Nano Banana 2.1 API：画像単価・編集・Python

Nano Banana 2.1の画像単価と接続

Orux AIのNano Banana 2.1は1Kが3.6 Credits（$0.018）、2Kが5.4（$0.027）、4Kが8.1（$0.0405）です。Google Gemini API Standardは$0.0336、$0.0504、$0.113を示します。POST https://orux.top/api/v1/tasksで要求し、成功画像ごとの固定価格に参照画像を含みます。

1Kと2KはGoogle Batchの方が安いため、その条件も表に明示します。価格比較、2.1の変更、生成・編集スクリプト、公開比率、過去の時間測定、GPT Image 2.5やSeedream 5.0 Proとの違いを掲載します。価格日は2026年10月29日です。

2026年11月1日再確認：124・67・125・99秒は原文の2026年10月の小標本で、現在の速度順位や保証ではありません。設定範囲はOrux公開フォームを説明し、提供元モデルの全機能とは区別します。

Nano Banana 2.1の画像単価

横にスワイプすると表全体を確認できます。

1 Credit=$0.005。GoogleはGemini API料金ページから。fal列は2026年10月22日の同社ガイドによる短いプロンプトの推計で、画像出力100万tokensあたり$35.294から導きます。固定の画像単価ではありません。

• Google Standard比でOrux AIは1K・2Kが54%、4Kが36%。4Kは3,780出力tokens、1Kは1,120のため4Kの差が最大です。

• 1K・2KのGoogle BatchはOrux AIより約7%安く、大量のオフライン処理を待てるなら直接利用が安価です。4KはOrux AIがBatchより低く、Orux AI自体にバッチモードはありません。

• Google換算額は入力100万tokensあたり$1.50、テキスト・思考出力$7.50を含みません。複数参照はGoogle/falの入力料金を増やしますが、Orux AIのこの単価は解像度だけで決まります。

2.1で何が変わったか

Googleは2026年10月6日、Nano Banana 2の更新として2.1をGemini APIで一般提供しました。同社履歴はFlash級の速度・費用を保ち、画質、指示遵守、複数回編集のキャラクター一貫性、文字描画を改善したと説明します。1K・2K・4Kで1:4、4:1、1:8、8:1も追加しています。

Google Standardの1Kは$0.0336で、Nano Banana 2の$0.067の約半分です。Googleは旧Flash画像利用者にも移行を案内しており、原文は新案件で2.1を検討することを勧めます。

これはGoogleの製品説明です。版間の画質試験は実施しておらず、改善幅を実測したとは主張しません。

Pythonによるテキスト画像生成

Orux AIの画像生成は非同期です。HTTP202でtask_idを受け取り、SUCCESS、FAILED、EXPIREDまで照会します。課金はSUCCESSのみ。この経路にコールバックはなく、結果取得はポーリングです。

orux.top/keysで一度だけ表示されるKeyを作り、ORUX_API_KEYへ設定します。

import os, time, json, requests

BASE = "https://orux.top/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ORUX_API_KEY']}"}
PRICE = {"1K": 3.6, "2K": 5.4, "4K": 8.1}   # Credits per image, checked 2026-10-29

def submit(payload: dict) -> str:
    r = requests.post(f"{BASE}/tasks", headers=HEADERS,
                      json={"model": "nano-banana-2.1", "input": payload}, timeout=60)
    if r.status_code == 402:
        raise RuntimeError("Insufficient balance: top up (not an auth error)")
    r.raise_for_status()
    task_id = r.json()["task_id"]
    with open("tasks.jsonl", "a") as f:          # keep ids so a restart can resume
        f.write(json.dumps({"task_id": task_id, "input": payload}) + "\n")
    return task_id

def wait(task_id: str, max_wait: int = 900) -> list[str]:
    deadline = time.time() + max_wait
    while time.time() < deadline:
        time.sleep(5)
        t = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
        if t["status"] == "SUCCESS":
            return t["result"]
        if t["status"] in ("FAILED", "EXPIRED"):
            raise RuntimeError(t.get("error") or t["status"])   # not charged
    raise TimeoutError(f"{task_id} still running; poll it again later, do not resubmit")

def save(urls: list[str], prefix: str) -> None:
    for i, url in enumerate(urls):
        with open(f"{prefix}_{i}.png", "wb") as f:
            f.write(requests.get(url, timeout=120).content)    # result URLs expire

job = {
    "prompt": "Studio product photograph of a small matte purple ceramic vase "
              "on a warm white background, soft natural shadow, no text.",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "1:1",
}
print(f"expected charge: {PRICE[job['resolution']]} Credits")
save(wait(submit(job)), "vase")

プロンプトはモデルページの「Product photo」テンプレートです。照会前にIDを永続化し、結果URLは一時的なので成功後すぐ保存する習慣を付けてください。

参照画像で編集する

編集・合成はimage_urlsへ公開画像URLを最大10枚渡し、変更を説明します。同解像度のテキスト生成と同額です。

edit = {
    "prompt": "Keep the vase from the first image exactly. Place it on the oak shelf "
              "from the second image, late afternoon light, no text.",
    "image_urls": [
        "https://example.com/vase.png",
        "https://example.com/shelf.jpg",
    ],
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "4:5",
}
save(wait(submit(edit)), "vase_on_shelf")   # 5.4 Credits if it succeeds

「花瓶をそのまま保つ」など変えない部分と、どの画像が何を提供するかを明示します。曖昧な指示は全体のスタイル変更につながる可能性があります。

比率と解像度

確認したOrux nano-banana-2.1フォームの公開設定：

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ピクセル寸法は比率で変わります。下の既存Orux例は2K・3:2で保存され、配信ファイルは2528×1696ピクセルでした。

プロンプトは正確に「Orux AI」と書くよう要求し、この1枚では読めます。ただし単一例であり毎回の保証ではありません。全結果で文字を校正します。

原文の実時間記録

原文が記録した2026年10月の直近完了5件は平均124秒で、待ち行列込みです。小標本なので桁の目安にとどめ、ベンチマークにしません。

同じ公開資料ではFlare67秒、Sunburst125秒（各5件）、Seedream 5.0 Pro99秒（31件、2026年10月30日）でした。

• 画像待ちでWeb要求を止めない。IDをフロントへ返し、ワーカーで照会します。

• 照会は5秒ごと。頻度を上げても生成は速まりません。

• タイムアウトは秒ではなく分単位。例は15分待ち、後から再開できるIDを保存します。

案件の予算を立てる

単価が小さくても試行数を掛けると増えます。製品写真案件を、構図・指示確定の1K草稿200枚と4K完成版20枚として考えます。

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表示単価による試算なので、Googleの実token請求と近似額は異なり得ます。草稿が費用の中心で、完成版の経路より1Kでの反復が効きます。一度に主体、照明、比率の一変数だけ変え、良い結果を参照として使い直す方法もあります。Orux AIは編集と新規が同単価で、近い結果から修正しても画像単価は上がりません。試行が減るかは自身で検証してください。

Nano Banana 2.1とGPT Image 2.5、Seedream 5.0 Pro

2026年10月29日のOrux AI成功画像単価。時間は原文の過去の標本です。

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共通解像度ではNano Banana 2.1が4モデル中最安で、確認したOruxフォームで1:8・8:1を示すのもこれだけです。Flareはこの過去標本では最速で参照枚数も多く、Seedream 5.0 Proは単価が最も高く2Kまでです。価格は品質ではないため、本番製品へ採用する前に自分のプロンプトを2〜3モデルで試してください。

詳しくはGPT Image 2.5料金、画像API単価ランキング、Googleチャットを扱うGemini API料金（英語）を参照。

FAQ

Q.Nano Banana 2.1はいくらですか？

2026年10月29日のOrux AIは1K3.6 Credits（$0.018）、2K5.4（$0.027）、4K8.1（$0.0405）。Google Standardは$0.0336、$0.0504、$0.113で、Batchは約半分です。

Q.4Kに価値はありますか？

原文は完成版での検討を推奨します。Orux AIの4Kは1Kの2.25倍なので1Kで指示を固めてから4Kへ。4KはGoogle Standardの36%で、3解像度の中で差が最大です。

Q.写真を編集できますか？

はい。image_urlsに最大10 URLを渡し変更を説明します。同解像度ならテキスト生成と同額で参照の追加料金はありません。各画像の役割と維持すべきものを指定します。

Q.画像1枚に何秒かかりますか？

原文の2026年10月完了5件は待ち行列込み124秒でした。個別に異なるため、ワーカーで5秒間隔の照会を行い数分の余裕を持たせます。過去平均は期限保証ではありません。

Q.生成失敗も課金されますか？

いいえ。画像はSUCCESSのみ課金し、FAILEDやEXPIREDは課金しません。前払い残高で月額なし、成功画像の交付に対して課金します。

出典と価格確認

料金確認日2026-10-29、翻訳再確認2026-11-01。Googleの画像・token・Batch単価はGemini API料金、公開日と機能は更新履歴、fal推計は同社ガイド。Orux料金と過去時間は上記モデルページ。