この二つは絶えず比較されますが、たいてい軸がずれています。みんな「どちらが優れているか」と聞く。有用な問いは「いま作業のどの段階にいるか」です。両者は得意な場所が違い、典型的な商品撮影では途中で答えがひっくり返るからです。
それぞれ何を中心に作られているか
Nano Banana Pro は解像度優先のモデルです。11 種類のアスペクト比と 3 段階の解像度を備え、4K まで押し上げてもディテールが崩れません。出力先が決まっているとき——印刷物、ズームできるマーケットプレイスの商品ページ、3 通りに切り出されるバナー——に手を伸ばすべきモデルです。
GPT Image 2.5 は指示優先のモデルで、2 つの派生版として提供されます。Flare は速いほう。Sunburst は時間がかかり、二つのうちより丁寧なほうです。どちらも最大 16 枚の参照画像を受け付け、これはカタログ内のどのモデルよりも多い枚数です。また両方とも 21:9 や 9:8 のような扱いにくいものを含む 12 種類のアスペクト比を持ちます。
数字を並べて
| Nano Banana Pro | GPT Image 2.5（Flare / Sunburst） | |
|---|---|---|
| 1K / 2K / 4K のクレジット | 8 / 12 / 20 | 6 / 10 / 16 |
| アスペクト比 | 11 | 12 |
| 参照画像 | 最大 8 枚 | 最大 16 枚 |
| 標準的な待ち時間 | 20〜60 秒 | Flare 15〜40 秒、Sunburst はより長い |
| 最も強い領域 | 4K でも崩れないディテール | 長く具体的なブリーフへの忠実さ |
GPT Image 2.5 はどの段階でも安価です。ただしそれだけでは決着しません。二つのモデルは失敗の仕方が違い、やり直しが必要な安い失敗は結局安くないからです。
Nano Banana Pro が勝つ場面
じっくり見られるもの全般です。布の織り目、ヘアライン加工の金属、ラベルの縁、ガラスの結露——これらは小さいサイズで描いてから拡大すると崩れるディテールです。2K や 4K でネイティブにレンダリングすれば、そのまま保たれます。
細長いフレームでも勝ちます。11 種類の比率は実際のレイアウトが必要とするものを網羅しており、正方形を生成して切り抜くのではなく、そのフレームに合わせて構図を組みます。メインビジュアルの枠が 21:9 なら、その差はすぐに見て取れます。
その強さの代償
4K 1 枚 20 クレジットはすぐに積み上がりますし、ほとんどの画像にそれは不要です。最終的な掲載位置が幅 1,200 ピクセルのカードなら、1K が正直な選択で、20 ではなく 8 で済みます。この計算はAI 画像 1 枚の本当のコストで詳しく扱いました。
GPT Image 2.5 が勝つ場面
長いブリーフ。プロンプトに 5 つの制約——対象物、置かれる面、光の方向、ぼかす部分、写ってはいけないもの——があるなら、5 つすべてを守るのはこのモデルです。他のエンジンは最初の 3 つを満たして残りを即興で埋めがちです。
参照画像を多用する作業。16 の参照スロットがあれば、商品を複数の角度から見せ、さらにムードボードと正確なパッケージまで渡して、そのすべてを尊重した結果を得られます。8 枚でたいてい足りますが、16 枚は「商品を見せる」と「商品ラインを見せる」の差です。
画面の他の部分を乱してはいけない編集。Flare も Sunburst も、指示に出てこなかった部分をそのまま残すことに慎重で、クライアントが 1 か所だけ直してほしいと言ったときにまさに欲しい挙動です。
Flare か Sunburst か
量なら Flare、重要な 1 枚なら Sunburst。このプラットフォームでは同価格なので、天秤にかけるのはクレジットではなく時間です。まだ迷っている段階では Flare を回し、ページに載る 1 枚になったら Sunburst に切り替える。詳細が必要なら、それぞれ専用ページがあります——Flare と Sunburst。
一回の撮影を二つで分担する
実際の商品ページ用の仕事がどう分かれるかを示します。商品は陶器のボトル。メイン 1 枚、角度違い 4 枚、ライフスタイル 2 枚が必要です。
| 工程 | モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 構図テスト | Qwen Z-Image、2 クレジット | 構図だけ。ここには完成品はない |
| メイン、2K | Nano Banana Pro、12 | 釉薬と口縁はズームに耐える必要がある |
| 角度違い 4 枚、1K | GPT Image 2.5 Flare、各 6 | 参照からセット全体の一貫性を出す |
| ライフスタイル 2 枚 | GPT Image 2.5 Sunburst、各 6 | 長いブリーフ：キッチン、朝の光、人物なし |
| 背景の整理 | 背景除去、4 | プロンプトの仕事ではない |
合計、商品ページ一式で約 60 クレジット。すべてを最高設定で回していれば 3 倍かかり、しかも角度違いが参照を共有しないぶん一貫性の低いセットになっていたはずです。
どちらも間違いになるとき
画像内の文字。この二つは専門家ではありません。パッケージの文言や看板が写るなら、そのために作られたモデルは Ideogram で、Turbo なら 4 クレジットから始まります。
すでに写真がある場合。商品写真が存在していて問題が背景だけなら、何も生成し直さないでください。元画像を参照にした画像から画像なら 1 レンダリング分。背景を白に変える、あるいは完全に切り抜くほうが安く、実際の商品もそのまま残ります。
ムードの 20 パターン。それは下書き作業です。2 クレジットのモデルを使い、方向性を決めてから、勝ち残った案をこの二つのどちらかに持ち込みます。
10 秒で決める方法
画像がどこに着地するかを問う。印刷、ズーム、大きなトリミングなら Nano Banana Pro の 2K か 4K。ブリーフの長さを問う。制約が 3 つより多い、または参照画像が 2 枚より多いなら GPT Image 2.5。フレーム内に文字があるかを問う。あるならどちらでもなく、Ideogram です。
それ以外はすべて下書きであり、下書きは安くあるべきです。ワークスペースは 19 のモデルすべてで同じプロンプト入力欄を保つので、プロンプトの移動は書き直しではなくドロップダウンです。そもそもどう撮るかを決めかねているなら、より結果を左右する選択であるテキストから画像か、画像から画像かから始めてください。
両モデルの価格は、カタログの残りとあわせてプランのページにあります。新規アカウントにはスターター クレジットが付き、どちらかに決める前に上の比較を自分の商品で試すには十分です。
セット全体の一貫性
単発の画像はどちらのモデルもよく見せます。差が出るのはセットです。同じ撮影に見える写真が 8 枚必要になると、決め手はモデルがどれだけ忠実に参照を再利用するかで、そこで GPT Image 2.5 の 16 スロットが価値を発揮します。商品、照明、置き面を固定したまま、角度だけを変えられるのです。
8 スロットの Nano Banana Pro も、単一商品なら同じ仕事を問題なくこなします。差が見えるのは、共通のビジュアル言語を持たせるべき複数商品にまたがるセットのときです。
編集時の振る舞い
どちらも既存画像と変更指示を受け取りますが、気質が違います。GPT Image 2.5 は保守的で、指示が触れていない部分はそのまま残す傾向があり、クライアントの修正対応にはこれが望ましい。Nano Banana Pro は周囲のディテールを描き直すことにより積極的で、変更が大きいときには助けになり、小さいときには邪魔になります。
すでに気に入っている写真への小さく正確な編集なら、保守的な挙動が勝ちます。「商品を中心にこのシーンを組み直して」なら、もう一方が勝ちます。
どちらもクリーンアップ ツールではない
両者で最も多い誤用なので繰り返す価値があります。画像の唯一の問題がフレーム内の何かなら、モデルを関与させるべきではありません。オブジェクト除去と背景ツールは被写体をバイト単位で同一に保ちますが、再生成にはそれが約束できません。この境界は画像のクリーンアップで扱いました。