GPT Image 2 と Gemini 3.1 Flash Image
選び方のヒント
既存の画像を編集する際、マスクされた領域のみを変更する必要がある場合や、OpenAIの画像エンドポイントを利用したい場合は「gpt-image-2」を選択してください。非常に横長や縦長のバナーを含む多様なレイアウトや、複数の出力サイズに対応させる必要がある場合は、Googleが「Nano Banana 2」として展開している「Gemini 3.1 Flash Image」を選択してください。どちらもテキストからの生成と参照画像に基づく編集が可能であるため、選択の基準は主に編集スタイルと出力形状になります。
料金比較
| GPT Image 2 | Gemini 3.1 Flash Image | |
|---|---|---|
| モデル提供元 | OpenAI | |
| 配信の可用性 | 利用可能 | 利用可能 |
| コンテキストウィンドウ | - | 1M |
| 最大出力 | - | 64K |
| 公式価格 | 入力$5.00100万トークンあたり出力$30.00100万トークンあたり | 入力$0.50100万トークンあたり出力$3.00100万トークンあたり |
| TokenLab 価格 | 入力$3.50100万トークンあたり出力$21.00100万トークンあたり | 入力$0.25100万トークンあたり出力$1.50100万トークンあたり |
| モデルパフォーマンス |
| データ収集 |
| 機能 | テキストから画像画像編集 | 画像から画像テキストから画像ビジョン画像編集 |
GPT Image 2 が適しているケース
- マスクされた領域のみが変化し、画像の残りの部分はそのまま維持されるインペインティングが必要です。
- アプリケーションがすでにOpenAIの画像生成および画像編集エンドポイントを使用しています。
- 製品や被写体を複数回の編集で洗練させる必要があり、高忠実度の画像入力を求めています。
Gemini 3.1 Flash Image が適しているケース
- バナー、ストリップ、ポートレートレイアウトを作成しており、多くのモデルが対応していないアスペクト比を必要としています。
- マスクではなく、提供された画像に対するテキスト指示によって編集を制御します。
- バッチ処理でアセットを作成しており、1K、2K、4Kの出力オプションを備えたFlashティアのモデルを求めています。
主な違い
| 比較項目 | GPT Image 2 | Gemini 3.1 Flash Image |
|---|---|---|
| 編集方法 | マスクを用いたインペインティングをサポートしており、選択した領域のみを個別に変更できます。 | 指示主導型の編集により、記述された指示に基づいて提供された画像を変化させます。 |
| 出力形状 | 特定のレイアウトに合わせて設定可能な、柔軟な画像サイズ。 | 8:1や1:8といった極端なストリップを含む、14種類の固定アスペクト比。 |
| 出力サイズティア | サイズはリクエスト内で直接設定されます。 | 1K、2K、4Kから選択可能です。 |
| リクエストスタイル | OpenAI形式の画像生成および編集呼び出しを通じて利用します。 | Gemini形式のgenerate-contentリクエストを通じて利用します。 |
| ラインナップにおける位置付け | OpenAIによると、現在は「GPT Image 2.5 Flare」および「Sunburst」が後継モデルとなっており、本モデルは確立された選択肢という位置付けです。 | Flashティアのモデルであり、詳細でテキストの多い構成には上位の「Nano Banana Pro」が適しています。 |
概要
- GPT Image 2: 入力 $3.50 / 出力 $21.00 100万トークンあたり; Gemini 3.1 Flash Image: 入力 $0.25 / 出力 $1.50 100万トークンあたり. 料金は課金単位・仕様・使用量によって異なります。モデルの詳細な料金で同条件同士を比較してください。単一のレートで総額は決まりません。
FAQ
写真編集には「gpt-image-2」と「Gemini 3.1 Flash Image」のどちらが適していますか？
マスクを用いたインペインティングを行いたい場合は「gpt-image-2」を、言葉で変更内容を記述したい場合は「Gemini 3.1 Flash Image」を使用してください。どちらも参照画像を与えれば、編集を通じて被写体を認識可能な状態に保つことができます。
「Gemini 3.1 Flash Image」は「Nano Banana 2」と同じものですか？
はい。Nano Banana 2はGemini 3.1 Flash Imageに対するGoogleのマーケティング名称であり、両者は同一のモデルを指します。そのため、同じプロンプトと設定が適用されます。
コードを書き直さずに一方を他方と入れ替えることはできますか？
いいえ。リクエスト形式が異なるためクライアント側の呼び出しを変更する必要があり、サイズ処理も一方はアスペクト比、もう一方は柔軟なサイズ指定と異なります。プレーンなテキストから画像へのプロンプトは、ほとんど変更なしで流用可能です。
「gpt-image-2」よりも新しいOpenAIの選択肢はありますか？
はい。OpenAIによると「GPT Image 2.5 Flare」と「Sunburst」が「gpt-image-2」の後継モデルであり、Flareが高速なデフォルトモデルとなっています。新規プロジェクトでは「Gemini 3.1 Flash Image」と「Flare」を比較検討すべきです。
GPT Image 2とGemini 3.1 Flash Image、どちらが安いですか？
GPT Image 2: 入力 $3.50 / 出力 $21.00 100万トークンあたり; Gemini 3.1 Flash Image: 入力 $0.25 / 出力 $1.50 100万トークンあたり. 料金は課金単位・仕様・使用量によって異なります。モデルの詳細な料金で同条件同士を比較してください。単一のレートで総額は決まりません。
GPT Image 2とGemini 3.1 Flash Imageの主な違いは何ですか？
Gemini 3.1 Flash Image：画像から画像, ビジョン
ソース
2026/10/02 時点での評価