日本語の文字入れ・画像編集で選ぶ画像生成AI｜Nano Banana 2.1・GPT Image 2.5・FLUX 3 Imageを比較

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日本語の文字入れや画像編集で、どの画像生成モデルを使うか迷ったときの案内です。 同じ課題・同じプロンプトで試した Nano Banana 2.1・GPT Image 2.5・FLUX 3 Image の検証記事を、「日本語の文字」「画像編集」「費用」「余計な物を足すか」の観点で並べました。

3つとも、Comfy Cloud のパートナーノードで試しています。枚数は Nano Banana 2.1 が105枚、GPT Image 2.5 が68枚、FLUX 3 Image が162枚です。どれが一番良いと決めるのではなく、「自分の用途ならどれから読むか」を選べるようにしています。

作りたいもの・重視すること	最初に読む記事	次に読む記事
日本語の文字入りの画像を作りたい	Nano Banana 2.1の検証	GPT Image 2.5の検証
画数の多い漢字も使う	GPT Image 2.5の検証	FLUX 3 Imageの検証（崩れた漢字の記録）
元の絵を保ったまま編集したい	Nano Banana 2.1の検証	GPT Image 2.5の検証
1枚あたりのクレジットを抑えたい	GPT Image 2.5の検証	Comfy Cloudの料金プラン
物撮りで余計な物を足されたくない	FLUX 3 Imageの検証	GPT Image 2.5の検証
SNS用の画像に仕上げたい	ComfyUI×CanvaでSNS画像	画像の整理・加工・SNS公開のまとめ
Comfy Cloud自体がまだ分からない	Comfy Cloudでできること	使い方と無料枠

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3つのモデルを同じ課題で試した

3モデルとも、同じ共通課題（画風・日本語と英語の文字・画像編集の17課題）を使っています。英語のプロンプトと日本語のプロンプトの両方で作り、文字の崩れ方や、頼んでいない物を足すかどうかを見ました。

モデル	検証した枚数	記事
Nano Banana 2.1	105枚	検証記事
GPT Image 2.5（Sunburst）	68枚	検証記事
FLUX 3 Image	162枚	検証記事

枚数が違うのは、共通の課題のほかに追加で試した課題の数が違うためです。3モデルを同じ条件で比べられるのは、共通の17課題の部分になります。

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観点別の比較表

3つの記事で測った結果を、1つの表にまとめました。これは僕が共通の課題で試した結果で、プロンプトや設定が変われば結果も変わります。

項目	Nano Banana 2.1	GPT Image 2.5 Sunburst	FLUX 3 Image
見出し・メニュー・レシート	正確	ほぼ正確	正確
「鬱」などの画数の多い漢字	正確	正確	崩れる（鬱・遅・蒸）
英語のプロンプトで「」まで描く	描く	描かない	描く
物撮りに頼んでいない物を足す	足す	足す	足さない
編集の値段	解像度などで変わる	参照画像のぶん高い	生成と同じ
1枚のクレジット（1K 相当）	10〜16	2〜10	14.48で一定
1枚の所要時間	約16〜40秒	平均19秒前後	平均34〜35秒

クレジットは検証時（2026年10月〜11月）の Comfy Cloud での値です。設定や解像度、料金改定で変わるので、使う前に各記事の条件と公式を確認してください。

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日本語の文字入りの画像を作りたいとき

日本語の文字の正確さは、3モデルで差が出た部分です。

• Nano Banana 2.1：書体・縦書き・レシートまで、文字はほぼ正確でした。誤字は4コマ漫画の1か所だけです
• GPT Image 2.5：見出し・メニュー・図解・筆文字まで正確で、崩れたのは括弧の省略と1字のかすれでした。頼んでいない文字は足しませんでした
• FLUX 3 Image：見出しやメニュー、レシートの金額は正確でした。一方で、「鬱」は16枚すべて崩れました

画数の多い漢字を使うなら、Nano Banana 2.1 か GPT Image 2.5 の記事を先に読むのが安心です。文字が少ない画像や、見出し程度なら、FLUX 3 Image も選択肢に入ります。

Nano Banana 2.1を105枚で検証｜日本語の文字・画像編集・クレジットを実測【ComfyUI】Comfy CloudでNano Banana 2.1を使い、画風・日本語の文字・画像編集・フィギュア化など105枚を作って検証しました。日本語の誤字は1か所、英語と日本語のプロンプトの違い、thinkingと解像度ごとのクレジットを、そのまま使えるプロンプト付きでまとめます。2026.10.22 GPT Image 2.5を68枚で検証｜日本語の文字・料金・使い方【ComfyUI】Comfy CloudでGPT Image 2.5（Sunburst）を使い、画風・日本語の文字・画像編集を英語と日本語のプロンプトで68枚作って検証しました。Sunburstと Flareの違い、1枚あたりのクレジット、Nano Banana 2.1との比較までまとめます。2026.10.29

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画像編集で選ぶとき

3つの記事とも、服の色だけを変える、日付だけを変える、写真をアニメの背景美術風にする、2枚を合成するといった編集を試しています。

編集の値段は、モデルで考え方が違いました。FLUX 3 Image は編集でも生成と同じ値段でした。GPT Image 2.5 は参照画像のぶん高くなり、Nano Banana 2.1 は解像度などで変わります。

Nano Banana 2.1 の記事には、フィギュア化・線画の着色・古い写真のカラー化・証明写真など、よく検索される使い方も試した結果があります。

Nano Banana 2.1を105枚で検証｜日本語の文字・画像編集・クレジットを実測【ComfyUI】Comfy CloudでNano Banana 2.1を使い、画風・日本語の文字・画像編集・フィギュア化など105枚を作って検証しました。日本語の誤字は1か所、英語と日本語のプロンプトの違い、thinkingと解像度ごとのクレジットを、そのまま使えるプロンプト付きでまとめます。2026.10.22

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費用と余計な物で選ぶとき

1K 相当のクレジットは、GPT Image 2.5 が2〜10、Nano Banana 2.1 が10〜16、FLUX 3 Image が14.48でした。たくさん試したいときは、GPT Image 2.5 が少なく済みました。

一方で、物撮りに頼んでいない物を足すかどうかは、FLUX 3 Image が足さず、ほかの2つは足すことがありました。足してほしくない物は、プロンプトの一文でかなり抑えられます。

クレジットそのものの仕組みと、プランごとの違いは、Comfy Cloud の料金の記事にまとめています。

Comfy Cloudの料金プランの選び方｜STANDARDとCREATORの違いComfy Cloudの料金プランを契約前に画面を開いて整理しました。個人向けはSTANDARD $20・CREATOR $35・PRO $100の3つ。クレジット単価はどのプランも1ドル約211で同じなので、選ぶ基準はモデルをインポートするかと、30分を超えるワークフローがあるかの2点でした。2026.08.26

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FLUX 3 Imageを使う前に

FLUX 3 Image の記事には、ローカルで動くかどうかと、利用規約で気をつけることの節があります。フル版の重みは非公開で、ローカルで動かせるのは小型版のKleinです。商用で使うなら、先に利用規約の節を読んでください。

FLUX 3 Imageを162枚で検証｜日本語の文字・料金・使い方【ComfyUI】Comfy CloudでFLUX 3 Imageを使い、画風・日本語の文字・画像編集を英語と日本語のプロンプトで162枚作って検証しました。画数の多い漢字の崩れ、1枚あたりのクレジット、ローカルで動くかとKleinとの違い、Nano Banana 2.1・GPT Image 2.5との比較までまとめます。2026.11.04

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生成したあとの仕上げ

文字入りの画像を作ったあと、SNS用にサイズを合わせたり、文字を足したりする作業は、別の記事にまとめています。

• ComfyUI×CanvaでSNS画像を作る方法
• AI生成画像の整理・加工・SNS公開のまとめ

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Comfy Cloudがまだ分からないとき

この3モデルを試すには、Comfy Cloud の有料プランが要ります（無料枠ではパートナーノードは使えません）。サービス自体の使い方・無料枠・プラン・モデルの持ち込みは、こちらにまとめています。

Comfy Cloudでできること｜使い方・料金・モデル・動画生成を読む順番で案内Comfy Cloudの記事10本を目的別に読む順番で整理しました。登録と無料枠、プランの選び方、プリインストールモデルの中身と自作LoRAのインポートから、Nano Banana・GPT Image・FLUX 3の文字入り画像、MiniMax H3の動画、Fish Audioの音声まで実体験で案内します。2026.11.10

Comfy Cloud・RunPod・ローカルのどれにするか迷っている場合は、環境比較の記事から読めます。

画像生成AIの環境比較｜Comfy Cloud・RunPod・ローカルの選び方画像生成AIの環境を、Comfy Cloud・RunPodのクラウドGPUとローカルPCで比較。料金、VRAM、モデルやカスタムノードの自由度、止め忘れの課金、初期費用を実体験で整理しました。グラボなし・低スペックPCでの選び方と、選んだあとの登録・導入・操作の記事まで案内します。比較は2026年10月時点です。2026.05.03

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まとめ

日本語の文字入れ・画像編集で選ぶ画像生成モデルを、検証記事の結果で整理しました。

• 画数の多い漢字も使う：Nano Banana 2.1・GPT Image 2.5
• クレジットを抑えたい：GPT Image 2.5
• 物撮りで余計な物を足されたくない・編集の値段を一定にしたい：FLUX 3 Image
• 仕上げ・SNS用：Canva・整理・加工のまとめ

モデルの検証記事を新しく書いたら、このページにも追加していきます。