Nano Banana 2の使い方・料金・作例：画像生成APIを実際に叩いて比べた

Nano Banana 2はGoogleの画像生成モデルで、FastMetalでは google-nano-banana-2 というモデルIDで呼べます。1枚あたり12.23円。カタログの中では安いほうではありません。

この記事では実際にAPIを叩いて、同じ日本語プロンプトを3つの画像モデルに投げた結果を並べます。値段の差が絵にどう出るのかを、実物で見てください。

まず1枚生成する

画像生成はチャット補完とは別のエンドポイントです。/v1/images/generations を使います。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google-nano-banana-2",
    "prompt": "和紙の質感を活かした浮世絵風の錦鯉。藍と朱の配色、力強い墨線",
    "n": 1
  }'

プロンプトは日本語のままで通ります。英訳する必要はありません。

つまずきやすい点：url は必ず null です

レスポンスの形で最初に引っかかるのがここです。

{
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUg...",
      "url": null
    }
  ],
  "usage": { "total_tokens": 1146, "input_tokens": 26, "output_tokens": 1120 }
}

画像は data[0].b64_json にBase64で入っています。url は常に null です。OpenAIのドキュメントを見ながら url を読みに行くコードを書くと、None を掴んで落ちます。

保存はこうします。

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.fastmetal.ai/v1")

res = client.images.generate(
    model="google-nano-banana-2",
    prompt="和紙の質感を活かした浮世絵風の錦鯉。藍と朱の配色、力強い墨線",
    n=1,
)

with open("koi.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(res.data[0].b64_json))

つまずきやすい点：usage の数字で課金額は計算できません

3モデルを同じプロンプトで叩いて、返ってきた usage を並べるとこうなります（2026年8月31日実測）。

出力トークン数と実際の料金の間に、まったく相関がありません。bytedance-seedream-4.5 はトークン数が14倍なのに料金は半分以下で、z-image-turbo に至っては0を返してきます。

画像生成の課金は 1枚いくらの定額 です。usage は上流のAPIがそのまま返してきた値で、モデルによって意味が違います。コスト計算に使わないでください。枚数を数えるのが正解です。

作例：同じプロンプトで3モデル

プロンプトは「和紙の質感を活かした浮世絵風の錦鯉。藍と朱の配色、力強い墨線」。指示としては、画風（浮世絵）、素材感（和紙）、配色（藍と朱）、線の質（力強い墨線）の4つが入っています。

google-nano-banana-2（12.23円、19.8秒、1024×1024）

4つの指示を全部拾っています。紙の繊維と縁の毛羽立ちまで和紙として描かれていて、藍の渦と朱の鱗の配色も指示どおり。落款らしき印まで描き込まれています。

bytedance-seedream-4.5（7.15円、22.6秒、2048×2048）

墨線の勢いはこれが一番あります。解像度も2048×2048と唯一の倍。ただし仕上がりは版画というより、折り目のついた紙に描いた墨絵に寄っていて、「浮世絵風」としては少し外しています。用途によってはこちらのほうが好ましいはずです。

z-image-turbo（1.68円、4.4秒、1024×1024）

錦鯉は綺麗に描けています。ただ、浮世絵でも和紙でも墨線でもありません。水彩画です。4つの指示のうち通ったのは題材だけでした。

そのかわり、7分の1の値段で約4.5倍速い。ラフ出しやサムネイルの量産のように「それらしい絵が早く大量に欲しい」場面では、この速さと値段が効きます。

読み取れること

値段順に並べたときの差は、絵の綺麗さではなく 指示追従の精度 に出ました。z-image-turboの絵は単体で見れば十分に綺麗で、プロンプトと突き合わせて初めて外していることがわかります。

画風や素材感を細かく指定する仕事なら12.23円は妥当です。題材だけ合っていればいい仕事に12.23円を払う必要はありません。

テキストモデルに画像は頼めません

当たり前に聞こえますが、実際によくやる間違いです。

FastMetalの比較コーパスでは、この錦鯉のプロンプトを13モデルに投げています。画像を返したのは3つだけで、残りの10モデルはテキストで返してきました。たとえば qwen3.8-27b の回答はこうです。

画像そのものは生成できませんが、この言葉を画像生成用のプロンプトとして整えました。

エラーにはなりません。HTTP 200で、丁寧な日本語のテキストが返ってきます。多くはプロンプトの清書を提案してきますし、glm-5.3-flash は健闘してSVGを書いて返してきました。いずれにせよ画像ファイルは手に入りません。

画像モデルかどうかは /models で確認してください。

次のステップ

• 生成の基本形は画像生成APIチュートリアルに、モデル追加の経緯はNano Banana 2 が利用可能ににあります
• Seedream 4.5とZ-Image Turboの一騎打ちは画像生成対決で扱っています
• 最新の対応モデルと料金は /models と /pricing で確認できます

同じAPIキーで3モデルとも呼べるので、自分のプロンプトで並べてみるのが一番早い判断材料になります。