかが見えます。

### GPT Image 2：切り替え前の基準として残す

GPT Image 2 で問題なく作れている画像を、発表日だけで全面的に切り替える必要はありません。[現行モデルページ](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2)には `gpt-image-2` と固定版の `gpt-image-2-2026-04-21` が掲載されています。2.5 側も `-2026-09-08` の固定版を指定できるため、比較時にはモデル名と実行日を残せます。

移行を試す理由は具体的に置きます。待ち時間が制作を止めているなら Flare、部分修正のたびに商品の形や文字が崩れるなら Sunburst です。現在の 2 と同じ入力素材を使い、合格率、合格1枚までの費用、手直し時間が改善するかを見ます。現行運用が要件を満たし、比較しても改善が確認できない仕事は、そのまま残す判断ができます。

## Nano Banana Proを先に試す条件

Nano Banana Pro の強みとして仕様から選べるのは、複数の参照画像、Google 検索によるグラウンディング、thinking、多段階の編集、1K・2K・4K の出力指定です。商品カタログの素材を整理して一つの場面に組み込む仕事や、検索で得た情報を画像制作に利用する仕事では、Pro を第一候補にできます。

参照画像は合計14枚までですが、内訳があります。[Google の公式ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)では、物体6枚、人物5枚、スタイル3枚の枠を示しています。「14商品のすべてを正確に再現できる」という保証ではありません。商品写真、モデル写真、照明や配色の見本を入れる場合は、各画像が何を指定するのかを分けて渡すことが大切です。

Google 検索への対応も、検索情報の誤りや画像内の記載ミスをなくす保証ではありません。名称・日付・数値を広告に載せるなら、納品前の確認が必要です。また、Flash 系で提供される画像検索の機能を、そのまま Pro の機能として扱わないでください。Nano Banana 2 との違いは[Pro と Nano Banana 2 の比較](/ja/posts/nano-banana-2-vs-nano-banana-pro)で確認できます。

## 4K・透明背景・文字描画は、この条件で比べる

「4Kなら Google、OpenAI は固定の3サイズ」といった古い整理では、現在の選択を誤ります。GPT Image 2 と 2.5 も条件内で高解像度の寸法を指定できます。

| 要件 | GPT Image 2.5／2 | Nano Banana Pro |
| --- | --- | --- |
| 出力サイズ | 16ピクセルの倍数、縦横比1:3〜3:1、各辺3840以下、総画素数655,360〜8,294,400の範囲。2560×1440を超える出力は実験的 | 1K・2K・4Kを指定 |
| 複数画像を使う編集 | Images の編集 API は最大16枚の入力、マスク指定に対応 | 最大14枚。物体・人物・スタイルの内訳上限あり |
| 透明背景 | 2.5は対応。2および固定版は編集 API のリファレンス上でプレビュー扱い。透明出力にはPNGまたはWebPを使う | 透過画像が必須なら、実際の出力がアルファチャンネルを持つかまで確認する |
| 日本語の文字やレイアウト | 正確な配置、複雑なレイアウト、人物・ブランドの一貫性には制約が残る | 参照画像やthinkingの対応だけでは、日本語の正確さを他モデルと順位付けできない |

OpenAI のサイズと透明背景の条件は、[画像生成ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)および[編集 API リファレンス](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/edit)に基づきます。画像の縦横比によって選べる寸法は変わるので、「4K」という名称だけで納品条件をそろえず、実際の幅と高さを決めて比較します。

日本語の販促画像では、「新発売」「数量限定」など実際に使うコピーを指定し、文字の欠落、句読点、価格、改行位置を合格条件に含めます。商品ロゴや注意書きを一字も変えられない場合は、背景と商品を生成し、確定テキストを後工程で組む方法もあります。これは画質順位の問題ではなく、納品時にどこまで正確さが必要かという制作上の判断です。

## 料金は「合格した1枚」で計算する

以下は2026年9月9日確認の標準的な直接 API 料金で、米ドル表記です。アプリの月額料金、税、代理サービスの料金とは分けて扱います。

| モデル | 主な公開単価 | 別途確認する費用 |
| --- | --- | --- |
| GPT Image 2.5 Flare／Sunburst、GPT Image 2 | 画像入力 $8／100万トークン、キャッシュ済み画像入力 $2／100万、画像出力 $30／100万。テキスト入力 $5／100万、キャッシュ済み $1.25／100万 | 実際の使用トークン、参照画像、品質・寸法、Responsesのメインモデル、再試行 |
| Nano Banana Pro | 標準画像出力は1K／2Kが1枚 $0.134、4Kが $0.24。入力 $2／100万トークン、テキスト・thinking出力 $12／100万 | 入力、thinking、検索、再試行。Developer APIの無料枠はない |
| Grok Imagine Image 2.0 | 1K low $0.04、2K lowまたは1K medium $0.06、2K medium $0.08。画像入力は1枚 $0.01 | 参照画像数、再試行、手直し |

出典は[OpenAI の料金表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)、[Gemini API の料金表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)、[xAI の料金表](https://docs.x.ai/developers/pricing)です。2.5 と 2 の**トークン単価が同じでも、1枚の請求額が同じとは限りません**。同じサイズでも使われるトークン数や再試行回数が変わるため、実際の利用量と請求を確認します。Pro の画像出力料金だけを「制作の総額」と扱うのも不正確です。

採用時に使う計算は、`総API料金 ÷ 合格画像数` です。そこに人が修正した時間と、納品までの所要時間を並べます。人件費を金額に含めるなら、両候補に同じ時間単価を適用します。

たとえば仮の比較で、候補Aは総額 $1.20 で合格6枚なら1枚 $0.20、候補Bは総額 $1.80 で合格12枚なら1枚 $0.15 です。Bは支払総額が大きくても、使える1枚は安くなります。これは計算例であり、特定モデルの実測ではありません。合格が0枚なら有限の合格単価は出せず、その条件では納品できなかった結果として扱います。

![生成に払った総額と合格画像数から、使える1枚の費用を比較する計算例の概念図](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2/img/accepted-image-cost.webp)

## Grokも候補に残すなら

1K／2Kで足りて、出力1枚単位の予算を先に立てたい場合は、[Grok Imagine Image 2.0](https://docs.x.ai/developers/models/grok-imagine-image-2.0)も比較対象に残ります。API のモデル ID は `grok-imagine-image-2.0`、生成と編集に対応し、品質は `low`／`medium` です。

ただし、公開単価だけで「Pro より安く同じ画像が作れる」とは判断できません。低価格の出力が何枚あっても、商品ラベルや形状の不一致で採用できなければ、その仕事の費用は下がりません。2.5・2・Pro のいずれかを用途で絞った後、1K／2Kの費用を下げる比較候補として加えると、目的がぶれません。

## 最初の比較は、失敗すると困る実案件を一つ使う

商品画像なら、同じ商品の写真と同じ修正依頼を用意します。広告なら、掲載サイズ、日本語コピー、必ず残すブランド要素を固定します。きれいな一枚を選ぶだけでなく、再試行を含めて制作が終わるかを比較します。

1. **合格条件を先に書く。** 商品の形と色が変わらない、指定文字が読める、必要な余白がある、納品サイズを満たす、といった条件を生成前に決めます。
2. **用途から二つに絞る。** 新規生成なら Flare と現在の2、細かな修正なら Sunburst と現在の2、多数の参照や検索が必要なら Pro と必要機能を満たす OpenAI モデルを比べます。既存環境がなければ、冒頭の用途別候補から始めます。
3. **同じ素材・予算で記録する。** モデルの完全な ID、日時、サイズ、品質、入力画像、全試行の費用、生成時間、合格枚数、手直し時間を残します。同じ名前の品質設定に合わせる必要はありません。
4. **共通条件と固有機能を分ける。** 同じ意味の指示と参照素材による比較を行い、その後でマスクや検索など各モデルの機能を使った結果を別に残します。
5. **合格1枚までの費用と時間で採用する。** 最も見栄えのよい一枚だけでなく、必要な枚数を期限までに作れるかを判断します。

選び始める場所は明確です。新規制作の標準候補は Flare、修正精度を優先する候補は Sunburst、複数参照と検索を使う候補は Pro。GPT Image 2 は既存運用の比較基準として残し、改善が確認できた仕事から移します。Pro の接続方法が必要になったら、[Nano Banana Pro の API ガイド](/ja/posts/nano-banana-pro-api)へ進めます。