GPT Image 2 vs Nano Banana 2：どの AI 画像モデルを使うべきか

GPT Image 2 と Nano Banana 2 の比較の多くは、間違った問いから始まります。

どちらのモデルがより美しい画像を作れるか、と問うのです。

それはデモには役立ちます。しかしプロダクト上の判断としては弱い問いです。

よりよい問いはこちらです。

その画像は、あなたのワークフローのどこに位置していますか？

画像が OpenAI ネイティブのアプリ、エージェントフロー、編集ループ、または柔軟なファイル出力を必要とするプロダクト機能の一部であるなら、GPT Image 2 がよりすっきりしたデフォルトです。画像ワークフローが、高速な大量生成、Web と画像検索によるグラウンディング、低レイテンシのインタラクティブ利用、Google エコシステムへのアクセスに依存するなら、Nano Banana 2 は真剣に検討する価値があります。

2026年8月25日現在、公式の API モデル名は次のとおりです。

通称	API モデル ID	プロバイダー
GPT Image 2	gpt-image-2	OpenAI
Nano Banana 2	gemini-3.1-flash-image	Google Gemini API

この区別は重要です。親しみやすい名前はブログ記事や UI ラベルのためのものです。モデル ID はログ、請求書、フォールバックルール、評価、サポートチケットのためのものです。

クイックアンサー

次のものが欲しい場合は GPT Image 2 を選んでください。

• OpenAI ネイティブの画像生成と編集
• 直接生成と編集のための Image API アクセス
• 会話型または複数ステップの画像体験のための Responses API ワークフロー
• 文書化された 4K 相当の寸法まで対応する柔軟な出力サイズ
• 編集や参照ワークフロー向けの高忠実度な画像入力
• PNG、JPEG、WebP の出力制御
• プレビュー段階の透明背景サポート
• プロダクトの残りの部分がすでに OpenAI 上で動いている場合のコンパクトなスタック

次のものが欲しい場合は Nano Banana 2 を選んでください。

• 高速で高スループットな画像生成
• 大量利用向けのコストを意識したデフォルトモデル
• 0.5K、1K、2K、4K の出力階層
• Google Web と Image Search によるグラウンディング
• Flash レベルの速度での良好なインタラクティブ編集
• 現時点で強力な Gemini アプリ、AI Studio、Gemini API の可用性
• Nano Banana Pro にエスカレーションする前の実用的なデフォルトモデル

私の推奨はシンプルです。

画像生成が OpenAI プロダクトワークフロー内の 1 つの機能である場合は GPT Image 2 を使ってください。プロダクトが、高速でグラウンディングされ、コストを意識した画像試行を大量に必要とする場合は Nano Banana 2 を使ってください。

どちらのモデルも恒久的な勝者ではありません。

勝者は、あなたが避けようとしている失敗によって決まります。

GPT Image 2 が最も得意なこと

GPT Image 2 は、画像生成が単独のおもちゃではなく、プロダクトシステム内の 1 ステップである場合に最も力を発揮します。

OpenAI は gpt-image-2 を、柔軟な画像サイズと高忠実度な画像入力を備えた現在の画像生成および編集モデルとして説明しています。画像生成ガイドでは、主に 2 つの経路が示されています。直接生成または編集のための Image API と、会話型で複数ステップの画像ワークフローのための Responses API です。

この分岐こそが重要なプロダクト上の詳細です。

ユーザーが 1 つのプロンプトを入力して 1 枚の画像を求めるなら、Image API で十分です。ユーザーが商品写真をアップロードし、修正を依頼し、背景を変更し、別の切り抜きを求め、バージョンを比較し、その後その画像をより広いエージェントタスクへ移すなら、Responses API の経路のほうが自然です。

GPT Image 2 は開発者にとって有用な出力制御のセットも提供します。公式ガイドでは、サイズ、品質、形式、圧縮、背景が設定可能な出力オプションとして挙げられています。また、gpt-image-2 は文書化された制約を満たす柔軟な解像度を受け入れるとされており、よく使われるサイズには 1024x1024、1536x1024、2048x1152、3840x2160、2160x3840 が含まれます。

古い比較から見て最も重要な更新は透明背景です。

OpenAI の現在のガイドでは、透明背景が gpt-image-2 でプレビュー利用可能であり、PNG または WebP を使うと説明されています。これにより、透明書き出しに回避策が必要だった頃と比べて、GPT Image 2 は商品切り抜き、ステッカー、マーケットプレイス素材、デザインツールにとってより魅力的になっています。

ワークフローが次のような場合は GPT Image 2 を使ってください。

• ユーザーが商品写真を編集する
• エージェントがより大きなタスク内で画像素材を生成する
• SaaS アプリが直接の Image API 呼び出しと明確なログを必要とする
• デザインツールが柔軟なサイズとファイル出力を必要とする
• ワークフローが透明 PNG または WebP 素材を必要とする
• 同じプロダクトがすでにテキスト、エージェント、サポート、抽出、マルチモーダル推論に OpenAI を使っている

注意点として、GPT Image モデルにもまだ限界があります。OpenAI は、複雑なプロンプトでのレイテンシ、正確な文字配置に残る難しさ、繰り返し登場するキャラクターやブランド要素における一貫性の問題、正確な構図制御の難しさを挙げています。

それはモデルが弱いという意味ではありません。

レビューと決定論的なデザインレイヤーをどこに置くべきかを教えてくれているのです。

Nano Banana 2 が最も得意なこと

Nano Banana 2 は、Google の高効率な Gemini 画像モデルです。

公式 Gemini モデルページでは、API モデル ID が gemini-3.1-flash-image と記載されており、Gemini 3 Pro Image の高効率な対応モデルとして、速度と大量利用の開発者ユースケースに最適化されていると説明されています。テキストと画像の入力、PDF 入力、画像とテキストの出力、Thinking、検索グラウンディング、バッチ利用、画像生成をサポートしています。

プロダクト上の位置づけは明確です。

Nano Banana 2 は、ユーザーに勢いが必要なときに使うモデルです。

Google のドキュメントでは、0.5K、2K、4K 出力の新しいサポートが強調されており、1K がデフォルトです。また、リアルタイムの Web データを生成に使えるよう、テキストと画像の検索結果を統合する Image Search Grounding も強調されています。

このグラウンディング機能は小さな箇条書きではありません。試みられる画像作業の種類を変えます。

プロンプトが最近の商品、公共の場所、イベント、視覚的参照、ランドマーク、現在のパッケージ、文化的に固有のビジュアルに依存する場合、最新の Web と画像検索コンテキストを取り込めるモデルには優位性があります。特に事実やデータの多い画像では出力を検証する必要がありますが、最初の案が現実世界により近いところから始められます。

Google DeepMind も、Nano Banana 2 を現実世界の知識、正確なテキスト、Flash レベルの速度を中心に位置づけています。同じページは限界についても慎重です。テキストを含む生成画像は正確性を確認すべきであり、モデルはスペル、細部、複雑なデータ、ローカライズ、高度な編集でまだ苦戦する可能性があります。

Nano Banana 2 については、これが正直な捉え方です。

高速で、有能で、実用的だが、レビューの代わりにはならない。

ワークフローが次のような場合は Nano Banana 2 を使ってください。

• ユーザーが多くのバリエーションを素早く求める
• クリエイターがサムネイル、ソーシャル向けコンセプト、ブログ画像を試している
• マーケティングチームが検索でグラウンディングされた画像アイデアを求めている
• プロダクトがコストを意識したデフォルトモデルを必要としている
• 開発者がバッチオプション付きの Gemini API 画像生成を求めている
• 最終素材が後で Nano Banana Pro にアップグレードされる可能性がある

Nano Banana 2 は単なる下書きモデルではありません。多くの実用的な出力に十分強力です。

しかし、通常その最適な役割は大規模な探索です。

GPT Image 2 と Nano Banana 2 の比較表

カテゴリ	GPT Image 2	Nano Banana 2
API モデル ID	gpt-image-2	gemini-3.1-flash-image
最適なデフォルトの役割	OpenAI ネイティブの生成、編集、プロダクトワークフロー	高速で大量の生成とグラウンディングされた探索
主な API 適合性	OpenAI Image API と Responses API	Gemini API、Google AI Studio、Gemini アプリのサーフェス
最適なプロダクト形態	OpenAI アプリ、エージェント、編集ループの一部としての画像生成	Web/画像コンテキストを備えた高速なクリエイティブエンジンとしての画像生成
入力タイプ	テキスト入力と画像入出力	テキストと画像の入力、PDF 入力、画像とテキストの出力
編集ワークフロー	OpenAI のサーフェスを通じた直接編集とマルチターンワークフローに強い	Flash レベルの速度で良好な会話型編集
出力サイズ戦略	2K や 4K 相当の寸法を含む、OpenAI の制約内での柔軟なサイズ	0.5K、1K、2K、4K の出力階層
透明背景	PNG または WebP でプレビュー利用可能	これを選ぶ主な理由ではない。アルファ書き出しワークフローを構築する前に、現在の出力形式サポートを確認すること
検索グラウンディング	GPT Image 2 自体の中心的機能ではない	Web と Image Search のグラウンディングが大きな利点
画像内テキスト	改善されているが、正確な配置と明瞭さにはまだレビューが必要	古い Flash 画像モデルより強力だが、特に長文やローカライズされたテキストではレビューが必要
コスト姿勢	サイズ、品質、トークン使用量を使って OpenAI の計算ツールで見積もる	解像度階層ごとの標準およびバッチの 1 画像相当価格が公開されている
最適な次の一手	小さな Image API または Responses API のテストハーネスを作る	大量のプロンプトテストを実行し、使用可能な出力あたりのコストを測定する

この表は、選択を実際よりもきれいに見せています。

本当の判断は「どちらのモデルが優れているか？」ではありません。

本当の判断は「この段階をどちらのモデルに担当させるべきか？」です。

最大の違いはプロダクトアーキテクチャ

GPT Image 2 は OpenAI プロダクトのためのインフラのように感じられます。

Nano Banana 2 は Gemini エコシステム内の高スループットなクリエイティブエンジンのように感じられます。

この違いは、構築するインターフェースを変えるべきです。

GPT Image 2 では、トレーサビリティと編集制御を中心に設計します。アップロードされた参照画像を表示する。マスクを表示する。プロンプトを保存する。モデル ID を保存する。サイズ、品質、出力形式、圧縮、背景設定、リクエスト ID、コスト見積もりを記録する。ユーザーが 5 回修正したら、その連鎖を保持する。

Nano Banana 2 では、探索を中心に設計します。ユーザーにコンタクトシートを提供する。高解像度に支払う前に、多くの 0.5K または 1K のアイデアを生成させる。検索グラウンディングモードを明示する。グラウンディングがコストを増やす可能性がある場合は表示する。有望な結果を最終レンダリングフローへ昇格できるようにする。

ほとんどの画像ツールは、これらを 1 つのボタンにまとめてしまいます。

生成。

それでは粗すぎます。

探索と制作は別の仕事です。

GPT Image 2 は、OpenAI アプリの制作側に近いところでより優れていることが多いです。Nano Banana 2 は、大量生成型のクリエイティブプロダクトの探索側に近いところでより優れていることが多いです。

価格: プラン、クレジット、使用可能な結果を比較する

比較が価格を 1 回生成あたりの単一の数字にしてしまうと、価格は簡単に読み違えられます。

顧客向け画像プロダクトにとって有用な問いは、モデル名に結びついた最小の数字ではありません。有用な問いは、ユーザーが実際に使える画像を作るために、どれだけのプランクレジット、生成試行、編集、レビュー、書き出しが必要かです。

最終的な価格は、利用時点の現在の購入フローまたはクレジット表示から読むべきです。プラン、プロモーション、出力サイズ、生成モード、アカウント制限、利用可能な機能は時間とともに変わる可能性があります。

実用的なコストモデルは次を記録すべきです。

• モデル ID
• プロンプト
• 入力画像数
• 出力サイズ
• 品質
• 出力形式
• 背景設定
• グラウンディング使用状況
• リトライ回数
• 採用された出力数
• 日付

それがなければ、本当の本番価値を比較していることにはなりません。

孤立した 1 回の生成試行だけを比較しているにすぎません。

テキストレンダリング: 良くなったことは安全を意味しない

どちらのモデルも、古い画像システムよりテキストが得意になっています。

どちらも盲目的に信頼すべきではありません。

OpenAI は、GPT Image モデルのテキストレンダリングは改善されたものの、正確な配置と明瞭さにはまだ苦戦する可能性があると述べています。Google DeepMind は、Nano Banana 2 が読みやすいテキストをレンダリングできると述べていますが、同じページでは画像の正確性を確認するようユーザーに警告し、スペルと細部を残る制限として挙げています。

それだけでルールを設定するには十分です。

テキストが装飾的なら、モデルを使ってください。

テキストが契約、法律、価格、UI、ブランドにとって重要なら、決定論的なデザインレイヤーを使ってください。

モデルで視覚的コンセプトを生成する。正確な文言は HTML、SVG、Figma、Canva、Photoshop、または自前のレンダラーに入れる。

これは次の場合に重要です。

• 商品価格表
• 法的免責事項
• 医療または金融に関する主張
• アプリ UI のスクリーンショット
• 広告コピー
• ローカライズされたポスター
• パッケージラベル

短い表示ラベルなら、どちらのモデルもレビュー後には十分うまく機能するかもしれません。長文、正確なタイポグラフィ、多言語レイアウトの場合は、ラスター画像モデルにすべてを背負わせないでください。

グラウンディングは Nano Banana 2 の実用的な強み

GPT Image 2 に対する Nano Banana 2 の最も際立った利点はグラウンディングです。

Google のモデルページには Image Search Grounding と、テキストおよび画像検索結果の統合が記載されています。DeepMind の Nano Banana 2 ページでは、このモデルが Gemini の現実世界の知識に加え、リアルタイムの Web と画像検索を使って、特定の被写体、インフォグラフィック、図解をより正確にレンダリングできると説明されています。

これは、プロンプトが外部世界に依存する場合に有用です。

例:

• 現在の消費者向け商品
• 観光地
• 最近のイベント
• 公人の現在の視覚的コンテキスト
• 地元の食べ物、衣装、店舗外観、車両
• 現在の公開情報に基づく図解
• 最近の視覚的参照を必要とするムードボード

これは、グラウンディングされた画像が自動的に事実であるという意味ではありません。

Google は、データ駆動の出力が間違っている可能性があり、検証すべきだと明示的に警告しています。グラウンディングはよりよい入力信号として扱い、真実の保証として扱わないでください。

プロダクトでは、私はグラウンディングをモードとして公開します。

想像的または内部向けの素材には標準生成を使う。

画像が現在の公開コンテキストに依存する場合は、グラウンディング生成を使う。

そして、コストに影響する可能性があるため、グラウンディング使用状況を別にログに記録します。

透明背景: GPT Image 2 のほうが明確な説明がある

透明背景は、以前の GPT Image ワークフローでは扱いにくい部分でした。

現在の OpenAI 画像生成ガイドでは、GPT Image 2 は透明背景をプレビューでサポートしています。ガイドでは、JPEG は透明度に対応していないため、background: "transparent" をリクエストし、PNG または WebP を使うよう説明されています。

これにより、GPT Image 2 は次の用途でわかりやすい優位性を持ちます。

• 商品切り抜き
• ステッカー
• マーケットプレイス画像
• アプリアイコン
• デザイン素材
• 合成されたソーシャルグラフィック
• E コマースワークフロー

Nano Banana 2 を透明背景ワークフローの一部にできるでしょうか？プロダクトサーフェスと後処理経路によっては可能かもしれません。しかし、この記事のために確認した現在のドキュメントに基づくと、透明書き出しは私が Nano Banana 2 を選ぶ主な理由ではありません。

アルファチャンネル出力がプロダクトの中心であるなら、明示的にテストしてください。

仮定しないでください。

開発者はどちらのモデルを使うべきか？

開発者は、画像ギャラリーではなく API サーフェスから始めるべきです。

次の場合は GPT Image 2 を使ってください。

• スタックがすでに OpenAI を使っている
• Image API を通じて直接制御したい
• Responses API を通じたマルチターンワークフローが必要
• 透明 PNG または WebP 出力が必要
• 柔軟なサイズ、品質、形式、圧縮の制御が欲しい
• 明確な OpenAI ネイティブのワークフローをログに残したい

次の場合は Nano Banana 2 を使ってください。

• 高速な大量生成が必要
• コストを意識した下書きとバッチ処理が欲しい
• Gemini API または AI Studio アクセスが必要
• Web と画像検索のグラウンディングが欲しい
• 最終化する前に多くのプロンプト方向を試したい
• 後で最終出力を Nano Banana Pro にルーティングする可能性がある

最も堅牢な構成は、どちらか一方ではありません。

ルーティングです。

広範な探索には Nano Banana 2 を使う。ユーザーが OpenAI ネイティブの編集/書き出しワークフローに入る場合や透明素材が必要な場合は GPT Image 2 を使う。Gemini ワークフローでより信頼度の高い最終素材が必要な場合は Nano Banana Pro を使う。

マーケターとクリエイターはどちらのモデルを使うべきか？

通常のコンテンツ制作では、Nano Banana 2 から始めてください。

ブログ画像、サムネイル、ソーシャル向けバリエーション、コンセプトボード、キャンペーンビジュアルの下書き、高速な比較実行に適しています。公開されている解像度階層により、方向性が固まる前に 4K 出力でお金を無駄にすることも避けやすくなります。

次の場合は GPT Image 2 に移ってください。

• 透明背景が必要
• 特定のアップロード画像を編集している
• 出力形式と圧縮をより強く制御したい
• ワークフローがすでに OpenAI 搭載ツール内にある
• 画像を 1 ステップとして生成するエージェントまたはアシスタントフローを使っている

次の場合は、より最終制作向けのモデルまたは決定論的なデザインツールに移ってください。

• 画像に正確なテキストがある
• 素材が有料広告を表す
• 画像が Web サイトのファーストビューにある
• 出力に法律、価格、医療、金融に関する主張が含まれる
• 下書き速度よりブランド一貫性が重要

クリエイター向けのルールは率直です。

考えている間は高速な反復を使う。

画像があなたの評判を表し始めたら、より厳密なワークフローを使う。

ユースケース別の推奨

AI SaaS 画像エディター

エディターがアップロード、編集、マスク、修正、書き出し、透明素材を中心に回るなら、GPT Image 2 から始めてください。Image API と Responses API の分岐は、そのプロダクト形態によく合います。

ユーザーが編集前に多くのアイデア生成を必要とする場合は、Nano Banana 2 を追加してください。

ブログと SEO 画像生成

Nano Banana 2 から始めてください。ほとんどのブログ画像はリスクの低い補助ビジュアルです。速度、コスト制御、多くの試行が欲しいはずです。

透明素材、正確な出力形式、OpenAI ネイティブの自動化が必要な場合は GPT Image 2 を使ってください。

ソーシャル広告のコンセプトテスト

低めの解像度で Nano Banana 2 から始めてください。多くの選択肢を生成し、勝ち筋を選び、その後より厳密な制御で最終画像を再レンダリングまたは再構築します。

すべての下書きを 4K で実行しないでください。

商品切り抜きとマーケットプレイス素材

特に透明 PNG または WebP 出力が重要な場合は、まず GPT Image 2 を使ってください。

公開前に、エッジは必ず手動で確認してください。

時事イベントまたは場所を意識したビジュアル

Nano Banana 2 をグラウンディング付きで使い、その後結果を検証してください。これは、Nano Banana 2 の検索コンテキストが重要になり得る最も明確な場所の 1 つです。

テキスト量の多いインフォグラフィック

どちらのモデルも視覚的コンセプトのみに使ってください。

最終的なラベル、数値、レイアウトは決定論的なツールでレンダリングしてください。モデルレンダリングのテキストにこだわる場合は、短く保ち、すべての文字を確認してください。

OpenAI エージェントワークフロー

OpenAI の画像生成経路を通じて GPT Image 2 を使ってください。画像出力を同じプロバイダースタック内に保つことで、統合と可観測性のオーバーヘッドを減らせます。

Google エコシステムのワークフロー

Nano Banana 2 を使ってください。Gemini アプリ、Google AI Studio、Gemini API、検索グラウンディング、バッチオプションは、ワークフローの残りがすでに Google 指向である場合により理にかなっています。

シンプルな意思決定ツリー

これらの質問を順番にしてください。

プロダクトの残りの部分はすでに OpenAI ネイティブですか？

はいなら、GPT Image 2 から始めてください。

出力に透明背景が必要ですか？

はいなら、GPT Image 2 から始め、プレビュー挙動を慎重にテストしてください。

ユーザーは多くのバリエーションを生成しますか？

はいなら、Nano Banana 2 から始めてください。

プロンプトは現在の公開情報や Web 上の視覚的参照に依存しますか？

はいなら、Nano Banana 2 のグラウンディングから始めてください。

これは最終的な、ブランドに敏感な、テキスト量の多い素材ですか？

どちらのモデルにも単独では頼らないでください。最終レンダリング用モデルまたは決定論的なデザインレイヤーを使い、手動でレビューしてください。

迷っていますか？

実際のユースケースから 20 プロンプトの評価セットを実行してください。使用可能な画像あたりのコスト、編集精度、テキスト品質、出力形式サポート、レイテンシ、ユーザー満足度を採点します。

その評価は、スクリーンショットより多くのことを教えてくれます。

私なら出荷するワークフロー

今日画像プロダクトを作るなら、モデル選択を恒久的な宗教戦争のようには見せません。

3 つのモードを出荷します。

モード	デフォルトのモデル選択	プロダクトの挙動
探索	Nano Banana 2	摩擦が少なく、多くのバリエーション、デフォルトでは低めの解像度
編集	GPT Image 2 またはユーザーの現在のプロバイダースタック	入力を保持し、マスクを追跡し、修正履歴を維持する
書き出し	素材リスクによる	高品質、正確なサイズ、形式、背景、レビューチェックリスト

そのうえで、すべてをログに記録します。

モデル ID。プロンプト。参照。入力画像。グラウンディングモード。出力サイズ。品質。形式。背景。コスト。リトライ回数。採用された出力。日付。

AI 画像生成は、もはや単なるプロンプトボックスではありません。

それは本番インフラです。

本番インフラには記録が必要です。

最終結論

GPT Image 2 と Nano Banana 2 は、同じ仕事で勝とうとしているわけではありません。

GPT Image 2 は、OpenAI ネイティブの画像生成、編集、柔軟な出力制御、透明背景、より広い OpenAI ワークフローとの統合が必要な場合により良い選択です。

Nano Banana 2 は、高速で大量の画像生成、コストを意識した下書き、検索でグラウンディングされたコンテキスト、Gemini エコシステムへのアクセスが必要な場合により良い選択です。

ほとんどの本格的なプロダクトでは、答えは 1 つを永遠に選ぶことではありません。

ユーザーが探索している間は Nano Banana 2 を使う。

ワークフローが制御された編集、書き出し設定、透明度、OpenAI ネイティブのオーケストレーションを必要とするときは GPT Image 2 を使う。

画像が正確なテキスト、ブランド上の主張、ビジネスリスクを担う場合は、手動レビューと決定論的なデザインツールを使う。

それが GPT Image 2 vs Nano Banana 2 への実用的な答えです。

デモでどちらのモデルがより良く見えるかではありません。

ワークフローのこのステップに、どちらのモデルが属しているかです。

FAQ

GPT Image 2 は Nano Banana 2 より優れていますか？

普遍的にはそうではありません。GPT Image 2 は通常、OpenAI ネイティブの画像ワークフロー、直接編集、透明出力、制御された書き出し設定により適しています。Nano Banana 2 は通常、高速で大量の生成、グラウンディングされた探索、Gemini エコシステムのワークフローにより適しています。

GPT Image 2 の API モデル ID は何ですか？

API モデル ID は gpt-image-2 です。

Nano Banana 2 の API モデル ID は何ですか？

API モデル ID は gemini-3.1-flash-image です。

価格はどのように比較すべきですか？

モデル名だけで答えないでください。実際のプラン、クレジット使用量、出力設定、レビュー作業、ワークフローで採用された最終素材を比較してください。

透明背景にはどちらのモデルが優れていますか？

GPT Image 2 のほうが文書化された経路が明確です。OpenAI の現在の画像ガイドでは、gpt-image-2 で PNG または WebP 出力を使う透明背景がプレビュー利用可能だと説明されています。

グラウンディングされた画像にはどちらのモデルが優れていますか？

Nano Banana 2 です。Google のドキュメントでは、gemini-3.1-flash-image 向けの Web と Image Search によるグラウンディングが強調されており、プロンプトが現在の公開コンテキストや視覚的参照に依存する場合に有用です。

画像内テキストにはどちらのモデルが優れていますか？

どちらもレビューが必要です。Nano Banana 2 は改善されたテキストと正確なテキスト能力を中心に訴求されています。一方、GPT Image 2 はテキストレンダリングが改善されていますが、正確な配置と明瞭さをまだ制限として挙げています。正確な最終コピーには、デザインツールを使ってください。

両方のモデルを使うべきですか？

はい、ワークフローに探索段階と制作段階の両方があるならそうです。Nano Banana 2 は探索のデフォルトとして強力です。GPT Image 2 は、制御された OpenAI ネイティブの編集と書き出しワークフローに強みがあります。

確認したソース

ソースは 2026年8月25日に確認しました。

• GPT Image 2 の OpenAI API モデルページ: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
• OpenAI 画像生成ガイド: https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
• Gemini 3.1 Flash Image / Nano Banana 2 の Google AI for Developers モデルページ: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-flash-image
• Google AI for Developers Gemini API 価格: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• Google DeepMind Nano Banana 2 モデル概要: https://deepmind.google/models/gemini-image/flash/