Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 対 Microsoft AI: MAI-Image-2.6
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）とMicrosoft AI: MAI-Image-2.6（$17.50 / 100万トークン (≈ ￥2,762)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Microsoft | |
| 入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | $17.50 / 100万トークン (≈ ￥2,762) |
| 出力 | $42.00 / 100万トークン (≈ ￥6,629) | - |
| キャッシュ読み取り | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) | - |
| キャッシュ書き込み | $1.31 / 100万トークン (≈ ￥207) | - |
| 推論 | $42.00 / 100万トークン (≈ ￥6,629) | - |
| 画像出力 | $420.00 / 100万トークン (≈ ￥66,291) | $133.00 / 100万トークン (≈ ￥20,992) |
| 音声入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | - |
| 画像 | $0.000007 / 画像 (≈ ￥0.0011) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | - |
| 画像入力 | - | $133.00 / 100万トークン (≈ ￥20,992) |
| コンテキストウィンドウ | 131,072 | 4,096 |
| 最大出力 | 32,768 | 1,024 |
| 入力 | image, text | text, image |
| 出力 | image, text | image |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/06/18 | 2026/09/04 |
主な違い
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)は入力トークンが60%安くなっています。
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)は32.0倍長いコンテキスト（131,072トークン）を読み取れます。
- ツール呼び出しに対応しているのはGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)だけです。
- 構造化JSON出力に対応しているのはGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)だけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)だけです。
詳しく見る
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) は Google の画像モデルで、api14 にモデル ID google/gemini-3-pro-image で掲載されています。Microsoft AI: MAI-Image-2.6 は Microsoft の画像モデルで、モデル ID microsoft/mai-image-2.6 で掲載されています。どちらも画像カテゴリに属するため、どちらも画像が後付けではなく目的そのものである作業向けに作られていますが、提供元が異なり、リリース時期も異なります。Google のモデルは 2026-06-18 に、Microsoft のモデルは 2026-09-04 に登場しました。
最も明確な違いはコンテキストと出力です。Google のモデルは入力として画像とテキストを受け付け、出力として画像とテキストを返せますが、Microsoft のモデルは入力としてテキストと画像を受け付けるものの、返すのは画像のみです。つまり、モデルに言葉で返答してほしい、レンダリングを説明してほしい、画像と一緒にキャプションを渡してほしいといった場合は、Google のモデルが適しています。コンテキストももう一つの大きな差です。Google のモデルは 131072 トークン、Microsoft のモデルは 4096 トークンです。長いプロンプト、複数の画像参照、または長いやり取りには、Google のモデルの方がはるかに余裕があります。パラメータ一覧も同様のことを示しています。Google のモデルは tools、tool choice、structured outputs、reasoning、include reasoning、response format、seed、stop、temperature、top p、max tokens をサポートします。Microsoft のモデルは max completion tokens、max tokens、temperature をサポートします。そのため、ツール呼び出し、構造化出力、推論制御は Google 側にしかありません。
実際には、単一の画像を出す以上のことが必要なタスクでは Google のモデルを選んでください。複数の参照画像を渡す編集パイプライン、生成の途中でツールを呼び出すエージェント、構造化レスポンスや推論パスが必要なものはすべてそちらに属します。Microsoft のモデルは、単純なテキストプロンプトから画像への呼び出しだけを行い、それ以外を望まない場合に選んでください。その狭い表面の方が配線が簡単で、ツールや推論のパラメータを考える必要がないからです。プロンプトが短く、出力が画像であれば、Microsoft のモデルは妥当なデフォルトです。プロンプトが長い場合、または出力に言葉や構造が必要な場合は、Google のモデルが適しています。
どちらを api14 経由で呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため方法は同じです。クライアントを同じベース URL に向け、同じ chat completions 形式のリクエストボディを送り、変更するのはモデル ID だけです。Google のモデルには google/gemini-3-pro-image、Microsoft のモデルには microsoft/mai-image-2.6 を指定します。コード内のそれ以外のもの、クライアントライブラリ、認証ヘッダー、リクエスト形状はそのままです。ただし、Microsoft のモデルは tools、structured outputs、reasoning フィールドを受け付けず、Google のモデルは max completion tokens を受け付けないため、パラメータの違いには注意してください。
より広い機能セットと比べても Microsoft のモデルが依然としてより良い選択となるケースが一つあります。それは、短い単一画像生成で、テキストの返答、ツール、構造化出力、推論が不要であり、余分なパラメータを抱えたくない場合です。価格では、Google のモデルの方が入力で安く、出力価格は両者で意味のある差はないため、コストだけがどちらかに切り替える強い理由にはなりません。決定する前に、このページの最新価格表で現在の数値を確認してください。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-3-pro-image"から"microsoft/mai-image-2.6"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "microsoft/mai-image-2.6",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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