小さいテキストをレンダリングする際は2Kまたは4Kを使用する
Googleはモデルカードにおいて、小さいテキスト（1Kではぼやけることが多いと記載）や、長い段落、ページ全体に及ぶテキストでのテキストレンダリングの精度低下を挙げています。小さいラベルの判読性が重要な場合は解像度を2Kまたは4Kに設定し、テキストは簡潔にしてください。
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Supported formats: JPEG, PNG, WEBP Maximum file size: 30MB; Maximum files: 10
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Resolution of the generated image. Higher resolutions take longer to generate.
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Output
output typeimage
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Complete guide to using nano-banana-2-1
Nano Banana 2.1 API：テキストから画像生成・画像編集対応
Googleによると、Nano Banana 2.1はNano Banana 2をアップデートした最新の高効率な画像生成および対話型画像編集モデルです。Kie.aiでは単一のモデル（nano-banana-2-1）として提供され、テキストから画像生成や最大10枚の入力画像を用いた画像編集を1K、2K、または4K解像度で行えます。
Kie.aiにおけるNano Banana 2.1 APIのパラメータ
modelにnano-banana-2-1を指定してPOST /api/v1/jobs/createTaskへリクエストを送信し、callBackUrl（本番環境で推奨）またはGet Task Detailsエンドポイント経由で結果を取得します。
| Parameter | Details |
|---|---|
| model | 必須。nano-banana-2-1を指定します。 |
| prompt | 必須。最大20000文字のテキストプロンプト。 |
| image_input | 任意。変換または参照用として使用する最大10枚の入力画像。アップロード後のファイルURL（ファイル本体ではなく）をimage/jpeg、image/png、またはimage/webp形式で指定します（各最大30.0MB）。image_inputを指定しない場合はテキストから画像生成となり、指定した場合は同じモデルで入力画像の編集や合成を行います。 |
| aspect_ratio | 任意。1:1、2:3、3:2、1:4、4:1、3:4、4:3、4:5、5:4、1:8、8:1、9:16、16:9、21:9、またはauto。デフォルト：auto。 |
| resolution | 任意。1K、2K、または4K。デフォルト：1K。 |
| output_format | 任意。pngまたはjpg。デフォルト：jpg。 |
Nano Banana 2.1 APIの出力例
各画像は2026年10月にKie.ai上のNano Banana 2.1で生成され、Web表示用にリサイズされています（100%切り抜きで表示しているパノラマを除く）。
4:1の4Kパノラマ
4K解像度・アスペクト比4:1で山の湖の日の出のワイドパノラマをリクエストし、8256x2048 pxのJPGを取得しました。左側に朝日に照らされた雪山、岸辺に沿った松林、中央に赤いカヌーが横に繋がれた木製の桟橋、そして霧と水面の鮮明な反射など、要求したすべての要素が含まれていました。100%切り抜きで確認しても桟橋の板、ロープ、カヌーは鮮明で、横幅全体にわたって繰り返しのパターンや継ぎ目は見られませんでした。ここの画像は、8256x2048の出力全体から桟橋周辺を100%切り抜きしたものです。
正確なラベル付きインフォグラフィック
2K解像度・アスペクト比3:4で、「HOW COFFEE IS MADE」というタイトルのフラットデザインのインフォグラフィックポスターをリクエストしました。クリーム色の背景に茶色とオレンジの配色で、「1 PICK」「2 ROAST」「3 GRIND」「4 BREW」とラベル付けされた4つの番号付きステップを表示する指定です。結果として1792x2400 pxのPNGを取得しました。タイトルと4つのラベルすべてのスペルは指定通りに正確でした。各ステップにはアイコン（コーヒーチェリーを摘む手、焙煎機、手挽きミル、ハンドドリップ用ケトル）が配置され、ラベル間の矢印や指定した配色も反映されていました。コンテンツは上部の3分の2に収まり、ポスターの下部3分の1は余白となっていました。
2枚の入力画像の合成
2枚の入力画像を渡しました。1枚目は青い目、稲妻の胸バッジ、先端が黄色い2本のアンテナを持つ3Dレンダリングのオレンジ色のロボットマスコットです。2枚目は「Explore the Valley」というタイトルのイラスト調の渓谷風景バナーです。1K解像度・アスペクト比16:9で、ロボットのデザイン、色、プロポーションを維持したまま、風景の芝生の上に配置してカメラに向かって手を振らせるようモデルに指示しました。結果として1376x768 pxのJPGを取得しました。ロボットはオレンジ色のボディ、青い目、稲妻バッジ、先端が黄色いアンテナを持ったまま芝生の上で手を振っており、風景のイラスト調スタイルに合わせて描き直されていました。「Explore the Valley」のタイトルも画像内に維持されました。
黒板テキストの色変更
「Today's Specials」と書かれた黒板メニュー（Tomato Soup 4.50、Grilled Cheese 6.00、Lemon Tart 3.75、Iced Tea 2.50）の写真を渡しました。メニュー名は白いチョークで書かれ、価格とタイトルの装飾は一部が黄色でした。1K解像度で、チョークの文字すべてを黄色に変え、それ以外は一切変更しないようモデルに指示しました。結果として入力と同じサイズの1200x896 pxのJPGを取得しました。すべての単語と価格は変わらず、文字はすべて黄色になり、コーヒーカップのイラストはほぼ白のままでした。ただし、構図がより近くに再フレーミングされたため、入力画像よりも黒板が画像内の広い面積を占める結果となりました。
Kie.aiにおけるNano Banana 2.1と他のNano Bananaモデルの比較
この表はKie.aiのドキュメントに記載されているパラメータのみを比較しています。
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|---|
| モデルID | nano-banana-2-1 | nano-banana-2 | nano-banana-pro |
| 入力画像 | 最大10枚（任意） | 最大10枚（任意） | 最大8枚（任意） |
| アスペクト比 | 1:1、2:3、3:2、1:4、4:1、3:4、4:3、4:5、5:4、1:8、8:1、9:16、16:9、21:9、auto | 1:1、2:3、3:2、1:4、4:1、3:4、4:3、4:5、5:4、1:8、8:1、9:16、16:9、21:9、auto | 1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9、auto（1:4、4:1、1:8、8:1は非対応） |
| デフォルトのアスペクト比 | auto | auto | 1:1 |
| Resolution | 1K、2K、4K（デフォルト1K） | 1K、2K、4K（デフォルト1K） | 1K、2K、4K（デフォルト1K） |
| 出力形式 | png、jpg（デフォルトjpg） | png、jpg（デフォルトjpg） | png、jpg（ドキュメントでは明示的に設定するよう記載） |
Kie.aiでNano Banana 2.1 APIを使用する方法
1. Kie.aiのAPIキーで認証する
2. createTaskにタスクを送信する
3. コールバックまたはポーリングで出力を受け取る
リリース前のヒント
autoに頼らずaspect_ratioを明示的に設定する
Kie.aiでのデフォルトのaspect_ratioはautoです。固定のフレームが必要な場合は、リクエストで正確な比率の文字列を渡してください。これには1:4、4:1、1:8、8:1のパノラマ比率も含まれ、Googleによると2Kおよび4Kでのタイリングアーティファクトが修正されています。
Kie.aiの制限内でimage_inputを指定する
image_inputには、アップロードされたファイルのURL（生のファイルデータではなく）を最大10件まで渡します。各ファイルはimage/jpeg、image/png、またはimage/webp形式で、最大30.0MBまで対応しています。なお、GoogleのAPIは最大14枚の参照画像を受け付けますが、Kie.aiのAPIは最大10枚までとなります。
Googleが文書化しているモデルの制限事項を考慮する
Googleのモデルカードにはいくつかの制限事項が記載されています。入力と出力の間でキャラクターの一貫性が常に完璧であるとは限らず、まれに編集後も被写体の元のポーズが維持されることがあります。また、Googleは時折発生する左右の混同、マスクや落書きベースの編集で指示に部分的にしか従わない場合があること、および世界知識、3D推論、事実性の限界についても言及しています。
Kie.aiでNano Banana 2.1 APIを使用する理由
1つのモデルで生成と編集に対応
POST /api/v1/jobs/createTaskでモデルnano-banana-2-1を使用すると、テキストからの画像生成と最大10枚の入力画像を使った編集の両方を、1K、2K、または4Kの解像度と、14種類のアスペクト比（およびauto）で実行できます。
ブラウザのプレイグラウンドでインストール不要
コードを記述することなく、このページのプレイグラウンドでこのモデルを試すことができます。Kie.aiはこのモデルをプレイグラウンド付きのAPIとして提供しており、ダウンロードやインストールが必要なアプリはありません。
無料テストクレジットと共通の残高
Kie.aiの新規ユーザーには、テスト用に80個の無料クレジットが付与されます。アカウントにはすべての生成サービスで共通して使用する1つのクレジット残高があり、Get Remaining Credits APIで確認できます。
よくある質問
Kie.aiの新規ユーザーにはテスト用に80個の無料クレジットが付与されるため、無料でテストできます。その後は、チャージしたクレジットが生成時に消費されます。コードを記述することなく、このページのプレイグラウンドでこのモデルを試すことができます。Kie.aiはこのモデルをプレイグラウンド付きのAPIとして提供しており、ダウンロードやインストールが必要なアプリはありません。
Nano Banana 2.1の料金は上部の料金カードに表示されています。アカウントにはすべての生成サービスで共通して使用する1つのクレジット残高があり、Get Remaining Credits APIで確認できます。
GoogleはNano Banana 2.1を「Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）のより高効率な対応モデル」と説明しています。Kie.aiでは、nano-banana-2-1は最大10枚の入力画像に対応し、1:4、4:1、1:8、8:1のアスペクト比を含み、aspect_ratioのデフォルトはautoに設定されています。nano-banana-proは最大8枚の入力画像に対応し、1:4、4:1、1:8、8:1は含まず、aspect_ratioのデフォルトは1:1に設定されています。Googleの2026年10月のモデルカードでは、テキストから画像生成の総合的な選好度に関する人間による並列比較評価が報告されています。Eloスコアは、思考ありのNano Banana 2.1が1050、思考なしのNano Banana 2.1が1015、Nano Banana Proが935です。当社の情報源では、Kie.aiのエンドポイントがどの思考設定を使用しているかは明記されていません。Kie.aiでの料金については、各モデルの料金カードをご覧ください。
上記の比較表に示されているとおり、Kie.aiではnano-banana-2-1とnano-banana-2のドキュメント記載パラメータは共通です。どちらも最大10枚の入力画像と、共通の14種類のアスペクト比およびauto（デフォルトはauto）に対応しています。また、どちらも1K、2K、4Kの解像度（デフォルトは1K）と、pngまたはjpgの出力形式（デフォルトはjpg）を提供しています。Googleによると、Nano Banana 2.1（Gemini 3.6 Flashベース）はNano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）のアップデート版です。Googleは、1K、2K、4Kにおける画質とリアリズムの向上に加え、プロンプト追従性、マルチターンでのキャラクターの一貫性、テキスト描画、インフォグラフィックのレイアウト精度の改善を挙げています。さらにGoogleは、2Kおよび4Kでのワイド・パノラマのアスペクト比（1:4、4:1、1:8、8:1）におけるタイリングアーティファクトを修正したとしています。両モデルの料金はそれぞれの料金カードに記載されています。
GoogleはGemini Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）を、Nano Banana 2をアップデートした最新の高効率な画像生成・対話型編集モデルと説明しています。これは2026年10月6日に最終更新されたGoogleのドキュメントに基づいています。Google DeepMindの2026年10月のモデルカードでは、同モデルがGemini 3.6 FlashをベースとしたGemini 3シリーズの1つであると補足されています。
Kie.aiのAPIキー管理ページでキーを作成してください。Kie.aiマーケット内のすべてのモデルは共通の認証方式を使用しており、Kie.aiのAPIキー管理ページで取得したキーをAuthorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーに指定します。上記のパラメータ表に記載されたパラメータを指定してPOST /api/v1/jobs/createTaskにリクエストを送信し、callBackUrl（本番環境で推奨）またはGet Task Detailsで結果を受け取ります。
上記のパラメータ表に示されているとおり、Kie.aiのimage_inputパラメータは、アップロード後のファイルURLとして最大10枚の入力画像（image/jpeg、image/png、またはimage/webp形式、各最大30.0MB）に対応しています。Google自身のAPIドキュメントでは最大14枚の参照画像による複数画像合成が記載されていますが、Kie.aiでの上限は10枚です。
はい。上記のパラメータ表に記載されているとおり、resolutionパラメータは1K、2K、4K（デフォルトは1K）に対応しており、aspect_ratioパラメータは1:4、4:1、1:8、8:1を含む14種類のアスペクト比およびauto（デフォルトはauto）に対応しています。
いいえ。このモデル向けのKie.aiのAPIにはmaskパラメータはありません。対応しているフィールドについては上記のパラメータ表をご覧ください。また、Googleのモデルカードでも、マスクやラフ描画ベースの編集において指示への追従が部分的になることが既知の制限として挙げられています。