Nano Banana 2.1とは｜料金は半額？旧モデルの扱いと使い方

2026年10月7日時点で、Nano Banana 2.1（モデルID: gemini-nano-banana-2.1）はGemini APIで一般提供（GA）になっており、画像1枚の単価は1Kと2Kで旧モデルNano Banana 2の半額、4Kは25%減、入力トークンの単価は3倍です。Googleは10月6日（現地時間）にこのモデルを公開し、同じ日にGemini APIのリリースノートで旧モデルgemini-3.1-flash-imageの非推奨を告知しました。終了日は10月7日更新の公式ページでは「未発表」です。

この記事では、Gemini APIの公式ドキュメント（モデルページ・料金表・リリースノート・非推奨一覧）とGoogle DeepMindのモデルカードを根拠に、何が変わったか、料金の中身、旧モデルの扱い、使い方、法人の切り替え判断を整理します。対象は、画像生成をAPIで業務に組み込んでいる開発者と担当者、Geminiアプリで画像を作っている人、そして「来月の請求がいくら変わるか」を知りたい人です。料金・非推奨・モデルの仕様は2026年10月7日時点で公式ページを直接開いて確認し、解説記事と食い違う点はその理由も書きました。最終更新：2026年10月7日。

• 結論: Nano Banana 2.1は10月6日に一般提供。1K画像0.0336ドル・2K画像0.0504ドルで旧モデルの半額、4K画像は0.113ドルで25%減。入力は100万トークンあたり1.50ドルで旧モデルの3倍
• 性能は参照画像14枚（人物4人・物10個）、8:1までのパノラマ、文字描画の改善、Google検索で根拠づけ、Thinkingは3段階（minimal・medium・high）
• 旧モデルgemini-3.1-flash-imageは非推奨。終了日は未発表（10月7日更新の公式ページ）。10月29日と書く解説があるが、公式の現在の記載とは異なる
• 今日やること: コードのモデルIDを書き換えて同じプロンプトで出力を比べる。4K中心・入力画像が多い使い方は試算してから切り替える

Nano Banana 2.1とは｜10月6日に一般提供、Nano Banana 2の後継

Nano Banana 2.1は、Googleの画像生成・対話型編集モデルの新版です。公式のリリースノートは10月6日の項で「Gemini Nano Banana 2.1を一般提供（GA）」とし、Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）のアップデートとして「Flashクラスの速度とコスト効率を保ちながら、画質・プロンプト追従・複数ターンでの人物の一貫性・文字描画・ワイドとパノラマの比率を大きく改善した」と書いています。モデルIDはgemini-nano-banana-2.1で、モデルページの版の欄はStable（安定版）のgemini-nano-banana-2.1だけで、プレビュー版の記載はありません。

基盤はGemini 3.6 Flashです（Google DeepMindのモデルカード）。知識のカットオフは2026年3月で、一部の分野では2025年1月までとの注記があります。Gemini APIのモデルページによると、入力はテキスト・画像・動画・PDF、出力は画像とテキストで、入力トークンの上限は131,072、出力トークンの上限は32,768です。Batch APIに対応し、Thinkingと検索グラウンディングに対応します。一方で、キャッシュ・関数呼び出し・構造化出力・Live APIには対応していません。

提供先はモデルカードの記載で、Geminiアプリ・Google AI Studio・Gemini API・Google検索のAIモード・Google広告・Flow・Stitchです。ITmediaの報道（10月7日）はこれにGemini Enterprise Platformを加え、同日から順次提供としています。つまり、開発者だけでなく、Geminiアプリで画像を作る一般の利用者にも同じモデルが行き渡る発表です。APIの実装を持つ人は、旧モデルからの移行先として名指しされている点をまず押さえてください。

料金｜1K・2Kは半額、4Kは25%減、入力は3倍

料金は公式の料金表（10月7日更新）から、画像1枚あたりの換算額で比べるのが分かりやすいです。Nano Banana 2.1の画像出力は100万トークンあたり30ドルで、1K画像（1024×1024）は1,120トークンで0.0336ドル、2K画像（2048×2048）は1,680トークンで0.0504ドル、4K画像（4096×4096）は3,780トークンで0.113ドルです。旧モデルのNano Banana 2は画像出力が100万トークンあたり60ドルで、1K画像0.067ドル、2K画像0.101ドル、4K画像0.151ドルでした。1Kと2Kはトークン数が同じで単価が半分なので、ちょうど半額になります。4Kは単価が半分でも消費トークンが2,520から3,780に増えたため、25%減にとどまります。

円の目安は1ドル150円で換算した概算で、公式表記はドルだけです。注意点が3つあります。1つ目は入力です。入力は100万トークンあたり0.50ドルから1.50ドルに上がりました。テキストだけのプロンプトなら影響は小さいものの、参照画像を何枚も入れて編集を繰り返す使い方では、出力の値下げを入力の値上げが打ち消す場合があります。2つ目は4Kです。4Kは「半額」ではなく25%減です。報道や解説の中には4K画像を0.0756ドルと書くものがありますが、これは旧モデルと同じ2,520トークンで計算した値で、10月7日時点の公式の料金表は3,780トークン・0.113ドルです。3つ目は0.5Kです。旧モデルにあった0.5K（512px）の行が2.1の料金表にはなく、最小解像度でコストを抑えていた用途は同じ選択肢が無い前提で試算が要ります。

Batch APIを使うと入力・出力とも半額になり、1K画像は0.0168ドル、2K画像は0.0252ドル、4K画像は0.0567ドルです。即時性が要らない一括生成はBatchに寄せるのが最も効きます。検索グラウンディングは、Gemini 3.x系で共通の月5,000リクエストまで無料で、その先は1,000リクエストあたり14ドルです。無料枠はありません。API版の料金表は無料ティアが「Not available」で、試すならGoogle AI Studioです。既刊の主要AIモデルAPI料金の横断比較と合わせて、他社の画像モデルとの位置も確認してください。

性能で変わった点｜参照画像14枚・8:1のパノラマ・Thinkingは3段階

モデルページが挙げる更新点は6つです。1K・2K・4Kの各解像度で画質と写実性が上がったこと、2Kと4Kのワイド・パノラマ比率（1:4、4:1、1:8、8:1）でタイル状の継ぎ目が出ていた不具合を直したこと、文字描画とインフォグラフィックのレイアウト精度を上げたこと、最大14枚の参照画像を混ぜられ、人物は4人まで、物は10個まで一貫性を保てること、Googleのウェブ検索と画像検索で根拠づけ（グラウンディング）できること、Thinkingの段階をminimal・medium（既定）・highから選べることです。

数字で見ると、モデルカードの人手評価（Elo）では、テキストからの画像生成の総合評価がNano Banana 2.1（Thinking有効）で1050、Thinkingなしで1015、旧モデルのGemini 3.1 Flash Imageが990、上位モデルのGemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）が935です。編集の「複数人物の一貫性」は2.1（Thinking有効）が1106、旧モデルが978でした。インフォグラフィックの事実の正確さ（自動評価）は2.1が0.521、旧モデルが0.179です。価格が4倍のProを、Flash系の2.1が総合評価で上回っている点は、Proを選ぶ理由を「最高の世界知識・ブランドの一貫性・精密な制御」という用途の差で考え直す材料になります。

限界も公式に書かれています。モデルカードとGIGAZINEの整理によると、小さな文字や長い段落の描画はぼやけることがある、人物の一貫性は完璧ではない、左右などの空間的な位置関係を時々取り違える、世界知識や3D推論は限られる、といった点です。社内の制作フローでは、文字を多く載せる図版は出力後の目視、人物を複数出すカットは参照画像を減らして試す、といった運用の工夫が今まで通り要ります。

旧モデルはどうなる｜gemini-3.1-flash-imageは非推奨、終了日は未発表

リリースノートの10月6日の項には「非推奨の告知: gemini-3.1-flash-imageは非推奨（終了日は未発表）。gemini-nano-banana-2.1へ移行すること」とあります。非推奨一覧の表でも、gemini-3.1-flash-image（公開2026年5月28日）の終了日は「No shutdown date announced」で、推奨の移行先はgemini-nano-banana-2.1です。両ページとも10月7日に更新されています。

ここで注意したいのが、ネット上の解説との食い違いです。10月6日付のQiitaの記事や10月7日付の国内の解説、海外の報道の一部は「旧モデルは2026年10月29日に終了」と書いており、リリースノートの文面を「will be shut down on October 29, 2026」と引用しているものもあります。一方、10月7日に更新された現在の公式ページは「終了日は未発表」です。Google側で記載が変わったと見るのが自然で、当社は現在の公式ページの記載を採ります。ただし非推奨一覧には「表の終了日は最も早い可能性のある日付で、正確な終了日は事前に通知する」とあり、日付が再び告知されれば猶予は短い前提で考えるべきです。

移行の手順は5つです。1つ目はモデルIDを書き換えること。コードや設定のgemini-3.1-flash-imageをgemini-nano-banana-2.1にします。2つ目はThinkingの段階を決めること。既定はmediumで、品質を優先するならhigh、速度と費用を優先するならminimalです。3つ目は解像度と比率を指定し直すこと。0.5Kは2.1の料金表にないため、使っていた場合は1Kに寄せます。4つ目は新旧の出力を目視で比べること。同じプロンプトで旧モデルと新モデルの出力を並べます。5つ目は旧IDの呼び出しを消すこと。比較で問題がなければ、旧モデルを呼ぶコードを残さないようにします。文字描画や人物の一貫性が変わると、生成画像をそのまま使っているバナーやサムネイルの見え方が変わるので、差し替え後の目視は省かないでください。

なお、同じ非推奨一覧では初代Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）の終了日が2027年3月15日で、移行先はNano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）と書かれています。Liteの位置づけは既刊のNano Banana 2 Liteの使い方で整理しています。

使い方｜Geminiアプリ・AI Studio・APIの3通り

使い方は3通りあります。Geminiアプリでは、画像生成と編集に順次このモデルが使われます（どの契約にいつ届くかは公式に細かく示されていないため、アプリ側の表示で確認してください）。Google AI Studioでは、料金表の「Try it in Google AI Studio」から同じモデルを選んで試せます。APIでは、Gemini APIの画像生成ガイドにあるInteractions形式で、モデルIDをgemini-nano-banana-2.1にして呼びます。公式ガイドのPythonの例は次の形です。

from google import genai
import base64

client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="白い背景に、社名の入った名刺のデザイン案を1枚",
    response_format={"type": "image", "mime_type": "image/jpeg",
                     "aspect_ratio": "1:1", "image_size": "1K"},
)
with open("card.jpg", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

解像度はresponse_formatのimage_sizeに1Kか2Kを、比率はaspect_ratioに1:1や16:9を指定します（公式ガイドの例にある値）。Thinkingの段階はgeneration_configのthinking_levelでhighなどを指定し、検索で根拠づけたい時はtoolsにgoogle_searchを足します。編集は、前の応答のIDをprevious_interaction_idで渡すと同じ画像に対して会話を続けられます。パラメータ名はこの記事の執筆時点のガイドの記載で、SDKの版によって書き方が変わるため、実装時はガイドの同じ言語のサンプルを開いて確認してください。

Geminiアプリでの基本操作（生成・編集・Proでやり直す）は、既刊のナノバナナの解説記事（使い方・商用利用）にまとめています。ChatGPT側の画像生成を含めて無料で使える範囲を比べたい人は画像生成AI無料比較を参照してください。

法人はどう判断するか｜切り替えの目安と試算

当社の勧めは、用途を3つに分けて判断することです。1つ目は「画像の枚数が多い」用途で、商品画像のバリエーションやSNS用の素材を月に数百枚以上作っている場合は、2.1へ切り替えで出力費が1Kと2Kで半分になります。月に1,000枚の1K画像なら、旧モデルの約67ドル（約1万円）から約34ドル（約5,000円）です。2つ目は「入力画像が大きい」用途で、参照画像を10枚前後入れて編集を繰り返す制作フローは、入力課金を試算してから決めます。3つ目は「4Kが中心」の用途で、印刷や大判の素材は25%減にとどまるうえ消費トークンが増えるので、2Kで足りるカットがないか見直す方が効きます。

共通して効くのがBatchです。Batchなら半額で、1K画像は0.0168ドルまで下がります。夜間の一括生成、カタログの差し替え、季節ごとの素材作りのように即時性が要らない処理はBatchに寄せてください。また、Thinkingをhighにすると品質は上がりますが思考トークンが出力として課金される（100万トークンあたり7.50ドル）ため、下書き段階はminimal、最終案だけhighのように段階を使い分けると費用が読みやすくなります。

切り替えを急ぐ理由は2つあります。1つは旧モデルが非推奨で、終了日が未発表でも「最も早い可能性のある日付」が後から告知されうること。もう1つは、推奨の移行先が公式に名指しされており、新規の実装はすべて2.1で始めるよう画像生成ガイドが案内していることです。逆に急がなくてよいのは、出力の見た目が業務上の約束になっている案件で、こちらは同じプロンプトで新旧を並べて比べてから進めます。当社の見立てでは、料金の改定と非推奨の告知が同時に来た今回は「今月中に新旧比較を済ませ、来月の請求から2.1に寄せる」が現実的な線です。

Nano Bananaファミリーの整理｜Pro・2.1・2・2 Lite

名前が増えて分かりにくいので、Gemini APIの画像生成ガイドの「モデルの選び方」と料金表から、10月7日時点の現役モデルを並べます。ガイドは新規プロジェクトにはNano Banana 2.1を推奨し、旧Nano Banana 2は「前世代の主力」と位置づけています。

見落としやすいのは、2.1の1K画像がLiteと同じ0.0336ドルになった点です。Liteの利点は入力の安さ（100万トークンあたり0.25ドル）と速度に絞られ、画質や参照画像の扱いが要る用途は2.1に一本化しやすくなりました。Proは1K画像で2.1の4倍の価格ですが、人手評価の総合ではFlash系の2.1がProを上回っており、Proを使い続ける根拠は「ブランド資産の忠実な再現」「多言語のローカライズ」のような用途の差に置くのが妥当です。

よくある質問

Nano Banana 2.1は無料で使えますか？

APIには無料枠がありません。料金表の無料ティアは入力・出力とも「Not available」です。試すならGoogle AI Studioで、業務で継続して使うなら有料枠が前提です。Geminiアプリは順次提供で、無料版と有料版でどこまで使えるかは10月7日時点の公式資料に個別の記載がありません。

旧モデルのgemini-3.1-flash-imageはいつ止まりますか？

10月7日更新の公式リリースノートと非推奨一覧は「終了日は未発表」です。10月29日と書く解説がありますが、現在の公式記載とは異なります。非推奨は確定しているので、日付の有無にかかわらず移行は今月中に進めるのが安全です。

料金はどの解像度でも半額ですか？

半額なのは1Kと2Kです。4Kは消費トークンが2,520から3,780に増えたため、0.151ドルから0.113ドルへの25%減です。入力は100万トークンあたり0.50ドルから1.50ドルへ3倍になっています。

Nano Banana Proとどちらを使うべきですか？

モデルカードの人手評価では、テキストからの画像生成の総合評価で2.1（Thinking有効・1050）がPro（935）を上回ります。価格は1K画像でProが4倍です。ブランド資産の忠実な再現や多言語のローカライズのようにProの強みが要る用途以外は、2.1から試すのが順当です。

Thinkingの段階は何を変えますか？

生成前に構図を考える深さで、minimal・medium（既定）・highの3段階です。モデルカードの評価ではThinking有効の方がスコアが高い一方、思考トークンは出力として課金されます。下書きはminimal、最終案はhighのように使い分けると費用を読みやすくなります。

商用利用はできますか？

有料枠の利用条件は従来のGemini APIと同じ枠組みです。法人での商用利用、著作権補償の考え方、社内ルールの作り方は既刊のナノバナナの解説記事にまとめているので、そちらを確認してください。

まとめ

Nano Banana 2.1は10月6日に一般提供され、1K・2K画像は旧モデルの半額、4Kは25%減、入力は3倍になりました。旧モデルは非推奨で、終了日は10月7日時点で未発表です。今日やることは、モデルIDを書き換えて同じプロンプトで新旧の出力を比べること、4K中心や入力画像が多い使い方は試算してから切り替えること、即時性が要らない処理はBatchに寄せることの3つです。

画像生成を業務に組み込む設計や、社内の制作フローへの落とし込みは当社のAI導入支援で扱っています。どのモデルをどの用途に当てるかから相談したい方は、お問い合わせからご連絡ください。

参考・出典

• Gemini Nano Banana 2.1 | Gemini API（Google、2026年10月6日更新、2026年10月7日参照）
• Gemini Developer API pricing（Google、2026年10月7日更新、同日参照）
• Release notes | Gemini API（Google、2026年10月7日更新、同日参照）
• Gemini deprecations（Google、2026年10月7日更新、同日参照）
• Image generation | Gemini API（Google、2026年10月6日更新、2026年10月7日参照）
• Nano Banana 2.1 – Model Card（Google DeepMind、2026年10月、2026年10月7日参照）
• Google、「Nano Banana 2.1」公開 APIの画像出力料金は「Nano Banana 2」の約半額に（ITmedia NEWS、2026年10月7日）
• Googleが画像生成AI「Nano Banana 2.1」を公開、人物の一貫性や編集機能が向上（GIGAZINE、2026年10月7日）