モデル詳細
Gemini 3 Pro image
Nano Banana Pro は、Gemini 3 Pro をベースに構築された、Google の最も高度な画像生成および編集モデルです。これは、オリジナルのNano Bananaを拡張したもので、マルチモーダル推論、現実世界との関連性、高忠実度な視覚合成が大幅に改善されています。このモデルは、インフォグラフィックや図表から映画のような合成画像まで、コンテキスト豊かなグラフィックを生成し、検索グラウンディングを介してリアルタイム情報を組み込むことができます。 画像内のテキストレンダリング（長文や多言語レイアウトを含む）、一貫性のある複数画像の合成、最大5人までの被写体に対する正確な人物識別機能など、業界最高水準の性能を提供します。Nano Banana Pro は、ローカライズ編集、照明とフォーカスの調整、カメラ変換、2K/4K 出力のサポート、柔軟なアスペクト比など、きめ細かなクリエイティブ コントロールを追加します。プロ仕様のデザイン、製品ビジュアライゼーション、ストーリーボード作成、複雑な複数要素構成向けに設計されている一方で、一般的な画像作成ワークフローにおいても効率的です。
モデル仕様
- モデル ID
-
gemini-3-pro-image
- コンテキスト長
- 65.536K
- 最大出力
- 32.768K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-06
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$2.0000 /1M Tokens
生成
$120.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
画像生成・編集モデル、入力：テキスト、画像、出力：テキスト、画像
gemini-3-pro-image は画像生成・編集モデルです。公開情報に context window と最大出力が記載されていないため、提供元のドキュメントを確認してください。
使う前に何を確認すべきですか？
仕様・料金・可用性を確認
gemini-3-pro-image の採用前に、標準入力は $2.00／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ストリーミング、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-01、2026-05-28 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
gemini-3-pro-image はテキストと画像を同じ経路で受け付けます
テキストと画像の入力は同じ経路と同じキーで扱えます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gemini-3-pro-image を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gemini-3-pro-image に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ストリーミング配信
gemini-3-pro-imageはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
視覚入力
gemini-3-pro-imageはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgemini-3-pro-imageを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
Gemini 3 Pro image: Nano Banana Pro は、Google の最も高度な画像生成および編集モデルであり、Gemini 3 Pro をベースに構築されています。オリジナルの Nano Banana を拡張し、マルチモーダル推論、現実世界との連携、高忠実度なビジュアル合成を大幅に改善しています。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。