Nano Banana 2 Liteの仕様と料金｜Gemini Omni Flashと同時発表

Nano Banana 2 Lite は、Google DeepMind が2026年6月30日に発表した画像の生成・編集モデルです。「Lite」という名前から軽量なオンデバイスAIを想像する方もいますが、公式の説明では、Gemini API や Google AI Studio などから呼び出す、速度と費用効率を重視した画像モデルとして案内されています。同じ発表では、動画生成モデルの Gemini Omni Flash も紹介されました。

本記事では、Google公式ブログの発表記事、Google DeepMindのモデルページ、Gemini APIのモデルページ、Gemini APIの料金ページ、Gemini APIのリリースノートで確認できた範囲だけを使い、Nano Banana 2 Lite の位置づけ・仕様・料金・使える場所・注意点を整理します。各情報は2026年10月11日に公式ページで確認した内容で、確認できなかった機能や日付は書いていません。

• Nano Banana 2 Lite は何をするモデルで、Nano Banana 2 や 2.1 とどう違うのか
• 料金は1枚いくらで、無料枠はあるのか
• どこで使えて、何ができないのか
• Gemini Omni Flash は何が発表されたのか
• SNS投稿やコンテンツ制作で使うとき、どこを確認すべきか

Google DeepMindとは何か——2026年に改めて注目される理由

Google DeepMindはどんな組織か

Google DeepMind の公式サイトによると、DeepMind は2010年に始まり、Google Brain は2011年に X（ムーンショット・ファクトリー）で始まりました。両チームは、CEO の Demis Hassabis が率いる単一のチームにまとめられています（Google DeepMindの公式紹介ページ）。同ページは、2015年に囲碁の世界王者に勝った初のコンピュータプログラムとして AlphaGo を発表したこと、2020年にタンパク質の3次元構造を予測する AlphaFold を公開したことも挙げています。使命は、人類に役立つAIを責任を持って作ることだと記されています。

今回の発表で注目された点

2026年6月30日のGoogle公式ブログの発表記事は、開発者向けに Nano Banana 2 Lite と Gemini Omni Flash を紹介しています。Nano Banana 2 Lite は画像、Gemini Omni Flash は動画を扱うモデルで、記事は「画像を作ってから動画にする」ような組み合わせの使い方も例示しています。この記事のタイトルにある話題は、この2つの発表が中心です。

Nano Banana 2 Liteとは何か——基礎から整理する

Nano Banana 2 Lite は、Googleが提供する Gemini の画像生成・編集モデルで、APIでのモデルIDは gemini-3.1-flash-lite-image です。Google DeepMindのモデルページは、高速な生成と編集を低い費用で行うためのモデルだと説明しています。

モデル名とモデルIDの対応

公式ページでは、Nano Banana 2 Lite は Gemini 3.1 Flash-Lite Image とも表記されています（Google DeepMindのモデルページ）。APIで指定する文字列は gemini-3.1-flash-lite-image です（Gemini APIのモデルページ）。製品名とモデルIDが別の呼び方になっているため、記事や社内資料でモデルを指すときは、どちらの名前を使っているかをそろえておくと混乱を防げます。

画像モデルであり、端末内で動くモデルとは案内されていない

確認した公式ページ（発表記事、DeepMindのモデルページ、APIのモデルページ、モデル一覧）では、Nano Banana 2 Lite は Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini アプリなどで使うモデルとして書かれており、スマートフォン内だけで動作するモデルとしては紹介されていません。入力は文章・画像・動画・PDF、出力は画像と文章です（Gemini APIのモデルページ）。「Nano」という語が付くため端末内モデルと混同されやすいのですが、使う前に提供先と動作の場所を公式ページで確かめることをおすすめします。

何を目的にしたモデルか

発表記事は、速度・規模・費用効率を重視した、大量処理や近リアルタイムの用途向けのモデルだと位置づけています。対話しながら試作したり、画像のラフ案を素早く作ったりする場面が想定されています。一方で、複雑な専門用途で精度を優先する場合は、同じシリーズの別モデルが案内されています。違いは次の章で表にまとめます。

Nano Bananaシリーズの違いを一覧で比べる

Nano Bananaシリーズは、速度重視の Nano Banana 2 Lite、汎用の Nano Banana 2、高精度向けの Nano Banana Pro などで構成され、2026年10月6日には Nano Banana 2.1 が一般提供になりました。用途に合わせてモデルIDを選びます。

発表記事は、Lite を速度重視で大量処理向け、Nano Banana 2 を品質と費用のバランスを取る汎用向け、Nano Banana Pro を速度より正確さが重要な複雑な専門タスク向けと説明しています。その後、Gemini APIのリリースノートでは、2026年10月6日に gemini-nano-banana-2.1 が一般提供になったと記載されています。

モデル名	モデルID	公式の位置づけ	確認できた状態
Nano Banana 2 Lite	gemini-3.1-flash-lite-image	速度・費用効率重視。大量処理や近リアルタイムの用途向け	2026年6月30日に一般提供（リリースノート）
Nano Banana 2	gemini-3.1-flash-image	品質と費用のバランスを取る汎用向け	リリースノートでは非推奨。停止日は未発表
Nano Banana 2.1	gemini-nano-banana-2.1	画質・文字表現・複数ターンの一貫性を改善した高効率の画像生成・編集モデル	2026年10月6日に一般提供（リリースノート）
Nano Banana Pro	gemini-3-pro-image	速度より正確さを重視する複雑な専門タスク向け	モデル一覧に掲載
Nano Banana	gemini-2.5-flash-image	旧モデル。Liteへの移行が案内されている	モデル一覧では利用経験のある利用者に限定

出典：発表記事、Gemini APIのモデル一覧、リリースノート、画像生成のガイド。表の「確認できた状態」は2026年10月11日時点の記載で、提供状況は変わる可能性があります。

Lite と 2.1 の仕様差

画像生成のガイドによると、Lite の解像度は1Kのみで、思考レベルは minimal（既定）と high、Google検索によるグラウンディングには対応していません。一方、Nano Banana 2.1 は1K・2K・4Kに対応し、思考レベルは minimal・medium・high（既定は medium）、Google検索のグラウンディングに対応しています。同ガイドは、新しいプロジェクトには 2.1 を勧める旨も書いています。

初代 Nano Banana からの移行

初代の Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）を使っている開発者には、Lite への移行が案内されています（発表記事）。画像生成のガイドも、品質・速度・価格の面で Lite への移行を勧めています。

Nano Banana 2 Liteの主な特徴と技術仕様

Nano Banana 2 Lite の公式仕様は、入力が文章・画像・動画・PDF、出力が画像と文章、解像度は1Kのみ、入力上限65,536トークン、出力上限4,096トークンです（Gemini APIのモデルページ）。

速度に関する公式の記載

発表記事は、テキストから画像の出力まで4秒と記載しています。一方、Gemini APIのモデルページは、エンドツーエンドで2秒未満の遅延を目標とすると書いています。測定条件が異なる可能性があるため、両者を同じ数値として扱わず、実際の遅延は自分の環境と入力で計測してください。

解像度・縦横比・思考レベル

解像度は1K（1024×1024ピクセル）のみで、2Kと4Kには対応していません。縦横比は、1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9を指定できます（画像生成のガイド）。思考レベルは minimal と high から選べます。縦長の9:16や横長の16:9が選べるため、縦型のサムネイルや横長のバナーのラフ案にも使えますが、高解像度の最終素材が必要な場合は他のモデルを検討することになります。

対応していない機能

Gemini APIのモデルページによると、音声生成、キャッシュ、コード実行、ファイル検索、関数呼び出し、Google マップのグラウンディング、Live API、検索グラウンディング、構造化出力、URLコンテキスト、Flex推論、Priority推論は、このモデルでは対応外です。画像生成、思考、Batch APIは対応しています。

透かし（SynthID）

Gemini APIのモデルページは、SynthIDによる透かしが常に付与され、C2PAも適用されると記載しています。画像生成のガイドも、生成された画像にはSynthIDの透かしが含まれると書いています。AI生成であることを後から確認できる仕組みなので、公開する画像の取り扱いルールを決めるときの前提になります。

Nano Banana 2 Liteの料金と無料枠

Gemini APIの料金ページ（2026年10月9日更新表示）では、Nano Banana 2 Lite の1K画像は標準で1枚あたり0.0336米ドル、バッチで0.0168米ドルです。無料枠は「利用不可」と表示されています。

以下はGemini APIの料金ページの記載です。単位は米ドル、トークン単価は100万トークンあたりです。画像1枚あたりの金額は、画像出力トークンの単価から算出された値とページに書かれています。

区分	入力（文章・画像・動画）	出力（文章・思考）	出力（画像）	1K画像1枚あたり
Lite・標準	0.25米ドル	1.50米ドル	30.00米ドル	0.0336米ドル
Lite・バッチ	0.125米ドル	0.75米ドル	15.00米ドル	0.0168米ドル
（参考）Nano Banana 2.1・標準	1.50米ドル	7.50米ドル	30.00米ドル	0.0336米ドル
（参考）Nano Banana 2・標準	0.50米ドル	3.00米ドル	60.00米ドル	0.067米ドル

発表記事は1K画像1枚あたり0.034米ドルと記載しており、料金ページの0.0336米ドルと表記が異なります。この関係は公式には明記されていないため、見積もりには料金ページの値を使ってください。

同シリーズとの料金の見比べ方

Gemini APIの料金ページでは、Nano Banana 2.1 の1K画像は標準で0.0336米ドル、2Kが0.0504米ドル、4Kが0.113米ドルです。Nano Banana 2 の1K画像は標準で0.067米ドルです。Lite は1Kのみのため、同じ1K画像で比べると、Lite と 2.1 の1枚あたりの金額は同じ表示です。違いは金額よりも、対応する解像度・思考レベル・検索グラウンディングの有無にあります。

見積もりの考え方（仮の例）

次の計算は仮の例で、実際の請求額ではありません。標準料金で1K画像を1,000枚生成する場合、0.0336米ドル×1,000で33.6米ドルです。同じ枚数をバッチで処理できるなら、0.0168米ドル×1,000で16.8米ドルです。入力の文章や画像に対するトークン料金は別に計算されるため、実際に少量を試して請求画面で確認してから枚数を増やすのが安全です。

使える場所と提供状況

Nano Banana 2 Lite は、開発者向けには Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform で、一般向けには検索のAIモードやGeminiアプリなどで提供されると発表されています（発表記事）。

開発者向けの提供先

発表記事によると、開発者は発表日から Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform で利用できます。Gemini APIのモデルページでは、安定版のモデルとして gemini-3.1-flash-lite-image が掲載されています。

一般向けの提供先

同じ発表記事は、検索のAIモード、Geminiアプリ、そのほか多くのプロダクトで順次提供を開始したと書いています。Google DeepMindのモデルページには、Geminiアプリでは Flash-Lite モードで使える旨の記載があります。利用できる国・端末・プランは確認した公式ページに明記がないため、実際に使えるかはアプリの画面で確認してください。

今後の提供予定として挙げられた製品

発表記事は、NotebookLM、Googleフォト、Stitch、Google Flow、Google広告への提供予定を挙げています。これは発表時点の予定で、現時点で使えるかどうかは各製品の案内で確認する必要があります。

Gemini Omni Flashの発表内容

Gemini Omni Flash は、文章・画像・動画を入力にして動画の生成と会話形式の編集を行うモデルで、発表記事の時点ではパブリックプレビューとして紹介されました。

発表記事に書かれた概要

発表記事によると、Gemini Omni Flash は Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform でパブリックプレビューとなり、Geminiアプリと Google Flow でも使えます。価格は動画出力1秒あたり0.10米ドルで、Veo 3.1 Fast と同じと記載されています。強みとして、会話による動画編集、マルチモーダル参照による一貫性、Geminiの実世界の知識の活用が挙げられています。

発表時点の制限

同記事は制限として、生成は現在10秒であること、Gemini APIでは音声参照とシーン延長がまだ未対応であること、3秒までの動画参照はスキーマ上受け付けても正しく処理されないこと、シーン転換やカメラのパンでは人物の一貫性に限界があることを挙げています。これらは2026年6月30日時点の記載です。

現在の状態は別ページで確認する

Gemini APIのモデル一覧には、動画生成のモデルとして発表記事とは別のモデルIDも掲載されています。プレビューの状態やモデルIDは変わり得るため、利用前にモデル一覧とリリースノートで現在の状態を確認してください。この記事では、現在の提供状態を断定しません。

Nano Banana 2 LiteをAPIで呼び出す流れ

APIで使う場合は、モデルIDに gemini-3.1-flash-lite-image を指定し、縦横比と思考レベルを必要に応じて設定します。画像生成のガイドには、Interactions APIを使った呼び出し例が載っています。

画像生成のガイドにある Python の例を簡略化すると、次のようになります。APIキーの設定や料金の発生条件は、事前に公式ドキュメントで確認してください。

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.1-flash-lite-image",
    input="宇宙に浮かぶ巨大なガラス瓶の中に作られた未来都市",
)

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

同ガイドによると、縦横比は response_format の aspect_ratio で指定し（例：16:9）、Lite の思考レベルは generation_config の thinking_level で minimal か high を選びます。画像サイズを指定する場合は、K を大文字にする必要があり、小文字は受け付けられないと書かれています。

Lite が向かない編集の進め方

画像生成のガイドは、Lite は複数の参照入力や、複数ターンにわたる連続編集には最適化されていないと記載しています。何度もやり取りしながら画像を直す使い方をする場合は、2.1 など別のモデルの仕様も比べてください。

どのモデルを選ぶか——用途別の判断の目安

選ぶ基準は、必要な解像度、編集のやり取りの多さ、検索による裏付けの要否、予算の4つです。公式ページに書かれた仕様の違いから、次の表のように整理できます（画像生成のガイド）。

以下の表は、前の章で確認した公式の仕様差をもとにした判断の目安で、画質の優劣を示すものではありません。

迷う場面	確認する仕様	考え方の例
小さな画像案を大量に作る	Liteは1Kのみ、バッチ価格あり	1K画像で足りるなら Lite が候補。大量なら料金ページでバッチ単価を確認する
高解像度の素材が必要	Lite は2K・4K非対応。2.1は1K・2K・4K対応	2K・4Kが必要なら 2.1 など対応モデルを選ぶ
何度も会話しながら直したい	Lite は連続編集に最適化されていない	複数ターンの一貫性を改善した 2.1 の仕様を確認する
検索で最新情報を反映した画像を作りたい	Lite は検索グラウンディング非対応	グラウンディング対応の 2.1 を確認する
新規プロジェクトでどれにするか決めたい	ガイドは新規に2.1を勧める	Lite の速度・費用の利点が必要かを先に決める

判断の具体例（仮の例）

次は仮の例です。社内の資料用に、同じ構図の画像案を一度に多数ほしいケースを考えます。必要なのは1Kのラフ案で、最終素材ではありません。この場合は、Lite でラフ案を作り、採用する案だけを対応する解像度のモデルで作り直す、という分け方が考えられます。逆に、1枚を何度も直して仕上げたいなら、最初から連続編集に向く別モデルを試すほうが手戻りが少なくなります。どちらの場合も、本番に使う前に少量で出力を確認してください。

SNS運用・コンテンツ制作で使うときの確認点

画像生成モデルをSNS投稿やコンテンツ制作に使うときは、出力の誤りの確認、AI生成であることの扱い、公開前の人の目での確認が必要です。Google DeepMindのモデルページも、出力に不正確な点が出る場合があると記載しています。

公式が挙げる出力の限界

Google DeepMindのモデルページは、小さな顔、正確な綴り、細部は不完全になることがあり、インフォグラフィックなどデータに基づく出力は誤る場合があるため確認が必要だと書いています。翻訳やローカライズでは文法や文化的なニュアンス、慣用句が適切に扱われない場合があること、マスク編集、大きな照明の変更、複数画像の合成では不自然な結果になる場合があることも挙げられています。

投稿前のチェック項目

上の限界を踏まえると、画像内に文字を入れる場合は一文字ずつ綴りを確認し、数字を含む図は元データと突き合わせるのが基本です。人物が写る画像は顔の細部を拡大して確認し、日本語の文言を画像内に入れる場合は、生成後に別の方法で文字を重ねることも選択肢です。公開先のサービスの規約やガイドラインにAI生成画像の表示ルールがないかも、投稿前に各サービスの公式ヘルプで確認してください。

透かしと表示の扱い

生成画像にはSynthIDの透かしが付きます。発表記事は、Geminiアプリ、Chrome内のGemini、検索でAI生成コンテンツを確認できると書いています。透かしがあることと、公開時にAI生成と明示するかどうかは別の問題なので、社内の運用ルールで決めておくと安心です。

デメリットと注意点——使う前に押さえたいこと

Nano Banana 2 Lite の主な制約は、1K解像度のみであること、連続編集や複数参照入力に最適化されていないこと、検索グラウンディングなど一部の機能に対応しないことです（画像生成のガイド、Gemini APIのモデルページ）。

解像度が1Kに限られる

Gemini APIのモデルページは、2Kと4Kに非対応と明記しています。印刷物や大型ディスプレイ向けの素材には、解像度の条件を先に確かめてください。

対応していない機能がある

関数呼び出し、構造化出力、検索グラウンディングなどに対応しないため、他の機能と組み合わせたシステムに組み込むときは、設計の前に対応表を確認する必要があります（Gemini APIのモデルページ）。

提供状況や価格は変わる

Gemini APIの料金ページは2026年10月9日更新と表示されており、リリースノートには2026年10月6日にNano Banana 2.1が追加された記載があります。このように、同じシリーズでも短期間でモデルの構成や推奨が変わります。導入前に、料金ページとリリースノートを見直してください。

よくある質問

Q. Nano Banana 2 Liteは何をするモデルですか？

画像の生成と編集を行うGeminiのモデルです。APIでのモデルIDは gemini-3.1-flash-lite-image で、入力は文章・画像・動画・PDF、出力は画像と文章です（Gemini APIのモデルページ）。

Q. スマートフォンの中だけで動くモデルですか？

確認した公式ページでは、端末内で動作するモデルとしては紹介されていません。Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Geminiアプリなどで使うモデルとして案内されています（発表記事）。

Q. 料金はいくらですか？無料枠はありますか？

Gemini APIの料金ページでは、1K画像1枚あたり標準で0.0336米ドル、バッチで0.0168米ドルです。無料枠は利用不可と表示されています。2026年10月9日更新の表示で、変更される可能性があります（Gemini APIの料金ページ）。

Q. 2Kや4Kの画像は作れますか？

Nano Banana 2 Lite は1Kのみで、2Kと4Kには対応していません。2Kと4Kに対応するモデルとしては Nano Banana 2.1 がガイドに記載されています（画像生成のガイド）。

Q. Nano Banana 2 や 2.1 との違いは何ですか？

Lite は速度と費用効率を重視し、解像度は1K、思考レベルは minimal と high、検索グラウンディングは非対応です。2.1 は1K・2K・4K、思考レベルは minimal・medium・high、検索グラウンディングに対応します（画像生成のガイド）。

Q. 生成した画像にAI生成と分かる印は付きますか？

モデルページには、SynthIDによる透かしが常に付与され、C2PAも適用されると記載されています（Gemini APIのモデルページ）。公開時の表示ルールは、利用する各サービスの規約で確認してください。

Q. Gemini Omni Flashとは何ですか？

文章・画像・動画を入力に、動画の生成と会話形式の編集を行うモデルです。発表時点ではパブリックプレビューで、生成は10秒までと記載されていました（発表記事）。現在の状態は、モデル一覧とリリースノートで確認してください。

Q. 日本語の文字を画像に入れても大丈夫ですか？

公式ページは、綴りや細部が不完全になる場合があり、翻訳やローカライズでは文法や慣用句が適切に扱われない場合があると書いています（Google DeepMindのモデルページ）。画像内の文字は、公開前に目視で確認してください。

用語集

用語	意味・解説
Nano Banana 2 Lite	Gemini 3.1 Flash-Lite Image の製品名。モデルIDは gemini-3.1-flash-lite-image。
SynthID	生成された画像に付く、目に見えない電子透かし。AI生成であることの確認に使われる。
バッチ	まとめて処理を依頼する方式。料金ページでは標準より単価が低く表示されている。
グラウンディング	モデルの出力を検索結果などの外部情報で裏付ける機能。Liteは検索グラウンディングに非対応。
トークン	モデルが入出力を数える単位。料金は100万トークンあたりで示される。
パブリックプレビュー	正式提供の前に、一般の開発者が試せる段階。仕様や提供条件が変わる場合がある。
一般提供（GA）	プレビューを終えて、通常のサービスとして提供される段階。

まとめ——Nano Banana 2 LiteとGemini Omni Flashの押さえどころ

Nano Banana 2 Lite は、速度と費用効率を重視した画像の生成・編集モデルで、1K解像度のみ、標準で1K画像1枚あたり0.0336米ドルというのが、2026年10月11日に確認できた公式情報です（Gemini APIの料金ページ）。Gemini Omni Flash は動画の生成と会話形式の編集を行うモデルとして、同時に発表されました。

選ぶときは、解像度、連続編集の有無、検索グラウンディングの要否、予算の4点を、画像生成のガイドの仕様差と照らして決めるのが現実的です。公開する画像は、綴りや数字、人物の細部を人の目で確認してから使ってください。

まず少量の画像を生成し、仕様と請求を自分の環境で確かめてから、枚数や用途を広げていきましょう。

※本記事は2026年10月11日に確認した公式ページをもとにしています。料金・機能・仕様・提供状況は変更される場合があります。最新情報はGoogle公式でご確認ください。