PaperBanana再開：GPT Image 2.6、Nano Banana 2.1、Plotモード

PaperBananaは2026年11月10日にサービスを再開しました。8月13日ごろから利用できない期間が続いていましたが、再びお試しいただけます。既存の有料ユーザーのクレジット残高は保持されています。

今回の更新では、画像モデルの選択、独立した統計グラフ生成、ラウンド単位の料金を用意しました。以下は今回のリリース用に提供された実際の出力例です。ベンチマークではなく、すべての入力で同じ品質を保証するものでもありません。

変更点

• Nano Banana 2.1：コストと品質のバランスを重視した既定の画像モデル。
• GPT Image 2.6：文字、数式、ラベルが多い図に適した上位オプション。
• Gemini 3.8 Flash：テキスト推論と評価を担当。
• 2K画像：ピクセル寸法は縦横比により異なり、16:9の例は2752×1536です。この記事の画像は縮小・圧縮したプレビューです。
• Plot：matplotlibコードを生成し、隔離サンドボックスで実行して300 DPIで描画します。画像モデルは使用しません。
• Cloudflare：Workers、D1、Workflows、Containersに移行し、グローバルにサービスを提供します。速度向上の実測値はありません。通常は1図あたり2〜5分で、ラウンド数や混雑状況により変わります。

図に合わせてモデルを選ぶ

単純なパイプラインや概要図、複数の案を試したいときはNano Banana 2.1から始めてください。1ラウンドあたりのコストを抑えられます。

文字や数式が多い図にはGPT Image 2.6を選べます。GraphRAG型の例には、オフライン索引とオンライン検索・生成の2つの経路、詳細なラベルや矢印があります。

2段階VLMの例では、多モーダル符号化、交差注意、推論、検証を組み合わせています。矢印、記号、ラベルの意味を自分の手法と照合してください。

ラウンド単位の料金

選択したラウンド数に応じて事前に引き落とします。少ないラウンド数で終了した場合、未使用分はタスクに保存された単価で自動返還します。初稿無料の料金体系ではありません。画像編集1回は選択モデルの1ラウンド分です。

例：GPT Image 2.6を3ラウンド選ぶと45クレジットを確保します。2ラウンドで終われば15を返還し、最終的な使用量は30です。生成前にモデルと見積もりを確認できます。

既存の図を編集する

自然言語で配色の変更や凡例の追加を指示できます。以下は構造を保ちながら紺とオレンジに変更し、凡例を加えた例です。編集前の図を見る。

よくある質問

実験データにはPlotを使うべきですか？

数値データからグラフを作る場合はPlotを選びます。データと軸、グループ、比較したい内容を指定してください。matplotlibコードを隔離サンドボックスで実行し、300 DPIで描画します。数値と軸の尺度は確認してください。

2K画像はベクトル画像や300 DPIグラフと同じですか？

異なります。画像モデルは縦横比に応じたラスター画像を生成します。Plotは独立したコード描画で300 DPI出力です。最終的な印刷サイズで見え方を確認してください。

AI評価で正確性は保証されますか？

AI評価は改善案を提示しますが、研究者による確認の代わりにはなりません。数式、ラベル、データ、論理関係を確認し、投稿先のAI利用ポリシーに従ってください。

以前購入したクレジットは？

既存の有料ユーザーの残高は保持されています。同じアカウントでログインし、残高と取引履歴をご確認ください。

Paper Visualizerを開くから手法やデータを入力し、DiagramまたはPlotを選んで見積もりを確認できます。既存の図には画像編集、追加クレジットには料金ページをご利用ください。