Nano Banana 2.1の料金を徹底解説：Nano Banana 2との5つの重要な違いと節約額の試算

2026年10月6日、GoogleはGemini APIで Nano Banana 2.1（モデルID gemini-nano-banana-2.1）をリリースしました。Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）のアップグレード版という位置づけです。最も注目を集めているのは、Nano Banana 2.1の価格です。画像出力の単価が100万トークンあたり60ドルから30ドルに下がり、1K画像1枚あたりのコストも0.067ドルから0.0336ドルになりました。

ただし、「価格が半額」という見出しだけを見ていると、計算を誤るかもしれません。公式の料金表には、入力価格が3倍に、テキストと思考出力が2.5倍に上がっていることに加え、4K画像のトークン消費量が50%増加し、0.5Kの選択肢が料金表からなくなったことも記されています。

この記事では、Googleの公式料金ページをもとに、Nano Banana 2.1とNano Banana 2の価格差を項目ごとに解説します。解像度やワークフロー別の実コストを試算し、移行にあたってのアドバイスも紹介します。

この記事でわかること：Nano Banana 2.1に切り替えた場合、実際にどれほどコストを削減できるのか、また、どのようなケースでは削減幅が小さくなるのかを正確に判断できます。

Nano Banana 2.1の主な料金

まずは、公式料金表の主な数字をまとめて確認しましょう。以下はすべてStandard（標準）有料プランの価格で、単位は100万トークンあたりの米ドルです。どちらのモデルもGemini APIでは無料プランがありません（Free Tierは利用不可。Nano Banana 2はGoogle AI Studio内で無料試用できます）。

この表からわかるように、Nano Banana 2.1は「画像出力から入力と推論へ、課金の比重を移す」料金設計です。大半を占める「プロンプトを1つ入力して画像を1枚生成する」ような使い方では、画像出力が総コストの95%以上を占めるため、全体のコストは実際にほぼ半減します。一方、参照画像を多く使うワークフローや複数回の編集、長い思考チェーンを伴うワークフローでは、入力と思考にかかるコストの上昇によって、値下げの恩恵が一部相殺されます。

もうひとつ注目したいのは、Nano Banana 2.1で入力形式に動画が追加されたことです。動画クリップを生成時の参照として使えるようになりました。ただし、動画のフレームは通常多くのトークンを消費します。1Mトークンあたり$1.50で課金されるため、コストを個別に見積もる必要があります。

🎯 テストのすすめ：料金表の数字はあくまで理論値です。実際のコストは、プロンプトの長さや参照画像の枚数、思考レベルによって変わります。APIYI（apiyi.com）を通じて、同じ実際のプロンプト群を2つのモデルに入力し、usageフィールドのトークン消費量を比較してから判断することをおすすめします。

Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2 の画像1枚あたりの価格比較

開発者が最も気になるのは、「画像1枚あたりいくらかかるのか」です。公式の料金ページにある脚注には、解像度ごとのトークン消費量が記載されています。ここでは「トークン数 × 単価」で、Standard と Batch の2つの料金プランにおける画像1枚あたりのコストを算出します。

1K と 2K では、トークン消費量はまったく同じです。単価が半分になった分、コストも半減しており、特別な条件はありません。一方、注意が必要なのは4Kです。Nano Banana 2.1の4K画像は3,780トークンを消費し、Nano Banana 2の2,520トークンより50%増えています。そのため、4K画像1枚あたりの価格は$0.151から$0.113に下がるものの、削減率は約25%にとどまります。

見落としやすい点がひとつあります。一部の英語の第三者記事では、Nano Banana 2.1の4K価格を$0.0756としていますが、これは旧モデルの2,520トークンという数値を使ったものです。公式料金ページの脚注によると、4K画像1枚あたりの消費量は3,780トークンで、価格は約$0.113です。予算を立てる際は、この数値を使ってください。

0.5Kの提供がなくなった点にも注目が必要です。Nano Banana 2の512pxプランは1枚あたり$0.045で、サムネイルや下書きのプレビュー、大量の画像の選別によく使われていました。一方、Nano Banana 2.1の料金表に記載されているのは1K、2K、4Kの3段階です。ただし、2.1の1Kは1枚あたり$0.0336で、Nano Banana 2の0.5Kよりも安価です。同じ予算で、より高解像度の画像を得られます。

Nano Banana 2.1の料金に潜む3つのコスト

価格が半減したのは事実ですが、正確にコストを見積もるには、次の3つの隠れたコストも考慮する必要があります。

1. 入力トークンの単価が3倍に：入力は100万トークンあたり$0.50から$1.50に値上がりしました。テキストから画像生成する場合、通常プロンプトは数百トークン程度なので、影響はほとんどありません。一方、画像から画像生成する場合や複数画像を合成する場合は、参照画像ごとにトークンが入力として加算されます。複数回にわたる対話形式の編集では、過去の画像もコンテキストに含まれるため、入力トークンはすぐに数万に達することがあります。
2. 思考トークンの単価が2.5倍に：Gemini 3.xの画像モデルでは、思考機能がデフォルトで有効になっています。思考トークンは、返却されるかどうかにかかわらず、テキスト出力として課金されます。Nano Banana 2.1では、テキストと推論の出力単価が100万トークンあたり$3.00から$7.50に値上がりしました。複雑な構図や長い文字のレイアウトを指定するプロンプトほど推論が長くなり、このコストの影響が大きくなります。
3. 4K画像のトークン消費量が増加：前のセクションで説明したとおり、4K出力の消費量は2,520トークンから3,780トークンに増え、単価の値下げ幅の半分を相殺しています。4Kを主に使うECや印刷関連の業務では、実際のコスト削減は50%ではなく約25%です。

この3つを踏まえると、簡単な損益分岐点を計算できます。1K画像の場合、画像1枚あたりの節約額は$0.0336です。一方、入力トークンは100万トークンあたり$1.00値上がりするため、1回の呼び出しで入力が約33,600トークンを超えると、値上がり分が節約額を上回ります。思考トークンは100万トークンあたり$4.50の値上がりで、損益分岐点は約7,470思考トークンです。

つまり、通常の業務でこの2つの損益分岐点に達することはほとんどありません。ほとんどのケースでNano Banana 2.1のほうが安価ですが、「どれだけ安くなるか」はワークフローに応じて細かく計算する必要があります。

さまざまなシーンにおける Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2 のコスト試算

単価だけでは実際のコストをイメージしにくいため、ここでは代表的な4つのシーンを例に、1回の呼び出しにかかる総コストを試算します。参照画像は1枚あたり約1,120入力トークン、思考トークンは経験値として見積もっています。実際の消費量は、画像サイズや media resolution の設定によって変わります。

試算結果からは、出力が少なく入力が多いほど、Nano Banana 2.1の優位性は小さくなることがわかります。シンプルなテキストからの画像生成や一般的なECサイトの商品画像では40%以上のコスト削減が見込め、最も恩恵を受けやすいでしょう。一方、参照画像14枚を使った合成や、長文テキストを含む4Kポスターでは削減率が13〜16%に縮まります。それでも、「切り替えたらかえって高くなる」ということはありません。

月間予算に換算すると、その差はさらにわかりやすくなります。毎月1K画像を10,000枚生成する場合、Nano Banana 2は約$672、Nano Banana 2.1は約$336です。同じ枚数の2K画像ではそれぞれ$1,008と$504、4K画像では$1,512と$1,134になります。オフラインのバッチ処理なら、Batchモードの50%割引も適用され、1K画像の月間コストを$168まで抑えられます。

💡 コストに関するアドバイス：毎月の画像生成量が多いチームは、まずAPIYI（apiyi.com）で少量のトラフィックを使って1週間ほど試験運用し、実際の入力・思考・画像トークンの分布を集計してみましょう。そのうえで上記の式に当てはめて移行による効果を計算するほうが、一気に全面移行するよりも確実です。

Nano Banana 2.1の呼び出し例とコスト試算コード

Nano Banana 2.1は、GeminiネイティブのgenerateContentインターフェースを引き続き使用します。移行時に変更が必要なのはモデルIDだけです。imageConfigのimageSizeには1K、2K、4Kを指定できます。以下の例では、APIYIのGeminiネイティブ互換エンドポイントを呼び出します。

import requests, base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent"

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "一只戴墨镜的柴犬站在霓虹灯街头，招牌写着 BANANA CAFE"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
}
resp = requests.post(URL, headers={"x-goog-api-key": API_KEY}, json=payload, timeout=180).json()
img = next(p for p in resp["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
open("output.png", "wb").write(base64.b64decode(img["inlineData"]["data"]))
print(resp.get("usageMetadata"))  # コスト計算に使うトークン消費量を記録

呼び出し結果のusageMetadataには、入力トークン、思考トークン、出力トークンの内訳が含まれています。これらの項目を業務ログに保存しておくと、後でモデルのコストを比較する際に役立ちます。

# 単価：米ドル／100万トークン（Standard層）
PRICING = {
    "gemini-3.1-flash-image": {"input": 0.50, "text_out": 3.00, "image_out": 60.00,
                                "image_tokens": {"0.5K": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}},
    "gemini-nano-banana-2.1": {"input": 1.50, "text_out": 7.50, "image_out": 30.00,
                                "image_tokens": {"1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 3780}},
}

def estimate_cost(model, input_tokens, thinking_tokens, size, n_images=1, batch=False):
    p = PRICING[model]
    if size not in p["image_tokens"]:
        raise ValueError(f"{model} 不支持 {size} 档位")
    cost = (input_tokens * p["input"]
            + thinking_tokens * p["text_out"]
            + p["image_tokens"][size] * n_images * p["image_out"]) / 1_000_000
    return round(cost * (0.5 if batch else 1), 4)

for m in PRICING:
    print(m, estimate_cost(m, input_tokens=3700, thinking_tokens=1000, size="2K"))
# gemini-3.1-flash-image 0.1056
# gemini-nano-banana-2.1 0.0635

この関数をusageログに組み込めば、過去の実データを使って移行による効果を再計算できます。この記事の推定値だけに頼る必要はありません。

🚀 すぐに試すには：APIYI（apiyi.com）でAPIキーを取得し、上記のコードを実行するのがおすすめです。プラットフォームではGeminiネイティブ形式とOpenAI互換形式の両方を利用できます。Nano Banana 2と2.1の切り替えは、モデル名を変更するだけです。取り扱いモデルや料金については、コンソールで最新情報をご確認ください。

Nano Banana 2.1への移行判断とよくある質問

価格だけでなく、Nano Banana 2.1は性能面でも向上しています。公式の説明によると、視覚品質、複数ターンの会話におけるキャラクターの一貫性、文字の描画精度、検索拡張生成が改善され、1K、2K、4Kの3つの解像度に対応しています。価格と性能を踏まえると、以下の表を目安に選べます。

旧モデルの提供終了時期については、記事執筆時点でGoogle公式の提供終了ページに gemini-3.1-flash-image の終了日は記載されていません。ただし、第三者の報道では移行期間について言及されています。切り替えを余儀なくされる事態を避けるため、早めに互換性テストを済ませておくことをおすすめします。

Nano Banana 2.1の料金に関するよくある質問

Q1：Nano Banana 2.1に無料枠はありますか？

Gemini APIのNano Banana 2.1には無料枠がなく、利用には有料アカウントが必要です。まず性能を試したい場合は、APIYI（apiyi.com）に登録するとテスト用の利用枠を取得できます。少量のリクエストで画像の品質を確かめてから、移行するかどうかを判断できます。

Q2：Nano Banana 2.1の4Kは、なぜ25%しか安くならないのですか？

4K画像のトークン消費量が2,520から3,780に増えるためです。単価は半額になりますが、トークン数が50%増えるため、差し引きすると1枚あたりの価格は$0.151から$0.113に下がります。ネット上で見かける$0.0756という数字は、旧モデルのトークン数を誤って適用したものです。

Q3：Batchモードはどのような用途に向いていますか？

Batchモードでは画像出力が$15 / Mとなり、1枚あたりのコストをさらに半分に抑えられます。ただし、結果は非同期で返されるため、商品画像の一括生成やデータセットの構築など、即時性が求められないタスクに適しています。リアルタイムのやり取りが必要なアプリケーションでは、Standard層を使いましょう。APIYI（apiyi.com）で、2つのモードのレイテンシとコストをそれぞれ比較できます。

Q4：Groundingによる検索拡張には追加料金がかかりますか？

はい。検索リクエストは毎月5,000回まで無料で、すべてのGemini 3.xモデルで共有されます。上限を超えると、1,000回あたり$14が課金されます。1回のリクエストで複数の検索クエリが発生する場合があり、クエリごとに料金がかかります。一方、検索で取得した内容は入力トークンには含まれません。

まとめ：Nano Banana 2.1への移行はおすすめ？

Nano Banana 2.1の料金改定は、単なる値下げではなく「料金体系の構造的な見直し」です。画像出力の単価は半額になる一方、入力トークンと推論トークンは値上がりし、4Kのトークン消費量は増加、0.5Kの解像度は廃止されました。1K・2Kのテキストから画像生成を中心に利用するビジネスの大半では、実質40%〜50%のコスト削減が見込めます。画質や文字描画の改善も考慮すると、移行をためらう理由はほとんどありません。

一方、入力や推論の負荷が高いワークフローや、4K出力が中心の用途では慎重な検討が必要です。コスト削減幅は13%〜25%に縮小します。それでも十分なメリットはありますが、予算を見積もる際は、旧請求額を単純に半分にするのではなく、公式の脚注に記載されたトークン数を使って計算し直す必要があります。

おすすめの移行手順は、まずこの記事のコスト関数を使って過去のusageログを再計算し、次に少量のトラフィックで実際の画像品質とトークン消費量を比較検証してから、段階的に切り替える方法です。この一連の作業はAPIYI（apiyi.com）の統一インターフェースを使って進められます。同じAPIキーでNano Banana 2やNano Banana 2.1などの画像モデルをすばやく切り替え、比較できます。

参考資料:
– Gemini API公式料金ページ： ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Gemini APIモデルの提供終了に関する説明： ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Gemini画像生成の開発者向けドキュメント： ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– APIYIドキュメントセンター： docs.apiyi.com

著者紹介: APIYI技術チーム。AIモデルの接続やコスト最適化に関する実践に取り組んでいます。画像生成モデルの選び方やコスト削減について、APIYI（apiyi.com）を通じてお気軽にご相談ください。