Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 対 OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
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 (≈ ￥1,109)）とOpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst（$28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,434)）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 Image 2.6 Sunburst | |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | |
| 入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109) | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,434) |
| 出力 | $42.00 / 100万トークン (≈ ￥6,651) | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,434) |
| キャッシュ読み取り | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥111) | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109) |
| キャッシュ書き込み | $1.31 / 100万トークン (≈ ￥208) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,543) |
| 推論 | $42.00 / 100万トークン (≈ ￥6,651) | - |
| 画像出力 | $420.00 / 100万トークン (≈ ￥66,515) | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,629) |
| 音声入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109) | - |
| 画像 | $0.000007 / 画像 (≈ ￥0.00111) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,760) | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,543) |
| コンテキストウィンドウ | 131,072 | 400,000 |
| 最大出力 | 32,768 | 360,000 |
| 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 | 2026/11/04 |
主な違い
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)は入力トークンが75%安くなっています。
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburstは出力トークンが33%安くなっています。
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst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。
- 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。
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-image-2.6-sunburst"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-image-2.6-sunburst",
"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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