Nano Banana Pro/Nano Banana 2 API の使用方法 — 開発者向けステップバイステップガイド

Nano Banana Pro API の使い方 — 開発者向けステップバイステップガイド

「Nano Banana Pro API」と検索した場合、まず混乱するのはその名称です。製品名は「Nano Banana Pro」です。コード内で実際に使用するAPI名は ジェミニ-3-プロイメージ. それが分かれば、残りの設定もそれほど難しくなくなります。.

Nano Banana Proは、画像の統一感が必要な場合に活用してください。具体的には、読みやすいテキスト、製品の詳細、ブランド関連情報、地域に合わせたレイアウト、あるいは細かい制約が多いビジュアルブリーフなどが該当します。もし同じアイデアで10通りのバージョンを試している段階であれば、まずはNano Banana 2から始め、方向性が明確になり、さらに投資する価値があると判断できた時点でProに移行しましょう。.

もしあなたのチームが、アプリをリリースするのではなく、まだプロンプトの策定に注力しているなら、, GlobalGPTのNano Banana Proワークスペース これは、開発者が公式APIを接続する前に、出力結果を比較するのに便利な場所です。これは創造的なワークフローの近道であり、GoogleのAPIコンソール、課金、ログ、またはエンタープライズ管理機能の代わりとなるものではありません。.

簡単な回答

API を通じて Nano Banana Pro を使用するには、Google AI Studio または Google Cloud プロジェクトを作成し、Gemini API キーを生成し、Google Gen AI SDK をインストールしてから、呼び出しを行います。 ジェミニ-3-プロイメージ. まずは、プレーンテキストから画像への変換リクエストを1件試してみてください。APIを構築する前にまだアクセス権限の確認を行っている場合は、 Gemini 3 Pro 無料体験版の操作ガイド 一緒に読むと役立つ一冊です。.

要約

  • Nano Banana Pro の API モデル ID: ジェミニ-3-プロイメージ.
  • 最終的なアセット、扱いが難しいテキスト、ブランド上の制約、詳細な参照資料については、Nano Banana Proをご利用ください。.
  • Nano Banana 2を使用してください。その仕様は次のように記載されています。 gemini-3.1-flash-image, これにより、草案作成のサイクルを短縮できます。.
  • まだアプリを開発していない場合は、APIキーを扱う前に、GlobalGPTでプロンプトのワークフローをテストしてください。.

Nano Banana Pro APIとは一体何なのか

Nano Banana Proは、Gemini画像ファミリーに属するGoogleのプレミアムなネイティブ画像生成モデルです。開発者向けドキュメントでは、Googleはこのモデルを ジェミニ3プロイメージ. そのため、モデル名とマーケティング上の名称は異なって見えます。.

このAPIは、テキストから画像を生成したり、1つ以上の参照画像を使用したり、書面による指示に従って既存の画像を編集したりすることができます。そのため、製品のモックアップ、広告のバリエーション、図表、ローカライズされたクリエイティブ、および画像内のテキストを読みやすく保つ必要がある画像ワークフローなどに役立ちます。ノーコードでの試行錯誤には、 GlobalGPT 画像生成ツール まずはクリエイティブの方向性を試すには、そちらの方が適しています。.

Nano Banana および Nano Banana Pro 向けの Google AI 画像生成に関するドキュメント

Nano Banana Pro 対 Nano Banana 2

どちらの名前を選ぶかは、どちらがより新しく聞こえるかというよりも、作業のどの段階にあるかによって決まります。「Pro」は入念なパス用です。「Nano Banana 2」は雑なドラフトループ用です。もしそのより速い方法が必要なら、以下の説明をお読みください。 Nano Banana 2 無料体験ガイド Proを中心にワークフロー全体を設計する前に。.

決定ナノバナナプロナノバナナ2
APIモデルIDジェミニ-3-プロイメージgemini-3.1-flash-image
最高の仕事最終的なクリエイティブ素材、テキストの多い画像、ブランドの一貫性、編集の厳格な管理下書き、迅速な検討、素早いバリエーション作成、低コストでの画像作成
プロンプトのスタイル具体的な制約事項、参考画像、出力サイズ、テキストに関するルール、ローカライズに関する注意事項プロンプトの短縮と、より幅広いバリエーションのテスト
コストの傾向アイデアがほぼ固まってから使うアイデアがまだ頭の中で巡っているうちに活用しましょう
Googleのドキュメントでは、Nano Banana Proが「Gemini 3 Pro Image」(モデルID:gemini-3-pro-image)として記載されています。

実際のエントリポイントを使用してAPIを設定する

プロトタイプを作成する場合は、通常、Google AI Studio を利用するのが最も手っ取り早い方法です。企業向けアプリの場合は、特に共有請求、アクセス制御、ロギング、または Vertex AI のガバナンスが必要な場合は、チームがすでに信頼している Google Cloud の環境を利用してください。導入の判断が Google のプラン階層に大きく左右される場合は、以下の 「Google AI Plus」と「Pro」の比較ガイド APIの設定を唯一の問題として扱う前に。.

公開ドキュメントは、最も分かりやすい最初の参照先です。これを利用すれば、現在Nano Bananaのイメージ生成ページを表示していることを確認したり、そのページが推奨されるInteractions APIのパスを使用しているかどうかを確認したり、そこからAPIキーやAI Studioのエントリポイントへ移動したりすることができます。.

Google Gemini API Nano Banana 画像生成のドキュメントページ
  1. Google AI Studio または Google Cloud プロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを開きます。.
  2. Gemini API キーを作成します。.
  3. キーをサーバー側の環境変数として保存してください。.
  4. バックエンドプロジェクトにGoogle Gen AI SDKをインストールしてください。.
  5. 参照画像やユーザー向けの機能を追加する前に、低解像度でのテストを1回実施してください。.

APIキーのページも公開されていますが、キーの作成や閲覧は、Googleアカウントおよびプロジェクトの権限によって異なります。重要な点は、そのキーをフロントエンドのJavaScriptには含めないようにすることです。ブラウザやモバイルアプリはバックエンドを呼び出し、バックエンドはGeminiを呼び出す必要があります。.

「Gemini API キーの作成または表示」ボタンがある Google Gemini API キーのドキュメントページ

サインイン後、AI Studioへの直接URLにアクセスすると、Playgroundに遷移し、 ナノバナナプロ に選出された ジェミニ-3-プロイメージ. このレポートでは、AI Studioは実用上の注意点も指摘しています。Nano Banana Proを実行するには、Playgroundが動作する前にGoogle AIプランまたはAPIキーが必要となります。.

「Nano Banana Pro」を「gemini-3-pro-image」として選択した Google AI Studio Playground

について コードを取得 この時点で、このボタンを確認しておく価値はあります。これにより、開発者ワークフロー内にあることが確認できますが、アカウントでモデルがロックされている場合、コードパネルが開いても、完全に実行可能なスニペットが表示されないことがあります。これは設定上の問題であり、プロンプトのバグではありません。.

Nano Banana Pro Playground から Google AI Studio の「コードを取得」パネルを開きました
ターミナル 環境変数
export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

最初の画像を生成する

最初のリクエストは、あえてシンプルなものにすべきです。ここでは、認証、モデルへのアクセス、レスポンスの形式、およびファイル処理を確認します。凝ったプロンプトの処理は、パイプラインが整うまで待っても構いません。.

パイソン generate-image.py
from google import genai
from google.genai import types
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image",
    contents=(
 "白い机の上に置かれたステンレス製のトラベルマグの、すっきりとした製品モックアップを作成してください。
 読みやすい「MORNING LAB」というラベルを追加してください。"
    ),
    config=types.GenerateContentConfig(
 response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
 print(part.text)
    elif part.inline_data:
 with open("nano-banana-pro-output.png", "wb") as f:
 f.write(part.inline_data.data)

このプロンプトでは、テキストが読みやすいシンプルな製品のモックアップが求められています。これにより、実際の業務において重要な3つの要素、すなわちオブジェクトのリアリズム、構図、そして短いテキストを鮮明に表現できるかどうかについて、手っ取り早く判断材料が得られます。クレデンシャルに触れずにプロンプトを調整したい場合は、同じ要件を GlobalGPTのNano Banana Proワークスペース 第一に.

参考文献付きの画像編集

「参照ベースの編集」こそが、Nano Banana Proの真価が発揮される場面です。一から新しい画像を生成させるのではなく、モデルに画像を提示し、どこを変更してよいか、どこをそのまま維持すべきかを正確に指示するのです。.

開発者でない場合は、このブロックを実際に実行する必要がある内容としてではなく、ワークフローの一例としてお読みください。ファイル名 product-reference.png これは単に「既存の製品画像」という意味です。もしあなたの主な仕事が画像モデルの比較であるなら、より広義の Gemini 3 Proの代替製品比較テスト Pro版を導入する価値があるかどうかを判断する一助となるでしょう。.

パイソン edit-with-reference.py
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
reference = Image.open("product-reference.png")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image",
    contents=[
 reference,
 (
 "マグカップの形状、取っ手、ロゴの位置はそのままにしてください。 "
            "背景を明るいキッチンのカウンターに変更し、温かみのある朝の光を加え、"
 "すべてのテキストを鮮明で読みやすい状態に保ってください。"
 ),
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]),
)

優れた編集指示は、まるでデザイナーへのフィードバックのように聞こえます。「これはそのままに」「あれは変更して」「ロゴは動かさないで」「テキストは読みやすくして」といった具合です。「高級感を出してください」といった曖昧な指示は、モデルが推測すべき部分があまりにも多いため、無駄な作業を引き起こしがちです。.

価格設定とコスト管理

固定予算の数値を公開する前に、Googleの価格ページを正確な情報源として参照してください。2026年7月21日時点で確認された通り、Googleは「Nano Banana Pro」を「Gemini 3 Pro Image」の下に表示しており、テキスト/思考コストと画像出力コストを分けて表示しています。.

APIによる画像出力のコスト(2026年7月21日確認)

モデル有料画像の出力Googleに掲載されている同等のもの適切なデフォルトの使用法
Gemini 3 Pro の画像 / Nano Banana Pro$:画像トークン1Mあたり120.001K/2K画像あたり$0.134、4K画像あたり$0.24最終的なアセットおよび高精度な画像制作
Gemini 3.1 フラッシュイメージ / Nano Banana 21M画像トークンあたり $30.001K画像あたり $0.0336
草案、バリエーション、およびプロンプトのテスト
Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro の Google 価格情報ページ

実際のコスト配分はシンプルです。下書きは安価に済ませ、仕上げは丁寧に。初期のバリエーションは「Nano Banana 2」で処理し、最終的な画像生成には「Nano Banana Pro」に最も効果的なプロンプトと参照画像を送ります。また、ユーザー階層ごとに解像度に上限を設け、プロンプトに変更がない場合は生成の繰り返しを避けてください。製品向けのドラフト用レーンを設けたい場合は、, Nano Banana 2 in GlobalGPT まずはこちらの方が軽量なので、先に試してみるのがよいでしょう。.

制作ノート

ユーザーが製品を使って画像を生成できるようになれば、適切な制限を設ける必要があります。画像APIの利用料はあっという間に高額になりかねず、障害が発生した際には、プロバイダーの詳細情報を公開することなく、その原因を説明できる仕組みが必要です。有料のAIアクセス権を誰に付与すべきかまだ検討中のチームは、以下の ChatGPT 事業計画ガイド.

  • 鍵をサーバー側で管理する: Gemini API キーを、ブラウザやモバイルクライアントから送信しないでください。.
  • デバッグに必要なだけのログを記録する: モデルID、プロンプトハッシュ、出力サイズ、レイテンシ、ユーザーID、および結果ステータス。.
  • 割り当てを設定する: ユーザーごと、ワークスペースごと、および請求期間ごとの画像数に制限を設ける。.
  • 慎重に再試行してください: 一時的な失敗については再試行しますが、ポリシーやクォータに関するエラーについてはループ内で再試行しません。.
  • 保存ルールを決定する: 生成された画像やアップロードされた参照資料を、どのくらいの期間保存しているか把握しておいてください。.
  • 有用なエラーメッセージを表示する: 問題の原因がアクセス権、ファイル形式、クォータ、またはプロンプトポリシーのいずれであるかをユーザーに伝える。.

GlobalGPTの活用場面

GlobalGPTは、APIビルドの前または横に配置するのが最適です。設計者は、Nano Banana Proと ナノバナナ2, 、GPT Image、Flux、その他の画像モデルを1つのワークスペースにまとめ、最適なプロンプトパターンを開発者に引き渡します。.

公式のAPIキー、課金、ログ、エンタープライズ向けアクセス、またはVertex AIのルーティングについては、引き続きGoogleの開発者プラットフォームをご利用ください。プロンプト開発の際に、アイデアの比較をより迅速に行い、開いているタブの数を減らすには、, GlobalGPTの画像生成ワークスペース 初期の作業のぎこちなさを和らげることができる。.

よくあるご質問

Nano Banana Pro APIは、Gemini 3 Pro Imageと同じものですか?

開発用途であれば、その通りです。GoogleはNano Banana Proを「Gemini 3 Pro Image」として記載しており、APIのモデルIDは ジェミニ-3-プロイメージ.

「Nano Banana Pro」と「Nano Banana 2」、どちらを使うべきでしょうか?

よりきめ細かな制御、読みやすいテキスト、参照情報の記載、またはブランドの一貫性が求められる最終画像には、Nano Banana Proをご利用ください。素早い下書き作成やコストを抑えた反復作業には、Nano Banana 2をご利用ください。.

フロントエンドのJavaScriptから直接Nano Banana Proを呼び出すことはできますか?

いいえ。APIキーはサーバー側で管理し、リクエストをバックエンド経由でルーティングし、Gemini APIにリクエストを送信する前にユーザーごとのクォータを適用してください。.

GlobalGPTは、Googleの公式APIに取って代わるものですか?

No. GlobalGPTは、プロンプトのテストや複数のモデルによるクリエイティブの比較には便利ですが、公式のAPIキー、課金、ログ、およびエンタープライズ向け管理機能については、Googleの開発者プラットフォームを利用する必要があります。.

Nano Banana Pro APIのコストはどのように見積もればよいでしょうか?

Googleの最新のGemini API料金ページを参照し、モデル、出力解像度、画像量に基づいて費用を見積もってください。コスト管理の一般的な手法として、まず低コストのモデルで下書きを作成し、その後、選定した最終アセットに対してNano Banana Proを使用するという方法があります。.

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