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Nano Banana Pro

技術仕様、アーキテクチャ、およびエッジハードウェアエコシステムに関する調査報告書

日付: 2025年12月8日

主題: Google「Nano Banana Pro」（Gemini 3 Pro Image）の技術的レビュー、仕様分析、運用状況、および関連するエッジハードウェアエコシステムの詳細評価

1. エグゼクティブサマリー

2025年後半の技術情勢において、Googleの最新の生成AIモデル、通称「Nano Banana Pro」は、その急速な普及と複雑な市場展開により、業界の中心的トピックとなっている。正式名称をGemini 3.0 Pro Imageとするこのモデルは、単なるテキストからの画像生成（Text-to-Image）の枠を超え、意味論的推論、深い世界知識のグラウンディング（定着）、そしてタイポグラフィの精緻さを統合したパラダイムシフトを象徴している。

本報告書は、ユーザーからの問い合わせである「Google Nano Banana Proとは何か？その詳細、仕様、入手可能性」に対する回答を提供するために作成された単一の包括的な専門文書である。本稿では、「Nano Banana Pro」という名称が内包する二重性、すなわちバイラルなインターネット現象としての側面と、エンタープライズグレードのソリューションとしての側面を徹底的に解剖する。さらに、現在の市場において蔓延している製品名の混同、特にソフトウェア（AIモデル）と同名のハードウェア（Banana Piシングルボードコンピュータエコシステム）との区別を明確化し、エッジAIの新たな分野における両者の交差点を探求する。

調査の結果、Nano Banana Proはフォトリアリズムとテキストレンダリングにおいて新たなベンチマークを確立し、AI生成画像における無意味な文字列（Lorem Ipsum問題）を解決したことが明らかになった。しかし、その展開は不安定さを伴っている。2025年11月下旬の報告によると、Vertex AIおよびGoogle Workspaceを通じたエンタープライズ顧客向けの提供は継続されているものの、無料の一般消費者向けアクセスは大幅に制限、あるいは事実上の提供終了状態にあるとの情報が錯綜している。これは、同モデルの高い計算リソース要求と厳格な安全性プロトコルに起因するものである。

さらに、本報告書では、Googleの「Nano」クラスのモデル（Gemini Nano）を「Banana Pi」ハードウェア（具体的にはBPI-SM9）に展開する技術的実現可能性についても言及し、Googleのクラウド機能とエッジコンピューティングハードウェアのギャップを埋めようとする開発者に向けて、決定的なガイドラインを提供する。

2. 製品アイデンティティと命名法の解明：「Nano Banana」現象

「Nano Banana Pro」の仕様を深く理解するためには、まずその特異な命名の歴史を紐解く必要がある。この名称は、企業のマーケティング戦略と、有機的なバイラル採用が融合して生まれた稀有な事例である。

2.1 コードネームの起源とLMArenaでの台頭

「Nano Banana」という呼称は、Googleのマーケティング会議室で生まれたものではなく、Google DeepMindのエンジニアリングの現場から自然発生的に誕生したものである。2025年8月、大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM）のクラウドソーシングによるベンチマークプラットフォームであるLMArenaに、謎のモデルが登場した。単にnano-bananaとラベル付けされたこのモデルは、ブラインドA/Bテストにおいて、Midjourney v7やOpenAIのDALL-E 3といった確立された競合他社を凌駕するパフォーマンスを示し始めた 1。

調査資料によると、「Nano」という名称は、巨大化する一方のAIモデルに対するアンチテーゼとして、効率性と最適化を示唆するために意図されたものであった。一方で「Banana」は、DeepMindのプロダクトマネージャーが午前2時に匿名性を確保するために選んだ、気まぐれな内部プレースホルダーであったとされる 2。この戦略は予期せぬ成功を収めた。コミュニティはこの奇妙な名前を熱狂的に受け入れ、後にモデルの正体がGemini 2.5 Flash Imageであることが明らかになった後も、このニックネームは定着し続けた。

2.2 「Pro」への進化とアーキテクチャの転換

「Nano Banana Pro」は、その後継モデルであるGemini 3.0 Pro Imageを指す通称として、2025年11月に登場した 1。「Pro」という名称の付与は、基礎となるアーキテクチャが、レイテンシ（遅延）とスループットに重点を置いた「Flash」シリーズから、推論能力と忠実度（Fidelity）に重点を置いた「Pro」シリーズへと移行したことを示している。

以下の表は、市場で混在する名称と公式な定義、およびその技術的特性を整理したものである。

表1: Nano Bananaシリーズの名称と技術的対応 1

通称公式名称アーキテクチャ特性主な焦点
Nano BananaGemini 2.5 Flash Image蒸留トランスフォーマー (Distilled Transformer)生成速度、コスト効率、高スループット
Nano Banana ProGemini 3.0 Pro Image専門家混合モデル (Mixture-of-Experts: MoE)論理的推論、テキスト忠実度、世界知識、4K解像度

この区分は極めて重要である。「Nano Banana」（無印）は高速で軽量な生成を目的としているのに対し、「Nano Banana Pro」は、ユーザーのプロンプト（指示）の背後にある意図を深く理解し、物理的・論理的に整合性の取れた画像を生成するための重厚な推論エンジンを搭載している。

2.3 曖昧性の解消：ソフトウェアとハードウェアの境界

本報告書の作成にあたり、ユーザークエリ「Google Nano Banana Pro」が内包する最大の混乱要因を解消する必要がある。この用語は、以下の2つの全く異なる技術的実体を混同させている可能性がある。

  1. AIモデル（ソフトウェア/クラウド）: GoogleのGemini 3.0 Pro Image。本報告書の主たる分析対象であり、高度な画像生成能力を持つ。
  2. ハードウェア（エッジデバイス）: Banana Piブランドのシングルボードコンピュータ（SBC）、特にAI機能を強化したBPI-SM9などのモデル。

「Banana」という単語の共通性、「Nano」という（NVIDIA Jetson Nanoなどを想起させる）エッジAI用語の重複、そして「Pro」という一般的な上位モデルを示す接尾辞が、この混乱を助長している。本報告書では、ユーザーの意図がGoogle製品にあると推測されるため、AIモデルとしてのNano Banana Proを中心に論じるが、第6セクションにてハードウェアとしてのBanana Pi BPI-SM9についても詳細な技術的分析を行い、両者の関係性を明確にする。

3. Google Nano Banana Pro (AI Model): 技術仕様とアーキテクチャ

Gemini 3.0 Pro Image（通称Nano Banana Pro）は、2025年第4四半期時点におけるGoogleの生成メディアスタックの頂点に位置するモデルである。従来の画像生成モデルが、主にテキスト条件付きの拡散モデル（Diffusion Models）として機能していたのに対し、Nano Banana ProはGemini 3.0 LLMの推論能力を生成プロセスに直接統合している点で画期的である。

3.1 コアアーキテクチャと「思考する」生成エンジン

このモデルの最大の特徴は、ピクセルのノイズ除去を開始する前に、独自の「思考プロセス（Thinking Process）」を実行することである 6。これは従来の「プロンプトを入力して即座に画像を出力する」プロセスとは一線を画す。

  • プロンプトの深層分析: モデルはユーザーのリクエストを単語の羅列としてではなく、意味的な構成として解釈する。例えば、「蒸気機関車の図解」というプロンプトに対し、モデルは「歴史的正確性が必要である」「各部品にラベル付けが必要である」「背景は視認性を妨げない白または単色が望ましい」といった暗黙の制約を推論する。
  • レイアウト計画: ポスターやインフォグラフィックなど、テキスト要素を含む画像の場合、モデルはレンダリングの前にグリフ（文字）の空間配置を計算する。これにより、文字が主要な被写体と重なったり、画面外にはみ出したりするのを防ぐ。
  • 再帰的な推論: 複雑なシーンの場合、モデルは生成プロセス中に自己批評を行い、物理的な矛盾（例：影の方向の不一致）や解剖学的な誤りを修正する能力を持つことが示唆されている。

3.2 世界知識と検索グラウンディング (Search Grounding)

Nano Banana Proの特筆すべき機能は、Google検索とのリアルタイム接続による「グラウンディング（Grounding）」である 4。

モデルはGoogle検索をツールとして使用し、視覚的な事実を確認する。

  • 実例: 「今日の東京のスカイツリーからの眺め」というプロンプトに対し、モデルは現在の天気データ（曇り、晴れ、雨など）や時間帯（日没、夜景）を検索し、その情報を反映した画像を生成する。
  • 事実性の担保: 従来のAIモデルが「それらしい嘘」を描写する傾向があったのに対し、Nano Banana Proは地図データや株価チャート、最新のニュースイベントに基づいたビジュアルを生成可能であり、これは報道や教育用途における信頼性を飛躍的に高める。

3.3 視覚的仕様と出力忠実度

Gemini 2.0世代と比較して、Nano Banana Proの出力能力は劇的に向上している。

  • 解像度: ネイティブでの1K、2K、および4K解像度の生成をサポート 8。これは、低解像度で生成してからアップスケーラーを通す従来の手法とは異なり、微細なディテール（髪の毛、布の質感、遠景の建物）が最初から一貫性を持って描画されることを意味する。
  • アスペクト比: 16:9（YouTubeサムネイル）、9:16（スマホ壁紙、ストーリー）、21:9（シネマスコープ）など、任意の比率を完全にサポートし、クロッピングや引き伸ばしによる歪みが発生しない 10。
  • テキストレンダリング: 業界初とも言えるレベルで、画像内のテキスト生成をサポートする。多言語に対応し、複雑な段落、メニュー、図表のラベルなどを、可読性を保ったまま生成できる。「画像内のテキストを翻訳する」機能も有しており、OCR、翻訳、インペインティングを単一のパスで実行可能であることが示唆されている 4。
  • リファレンス入力: ユーザーは最大14枚のリファレンス画像を同時にアップロードできる 8。これはスタイルガイド、ロゴ、キャラクターの三面図、製品写真などを一括してモデルに提示できることを意味し、ブランドの一貫性を保つ上で決定的な機能となる。

4. 高度な機能分析と産業別ユースケース

「Pro」という名称は、単なる高画質化を意味するだけではない。それは、特定の産業ニーズに応えるための機能セットの実装を意味している。以下に、主要な機能とそれがもたらす産業的インパクトを詳述する。

4.1 高度なテキストレンダリングとインフォグラフィック生成

Nano Banana Proの最も革新的な点は、テキストを「テクスチャ」としてではなく「情報」として扱う能力である。これまでのモデルは、文字のような形状を生成することはできても、意味のある文章を綴ることは苦手であった。

  • 機能のメカニズム: おそらくT5やGeminiのテキストエンコーダーを強化し、潜在空間（Latent Space）においてグリフの形状と言語的意味を強く結びつけていると考えられる。これにより、フォントスタイル、サイズ、配置を自然言語で制御可能にしている。
  • 教育・出版分野でのユースケース: 教科書の図解作成において、「カエルのライフサイクルを日本語でラベル付けして図解せよ」と指示すれば、正確な生物学的イラストと共に、「卵」「オタマジャクシ」といった正しい日本語ラベルが適切な位置に配置される 13。これは、教材作成のコストと時間を劇的に削減する。

4.2 キャラクターとブランドの一貫性 (Consistency)

マーケティングやエンターテインメント業界において、AI導入の最大の障壁となっていたのが「一貫性の欠如」である。同じプロンプトを入力しても、生成されるキャラクターの顔や服装が毎回変わってしまう問題（確率論的生成の副作用）があった。

  • 14枚のリファレンススロットの意義: Nano Banana Proは、最大14枚の画像をコンテキストとして保持できる。これにより、キャラクターの正面、側面、背面、表情集、衣装設定などをすべてモデルに入力した状態で生成を行える 8。
  • マーケティング分野でのユースケース: 自社のマスコットキャラクターを、季節ごとのキャンペーン（クリスマス、夏祭りなど）に合わせて、服装や背景を変えつつ、キャラクターのアイデンティティ（顔の造形、色の配置）を完全に維持したまま展開することが可能になる。また、製品画像をリファレンスとして入力し、「この商品を砂浜に置いた広告写真」を生成させる際も、商品のパッケージデザインが幻覚（ハルシネーション）によって歪むことを防げる。

4.3 検索連動によるリアルタイムビジュアライゼーション

Google検索との統合は、静的な画像生成を動的な情報可視化ツールへと変貌させる。

  • 報道・メディア分野でのユースケース: 「インド対南アフリカのクリケットの試合のミニチュアスタジアムと、現在のスコアボード」を生成するよう指示すると、モデルはリアルタイムの試合情報を取得し、スコアボードに正確な点数を反映させた画像を生成する 14。これは、速報性が求められるニュースメディアにおいて、ビジュアルコンテンツの自動生成を可能にする。

5. 倫理的課題と安全性：ディープフェイクとSynthID

Nano Banana Proが達成した極めて高いフォトリアリズムは、同時に深刻な倫理的リスクをもたらしている。

5.1 「偽の休暇」事件と信頼性の危機

2025年11月、ある従業員がNano Banana Proを使用して「怪我をした手」のリアルな画像を生成し、それを証拠として提出することで病気休暇を不正に取得した事例が報告された 15。この画像は、皮膚の質感、傷の赤み、照明の反射などが完璧に再現されており、人事担当者は一目で本物と信じ込んでしまった。

この事件は、企業や法的な文脈における「写真証拠」の信頼性が根底から揺らいでいることを示している。高解像度かつ現実世界に基づいた生成能力は、悪用されれば詐欺や偽情報の拡散に直結する。

5.2 SynthIDによる対策とその限界

Googleはこれに対し、DeepMindが開発した電子透かし技術SynthIDをすべての生成物に埋め込んでいる 4。

  • 技術的仕組み: SynthIDは、画像内のピクセル値に、人間の目には知覚できない微細なパターンを埋め込む。この透かしは、画像の切り抜き（クロップ）、リサイズ、圧縮、フィルタ加工などを行っても残留するように設計されている。
  • 運用の課題: しかし、一般的なユーザーや企業の人事部門は、送られてきた画像を検証するためのSynthID検出ツールを日常的に使用しているわけではない。透かし技術が存在していても、それを検証するワークフローが社会的に実装されていなければ、上記のような欺瞞を防ぐことは困難である。これは技術的な問題というよりは、社会的な運用ルールの欠如を示している。

6. ハードウェアエコシステムの交錯：Banana Pi BPI-SM9とエッジAI

ここで、ユーザーの混乱の元となっているハードウェア、Banana Pi BPI-SM9について詳述する。このセクションは、Googleの「Nano Banana Pro」と、ハードウェアとしての「Banana Pi」の区別を明確にし、エッジAIの現状を理解するために不可欠である。

6.1 Banana Pi BPI-SM9の技術仕様

Banana Pi BPI-SM9は、Googleのモデルと同時期（2024-2025年）に市場に投入された、エッジコンピューティング向けの高性能モジュールである。

表2: Banana Pi BPI-SM9 ハードウェア仕様 16

コンポーネント仕様詳細備考
SoC (System on Chip)SOPHGO BM1688統合AIプロセッサ
CPU8-core ARM Cortex-A53 @ 1.6GHz一般的なSBCより多コアだがクロックは控えめ
NPU (AIアクセラレータ)16 TOPS (INT8)エッジデバイスとしては非常に強力
RAM8GB LPDDR4AI推論に十分な容量
ストレージ32GB eMMC (オンボード)高速なOS起動が可能
ビデオ処理16チャンネル 1080p@30fps デコードH.264/H.265対応。監視カメラ用途に最適
インターフェースデュアルGigabit Ethernet, WiFi/BT, M.2産業用コネクティビティ

6.2 Google AIとBanana Piの互換性

重要な問いは、「Google Nano Banana Pro（画像生成モデル）」はこのボード上で動作するのか？という点である。

  • 結論: 動作しない。 Gemini 3.0 Pro Imageは、Googleのデータセンターにある大規模なGPU/TPUクラスター（H100やTPU v5p）で動作する巨大なモデルであり、消費電力わずか数ワットのシングルボードコンピュータで動かすことは物理的に不可能である。
  • 代替案: しかし、GoogleはGemini Nano（”Banana”を含まない）という、オンデバイス向けに蒸留された軽量LLMを提供している。
  • 技術的経路: BPI-SM9のNPU（SOPHGO BM1688）は、TensorFlow Liteをサポートしている 18。GoogleはMediaPipeやTFLiteを通じてGemini Nanoやその他の軽量モデル（EfficientNet, MobileNetなど）を公開しているため、開発者はこれらのモデルを量子化（Quantization）し、BPI-SM9上で実行することは可能である。
  • 性能評価: 16 TOPS（1秒間に16兆回の演算）という性能は、競合するRaspberry Pi 5（NPUなし）を圧倒し、NVIDIA Jetson NanoやOrin Nanoのエントリーモデルと競合する水準である。リアルタイムの物体検出や姿勢推定、小規模なLLM（Llama 3 8Bの量子化版など）の推論には十分な能力を持つ。

6.3 ソフトウェアスタックの課題

SOPHGOチップを採用しているため、NVIDIAのJetsonエコシステム（CUDA）とは互換性がない。開発者はSOPHON SDKを使用し、モデルをTPU-MLIRコンパイラを通じてbmodel形式に変換する必要がある 20。これはGoogle Coral TPU（Edge TPU）のエコシステムとも異なる独自のものであり、導入のハードルはやや高いと言える。

7. 運用状況と将来展望：提供終了の噂とエンタープライズの現実

現在、Nano Banana Proの入手可能性については、市場で相反する情報が流れている。

7.1 エンタープライズ向けの正式提供

2025年11月21日の公式発表に基づけば、Nano Banana Proは以下のチャネルを通じて確実に利用可能である 4。

  • Vertex AI: 開発者がAPI経由で利用可能。
  • Google Workspace: 「Google Slides」や「Google Vids」の生成機能として統合。
  • Gemini Advanced: Google One AI Premiumプランの契約者向け。

7.2 「提供終了」報道の真相

一方で、一部の報道やプレスリリース 22 では、「Nano BananaおよびNano Banana Proがバグとプライバシー侵害により提供終了した」とされている。また、無料ユーザーからは「1日2枚までに制限された」「アクセスできなくなった」という声も上がっている 23。

  • 分析と統合: 最も蓋然性の高い解釈は、**「無制限の無料パブリックベータ版が終了した」**というものである。LMArenaなどで話題になった際の「誰でも自由に使える状態」は、サーバーコストの増大と、前述の「偽の休暇」事件のような悪用リスクへの懸念から閉鎖されたと考えられる。
  • 現状: 現在、Nano Banana Proは「エンタープライズおよび有料サブスクリプション限定」のプレミアム製品として再編されている。Googleは、管理された環境下（企業アカウントなど身元が明確なユーザー）でのみ、この強力なツールを提供することで、リスク管理と収益化の両立を図っている。

7.3 価格とトークンエコノミクス

Vertex AIを通じた利用には、Gemini 3.0 Proの推論コストを反映した価格設定が適用される。

表3: Gemini 3.0 Pro Image 価格構造 26

モダリティ入力コスト出力コスト備考
テキスト入力$2.00 / 100万トークンN/Aプロンプト処理
画像出力 (標準)N/A$0.039 / 枚Flashモデル相当
画像出力 (Pro/4K)N/A$0.134 – $0.24 / 枚Nano Banana Proモード

4K画像1枚あたり最大0.24ドル（約36円）というコストは、コンシューマー向けの生成AIとしては高額であり、これが無料提供の制限につながっている主因である。

8. 結論

GoogleのNano Banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image) は、生成AIの進化における重要なマイルストーンである。それは「もっともらしい絵」を作る段階を終え、テキストの正確性、物理的な整合性、そして現実世界のデータとの連携という、実用的な「機能性」を画像生成にもたらした。

ユーザーの皆様にとっての重要な結論は以下の通りである：

  1. 製品の実体: Nano Banana Proは現在、Googleの有料エコシステム（Vertex AI, Workspace）の中核機能として提供されており、ビジネス用途での利用が推奨される。
  2. ハードウェアとの区別: 同名の「Banana Pi」は優れたエッジAIボードであるが、このクラウドモデルを直接動かすものではない。エッジAI開発に関心がある場合は、TensorFlow Liteを用いた軽量モデルの実装を検討すべきである。
  3. 利用の注意点: その高いリアリズムは、企業内での画像の取り扱いに新たなリテラシー（SynthIDの確認など）を求めている。

本報告書が、錯綜する情報の中での羅針盤となり、貴殿の技術的・ビジネス的決定の一助となることを願う。

参考文献およびソース識別子

  • 製品発表・機能: 1
  • 技術仕様・価格: 8
  • 入手可能性・論争: 4
  • ハードウェア (Banana Pi): 16
  • 命名の由来: 1

引用文献

  1. Nano Banana – Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Nano_Banana
  2. Google’s “Nano Banana” Name Origin Explained – SentiSight.ai https://www.sentisight.ai/why-google-choose-nano-banana-name/
  3. Why Is It Called “Nano Banana”? – GlobalGPT https://www.glbgpt.com/id/hub/why-is-it-called-nano-banana/
  4. Nano Banana Pro available for enterprise | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/nano-banana-pro-available-for-enterprise
  5. Introducing Gemini 2.5 Flash Image, our state-of-the-art image model https://developers.googleblog.com/introducing-gemini-2-5-flash-image/
  6. Nano Banana Pro aka gemini-3-pro-image-preview is the best available image generation model – Simon Willison’s Weblog https://simonwillison.net/2025/Nov/20/nano-banana-pro/
  7. 15 examples of what Gemini 3 can do https://blog.google/products/gemini/gemini-3-examples-demos/
  8. 🍌 Testing Gemini 3 Pro Image https://medium.com/google-cloud/testing-gemini-3-pro-image-f585236ae411
  9. Use Nano Banana Pro on Higgsfield AI with Google Gemini – Full Tutorial | Generate 4K images https://www.youtube.com/watch?v=c_84o_vtqqY
  10. I tried Google’s new Nano Banana Pro, and it’s the AI Photoshop of my dreams https://www.androidauthority.com/is-nano-banana-pro-good-3617698/
  11. Nano Banana Pro | Image Editing – Replicate https://replicate.com/google/nano-banana-pro
  12. Gemini 3 Image Gen is UNREAL: Nano Banana Pro Full Guide (Blueprints & 2D to Real) https://www.youtube.com/watch?v=2hRE4JG6vd0
  13. Is she real? AI woman created using Google’s Nano Banana Pro goes viral, sparks debate online https://www.financialexpress.com/life/technology-is-she-real-ai-woman-created-using-googles-nano-banana-pro-goes-viral-sparks-debate-online-4061770/
  14. IND vs SA 3rd ODI: Google CEO Sundar Pichai suggests Nano Banana Pro prompt to create miniature stadiums with Gemini https://timesofindia.indiatimes.com/technology/social/ind-vs-sa-3rd-odi-create-ai-generated-miniature-stadiums-with-nano-banana-pro-use-this-prompt-suggested-by-sundar-pichai/articleshow/125795665.cms
  15. Employee fakes a hand injury using THIS AI tool, and HR approves his leave instantly https://timesofindia.indiatimes.com/etimes/trending/employee-fakes-a-hand-injury-using-this-ai-tool-and-hr-approves-his-leave-instantly/articleshow/125708685.cms
  16. Raspberry Pi alternative: Banana Pi reveals details for upcoming SBC with 8-core ARM CPU and 16 TOPS NPU – NotebookCheck.net News https://www.notebookcheck.net/Raspberry-Pi-alternative-Banana-Pi-reveals-details-for-upcoming-SBC-with-8-core-ARM-CPU-and-16-TOPS-NPU.1170442.0.html
  17. GettingStarted_BPI-SM9 – BananaPi Docs https://docs.banana-pi.org/en/BPI-SM9/GettingStarted_BPI-SM9
  18. AI Powered Edge Compute with SOPHON BM1688 and Video Processing – GAOTek https://gaotek.com/product/ai-powered-edge-compute-with-sophon-bm1688-and-video-processing-gaotek/
  19. SOPHON Tensor Computing Processor BM1688 – SOPHGO https://en.sophgo.com/sophon-u/product/introduce/bm1688.html?locale=en
  20. Compiler：TPU-MLIR environment construction and use guide – SOPHGO https://www.sophgo.com/curriculum/description.html?category_id=43
  21. Introducing Nano Banana Pro in Slides, Vids, Gemini app, and NotebookLM https://workspaceupdates.googleblog.com/2025/11/workspace-nano-banana-pro.html
  22. Google Reverses Innovation: Nano Banana and Nano Banana Pro … https://www.alm.com/press_release/alm-intelligence-updates-verdictsearch/?s-news-13844823-2025-11-28-google-reverses-innovation-nano-banana-and-nano-banana-pro-discontinued
  23. Google’s Nano Banana Pro Stuns with AI Art, But Cuts Free Access https://inews.zoombangla.com/googles-nano-banana-pro-stuns-with-ai-art-but-cuts-free-access/
  24. Prompt Overload: Google Limits Gemini’s Free Nano Banana Pro Access | PCMag https://www.pcmag.com/news/your-free-google-gemini-nano-banana-pro-access-is-now-more-limited
  25. OpenAI and Google impose new daily limits for Sora, Nano Banana AI tools amid demand surge https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/openai-google-new-daily-limits-sora-nano-banana-ai-10393958/
  26. Vertex AI Pricing | Google Cloud https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing
  27. Gemini Developer API pricing https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  28. Nano Banana Pro – Gemini AI image generator & photo editor https://gemini.google/overview/image-generation/
  29. Gemini 3 Developer Guide | Gemini API – Google AI for Developers https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3
  30. Nano-Banana (Gemini 2.5 Flash Image): Try it on LMArena https://news.lmarena.ai/nano-banana/
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