Nano Banana 2 lite API

Nano Banana 2 Lite API 概要

Nano Banana 2 Lite API（正式名称 gemini-3.1-flash-lite-image）は、Google の効率重視型 Gemini 3.1 画像モデルで、高頻度の画像生成と編集を目的としています。Google では Gemini 3.1 Flash Lite Image とも呼称しています。CometAPI では、開発者は Gemini ネイティブの generateContent ルートを通じてこのモデルにアクセスでき、迅速な 1K 画像ドラフト、簡易な画像編集、インタラクティブなクリエイティブツール、サムネイル、ソーシャルアセット、最大解像度よりも速度とコスト制御が重要な本番ワークフローに実用的です。

技術仕様

Nano Banana 2 Lite とは？

Nano Banana 2 Lite は、Google の Gemini 画像モデルファミリーにおける速度・効率重視のモデルです。Google のモデルページでは、超低レイテンシかつコスト効率の高い画像生成・編集に特化した「効率のスペシャリスト」と説明されています。

このトレードオフは意図的です。Nano Banana 2 Lite は最大忠実度ではなく 1K 出力と大量のインタラクティブ用途をターゲットにしています。Google は、この Lite モデルでは 2K と 4K 出力が非対応であり、画像生成ガイドでは複数参照入力や多段の逐次編集に最適化されていないと述べています。そのため、迅速なドラフトや軽量編集には良いデフォルトであり、高解像度や参照の多い本番作業には Gemini 3.1 Flash Image や Nano Banana Pro が適しています。

Nano Banana 2 Lite API の主な機能

1. インタラクティブな画像ワークフロー向けの超低レイテンシ

Google は Nano Banana 2 Lite を Gemini 画像ファミリーの効率特化モデルとして位置づけています。公式のモデルカードでは、エンドツーエンドで 2 秒未満のレイテンシ を目標とし、Google のローンチ投稿では実用的な迅速ドラフトとして約 4 秒のテキストから画像出力を強調しています。本番では、実際のレイテンシはプロンプトの複雑さ、画像入力サイズ、ネットワーク経路、応答モダリティ、CometAPI のルーティング条件に依存しますが、このモデルが最大解像度のオフラインレンダリングではなく、迅速なフィードバックループのために設計されていることは明らかです。

これにより、Nano Banana 2 Lite はインタラクティブなビルダーに特に有用です。ユーザーが入力するたびにビジュアルを生成するアプリ UI、高ボリュームのサムネイルシステム、ゲームやアバターのプレビュー、広告バリアントの探索、e コマースのプレースホルダー生成、ユーザーが最終方向性を承認するまでに小さな反復を何十回も要求するクリエイティブツールなどです。

2. ネイティブなテキストから画像・画像から画像の生成

Nano Banana 2 Lite はテキストと画像の両方の入力をサポートし、画像とテキストの出力を返すことができます。CometAPI の Gemini ルートを通じて、ネイティブなテキストから画像生成ではテキストプロンプトのみを送信し、画像から画像編集では入力画像とテキスト指示を組み合わせて送信できます。

Gemini のネイティブな画像ワークフローを使用しているため、Nano Banana 2 Lite は単純な「プロンプト入力、画像出力」パターンに限定されません。ユーザーの視覚的コンテキストを読み取り、ローカル編集を適用し、新しい画像を生成し、必要に応じて応答にテキストを含められます。これは、製品モックアップツール、背景の差し替え、簡易なスタイル転送、ローカライズされたキャンペーンのバリアント、コンシューマーアプリ内のプレビュー画像に適した形です。

3. 高速なマルチターンのローカル画像編集

Google のモデルカードでは、色の入れ替え、ステッカー作成、背景調整などの例を含む高速なマルチターンのローカル編集が主要能力として挙げられています。実際には、ユーザーが最初の画像を要求し、その後に「ジャケットを赤くして」「ステッカーにして」「背景をクリーンなスタジオ壁に差し替えて」といった追跡指示を続けられることを意味します。

制約は重要です。Google の画像生成ガイドでは、Nano Banana 2 Lite は 複数の参照入力や多段の逐次編集に最適化されていない とされています。Lite は迅速なローカル編集と会話的な探索に使い、重い参照の取り扱い、長い編集チェーン、プロフェッショナルなレイアウト制御が必要な場合は Nano Banana 2 または Nano Banana Pro に移行してください。

4. 強力なプロンプト遵守とキャラクター整合性

Google は、Nano Banana 2 Lite が体験を加速しつつ、Nano Banana に期待される制御性と正確さを維持すると述べています。公式資料では、信頼性の高いプロンプト遵守、強いキャラクター一貫性、元の Nano Banana 基準に匹敵する高いキャラクター整合性が強調されています。

これは汎用の高速画像ジェネレーター以上に有用であることを意味します。繰り返しのクリエイティブ探索では、バリエーションを通して意図した被写体、色の方向性、ポーズ、設定、ブランドのキュー、キャラクターのアイデンティティを維持する必要があります。Nano Banana 2 Lite は、「アイデアを失わずに素早く反復する」ユースケースに設計されています。

5. 画像内テキストレンダリングの改善

Google のローンチ投稿では、速度を優先しながらも Nano Banana 2 Lite が可読な画像内テキストレンダリングを維持していると述べられています。これは、生成画像に短い単語やフレーズを表示する必要があるサムネイル、簡易ポスター、UI コンセプト、ラベル、ステッカー、軽量のマーケティンググラフィックスに重要です。

テキスト中心のインフォグラフィック、多言語レイアウト、雑誌スタイルのページ、製品パッケージ、精密なタイポグラフィには、Nano Banana 2 や Nano Banana Pro の方が適しています。Google の画像生成ガイドでは Nano Banana 2 を信頼性の高いテキストレンダリングを備えたジェネラリストモデルとして位置づけ、Nano Banana Pro は精密なテキストや複雑なレイアウト向けのプロフェッショナルな選択肢としています。

6. 幅広いアスペクト比に対応した 1K 出力

Nano Banana 2 Lite は 1K 出力に最適化されており、Google のモデルカードでは対応画像サイズとして 1024px / 1K を記載し、2K と 4K は非対応としています。スクエア、ポートレート、ランドスケープ、縦型ソーシャル、ウルトラワイドなどの一般的なアスペクト比をサポートします。

本番では、imageConfig.aspectRatio と imageConfig.imageSize を明示的に設定し、1K の大文字表記または対応する 1024px の値を使用してください。ワークフローで 2K、4K、0.5K のユーティリティプレビュー、より高忠実度の印刷・デザイン出力が必要な場合は、Nano Banana 2 または Nano Banana Pro を使用してください。

Nano Banana 2 Lite のベンチマーク性能

Arena.ai の 2026 年 6 月 29 日付けの公開リーダーボードによると、gemini-3.1-flash-lite-image は「安価なドラフト」モデルではなく、高順位の効率モデルです。生成ではより重い Gemini 画像モデルに近いスコアを示し、単一画像編集でも低レイテンシを優先しながら競争力を維持しています。

選び方：Nano Banana 2 Lite と Nano Banana 2 と Nano Banana Pro

Google の Nano Banana 画像ファミリーは、速度、品質、制御性によって階層化されています。Nano Banana 2 Lite は大量の 1K 生成に適した高速・効率モデル。Nano Banana 2 は高品質な画像生成・編集、より強力な参照ハンドリング、最大 4K 出力に対応するジェネラリスト。Nano Banana Pro は複雑なデザイン、ブランド精度、高度なローカリゼーション、精密なクリエイティブ制御に向けたプレミアムモデルです。

text-to-image のリーダーボードでは、gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite) は複数のプレミアム競合に近接しています：gemini-3.1-flash-image-preview (nano-banana-2) は 1270 +/- 4、mai-image-2.5 は 1257 +/- 5、gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) は 1245 +/- 4、gpt-image-1.5-high-fidelity は 1241 +/- 3。image-edit のリーダーボードは Lite にとってより要求が厳しく、gpt-image-2 (medium) が 1464 +/- 4 でトップ、Nano Banana 2 Lite の 1308 +/- 7 はフラッグシップ層の下ではあるものの、競争力の高い上位グループに位置づけられます。

プロダクト体験が速度、コスト制御、頻繁な反復に依存する場合は、Nano Banana 2 Lite を選択してください。これは、ほぼリアルタイムの UX、ドラフト生成、1K での軽量編集に最適です。

画像品質、4K 出力、複数参照、より強力なテキストレンダリング、品質とレイテンシのバランスが必要な場合は、Nano Banana 2 を選択してください。これはほとんどの本番画像ワークフローにおける最適な汎用選択肢です。

タスクが迅速な生成よりもデザイン制作に近い場合、つまりブランド広告、製品モックアップ、多要素コンポジション、ローカリゼーション、精密なタイポグラフィ、複雑な図版、最高レベルの世界知識とクリエイティブ制御が必要なアセットでは、Nano Banana Pro を選択してください。

CometAPI で Nano Banana 2 Lite API を使う方法

ステップ 1：API キーに登録

cometapi.com にログインします。CometAPI ユーザーでない場合は、まず登録し、その後 CometAPI コンソールのトークンページ を開きます。パーソナルセンターの API トークン管理で Add Token をクリックし、アクセス認証情報を生成して、sk-xxxxx 形式のトークンキーをコピーします。

この API キーは非公開に保ち、バックエンドサービスまたはローカルの環境変数から使用してください。以下の例では、<YOUR_API_KEY> や $COMETAPI_KEY をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。

ステップ 2：Nano Banana 2 Lite API にリクエストを送信

Nano Banana 2 Lite のモデルエンドポイント gemini-3.1-flash-lite-image を選択します。リクエストは CometAPI の Gemini 画像ルートを通じて送信します：

POST https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent

CometAPI Gemini 画像ドキュメントのリクエストメソッドとリクエストボディを使用してください。呼び出し先： Gemini 画像生成。同じルートはテキストから画像生成、画像編集、マルチ画像ワークフローをサポートしますが、Nano Banana 2 Lite 自体は 2K/4K や複雑な長鎖編集ではなく、迅速な 1K 出力に最適化されています。

テキストから画像生成では、contents.parts.text にテキストプロンプトを送信し、generationConfig.responseModalities に IMAGE を含めるよう設定します。画像編集では、CometAPI のガイドに従って入力画像を提供します。例えば、Google Gen AI SDK を通じてローカル画像を渡すか、ドキュメント化された Gemini 形式で生の画像データを渡し、編集指示をテキストで追加します。マルチ画像ワークフローでは、まずソース画像をアップロードまたは準備し、サポートされる画像入力とモデル固有の制限に関する最新ドキュメントに従ってください。

ステップ 3：結果の取得と検証

API 応答を処理して生成画像を取得します。Gemini 画像の応答には、テキストパート、最終的な画像パート、場合によっては thought: true が付いた中間の画像パートが含まれることがあります。最初の画像を盲目的に保存しないでください。thought: true のパートをスキップし、inlineData が存在し、thought が true ではない最後の残りの画像パートを保存します。

CometAPI のプレイグラウンドでは、通常 PNG 形式で生成画像を直接ダウンロードできます。API ワークフローでは、返された inlineData 画像をデコードして保存するか、選択した CometAPI のワークフローが結果 URL を返す場合はそれをダウンロードします。生成アセットは速やかにダウンロードまたは永続化し、その後、解像度、プロンプト遵守、可視アーティファクト、安全要件、最終出力か中間の思考画像かを検証してください。

Nano Banana 2 Lite で CometAPI を使う理由

複数の画像モデルに対して 1 つのアカウントと 1 つのルーティングレイヤーを望むチームにとって、CometAPI は有用です。CometAPI 上の Nano Banana 2 Lite により、チームは高速な 1K Gemini 画像生成を実行したり、Gemini 3.1 Flash Image、Nano Banana Pro、Imagen、Flux、Midjourney スタイルのルート、その他の画像モデルと出力を比較したりして、品質、レイテンシ、コストプロファイルに応じてジョブをルーティングできます。

CometAPI のモデルカタログは、現在のモデル ID、プロバイダー、機能フラグ、可用性、エンドポイントパスも公開します。これは、モデル切り替え、フォールバック、使用状況追跡、一貫した認証情報管理を必要とする本番アプリの統合のあいまいさを減らします。