Google が 2026 年 10 月 6 日に、Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）の後継として Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）を公開しました。画像生成パイプラインを切り替える前に、同じプロンプト・同じ設定で両モデルを比べてみました。各 1 回のみ、厳選なし、thinking はそれぞれのデフォルトです。
結論
- 2.1 はプロンプトの文言により忠実で、インフォグラフィックのレイアウトもすっきりしています。
- 一方で、今回のテストではすべて 2.1 のほうが遅くなりました（デフォルトの thinking が
mediumのため）。 - 512px は廃止され、1K / 2K / 4K のみになりました。
テスト条件
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル | Nano Banana 2 / Nano Banana 2.1（同じ上流） |
| thinking | 各モデルのデフォルト（Nano Banana 2：minimal、2.1：medium） |
| seed | 指定なし |
| 試行回数 | 各プロンプト 1 回、最初の結果をそのまま採用 |
画像はいずれも左（または上）が Nano Banana 2、右（または下）が Nano Banana 2.1 です。
1. 文字の描画：黒板メニュー（4:3、1K）
どちらもすべての単語と価格を正しく描画しました。Nano Banana 2 はプロンプトにない「1. 2. 3.」の番号を付け、料理名を 2 行に折り返しています。2.1 は指定した文言そのままで、レイアウトもすっきりしています。
2. インフォグラフィック：水の循環（1:1、1K）
どちらも 4 つの段階を正しくラベル付けしており、誤字はありません。Nano Banana 2 は説明文が長め、2.1 は「THE WATER CYCLE」というタイトルを加え、矢印が循環としてより読み取りやすくなっています。
3. 横長バナー：8:1、2K
Google は、2.1 で 2K・4K の横長／縦長比率のタイリング（継ぎ目）が修正されたとしています。今回はどちらにも目立つ継ぎ目はなく、1 回のテストでは修正の効果を確認できませんでした。
4. 写真：雪の森のキツネ（16:9、1K）
どちらも実用的な品質で、違いは主に構図です。
生成時間
| テスト | Nano Banana 2 | Nano Banana 2.1 |
|---|---|---|
| メニュー（1K） | 15 秒 | 25 秒 |
| インフォグラフィック（1K） | 22 秒 | 34 秒 |
| バナー（8:1、2K） | 27 秒 | 28 秒 |
| 写真（1K） | 約 10 秒 | 約 30 秒 |
2.1 はデフォルトの medium で、1 枚あたり 550〜1,383 の thinking トークンを使っていました。下書きを速く回したいときは thinking レベルを minimal に、インフォグラフィックのように情報量の多いレイアウトでは high にするのがおすすめです。
Google のモデルカードの数値
Google DeepMind は、ブラインドの人間評価（Elo）で 2.1 を評価しています。
| 評価項目 | 2.1（thinking あり） | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| テキストから画像（総合） | 1050 | 990 | 935 |
| インフォグラフィックのデザイン | 1048 | 961 | 912 |
| 複数キャラクターの一貫性 | 1106 | 978 | 1011 |
| 複数参照画像での編集 | 1066 | 988 | 989 |
Google 自身による自社モデルの評価ではありますが、公開されたすべての項目で 2.1 が上回っています。
API の移行ポイント
reAPI で Nano Banana 2 から 2.1 に切り替える場合、変更点は次のとおりです。
-
モデル ID：
nano-banana-2.1 -
サイズ：512px は使えないので、
1k/2k/4kを指定 -
thinking：新しいデフォルトの
mediumのままにするか、thinking_levelでminimal/highを指定 -
（任意）Google 検索によるグラウンディング：
google_search（ウェブ検索）、google_image_search（画像検索）を単独または併用できます。グラウンディングした結果にはsearch_suggestionsが含まれ、Google の規約上、表示が必要です。
投稿してタスク ID を受け取り、完了までポーリングする Python の例です。
import os
import time
import requests
API = "https://reapi.ai/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['REAPI_API_KEY']}"}
def generate(prompt, **params):
task = requests.post(
f"{API}/images/generations",
headers=HEADERS,
json={"model": "nano-banana-2.1", "prompt": prompt, **params},
timeout=30,
).json()
while True:
time.sleep(4)
task = requests.get(f"{API}/tasks/{task['id']}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
if task["status"] == "completed":
return task["output"]["image_urls"]
if task["status"] == "failed":
raise RuntimeError(task["error"])
print(generate(
'A cafe chalkboard menu with the heading "TODAY\'S SPECIALS"',
aspect_ratio="4:3",
resolution="1k",
thinking_level="minimal",
))
POST はすぐにタスク id を返します。ポーリング自体には料金がかからず、画像は通常 1 分以内に完成します。生成された URL は期限付きなので、必要な画像は自分のストレージに保存してください。
料金
Google の公式価格はトークン単位で、2.1 の画像は 1K で $0.0336、4K で $0.0756 に thinking トークン分が加わります。画像そのものの単価は Nano Banana 2（1K で $0.067）の半分ですが、入力と thinking トークンの単価は 2.1 のほうが高くなっています。reAPI では、2.1 は 1K・2K・4K のどれでも 1 枚 $0.03 の固定価格です。
使ったプロンプト
- メニュー（4:3、1K）：A cafe chalkboard menu with the heading "TODAY'S SPECIALS" and three items with prices: "Tomato Basil Soup $6", "Grilled Cheese $8", "Lemon Tart $5". Hand-lettered chalk, warm morning light, photorealistic.
- インフォグラフィック（1:1、1K）：A clean infographic explaining the water cycle with four labeled stages: Evaporation, Condensation, Precipitation, Collection. Arrows between stages, flat illustration, white background.
- バナー（8:1、2K）：A panoramic banner of a Mediterranean coastal town at sunset, colorful houses along the harbor, film photography. No text.
- 写真（16:9、1K）：A red fox sitting in a snowy pine forest at dawn, photorealistic. No text, no logos.
参考
- モデルページ（料金・プレイグラウンド）：https://reapi.ai/models/nano-banana-2-1
- API リファレンス：https://reapi.ai/docs/nano-banana-2-1
- Google 公式：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1
※ この記事は reAPI チームが執筆しています。