Google、画像生成モデル Nano Banana 2 Lite と動画生成 Gemini Omni Flash を公開
推論速度とコスト効率を最適化した画像生成モデルと、マルチモーダル入力に対応した動画生成・編集モデルを開発者向けに提供開始。
リリース: 2026-06-30 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) を公開。推論速度 4 秒、コスト $0.034/1k 画像を実現。
- Gemini Omni Flash (gemini-omni-flash-preview) を公開。動画生成・編集向けモデルで価格は $0.10/秒。
- 両モデルとも Google AI Studio および Gemini API 経由で利用可能。
2. 影響（Why）
- 開発コストの大幅な圧縮: 既存の Nano Banana バージョン 1 からの置き換えにより、推論コストとレイテンシを同時に改善可能。特に大量の画像生成を伴うアプリケーションの運用予算を最適化できる。
- 国内事業者への実装インパクト: 動画生成や広告クリエイティブを扱う国内の広告テック・メディア系スタートアップは、API 経由で動画生成ワークフローを統合することで、制作コストを従来比で大幅に下げられる可能性がある。
3. 根拠・詳細（How）
- モデルの仕様と最適化: Nano Banana 2 Lite は 4 秒の推論レイテンシに最適化。Gemini Omni Flash は Veo 3.1 Fast と同等の $0.10/秒の価格設定で、テキスト・画像・動画のマルチモーダル入力をサポートする。
- 統合ワークフローの設計: Interactions API を使用してセッション履歴を保持し、最大 3 回の逐次編集が可能。Nano Banana 2 Lite で生成した画像を Omni Flash の入力として渡すパイプラインを構築できる。
4. 展望・課題（Next）
- 機能の制限事項: Omni Flash は現在 10 秒までの動画生成に限定。オーディオ参照のアップロードや 3 秒を超える動画参照入力は現時点で正しく処理されない。