Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 対 OpenAI: GPT-5 Image
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OpenAI: GPT-5 Image（$35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524)）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) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | |
| 入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) |
| 出力 | $42.00 / 100万トークン (≈ ￥6,629) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) |
| キャッシュ読み取り | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) |
| 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) | $140.00 / 100万トークン (≈ ￥22,097) |
| 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) | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 131,072 | 400,000 |
| 最大出力 | 32,768 | 128,000 |
| 入力 | image, text | image, text, file |
| 出力 | image, text | image, text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/06/18 | 2025/10/14 |
主な違い
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)は入力トークンが80%安くなっています。
- OpenAI: GPT-5 Imageは出力トークンが17%安くなっています。
- OpenAI: GPT-5 Imageは3.1倍長いコンテキスト（400,000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。
詳しく見る
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) は Google の画像モデルで、モデル ID google/gemini-3-pro-image として登録されています。OpenAI: GPT-5 Image は OpenAI の画像モデルで、モデル ID openai/gpt-5-image として登録されています。どちらも画像カテゴリに属し、どちらも入力として画像とテキストを受け取り、出力として画像とテキストを返せるため、一見すると同じ種類の作業、つまり 1 回の呼び出しでテキストと並行して画像を生成および編集することを目的としています。
最も明確な違いはコンテキストです。GPT-5 Image は 400000 トークンのコンテキストウィンドウを持つのに対し、Nano Banana Pro は 131072 トークンなので、OpenAI のモデルの方が約 3 倍の作業領域が得られます。また GPT-5 Image は画像とテキストに加えてファイル入力も受け付けますが、Nano Banana Pro はそれを記載していません。パラメータについては、Nano Banana Pro はこの 2 つのうち tools と tool_choice をサポートする唯一のモデルなので、ワークフローでモデルに関数を呼び出させる必要がある場合、その機能は Google 側にあります。それ以外の共通部分では両者はほぼ同等です。どちらも reasoning と include_reasoning、structured_outputs、response_format、seed、temperature、top_p、max_tokens、stop をサポートします。GPT-5 Image は logprobs、top_logprobs、verbosity を追加で備えていますが、Nano Banana Pro はそれらを記載していません。価格では、入力については Nano Banana Pro の方が安く、出力については GPT-5 Image の方が安いため、どちらが得かはワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。
実用的な選択としては、長い入力、多数の参照画像、添付ファイルを伴うタスクでは GPT-5 Image を選んでください。より大きなコンテキストとファイルモダリティがあれば、自分で分割するのではなく、すべてを 1 つのリクエストに収められるからです。また、コストの大部分が生成出力にかかる場合にも自然な選択です。出力価格が 2 つのうちより低いからです。ツール呼び出しが必要な場合は Nano Banana Pro を選んでください。この 2 つのうち tools と tool_choice をサポートする唯一のモデルであり、コストが入力トークンによって支配されている場合にも、こちらが安くなります。タスクがツールなしで控えめなプロンプトによる単純な画像とテキストのリクエストであれば、どちらのモデルでも対応でき、決め手は単に使用量が入力と出力のコスト分割のどちら側に落ちるかだけです。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、画像とテキストのコンテンツを含む通常の chat completions 形式でリクエストを送信し、model フィールドを google/gemini-3-pro-image または openai/gpt-5-image に設定します。両者の切り替えは、そのモデル ID を 1 行変更するだけです。リクエストとレスポンスの構造は同じままです。パラメータセットは同一ではないことに注意してください。tools または tool_choice に依存するなら Google のモデルを使い、logprobs、top_logprobs、verbosity に依存するなら OpenAI のモデルを使います。このページのライブ価格表には、両方の現在の料金が表示されています。
最初に一方を選んだとしても、もう一方のモデルの方が依然として適しているケースが 1 つあります。安い入力とツールサポートのために Nano Banana Pro から始めたものの、プロンプトが長い文書へと成長したり、ファイルを添付する必要が出てきた場合、より大きなコンテキストウィンドウとファイル入力のため GPT-5 Image の方が適した選択になります。逆に、コンテキストと安い出力のために GPT-5 Image から始めたものの、後でモデルにツールを呼び出させる必要が出てきた場合、tools と tool_choice をサポートするのは Nano Banana Pro です。
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"openai/gpt-5-image"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": "openai/gpt-5-image",
"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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