Google: Nano Banana 2.1 対 Meta: Muse Image
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Nano Banana 2.1（$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)）とMeta: Muse Image（$8.38 / 100万トークン (≈ ￥1,323)）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 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | |
| 入力 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) | - |
| 出力 | $26.25 / 100万トークン (≈ ￥4,143) | - |
| 画像出力 | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,573) | $8.38 / 100万トークン (≈ ￥1,323) |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | - |
| 画像入力 | - | $8.38 / 100万トークン (≈ ￥1,323) |
| コンテキストウィンドウ | 65,536 | 65,536 |
| 最大出力 | 58,982 | 58,982 |
| 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 | 2026/10/06 | 2026/08/26 |
主な違い
- ツール呼び出しに対応しているのはGoogle: Nano Banana 2.1だけです。
- 構造化JSON出力に対応しているのはGoogle: Nano Banana 2.1だけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはGoogle: Nano Banana 2.1だけです。
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Google: Nano Banana 2.1 は Google の画像モデルで、Meta: Muse Image は Meta の画像モデルです。どちらも api14 上では同じカテゴリに属するため、画像モデルとテキストモデルの間で選ぶのではなく、2 つのベンダーの画像生成モデルの間で選ぶことになります。Google は Nano Banana 2.1 を 2026-10-06 にリリースし、Meta は Muse Image をそれより早い 2026-08-26 にリリースしました。
両モデルはコンテキスト長で一致します。どちらも 65536 トークンを受け付けます。入力モダリティでも一致し、どちらもテキストと画像を入力として受け取ります。違いが現れるのは出力です。Nano Banana 2.1 は画像とテキストの両方を返せますが、Muse Image は画像のみを返します。パラメータ一覧も同様の傾向を示します。Nano Banana 2.1 は tools、tool_choice、structured_outputs、response_format、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning をサポートしますが、Muse Image はそのいずれもサポートしません。代わりに Muse Image は repetition_penalty と top_k を公開しており、Nano Banana 2.1 はこれらを一覧に含めていません。両方に共通するのは max_tokens、temperature、top_p で、Nano Banana 2.1 はさらに seed を追加します。したがって、パイプラインで関数呼び出し、JSON 形式の出力、または画像と並行した推論パスが必要な場合、この 2 つのうち実行できるのは片方だけです。
単純なテキストから画像、または画像から画像の生成で、単にピクセルを返してほしいだけなら、Muse Image は妥当なデフォルトであり、そのサンプリング制御 (top_k、repetition_penalty) は一部の画像ワークフローが今も依存している調整項目を提供します。Nano Banana 2.1 を選ぶのは、画像がより大きなエージェントループの一部である場合です。モデルにツールを呼ばせたい、解析可能な構造化出力を出させたい、または画像と並べてテキストの回答を生成させたい場合です。推論制御を公開してほしい場合にもこちらを選びます。Muse Image には推論パラメータがまったくないためです。どちらのモデルも入力または出力で安価であるとは記載されておらず、コンテキストウィンドウがより大きいわけでもないため、コストとコンテキストでこれを決めるべきではありません。能力の適合性で決めるべきです。
どちらを api14 経由で呼び出しても同じように動作します。API は OpenAI 互換だからです。クライアントを同じベース URL に向け、同じリクエスト形状を送り、変更するのはモデル id の文字列だけです。Google モデルには "google/gemini-nano-banana-2.1" を、Meta モデルには "meta/muse-image" を使用します。リクエスト内のその他すべて (messages、temperature、max_tokens) はそのままです。ただし、モデルのサポート一覧にないパラメータはそのモデルには適用されません。
Nano Banana 2.1 の方が多くの機能をサポートしていても、Muse Image がより良い選択であり続けるケースがあります。タスクが純粋な画像生成であり、サンプリングを誘導するために top_k または repetition_penalty を特に使いたい場合、これらのパラメータは Muse Image にのみ存在します。その状況では、Nano Banana 2.1 の追加のツール、構造化出力、推論サポートは何の役にも立たず、実際に必要なのはよりシンプルなパラメータ群の方です。
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-nano-banana-2.1"から"meta/muse-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": "meta/muse-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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