Google: Nano Banana 2.1 対 OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
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OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst（$28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419)）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 | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | |
| 入力 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) |
| 出力 | $26.25 / 100万トークン (≈ ￥4,143) | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) |
| 画像出力 | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,573) | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,573) |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| キャッシュ読み取り | - | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) |
| コンテキストウィンドウ | 65,536 | 400,000 |
| 最大出力 | 58,982 | 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 | 2026/10/06 | 2026/09/09 |
主な違い
- Google: Nano Banana 2.1は入力トークンが81%安くなっています。
- Google: Nano Banana 2.1は出力トークンが6%安くなっています。
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburstは6.1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 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。
詳しく見る
Google: Nano Banana 2.1 は Google の画像モデルであり、OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst は OpenAI の画像モデルです。どちらも api14 上の画像カテゴリに属するため、ドキュメントの下書きやサポートチケットへの回答に使うような汎用テキストモデルではありません。この比較における 2 つの画像オプションであり、競合するラボによって作られており、どちらを選ぶかは、どれだけのコンテキストが必要か、画像と一緒にテキストも返してほしいか、ツール呼び出しや推論の制御が必要かによって決まります。
最も明確な違いはコンテキストです。GPT Image 2.5 Sunburst は最大 400,000 トークンを受け付けますが、これは Nano Banana 2.1 の 65,536 トークンのウィンドウよりはるかに大きいため、長い参照ドキュメント、大量のソース画像、または長い指示は OpenAI モデルの方が余裕を持って収まります。モダリティも異なります。Nano Banana 2.1 は画像とテキストを入力として受け取り、画像とテキストを出力として返すことができますが、GPT Image 2.5 Sunburst はテキストと画像を入力として受け取りますが、返すのは画像のみです。パラメータについては、tools、tool choice、reasoning（reasoning effort と include reasoning を含む）をサポートするのは Nano Banana 2.1 であり、GPT Image 2.5 Sunburst にはない temperature と top p も公開しています。structured outputs と seed は両方で利用できます。Nano Banana 2.1 は入力と出力の両方で 2 つの中で安いため、大量に生成する場合にはコスト面で有利です。
実務では、大量のコンテキストからの生成が主な作業である場合、つまり長いブリーフ、多くの参照画像、または大きなドキュメントから組み立てられたプロンプトであり、返ってくるのが画像だけでよい場合には GPT Image 2.5 Sunburst を選んでください。モデルにツールを呼び出してほしい場合、リクエストをどのように処理するかを形作る推論制御がほしい場合、画像の隣にテキストの回答も返してほしい場合、または temperature と top p でサンプリングを調整したい場合には Nano Banana 2.1 を選んでください。パイプラインがコストに敏感で、プロンプトが 65,536 トークンに収まるほど短い場合、Nano Banana 2.1 が自然なデフォルトです。
どちらを api14 経由で呼び出しても同じように動作します。ゲートウェイは OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 に向け、通常のリクエスト形状を保ち、変更するのはモデル id だけです。Google モデルには "google/gemini-nano-banana-2.1" を、OpenAI モデルには "openai/gpt-image-2.5-sunburst" を使います。呼び出しのその他の部分、メッセージ、画像入力、レスポンス処理はそのままなので、テストのために 2 つを切り替えるのは書き直しではなく 1 行の変更です。
それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。非常に大きなコンテキストウィンドウが必要な場合、Nano Banana 2.1 の上限はずっと低いため、価格に関係なく GPT Image 2.5 Sunburst の方が良い選択です。ツール呼び出しや推論パラメータが必要な場合は逆になり、2 つの中でそれらを提供するのは Nano Banana 2.1 だけです。大量処理のためにどちらかを選ぶ前に、このページの最新の価格表で現在の料金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-nano-banana-2.1"から"openai/gpt-image-2.5-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-2.5-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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