Nano Banana 2.1
Google の Nano Banana 2.1 で、「写真」と「画像内の文字」のタグ付き。アリーナ Elo は1176、1枚約14秒で、あなたの名前、アカウント、IP アドレスは渡されません。
2026年11月9日 更新
ひと目でわかる
| 開発元 | |
|---|---|
| アプリでの強み | フォトリアル, 画像内の文字 |
| アリーナ Elo（Artificial Analysis） | 1,176 |
| 目安の待ち時間 | 約 14 秒 |
| 利用できる人 | 有料プラン |
| 料金のしくみ | 初回からクレジット |
| プライバシー | 匿名化：NeverNo は、名前、アカウント、IP アドレスを付けずにリクエストを開発元へ送ります。ただし開発元はテキストを読み、独自のルールを適用し、自社のポリシーに従って一定期間保存することがあります。 |
料金
アプリの請求額です。サーバーが課金に使うのと同じ表から読み取っています。1クレジット = $0.01。
| 画像 | 9 クレジット（$0.09） |
|---|
概要
Nano Banana 2.1 は Google の画像モデルで、NeverNo のスタジオの有料プランで使え、クレジットで課金されます。スタジオでは「写真」と「画像内の文字」のタグが付いていて、読みやすい文字も入れられるリアルな画像を作ります。思ったより珍しい組み合わせです。Artificial Analysis のテキストから画像のアリーナ（2026年11月8日時点）では Elo が1176で、FLUX 3(1117)、Muse Image(1128)、Qwen Image 3.0 Pro(1095)を上回り、GPT Image 2.6 Flare(1228)、GPT Image 2.6(1259)には届きません。写真らしい雰囲気はスタジオの「映画風」プリセットとよく合い、看板、メニュー、本の背表紙も問題なくこなすので、あとの手直しが減ります。典型的な用途は、店先、ポスター、パッケージのモックアップ、雑誌の表紙など、説得力のある写真と読めるタイトルが同じフレームに入る必要があり、1回の試行に1分も待つのは大変な場面です。Google のモデルは、昼間の明るい、素材の種類が多い場面にも向いています。
位置づけは中間です。1メガピクセルの画像は、画像提供元の Runware での計測で約14秒かかります。FLUX 3 の約20秒より速いですが、GPT Image 2.6 Flare の約10秒よりは遅いです。タイトルや看板の入った写真らしい画像が欲しく、長くは待ちたくないなら、自然な選択です。
これは匿名化されたモデルです。NeverNo は Google に、あなたの名前、アカウント、IP アドレスを渡さずにリクエストを送ります。それでも Google は指示を読んで独自のルールを適用し、拒否された依頼は、含まれる画像モデルが代わりに描くことがあります。完成した画像は当社のサーバー上のギャラリーではなく、あなたのブラウザに残ります。
カタログにある OpenAI のモデルと違い、NeverNo はここで指示を補強する段階を省略しません。短い説明は送る前に肉付けされます。スタジオのすべてのオプションが使えます。説明は1,500文字まで、スタイルのプリセットは15種類、比率は8種類、1回の依頼で最大4バリエーションです。判断する最良の方法は、自分の題材で比べることです。パン屋の店先と、手描きの看板のような説明を一つ決め、Nano Banana 2.1、GPT Image 2.6 Flare、FLUX 3 Klein に渡します。色、文字の鮮明さ、光の雰囲気の違いは1分で目に見えて分かり、点数から推測するのではなく、自分がいちばんよく作る種類の画像にどのモデルが合うかが分かります。
強み
「写真」と「画像内の文字」タグ：看板、タイトル、ラベルが読みやすい、リアルな画像です。
アリーナ Elo は1176（Artificial Analysis、2026年11月8日時点）で、FLUX 3 と Muse Image を上回ります。
1メガピクセルの画像で約14秒（Runware での計測）。FLUX 3 より速いです。
匿名化されたアクセス：Google はあなたの名前、NeverNo のアカウント、IP アドレスを受け取りません。
制限
クレジットで支払う有料プラン向けの機能で、バリエーションごとに課金されます。
匿名化であってプライベートではありません。Google は指示を読んでルールを適用し、一部の依頼は含まれるモデルが描きます。
Elo 1176 は OpenAI の2つのモデル(1228〜1259)より下です。
「高精細」タグはありません。ごちゃごちゃした場面や細かい模様は GPT Image 2.6 に任せたほうが確実です。
こんなときに
タイトル入りの写真風画像
看板のある店先、タイトルのある雑誌風の表紙、背景にポスターが写る街角の写真。正確な言葉を引用符で囲みましょう。写真と文字の組み合わせこそ、このモデルの本領です。
商品写真と SNS 用コンテンツ
大理石のカウンターに置かれ、ラベルで名前が読めるボトル、新商品のキャンペーンビジュアル、ニュースレターのバナー。1枚約14秒なので、一連のバリエーションも現実的です。
下書きと最終版の間の、中価格帯の選択肢
スケッチは FLUX 3 Klein、納得できる中間版は Nano Banana 2.1、プロジェクトが最高の仕上がりを求めるときだけ GPT Image 2.6 のような重いモデルを使います。
プロンプトのコツ
場面を写真のように書きます。被写体、舞台、光、構図です。文字は引用符で囲み、位置も添えます。たとえば「ドアの上のネオンサインに『Open』と書いてある」のようにします。
短い文がもっともうまくいきます。長いタイトルは、説明の中で2行に分けて書きます。
まず1つのバリエーションを作って文字を確認し、言葉が正しいときにだけ追加を頼みます。1枚ごとの課金なので、先に言葉を直すとクレジットの節約になります。
よくある質問
Nano Banana 2.1 は NeverNo で無料ですか？
いいえ。有料プランでクレジットを使って支払います。すべてのプランに含まれる画像モデルは FLUX 3 Klein と Z-Image Turbo です。
Nano Banana 2.1 は速いですか？
1メガピクセルの画像で約14秒です。画像提供元 Runware での計測値です。
Google は私が誰か知っていますか？
名前、アカウント、IP アドレスは送られず、リクエストは匿名化されます。ただし Google は指示を読んでルールを適用します。画像はあなたのブラウザに保存されます。
Nano Banana 2.1 と GPT Image 2.6 はどちらがよいですか？
GPT Image 2.6 のほうが Elo は高く（1176に対して1259、Artificial Analysis、2026年11月8日時点）、「高精細」タグが付いていますが、約20秒かかります。Nano Banana 2.1 は約14秒で返ります。
Nano Banana 2.1 と FLUX 3 はどちらがよいですか？
Nano Banana 2.1 のほうが Elo は高く（1117に対して1176）、「画像内の文字」タグが付いています。FLUX 3 は「高精細」タグで、約20秒かかります。