Google은 현재 Gemini API에서 4가지 Nano Banana 이미지 모델을 판매하고 있습니다. 가장 최신 모델인 Nano Banana 2.1은 2026년 10월 6일에 출시되었으며, 이전 모델의 이미지당 가격의 절반입니다. 이는 대부분의 팀에게 기본값을 변경하지만, 모든 워크로드에 해당하지는 않습니다.
이 가이드는 Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro를 나란히 비교하며, Nano Banana 2 Lite를 저가형 옵션으로 소개합니다. 아래의 모든 가격 및 제한 사항은 2026년 10월 7일 기준 Google의 이미지 생성 문서 및 가격 책정 페이지에서 가져온 것입니다.
간단한 평가
- 새 프로젝트의 경우 Nano Banana 2.1(
gemini-nano-banana-2.1)을 기본값으로 사용하세요. Google 자체에서도 모든 새 프로젝트에 권장하며, 1K, 2K, 4K 해상도에서 Nano Banana 2의 절반 가격으로 출력이 가능합니다. - 0.5K(512px) 출력이 필요한 경우 Nano Banana 2(
gemini-3.1-flash-image)를 유지하세요. 2.1은 해당 크기를 제공하지 않습니다. - 기반 정보(grounding) 및 참조 입력이 적은 대량의 1K 이미지에는 Nano Banana 2 Lite(
gemini-3.1-flash-lite-image)를 사용하세요. 1K 이미지당 가격은 2.1과 동일하며, 입력 비용은 더 저렴합니다. - 전문적인 자산 생산을 위한 Google의 프리미엄 티어로 포지셔닝된 모델이 필요하고, 1K 이미지당 약 4배의 비용을 지불할 수 있다면 Nano Banana Pro(
gemini-3-pro-image)를 선택하세요.
한 가지 주의할 점: Google은 2.1에 대한 벤치마크를 공개하지 않았습니다. 출시 발표에서는 2.1이 "전반적으로 이전 모델을 능가한다"고 언급했지만, 직접적인 비교 수치는 없습니다. 이 문서의 어떤 내용도 한 모델이 다른 모델보다 더 좋다고 주장하지 않습니다. 아래와 같이 자신의 프롬프트로 직접 테스트해 보세요.
측면 비교 사양
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|---|
| API 모델 ID | gemini-nano-banana-2.1 |
gemini-3.1-flash-image |
gemini-3-pro-image |
| Google의 포지셔닝 | 주요 고효율 작업마 | 이전 세대 작업마 | 복잡한 시각 작업에 대한 프리미엄 선택 |
| 해상도 | 1K, 2K, 4K | 0.5K, 1K, 2K, 4K | 1K, 2K, 4K |
| 입력 가격 (1백만 토큰당) | $1.50 | $0.50 | $2.00 |
| 이미지 출력 가격 (1백만 토큰당) | $30 | $60 | $120 |
| 0.5K 해상도 이미지당 | n/a | $0.045 | n/a |
| 1K 해상도 이미지당 | $0.0336 | $0.067 | $0.134 |
| 2K 해상도 이미지당 | $0.0504 | $0.101 | $0.134 |
| 4K 해상도 이미지당 | $0.0756 | $0.151 | $0.24 |
| 1K 해상도 배치 이미지당 | $0.0168 | $0.034 | $0.067 |
| Google 검색 기반 정보 (grounding) | 웹 검색 + 이미지 검색 | 웹 검색 + 이미지 검색 | 웹 검색 |
| 참조 이미지 | 최대 14개 (객체 최대 10개, 문자 최대 4개) | 최대 14개 (객체 최대 10개, 문자 최대 4개) | 최대 14개 (객체 최대 6개, 문자 최대 5개) |
| 동영상 입력 | 예 | 예 | 아니오 |
| 무료 API 티어 | 아니오 (AI Studio에서 테스트) | 아니오 | 아니오 |
표 요약:
- 토큰 계산. 1K 이미지는 1,120 출력 토큰, 2K는 1,680, 4K는 2,520 토큰이며, 이는 2.1과 Nano Banana 2 모두 동일합니다. 토큰 수는 같지만, 요율이 절반이므로 비용도 절반입니다.
- 배치. 2.1은 2K($0.0252) 및 4K($0.0378) 해상도에 대한 배치 가격도 명시합니다.
- 사고. Gemini 3 이미지 모델은 기본적으로 사고(thinking) 기능을 사용하며, API에서 이를 비활성화할 수 없습니다. 최대 2개의 중간 "사고 이미지"가 생성되며 비용이 청구되지 않습니다. 2.1에서 텍스트 및 사고 출력은 1백만 토큰당 $7.50이며, Nano Banana 2에서는 $3입니다.
- 기반 정보(grounding) 비용. 월 5,000건의 무료 검색 요청은 Gemini 3.x 모델에서 공유되며, 그 이후에는 1,000건당 $14입니다.
이미지 1,000개당 비용
출력 비용만, 표준(비배치) API, 유료 티어:
| 모델 | 0.5K | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | n/a | $33.60 | $50.40 | $75.60 |
| Nano Banana 2 | $45.00 | $67.00 | $101.00 | $151.00 |
| Nano Banana 2 Lite | n/a | $33.60 | n/a | n/a |
| Nano Banana Pro | n/a | $134.00 | $134.00 | $240.00 |
배치 API를 사용하면 2.1은 1K, 2K, 4K 해상도에서 1,000개당 $16.80, $25.20, $37.80으로 가격이 하락합니다.
두 가지 주목할 만한 숫자가 있습니다. 2.1의 4K 이미지($0.0756)는 Pro의 1K 이미지($0.134)보다 저렴합니다. 그리고 2.1의 1K 이미지($0.0336)는 Nano Banana 2의 512px 티어($0.045)보다 저렴하므로, 해당 정확한 크기가 필요한 경우에만 0.5K를 유지하세요.
입력량이 많은 편집 시 계산이 달라지는 경우
출력은 비용의 절반에 불과합니다. 2.1은 1백만 입력 토큰당 $1.50를 청구하며, 이는 Nano Banana 2의 $0.50의 3배입니다. 따라서 참조 이미지가 많은 편집 워크로드에서는 입력 비용이 더 많이 듭니다.
다음은 예시입니다. 각 입력 이미지는 Google의 Vertex AI 모델 페이지에 따르면 1,120 토큰입니다.
시나리오: 14개의 참조 이미지와 500토큰 프롬프트를 보내고 1K 이미지를 하나 받는 제품 촬영 파이프라인.
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | |
|---|---|---|
| 입력 토큰 (14 x 1,120 + 500) | 16,180 | 16,180 |
| 입력 비용 | $0.0243 | $0.0081 |
| 1K 출력 | $0.0336 | $0.0670 |
| 요청당 총계 | $0.0579 | $0.0751 |
| 요청 1,000개당 | $57.90 | $75.10 |
14개 이미지 최대치에서도 2.1이 여전히 우세하지만, 격차는 50%에서 약 23%로 줄어듭니다.
전환점은 어디일까요? 2.1에서는 각 입력 토큰당 $0.000001 더 많은 비용이 들고, 이미지당 출력 절약액은 1K에서 $0.0334, 2K에서 $0.0506, 4K에서 $0.0754입니다. 따라서 2.1은 요청이 1K에서 약 33,400개, 2K에서 50,600개, 4K에서 75,400개의 입력 토큰을 포함할 때만 더 많은 비용이 발생합니다. 14개의 참조 이미지만으로는 그 수준에 도달하지 않습니다.
두 가지 요인이 그 차이를 좁힐 수 있습니다:
- 긴 다중 턴 편집 세션.
previous_interaction_id로 편집을 연결하는 경우, 이전 턴이 비용을 지불해야 하는 컨텍스트에 추가될 수 있으므로 각 응답의 사용량 데이터에서 입력 토큰 수를 확인하세요. 전체 참조를 포함하는 10턴 세션은 1K 임계값을 초과할 수 있습니다. - 사고 및 텍스트 토큰. 2.1은 1백만 토큰당 $7.50를 청구하며, Nano Banana 2에서는 $3입니다. 사고 기능은 끌 수 없으므로, 많은 추론을 유발하는 프롬프트는 그 차이를 더욱 좁힙니다.
긴 이력을 가진 1K 편집 작업을 실행하는 경우, 전환하기 전에 실제 트래픽에서 두 모델을 모두 측정하세요.
Nano Banana 2 Lite가 적합한 경우
Lite는 저가형 옵션입니다. Google은 이를 "가장 빠르고 저렴한 Gemini 이미지 모델"이라고 부르며, 1백만 입력 토큰당 $0.25의 가격과 2.1과 동일한 1K 이미지당 $0.0336의 가격을 제시합니다.
Lite는 1K만 출력하고, Google 검색 기반 정보(grounding)를 지원하지 않으며, Google은 여러 참조 입력 또는 다중 턴 편집에 "최적화되지 않았다"고 말합니다.
대량의 일반 1K 텍스트-투-이미지 작업의 경우, Lite와 2.1은 이미지당 비용이 동일하며 Lite의 입력 비용은 2.1의 6분의 1입니다. 2K, 4K, 기반 정보(grounding) 또는 반복적인 편집이 필요한 경우 2.1로 전환하세요.
Google은 또한 현재 레거시인 원래 Nano Banana(gemini-2.5-flash-image)의 마이그레이션 경로로 Lite를 권장합니다. 당사의 Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 비교는 이전의 변화를 다룹니다.
Nano Banana Pro가 여전히 합리적인 경우
Google은 Pro를 "가장 복잡한 시각 작업을 위한 프리미엄 선택"으로 설명하며, 최고 수준의 세계 지식, 고급 현지화, 정확한 브랜드 일관성 및 정밀한 창의적 제어를 통해 전문적인 자산 생산에 최적화되어 있다고 말합니다. Pro의 프롬프트 가이드 또한 전문적인 텍스트 중심 자산에 Pro를 권장합니다.
이는 포지셔닝 설명이며 측정된 결과는 아닙니다. Pro와 2.1에 대한 공개된 비교 자료가 없으므로, 스스로 검증해야 할 예산 문제로 다루세요.
- Pro 워크플로가 이미 기준을 충족하거나, 5자 일관성 제한에 의존한다면 Pro를 선택하세요.
- 대량 작업에 Pro를 사용하는 경우 2.1을 먼저 테스트하세요. 4K에서 2.1은 Pro 가격의 약 3분의 1($0.0756 대 $0.24)입니다. 1K에서는 약 4분의 1입니다.
- Pro는 이미지 검색 기반 정보(grounding) 또는 동영상 입력을 할 수 없습니다.
전체 Pro 요청 형식은 당사의 Nano Banana Pro API 가이드를 참조하세요.
마이그레이션 참고 사항
Nano Banana 2에서 2.1로 전환하는 것은 모델 문자열을 한 줄 변경하는 것입니다. 엔드포인트, response_format 및 google_search 도구는 동일하게 유지됩니다.
curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-nano-banana-2.1",
"input": [{"type": "text", "text": "A studio product photo of a ceramic mug on a walnut desk"}],
"response_format": {"type": "image", "mime_type": "image/png", "aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K"}
}'
프로덕션 트래픽을 전환하기 전에 다음 사항을 확인하세요:
- 이미지 크기. 어떤 호출이라도
"image_size": "512px"또는 0.5K를 전송하는 경우,gemini-3.1-flash-image를 유지하세요. 2.1은 해당 크기를 지원하지 않습니다. - 대문자 K.
"2K"는 작동합니다."2k"는 모든 모델에서 거부됩니다. - 이미지 검색.
google_search도구에"search_types": ["web_search", "image_search"]를 추가하고, Google이 요구하는 대로 반환된 검색 제안을 표시하세요. - 예산. 동일한 트래픽에 대해 입력 항목은 대략 3배가 될 것입니다. 이미지 항목은 절반으로 줄어들 것입니다.
- 무료 티어. 이 모델 중 어느 것도 무료 Gemini API 티어를 가지고 있지 않습니다. Nano Banana 2.1을 무료로 사용하는 방법을 참조하세요.
다중 턴 편집 및 기반 정보(grounding)를 포함한 전체 코드 워크스루는 Nano Banana 2.1 API 가이드를 참조하고, 변경된 내용은 Nano Banana 2.1 개요를 참조하세요.
Apidog에서 세 모델을 A/B 테스트하는 방법
공개된 벤치마크가 없으므로, 중요한 비교는 자신의 프롬프트에 대한 것입니다. Apidog는 테스트 하네스 없이 이를 실행합니다.
- 요청 하나 저장.
POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions를 생성하고, 키를 환경 변수로 저장하고, 헤더x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}를 설정합니다. 위에 있는 JSON 본문을 붙여넣고, 참조 이미지가 있는 경우{"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>"}부분도 포함합니다. - 두 번 복제.
model필드만gemini-nano-banana-2.1,gemini-3.1-flash-image,gemini-3-pro-image로 변경합니다. 프롬프트, 참조, 종횡비 및image_size는 동일하게 유지하여 모델만 유일한 변수가 되도록 합니다. - 전송 및 비교. Apidog는 각 응답의 상태, 지연 시간 및 크기를 보여줍니다. 각 base64 이미지를 디코딩하여 나란히 검토하세요.
- 회귀 검사로 만듭니다. 200 상태와 비어 있지 않은 이미지를 단언하고, 요청을 테스트 시나리오로 그룹화하고, Google이 모델을 업데이트할 때 다시 실행하세요.
한두 개가 아니라 10~20개의 실제 프롬프트를 실행한 다음, 각 모델의 이미지당 가격에 월별 볼륨을 곱하십시오. Apidog 무료 다운로드를 통해 따라해보세요.
자주 묻는 질문
- Nano Banana 2.1이 Nano Banana 2보다 낫나요? Google은 2.1이 시각 디자인, 마스크 기반 편집, 주제 일관성 및 더 자연스러운 이미지 등 "전반적으로 이전 모델을 능가한다"고 말합니다. 벤치마크를 공개하지 않았으므로, 자신의 프롬프트로 확인하십시오.
- Nano Banana 2.1이 Nano Banana 2보다 저렴한가요? 이미지당으로는 예: 1K, 2K, 4K 해상도에서 절반 가격입니다. 입력 토큰당으로는 아니오: 1백만 토큰당 $1.50 대 $0.50입니다. 대부분의 워크로드에서는 출력 비용 절감이 유리합니다.
- Nano Banana Pro를 2.1로 교체해야 하나요? 먼저 테스트하십시오. 2.1은 1K 해상도에서 Pro 가격의 약 4분의 1이지만, Google은 여전히 Pro를 프리미엄 모델로 포지셔닝하고 있습니다.
- Nano Banana 2.1을 무료로 사용할 수 있나요? Gemini API에서는 안 됩니다. 가격 책정 페이지에는 어떤 Nano Banana 모델에 대해서도 무료 티어가 명시되어 있지 않지만, Google AI Studio에서 2.1을 테스트할 수 있습니다.
- 몇 개의 참조 이미지를 보낼 수 있나요? 세 모델 모두 최대 14개입니다. 2.1과 Nano Banana 2는 최대 10개의 객체와 4개의 문자를 일관성 있게 유지합니다. Pro는 최대 6개의 객체와 5개의 문자를 처리합니다.
결론
Nano Banana 2.1은 새로운 Gemini 이미지 작업의 합리적인 기본값입니다. Nano Banana 2의 이미지당 절반 비용으로 동일한 기반 정보(grounding), 동영상 입력 및 참조 이미지 제한을 제공합니다. 512px 출력 또는 측정된 긴 이력 편집 작업에만 Nano Banana 2를 유지하세요. 대량의 일반 1K 이미지에는 Lite를 사용하세요. Pro의 프리미엄 포지셔닝이 필요에 부합하는 경우 Pro를 유지하되, 4배의 비용을 지불하기 전에 직접 비교 테스트로 이를 입증하십시오.