AIREITER画像内の文字を正確に仕上げたい、複数言語のポスターを作りたい、参照画像の人物らしさを保ったまま編集したい――そんな用途ならGPT Image 2が向いています。一方、写真らしい質感、素早い試行錯誤、画像単価の読みやすさを重視するならNano Banana 2が有力です。比較ベンチマークの結論が割れているのも、この得意分野の違いによるものです。Vidguruの10項目ブラインドテストではGPT Image 2が48/50、Nano Banana 2が40/50でしたが（vidguru.ai）、eWeekの実用的な6プロンプトテストではNano Banana 2が6ラウンド中4ラウンドを制しました（eweek.com）。矛盾しているわけではありません。各テストが、それぞれのモデルの強みが出やすい課題を含んでいたためです。
文字を入れるデザインならGPT Image 2が一歩リード
短い英語テキストを画像に入れる程度なら、両モデルの差はほぼありません。違いが見え始めるのは、複雑な文章、複数言語、あるいは商用デザインのように要素配置まで厳密に求められるケースです。
英語の短文はほぼ互角
Vidguruの黒板メニューテストでは、「Caramel Latte $4.99」と「Mocha Frappuccino $5.49」という2つの価格表記を正確に描画するよう両モデルに指示しました。結果はどちらも5/5で、文字は鮮明かつ正確でした。Masonryの美容液ボトル用ポスターテストでも、両モデルは必要な英語表記「NIGHT BLOOM」「Barrier Serum」「30 mL」を余計な文字を足さず、それぞれ1回ずつ正しく出力しています（masonry.so）。単一言語で短いコピーを扱うなら、明確な優劣はありません。
多言語・複雑なレイアウトではGPT Image 2
英語以外の文字や、複数エリアに分かれた構成では差が広がります。Vidguruの日本旅行ポスターテストでは、タイトル「東京へようこそ」とサブタイトルが必要でした。Nano Banana 2は文字自体を正しく描画したものの、構図がやや緩く手動トリミングを要したため4/5。GPT Image 2はタイポグラフィも引き締まり、そのまま実用できる仕上がりで5/5を獲得しました。
Pollo AIの3×3グリッドテストでは、さらに明確な違いが出ました。GPT Image 2はグリッドを厳格な空間制約として認識し、衣装アイテムをそれぞれ別のセルに境界を保って配置しました。対してNano Banana 2はセルをまたいでアイテムを混ぜ、レイアウトを緩やかに扱いました（pollo.ai）。商品画像、2つの価格、割引バッジが必要なECバナーテストでも、GPT Image 2はそのまま使える結果を生成。一方のNano Banana 2は実在しない余分な文字を加え、修正が必要でした。
「差が出るのは基本的な文字精度ではなく、デザインを完成形まで持っていく品質だ。」 - Vidguru AI Lab、10項目ブラインドベンチマーク（vidguru.ai）
写真らしさとポートレートはNano Banana 2が得意
構造化されたデザインでGPT Image 2が強い一方、自然な写真表現ではNano Banana 2がリードします。eWeekの製品写真テストでは、白背景にワイヤレスヘッドホンを置く課題で、素材のディテールと質感のリアリティが高く評価され、Nano Banana 2が勝利しました。ヘッドショットの編集テストと雨の日のカフェシーンでも同様で、Nano Banana 2はより柔らかなスタジオ照明と説得力のある空気感を作り出しました。
Pollo AIの画質評価では、ポートレートのリアリズムでNano Banana 2が9/10、GPT Image 2が7/10。毛並み、服のドレープ、動きのあるライティングがより自然だと評価されています。
「純粋なフォトリアリズムではNano Banana 2が頂点に立つ。」 - Pollo AIの比較（pollo.ai）
r/ImagineAiArtのRedditスレッドでも同じ傾向が語られており、Nano Banana 2の出力は「自然なiPhone写真」のようで、GPT Image 2はより「演出された」「磨き込まれた」印象だとされています（reddit.com）。自然体のリアリティが重要なライフスタイル画像やSNS向けビジュアルでは、この特性が活きます。
参照画像を使う編集と再現性
両モデルとも参照画像を受け付けますが、難度の高い編集でどこまで元画像を維持できるかには大きな差があります。Vidguruの2枚の参照画像を使った同一性転写テストでは、1枚目の人物の顔と髪型を、2枚目に写る侍へ移すよう指示しました。GPT Image 2はアクションシーンでも人物の同一性を保ち、5/5を獲得。Nano Banana 2は顔がイラスト調へ寄り、本人らしさが1対1で維持されなかったため3/5でした。
氷の屈折テストでは差がさらに際立ちました。不規則な生氷の内部に「V」ロゴ付きの香水ボトルを配置し、ロゴが氷の屈折によって光学的に歪むよう求めたテストです。GPT Image 2は氷を通したロゴの屈折を正しく表現しました。Nano Banana 2はロゴを歪ませる代わりに完全に別のロゴへ置き換えており、素材の物理法則を扱えなかったとして3/5。GPT Image 2は5/5でした。
制御機能では、Nano Banana 2はGPT Image 2の10枚に対して最大14枚の参照画像を受け付け（Masonry経由）、再現可能なバッチ構成のためのseedパラメータも提供します。GPT Image 2は、参照画像を渡すと自動で編集モードへ切り替わる点と、編集時の再現精度の高さで補っています。特定の商品、顔、ブランドアセットを編集後も維持する必要がある制作フローでは、Nano Banana 2の参照枚数の多さよりもGPT Image 2の忠実度の高さが重要になります。
画像1枚あたりのAPI料金を比較
競合比較記事では、完全な料金比較は公開されていません。APIの課金方式には大きな違いがあります。以下は、OpenAIの2026年4月21日のローンチ発表（community.openai.com）と、Vidguruが報じたGoogleのNano Banana 2料金ティア（vidguru.ai）に基づくAPI料金です。
| Nano Banana 2 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 課金モデル | 解像度ティアごとの画像単価固定 | トークン課金：テキスト入力$5/M、画像入力$8/M、画像出力$30/M |
| 1K解像度 | 約$0.067/枚 | 約$0.006/枚（1024×1024、低品質） |
| 2K解像度 | 約$0.101/枚 | 約$0.053/枚（1024×1024、中品質） |
| 4K解像度 | 約$0.151/枚 | 約$0.211/枚（1024×1024、高品質） |
| 参照画像の入力 | ティア料金に含まれる | $8/Mトークン |
| 予算管理 | 予測しやすい：ティアを選び、枚数を掛けるだけ | 変動制：プロンプト長、参照画像、品質設定に依存 |
GPT Image 2の画像単価は、OpenAIのローンチスレッドで報告された一般的な出力トークン数を基に、1024×1024出力の3段階の品質設定で推定しています。Nano Banana 2のティアは1K、2K、4Kという異なるネイティブ解像度に対応するため、解像度をそろえた完全な比較ではありません。予算を組むという意味では、Nano Banana 2の固定ティアのほうが計算は簡単です。たとえば2K画像を1,000枚生成する場合、費用はおよそ$101です。
前述のバナー・ポスターテストでは、複雑なレイアウトにおいてNano Banana 2が修正を要する実在しない文字を生成したのに対し、GPT Image 2は初回から実用可能な結果を出しました。文字の多い商用制作では、生成1回あたりのコストではなく、採用できた画像1枚あたりのコストで評価するべきです。プロンプトの複雑さによって、修正時間や再生成の頻度が変わるためです。
生成速度・解像度・操作パラメータ
| 項目 | Nano Banana 2 | GPT Image 2 |
|---|---|---|
| 生成速度 | 約2～5秒 | 約3～5秒 |
| 最大解像度 | 4K | 3840 × 2160 |
| 解像度オプション | 1K、2K、4Kのティア | 低・中・高品質 |
| アスペクト比 | 14種類のプリセット | 6種類の固定サイズ（1024²～3840×2160） |
| Seed制御 | あり（0～2,147,483,647） | なし |
| 参照画像の最大数 | 14 | 10 |
| 編集モード | 手動で選択 | 参照画像の入力で自動切り替え |
| API名 | gemini-3.1-flash-image-preview | gpt-image-2 |
出典：生成速度、解像度、参照画像数の上限はMasonryのルートドキュメント（masonry.so）およびVidguruの技術概要（vidguru.ai）。API名はOpenAIのモデルドキュメントおよびGoogleのGemini APIモデルカタログを参照しています。
再現性が求められるワークフローでは、Nano Banana 2のseedパラメータが特に有用です。GPT Image 2にはseedパラメータが公開されていないため、同じ条件で繰り返し生成するバッチ設定を直接制御する手段は限られます。その代わり、参照画像を入力した際に編集モードを自動判別する機能を備えています。
用途別：どちらを使うべきか
| 用途 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 正確なコピー入りのポスター・バナー | GPT Image 2 | 引用したテストで文字とレイアウトの性能が高い |
| SNS向けポートレート、ライフスタイル画像 | Nano Banana 2 | 自然な写真品質とiPhone写真らしい質感 |
| 参照画像ベースの編集 | GPT Image 2 | 人物の同一性維持と素材表現の精度が高い |
| 大量・高ボリューム生成 | Nano Banana 2 | 予測しやすいティア料金と、より速い最短生成速度 |
| 多言語デザイン（日本語など） | GPT Image 2 | 英語以外の文字でもタイポグラフィとレイアウトが安定 |
| 4Kのフォトリアルな出力 | Nano Banana 2 | 4Kではより安価（$0.151対約$0.211）で、シネマティックな品質も高い |
| 製品写真 | Nano Banana 2 | 素材のディテールとスタジオ写真らしい質感で優位 |
| 価格・バッジ入りのECバナー | GPT Image 2 | 修正なしで使える出力を得やすい |
両方の強みを必要とするワークフローなら、2モデルを組み合わせる方法もあります。たとえば、Nano Banana 2でライフスタイル画像を生成し、GPT Image 2で文字要素や厳密なレイアウトを加える運用です。ただし、モデルをまたいだ編集では元画像の視覚的な細部をすべて維持できるとは限りません。人物や商品の同一性をどこまで保つ必要があるか、実際の素材で引き継ぎ品質を確認してください。
FAQ
文字が多いポスターやバナーにはどちらが向いている？
GPT Image 2です。引用したバナー・ポスターテストでは、正確なコピーを指定どおりにレイアウトする性能で優れていました。
よりリアルな人物画像を作れるのはどちら？
Nano Banana 2です。Pollo AIではポートレートのリアリズムでNano Banana 2が9/10、GPT Image 2が7/10でした。Redditのユーザーフィードバックでも、より自然でスナップ写真らしい出力だと評価されています。
Nano Banana 2はGPT Image 2より安い？
ティアによります。低品質のGPT Image 2は約$0.006で、Nano Banana 2のどのティアよりも安価です。ただし低品質では本番用途に制約があります。中間設定では、Nano Banana 2の2Kティアは約$0.101で、GPT Image 2の中品質の約$0.053のおよそ2倍です。ただし、両者の解像度は一致していません。詳細は上の料金表を参照してください。
参照画像を使った画像編集に強いのはどちら？
GPT Image 2です。Vidguruの2参照画像による同一性転写テストと氷の屈折テストでは、いずれもGPT Image 2が5/5、Nano Banana 2が3/5でした。
Nano Banana 2とNano Banana Proはどちらを使うべき？
Nano Banana 2は、速度、コスト効率、大量生成を主なターゲットにしています。上位ティアのNano Banana ProとGPT Image 2を比較したい場合は、GPT Image 2 vs Nano Banana Pro analysisを参照してください。