Nano Banana Pro API 完全呼び出しチュートリアル：KIE.ai より 44% 安価、Google ネイティブ形式で迅速に統合

作者注：详解 Nano Banana Pro API 调用方法，采用谷歌原生 Gemini 格式，通过 APIYI平台仅需 $0.05/次，比 KIE.ai 价格低 44%，支持 1K/2K/4K 分辨率图像生成。

调用 Nano Banana Pro API 时，很多开发者第一时间会选择 KIE.ai，但实际上还有更便宜、更稳定的选择。本文将介绍如何用 谷歌原生 Gemini API 格式 调用 Nano Banana Pro，并通过 APIYI平台将单次调用成本降至 $0.05——比 KIE.ai 低 44%。

核心价值：读完本文，你将掌握 Nano Banana Pro API 的标准调用方式，了解各平台价格差异，并能用最低成本生成专业级 4K 图像。

Nano Banana Pro API 主要パラメータ一覧

なぜ Nano Banana Pro は Google ネイティブ形式を使用するのか？

Nano Banana Pro（モデル名 gemini-3-pro-image-preview）は、Google DeepMind が提供するプロフェッショナル級の画像生成モデルです。その API 設計は Gemini ネイティブプロトコルに基づいており、OpenAI の形式とは本質的な違いがあります。

• レスポンス・モダリティのパラメータ：OpenAI の response_format ではなく、generationConfig 内で responseModalities: ["IMAGE"] を宣言する必要があります。
• 解像度制御：ピクセルサイズではなく、resolution フィールドを通じて 1K/2K/4K を指定します。
• アスペクト比：幅と高さの数値ではなく、aspectRatio 文字列（例: "16:9"）を使用します。

OpenAI SDK の形式で呼び出そうとすると、パラメータの解析エラーが発生します。正しい方法は、Google Generative AI SDK を使用するか、互換性のあるエンドポイントに直接 HTTP リクエストを送信することです。

Nano Banana Pro で何が生成できるのか？

このモデルは、以下のシナリオにおいて競合製品を大きく上回るパフォーマンスを発揮します。

• 多言語テキストのレンダリング：日本語、中国語、英語などの多言語テキストを画像内に正確に埋め込むことができ、フォントも鮮明で文字化けがありません。
• インフォグラフィックとデータ可視化：チャート、テーブル、データ注釈を含むプロフェッショナルなインフォグラフィックを生成可能です。
• マーケティング素材：ポスター、製品画像、広告バナーなど、正確なタイポグラフィが求められる素材に適しています。
• 製品展示：正確な物理的ライティング、質感のディテール、投影効果を実現します。
• プレゼンテーション用イラスト：プロフェッショナルな美意識に沿ったスライド用挿絵を生成します。

Nano Banana Pro API 各プラットフォームの価格比較

プラットフォームを選択する前に、各プラットフォームの実際のコスト差を明確に把握しておきましょう。

💰 コスト比較：毎日100枚の4K画像を生成すると仮定すると、Google公式の月間コストは約720ドル、KIE.aiは約360ドルですが、APIYI（apiyi.com）を経由すればわずか150ドルで済み、月間で570ドル以上のコスト削減が可能です。

KIE.aiと比較したAPIYIの主な優位性：

1. より低価格：1回あたり$0.05（KIE.aiは$0.09）で、44%のコスト削減。
2. フォーマット互換性：GoogleネイティブのGemini APIフォーマットを直接サポートしているため、フォーマット変換が不要。
3. より高速：最適化された加速ルートにより、実測でのレスポンスがより安定。
4. 統合インターフェース：GPT、Claude、Geminiなどの主要な大規模言語モデルを同時にサポートしており、モデルの切り替えが容易。

Nano Banana Pro API クイックスタート

方法1：Google Generative AI SDKを使用する（推奨）

SDKのインストール：

pip install google-generativeai

最小構成の呼び出し例（Text-to-Image、わずか10行のコード）：

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    # 使用 APIYI 端点，价格仅 $0.05/次
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
response = model.generate_content(
    "一只橙色的猫咪坐在向日葵花田中，阳光明媚，写实风格，4K高清",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# 保存图像
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("图像已保存: output.png")

🚀 クイックスタート：APIYI（apiyi.com）で登録後、API Keyと無料テストクレジットを取得できます。上記のコードをコピーして YOUR_API_KEY を置き換えるだけで、追加設定なしですぐに実行可能です。

import google.generativeai as genai
import base64
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, List


def setup_client(api_key: str):
    """初始化 Nano Banana Pro API 客户端"""
    genai.configure(
        api_key=api_key,
        # 通过 APIYI 调用，价格 $0.05/次，比官方低 79%
        client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
    )
    return genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def text_to_image(
    model,
    prompt: str,
    resolution: str = "2K",       # 1K / 2K / 4K
    aspect_ratio: str = "1:1",    # 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4
    output_path: str = "output.png"
) -> str:
    """
    文生图：根据文字描述生成图像

    Args:
        model: 已初始化的模型实例
        prompt: 图像描述（支持中英文）
        resolution: 输出分辨率 1K/2K/4K
        aspect_ratio: 宽高比
        output_path: 保存路径

    Returns:
        保存的文件路径
    """
    response = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution,
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("API 未返回图像数据，请检查 prompt 是否触发内容过滤")


def image_to_image(
    model,
    prompt: str,
    reference_image_path: str,
    resolution: str = "2K",
    output_path: str = "edited_output.png"
) -> str:
    """
    图生图：基于参考图像进行编辑或风格转换

    Args:
        model: 已初始化的模型实例
        prompt: 编辑指令（如"将背景改为夜晚"）
        reference_image_path: 参考图像路径
        resolution: 输出分辨率
        output_path: 保存路径

    Returns:
        保存的文件路径
    """
    # 读取参考图像
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # 检测图像格式
    ext = Path(reference_image_path).suffix.lower()
    mime_map = {".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg",
                ".png": "image/png", ".webp": "image/webp"}
    mime_type = mime_map.get(ext, "image/png")

    response = model.generate_content(
        [
            {"inline_data": {"mime_type": mime_type, "data": image_data}},
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("图生图处理失败，请确认参考图像格式正确")


def batch_generate(
    model,
    prompts: List[str],
    resolution: str = "2K",
    output_dir: str = "batch_output"
) -> List[str]:
    """
    批量生成图像

    Args:
        model: 模型实例
        prompts: 提示词列表
        resolution: 分辨率
        output_dir: 输出目录

    Returns:
        生成的文件路径列表
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    results = []

    for i, prompt in enumerate(prompts):
        output_path = f"{output_dir}/image_{i+1:03d}.png"
        try:
            path = text_to_image(model, prompt, resolution, output_path=output_path)
            results.append(path)
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 生成成功: {path}")
        except Exception as e:
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 生成失败: {e}")
            results.append(None)

    return results


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化客户端 - 通过 APIYI apiyi.com 调用，$0.05/次
    model = setup_client("YOUR_APIYI_API_KEY")

    # 文生图示例
    path = text_to_image(
        model,
        prompt="现代简约风格的产品展示图，白色背景，专业摄影棚光效，适合电商使用",
        resolution="4K",
        aspect_ratio="1:1",
        output_path="product_4k.png"
    )
    print(f"4K 产品图已生成: {path}")

    # 图生图示例（修改已有图像）
    edited = image_to_image(
        model,
        prompt="将图中的背景改为户外自然场景，保持主体不变",
        reference_image_path="product_4k.png",
        resolution="4K",
        output_path="product_outdoor.png"
    )
    print(f"编辑后图像: {edited}")

方法2：HTTPリクエストを直接送信する（あらゆる言語に対応）

SDKをインストールしたくない場合は、HTTP POSTリクエストを直接送信することも可能です。

import requests
import base64
import json

API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY"
# APIYI 兼容谷歌原生格式端点
BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

payload = {
    "contents": [
        {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "text": "一个充满科技感的数据中心机房，蓝色霓虹灯效果，4K超清，电影质感"
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "resolution": "4K",
        "aspectRatio": "16:9"
    }
}

response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
data = response.json()

# 提取并保存图像
image_data = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("datacenter_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))
print("图像生成完成！")

説明：上記のコードは APIYI（apiyi.com）の互換エンドポイントを使用しています。GoogleネイティブのGemini APIフォーマットと完全に互換性があり、フォーマット変換は一切不要で、1回あたり0.05ドルで利用できます。

Nano Banana Pro 主要パラメータ詳細解説

解像度およびアスペクト比の完全パラメータ表

サポートされているアスペクト比（aspectRatio パラメータ値）:

横長: "16:9"  "4:3"  "3:2"  "21:9"
正方形: "1:1"
縦長: "9:16"  "3:4"  "2:3"  "9:21"
カスタム: "4:5"（Instagram 推奨）

プロンプトのベストプラクティス

Nano Banana Pro はプロンプトの品質に非常に敏感です。以下は検証済みの効果的な書き方の法則です。

高品質なプロンプトの構造: 主体の説明 + スタイルの定義 + ライティング/質感 + 解像度/品質キーワード

✅ 推奨される書き方：
「伝統的な漢服を着た若い女性が古典的な庭園に立っている、
 工筆画スタイル、柔らかい自然光、細部まで豊か、4K超高画質、
 高度な写実主義」

❌ 避けるべき書き方：
「女の子を描いて」（曖昧すぎる）

テキストレンダリング専用プロンプト（Nano Banana Pro の主な強み）：

「イベントポスター、タイトルテキスト '2026 AI サミット'、
 日英バイリンガル、モダンなデザインスタイル、濃紺の背景、
 白いタイトルフォント、文字は鮮明で読みやすいこと」

Nano Banana Pro API 実際の使用シーン

シーン1：ECサイト向け商品画像のバッチ生成

# ECサイト向け商品画像のバッチ生成
product_prompts = [
    "ワイヤレスBluetoothヘッドホン、純白の背景、プロフェッショナルな製品写真、正面、4K",
    "ワイヤレスBluetoothヘッドホン、ダークグレーの背景、斜め45度、詳細を表示、4K",
    "ワイヤレスBluetoothヘッドホン、ライフスタイルシーン、装着イメージ、屋外の太陽光、4K"
]

results = batch_generate(
    model,
    product_prompts,
    resolution="4K",
    output_dir="product_images"
)
# 3枚の画像、APIYIの総コスト：$0.15（KIE.aiの場合は$0.27必要）

シーン2：マーケティングポスターのテキストデザイン

Nano Banana Pro の最も際立った能力の一つは、画像内に正確にテキストをレンダリングできることです。これは同種のモデルでは非常に困難な作業です。

poster_prompt = """
独身の日（11.11）セールポスターをデザイン：
- タイトル：独身の日大セール
- サブタイトル：全品50%OFFから
- 背景：赤のグラデーション、お祭り気分のスタイル
- 文字色：ゴールデンイエロー、大きく目を引くフォント
- 下部：キャンペーン期間 2026.11.11-11.13
要件：日本語の文字が鮮明で読みやすく、プロフェッショナルなレイアウトであること
"""

path = text_to_image(model, poster_prompt, resolution="4K", aspect_ratio="9:16")
# 縦型スマホポスター、$0.05/枚

💡 推奨事項: ECサイトの商品画像やマーケティング素材など、大量の画像を生成する必要があるシーンでは、APIYI（apiyi.com）プラットフォーム経由での呼び出しをお勧めします。価格が最も安いだけでなく、詳細な呼び出しログや使用統計も提供されるため、コスト管理が容易になります。

シーン3：Node.js / TypeScript プロジェクトへの統合

プロジェクトで JavaScript/TypeScript を使用している場合は、HTTP リクエストを通じて直接統合できます。

import axios from "axios";
import * as fs from "fs";

const API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY";
// APIYI は Google ネイティブ形式と互換性があり、価格は $0.05/回
const BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent";

interface GenerateImageOptions {
  prompt: string;
  resolution?: "1K" | "2K" | "4K";
  aspectRatio?: string;
  outputPath?: string;
}

async function generateImage({
  prompt,
  resolution = "2K",
  aspectRatio = "1:1",
  outputPath = "output.png",
}: GenerateImageOptions): Promise<string> {
  const response = await axios.post(
    BASE_URL,
    {
      contents: [{ role: "user", parts: [{ text: prompt }] }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["IMAGE"],
        resolution,
        aspectRatio,
      },
    },
    {
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
      },
    }
  );

  const imageData =
    response.data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(imageData, "base64"));
  return outputPath;
}

// 使用例
generateImage({
  prompt: "モダンでミニマルなスタイルの App 起動画面、ダークテーマ、テクノロジー感、4K",
  resolution: "4K",
  aspectRatio: "9:16",
  outputPath: "app_splash.png",
}).then((path) => console.log(`生成完了: ${path}`));

コスト最適化戦略

実際のプロジェクトにおいて、Nano Banana Pro API の呼び出しコストを合理的に制御することは非常に重要です。

🎯 選択のアドバイス: スタートアップチームや個人開発者の方は、まず APIYI（apiyi.com）プラットフォームの無料枠でテストを行い、画像品質がニーズに合致することを確認してから大規模な呼び出しに移行することをお勧めします。プラットフォームは従量課金制を提供しており、最低利用料金の制限はありません。

よくある質問

まとめ

Nano Banana Pro API 呼び出しの重要ポイント：

1. Google ネイティブの Gemini 形式を使用する：google-generativeai SDK またはネイティブ HTTP リクエストが必須です。OpenAI SDK 形式は互換性がありません。
2. APIYI が最安値：1回あたり $0.05。KIE.ai（$0.09）より 44% 安く、Google 公式（$0.24）より 79% 安価です。
3. 3つの主要パラメータ：responseModalities: ["IMAGE"]、resolution（1K/2K/4K）、aspectRatio。
4. テキストレンダリングが最大の強み：マーケティングポスター、インフォグラフィック、バイリンガルコンテンツにおいて、Nano Banana Pro は現在最適な選択肢です。

大量の呼び出しや本番環境への導入を検討しているチームには、APIYI（apiyi.com）経由のアクセスを推奨します。プラットフォームは安定稼働しており、詳細な API ログと使用量モニタリングを提供しているため、画像生成コストを正確に管理できます。

参考文献

1. Google Gemini API 画像生成ドキュメント

   • リンク：ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 説明：Nano Banana Pro 公式APIパラメータの説明と使用制限

2. Google Generative AI Python SDK

   • リンク：github.com/google-gemini/generative-ai-python
   • 説明：SDKのインストールと完全なAPIリファレンス。本記事のコードはこのSDKに基づいています。

3. APIYIプラットフォーム Nano Banana Pro 連携ドキュメント

   • リンク：docs.apiyi.com
   • 説明：APIYIによるGoogleネイティブ形式の互換性説明と価格詳細

著者：技術チーム
技術交流：コメント欄でNano Banana Proを使って生成した作品をぜひシェアしてください。AI画像生成のさらなるテクニックについては、APIYI apiyi.com 技術コミュニティをご覧ください。