# プロンプトを書く前に、用途に合う画像生成モデルを選びましょう

GPT Image 2、Nano Banana、Seedream、Z-Image Turbo を比較。各モデルの得意分野、対応設定、料金、作例、プロンプトの書き方を紹介します。

## Supported models

- [GPT Image 2 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/gpt-image-2): 高品質の生成または編集、多くのアスペクト比の選択、および最大 16 個の参照イメージが必要な場合は、GPT Image 2 が GPT Image Hub の最適なデフォルトの選択肢です。洗練された商用ビジュアル、製品モックアップ、編集アセット、およびイテレーション遅延を最小限に抑えることよりも指示に従うことが重要なプロンプトに使用します。
- [GPT Image 2 Saver モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/gpt-image-2-saver): GPT Image 2 Saver は、1 枚単位で課金される低コストのプロバイダー経路で OpenAI の gpt-image-2 を実行します。そのため GPT Image Hub では、low・medium・high のどの品質でも、1K・2K・4K のどの解像度でも一律 5 クレジット（約 $0.005）です。ハブのテストでは 1 枚あたり 23〜43 秒で、画像内のテキストは正確に描画され、複数画像を使った参照編集にも対応しました。大量のドラフト、SNS 向けコンテンツ、低コストでのプロンプト試行に向いています。参照画像を最大 16 枚使いたい場合は、標準の GPT Image 2 を選んでください。
- [GPT Image 2.5 Flare モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/gpt-image-2-5-flare): GPT Image 2.5 Flare は、高速で高品質な日常の画像生成向けに OpenAI が用意した GPT Image 2.5 のデフォルト モデルです。OpenAI は GPT Image 2 より高品質で遅延は約半分、課金は同じトークン単価と位置づけています。GPT Image Hub 独自のテストでは、1536×1024 の画像を high 品質で生成した際の出力トークンは 1,372、所要時間は 27 秒で、同サイズの GPT Image 2 は 5,488 トークン、78 秒でした。ほとんどの新規作業にはこのモデルを、編集の精度が最も重要な場合は Sunburst を選んでください。
- [GPT Image 2.5 Sunburst モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/gpt-image-2-5-sunburst): GPT Image 2.5 Sunburst は、精度が最も重要な場合に OpenAI が推奨する GPT Image 2.5 モデルです。Flare と同じ xhigh と max の品質設定、カスタム解像度、透明な背景に対応し、GPT Image Hub ではデフォルトで xhigh で実行します。ハブのテストでは 1 枚あたり 47–108 秒かかり、すべてのラベルとテキストの行がプロンプトどおりの位置に正確に配置されました。パッケージ、タイポグラフィ中心のレイアウト、緻密なイラストにはこのモデルを、速度を優先するなら Flare を選んでください。
- [Nano Banana モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/nanobanana): Nano Banana は、GPT Image Hub の高速 Gemini イメージ オプションです。 1K で、迅速なクリエイティブの反復、軽い画像編集、参照画像のガイド付き出力が必要な場合に使用します。これは、大規模なエクスポートのために、勝利したプロンプトを GPT Image 2、Nano Banana 2、または Nano Banana Pro に移動する前の優れた探索モデルです。
- [Nano Banana 2 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/nanobanana2): Nano Banana 2 は、GPT Image Hub でバランスのとれた Gemini の選択肢です。アプリ内で 1K、2K、4K 層をサポートし、高速な Flash スタイルのワークフローを維持し、最大 14 枚の参照画像を使用できます。Nano Banana では物足りないものの、Nano Banana Pro ほどの性能は必要ない場合に選択してください。
- [Nano Banana 2.1 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/nanobanana2-1): Nano Banana 2.1 は Google による Nano Banana 2 のアップデートで、Google が現在新規プロジェクトに推奨しているモデルです。画像出力の料金は Nano Banana 2 の半分で、GPT Image Hub では 1K が 25 クレジット、2K が 41 クレジット、4K が 91 クレジットです。ハブのテストでは、すべての価格が正しいメニューを描き、参考シートの 1 つのコンセプトを完成したステッカーに仕上げました。描画前に思考するため、2K と 4K の画像には数分以上かかることがあります。
- [Nano Banana Pro モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/nanobananapro): Nano Banana Pro は、GPT Image Hub のプレミアム Gemini イメージ オプションです。詳細な高解像度画像、複雑な視覚的推論、ブランド シーン、製品コンセプト、およびタイポグラフィや現実世界の知識が重要となる可能性のある出力に使用します。アプリ内で最大 14 個の参照画像と 1K、2K、4K 層をサポートします。
- [Nano Banana 2 Lite モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/nanobanana2-lite): Nano Banana 2 Lite は Google の最速かつ最安の Gemini 画像モデルです。GPT Image Hub では 1K 画像を 25 クレジットで生成し、ハブのテストではほとんどの画像が 12～26 秒で完成しました。Google によると、多数の参考画像や長い編集の繰り返しには最適化されていないため、テキストの多いレイアウト、2K や 4K の出力、複数画像の編集には Nano Banana 2.1 を選んでください。
- [Seedream 4.0 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/seedream-4-0): Seedream 4.0 は ByteDance の画像生成・編集モデルです。GPT Image Hub では 1K、2K、4K のどのサイズでも 1 枚 25 クレジットで、4K 出力はサイト内でも最安クラスです。ハブのテストでは 1K と 2K の画像が約 20 秒、4K の風景が 137 秒でした。予算を抑えた写真風のシーンや大きな書き出しに向いています。テキストやデザインを重視するなら Seedream 4.5 または 5.0 を選んでください。
- [Seedream 4.5 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/seedream-4-5): Seedream 4.5 は、4.0 よりタイポグラフィとデザインの制御が強化された ByteDance の画像モデルです。GPT Image Hub では 2K と 4K の画像を 1 枚 33 クレジットで生成します。少なくとも約 3.7 メガピクセルが必要なため、1K のレベルはありません。ハブのテストでは、すっきりしたポスターの文字を描画し、参照画像編集で見出しと背景を差し替え、4K の製品写真を 28 秒で生成しました。
- [Seedream 5.0 モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/seedream-5-0): GPT Image Hub の Seedream 5.0 は、ByteDance の 5.0 モデルの中で最も低価格なモデルで、2K でも 4K でも 1 枚 15 クレジットです。BytePlus は 5.0 ファミリーを Pro、Lite、Flash として掲載しており、ハブではこのモデルを 5.0 Flash の料金で提供しています。ハブのテストでは、細部まで描き込まれた 4K の祭りのイラストを 129 秒で、ラベルが正しい三面図のキャラクター シートを 46 秒で生成しました。
- [Seedream 5.0 Pro モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/seedream-5-0-pro): Seedream 5.0 Pro は ByteDance の Seedream で最も高性能なモデルで、正確なタイポグラフィが求められるデザイン作業を想定しています。GPT Image Hub では 1K が 37 クレジット、2K が 73 クレジットで、2.61 メガピクセルを境にした BytePlus の料金区分に従っています。4K の品質レベルはありません。ハブのテストでは、大きなタイトルと日付入りのサブタイトルを持つ京都の祭りのポスターを、プロンプトどおり正確に描きました。ただし時間がかかることがあり、その 2K ポスターには 290 秒、1K 画像には 46 秒かかりました。
- [Seedream 5.0 Lite モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/seedream-5-0-lite): Seedream 5.0 Lite は、ByteDance の Seedream 5.0 ファミリーの軽量モデルです。GPT Image Hub では 1:1 から 21:9 までの 8 種類のアスペクト比で 2K 画像を生成し、料金は BytePlus の定価どおり 1 枚 36 クレジットです。ハブのテストでは、自然なポートレートやインテリアを 25～33 秒で生成し、参照画像からポートレートの照明を変えつつ人物とシーンを保ちました。
- [Z-Image Turbo モデル ガイド](https://www.gptimagehub.com/ja/models/z-image-turbo): Z-Image Turbo は Alibaba Tongyi の高速なテキストから画像を生成するモデルです。GPT Image Hub では、Alibaba の定価どおり 1K と 2K の画像を 1 枚 15 クレジットで、ハブの全 16 種類のアスペクト比で生成します。ハブのテストでは 2K の製品写真が 11 秒、1K のシーンが 42～70 秒でした。参考画像は受け付けないため、編集には別のモデルを使ってください。

Compare all models: https://www.gptimagehub.com/ja/models/compare