Nano Banana 2 완전 가이드: 구글 최고속 AI 이미지 모델 가격 및 사용법 [2026]

Nano Banana 2(공식 명칭 Gemini 3.1 Flash Image Preview)는 2026년 2월 26일에 출시된 구글의 최신 AI 이미지 생성 모델입니다. Nano Banana Pro의 고품질 출력과 Gemini Flash의 속도를 결합하여, 512px에서 4K까지 다양한 해상도를 지원하며 이미지당 $0.045부터 이용할 수 있습니다. 이 모델은 개선된 텍스트 렌더링, 최대 5캐릭터 일관성 유지, 14개 객체 정확도, 그리고 사실 정확성을 위한 실시간 웹 검색 그라운딩 기능을 제공합니다.

핵심 요약

• 정의: Nano Banana 2는 Pro 수준의 품질과 Flash 수준의 속도, 그리고 획기적으로 낮은 가격을 결합한 구글의 최신 이미지 모델입니다
• 가격: 이미지당 $0.045~$0.151 (표준), 배치 모드 시 추가 50% 할인 (ai.google.dev/pricing, 2026년 2월 28일 검증)
• 주요 기능: 4K 해상도, 개선된 텍스트 렌더링, 5캐릭터 일관성, 14가지 화면 비율, 검색 그라운딩
• 모델 ID: gemini-3.1-flash-image-preview
• 접근 방법: Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI, Gemini 앱, 서드파티 통합 서비스
• 결론: NB2는 현재 이용 가능한 주요 이미지 생성 모델 중 최고의 가성비를 제공합니다

Nano Banana 2란 무엇이며 왜 중요한가?

구글의 AI 이미지 생성 기술을 관심 있게 지켜보셨다면, 모델 이름이 혼란스러울 수 있습니다. 구글은 두 가지 명명 체계를 병행하고 있는데, 소비자 대상 이름인 "Nano Banana"와 기술적 모델 식별자인 "Gemini 3.1 Flash Image Preview"가 그것입니다. Nano Banana 2는 개발자들이 gemini-3.1-flash-image-preview로 알고 있는 모델의 소비자용 브랜드 이름이며, 이 대응 관계를 이해하는 것은 문서, 가격 페이지, API 레퍼런스를 탐색할 때 혼란을 피하기 위해 필수적입니다.

구글 이미지 모델의 발전 과정을 살펴보면 NB2의 중요성이 더욱 명확해집니다. 최초의 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash 기반)는 저렴한 비용으로 적당한 품질을 제공했지만 고해상도 지원이 부족하고 텍스트 렌더링 기능에 한계가 있었습니다. Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro 기반)는 품질을 비약적으로 개선했지만 훨씬 높은 가격이 문제였습니다. 1K 해상도 기준 이미지당 $0.134(ai.google.dev/pricing, 2026년 2월 28일 검증)였죠. 사용자는 저렴하지만 기본적인 이미지 생성과, 고품질이지만 비싼 출력 사이에서 선택해야 했습니다. Nano Banana 2는 이 트레이드오프를 완전히 해소합니다.

NB2가 정말로 의미 있는 이유는 AI 분야에서 드물게 새로운 모델이 더 높은 품질을 제공하면서 동시에 비용을 절반으로 줄인 사례이기 때문입니다. Pro 아키텍처 대신 Gemini Flash 아키텍처를 기반으로 구축된 NB2는 Flash의 속도 이점을 그대로 가져오면서 Pro의 출력 품질을 동일하게 또는 더 뛰어나게 재현합니다. 구글은 이미 Gemini 앱 전반에서 Nano Banana Pro를 NB2로 교체하기 시작했으며, 이는 실험적 출시가 아닌 프로덕션 준비가 완료된 후속 모델임을 시사합니다. 현재 이 모델은 Arena와 ArtificialAnalysis 두 벤치마크에서 모두 1위를 차지하고 있으며, DALL-E, Midjourney, FLUX를 제치고 서드파티 품질 평가에서 선두에 서 있습니다.

개발자, 콘텐츠 제작자, 이미지 생성 도구를 평가하는 기업에게 NB2의 출시는 경쟁 구도를 변화시킵니다. 품질 벤치마크에서 최고 순위를 기록하면서 동시에 주요 경쟁사 중 가장 저렴한 모델은, 특히 4K 해상도까지 지원한다는 점에서 도입을 검토할 강력한 근거를 제공합니다. 이전에는 훨씬 비싼 옵션에서만 가능했던 기능이죠.

Nano Banana 2를 차별화하는 핵심 기능

Nano Banana 2의 가장 눈에 띄는 기능은 해상도 범위입니다. 대부분의 경쟁 모델이 단일 고정 해상도(일반적으로 1024x1024)로 이미지를 출력하는 반면, NB2는 512px, 1024px, 2048px, 4096px의 네 가지 해상도 단계를 지원합니다. 이러한 유연성은 단순히 이미지 크기의 문제가 아닙니다. 비용과 사용 사례 최적화에 직접적인 영향을 미칩니다. 소셜 미디어 썸네일에는 4K 해상도가 필요하지 않으며, 불필요한 해상도에 $0.151을 지불하는 대신 완벽하게 수용 가능한 512px 이미지를 $0.045에 생성할 수 있다는 것은 다른 주요 모델이 현재 제공하지 못하는 의미 있는 비용 이점입니다.

텍스트 렌더링은 AI 이미지 생성에서 가장 지속적인 약점 중 하나였습니다. DALL-E와 Midjourney 같은 모델은 이미지 내 읽을 수 있는 텍스트를 생성하는 데 역사적으로 어려움을 겪어왔습니다. 단어 철자 오류, 글자 형태 왜곡, 의미 없는 문자 생성 등의 문제가 있었죠. NB2는 구글이 "개선된 텍스트 렌더링"이라고 설명하는 기능으로 이를 해결하며, 초기 테스트에서 짧은 텍스트 문자열(제품명, 간판, 라벨)을 이전 모델보다 훨씬 높은 정확도로 처리하는 것이 확인되었습니다. 이 개선은 이전에 신뢰할 수 없었던 실용적인 사용 사례를 열어줍니다. 목업 제품 라벨 생성, 텍스트 오버레이가 있는 소셜 미디어 그래픽 제작, 간판이나 브랜딩이 보이는 이미지 생성 등이 가능해졌습니다.

대상 일관성은 NB2가 이미지 생성 모델의 한계를 넓히는 또 다른 영역입니다. 이 모델은 단일 워크플로 내에서 최대 5개 캐릭터와 14개 객체에 대한 시각적 일관성 유지를 지원합니다. 실제로 이는 동일한 캐릭터가 다른 장면에서도 외형이 유지되는 일련의 이미지를 생성할 수 있음을 의미합니다. 이는 일관된 시각적 서사, 캐릭터 중심 콘텐츠, 브랜드 마케팅 자료 제작에 필수적인 기능입니다. 이전 모델에서는 광범위한 프롬프트 엔지니어링이 필요했고, 생성 간 결과가 일관되지 않는 경우가 많았습니다.

가장 독특한 기능은 아마도 검색 그라운딩일 것입니다. NB2는 실시간 웹 검색 결과를 통합하여 생성된 이미지의 사실 정확성을 보장할 수 있습니다. 알려진 장소, 실제 제품, 현재 이벤트와 관련된 이미지를 생성할 때, 모델이 구글 검색 데이터를 참조하여 더 정확한 시각적 표현을 생성할 수 있습니다. 구글은 월 5,000건의 무료 검색 그라운딩 쿼리를 제공하며, 이후 추가 쿼리당 $0.014가 부과됩니다(ai.google.dev/pricing, 2026년 2월 28일 검증). 실제로 검색 그라운딩은 NB2를 순수한 생성 도구에서 정보 기반 시각적 어시스턴트에 가까운 것으로 변환합니다. 도쿄의 특정 레스토랑 이미지를 요청하면, 건축 디테일을 만들어내는 대신 검색 데이터를 참조하여 정확하게 표현할 수 있습니다. 전자상거래에서는 검색 그라운딩이 실제 기대에 부합하는 제품 이미지 생성을 돕습니다. "2026 MacBook Pro"를 생성하면 임의의 노트북 디자인을 환각하는 대신 실제 제품 이미지를 참조합니다.

사고 모드(Thinking Mode) 기능은 사용자가 "minimal"과 "high" 사고 수준 중 선택할 수 있게 하여 출력 품질을 더욱 향상시킵니다. "minimal" 수준에서 NB2는 표준 품질로 빠르게 이미지를 생성하며, 이는 빠른 프로토타이핑과 반복적인 프롬프트 테스트에 적합합니다. "high" 수준에서는 모델이 이미지 구성을 계획하고 다듬는 데 더 많은 시간을 소요하여, 조명, 원근감, 디테일 일관성이 눈에 띄게 개선됩니다. 트레이드오프는 생성 시간입니다. 높은 사고 모드는 일반적으로 최소 모드보다 2~3배 더 오래 걸립니다. 프로덕션 워크플로에서 권장되는 접근법은 프롬프트 개선 단계에서 최소 사고 모드를 사용하고, 최종 출력 생성 시 높은 사고 모드로 전환하는 것입니다. 이 두 단계 접근법은 사고 모드가 이미지당 가격을 변경하지 않으므로, 비용에 큰 영향 없이 개발 속도와 출력 품질을 모두 최적화합니다.

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro — 무엇이 달라졌나?

Nano Banana Pro에서 Nano Banana 2로의 전환은 단순한 버전 업그레이드 이상입니다. 구글의 이미지 생성 아키텍처에 대한 근본적인 접근 방식 변화를 반영합니다. NB Pro는 무엇보다 품질을 우선시하는 Gemini 3 Pro 기반으로 구축되었습니다. 반면 NB2는 처음부터 낮은 컴퓨팅 비용으로 높은 성능을 제공하도록 설계된 Gemini 3.1 Flash 아키텍처를 기반으로 합니다. 그 결과 Pro의 품질에 필적하면서도 더 빠르고 저렴한 모델이 탄생했습니다. Nano Banana 2와 Pro의 상세 비교는 별도 분석 글에서 확인하실 수 있습니다.

가격 차이가 가장 즉각적으로 체감되는 변화입니다. 1K 해상도에서 NB2는 NB Pro의 $0.134 대비 $0.067로 정확히 50% 저렴합니다(ai.google.dev/pricing, 2026년 2월 28일 검증). 4K 해상도에서는 절감 폭이 더 커져 $0.151 대 $0.240으로 37% 절감됩니다. NB2의 배치 가격(추가 50% 할인)까지 고려하면 차이는 극적입니다. 1K 해상도 이미지 1,000장 배치 비용은 NB2로 $34인 반면 NB Pro로는 $134로, 총 75%의 비용 절감을 달성합니다.

가격 외에도 NB2는 NB Pro에 없었던 512px 단계를 추가하여 최고 해상도가 필요 없는 사용 사례를 위한 초저가 진입점을 제공합니다. 확장된 화면 비율 지원(4:1, 1:8 같은 극단적 비율을 포함한 14가지 옵션)은 다양한 콘텐츠 형식에 대한 유연성을 제공합니다. 그리고 검색 그라운딩과 사고 모드의 추가는 NB Pro에서는 전혀 대응할 수 없는 기능을 제공합니다. 구글이 Gemini 앱 전반에서 NB Pro를 NB2로 교체하기로 한 결정은 모든 의미 있는 차원에서 NB2가 우월한 모델이라고 판단한 명확한 신호입니다.

가격 상세 분석 — Nano Banana 2는 얼마인가?

NB2의 가격 구조를 이해하는 것은 이 모델을 대규모로 사용하려는 모든 사용자에게 핵심적입니다. Midjourney 같은 구독 기반 서비스와 달리, NB2는 선택한 해상도에 따라 이미지당 비용으로 환산되는 토큰 기반 가격 모델을 사용합니다. 아래 모든 가격 데이터는 2026년 2월 28일 ai.google.dev/pricing에서 직접 검증되었습니다.

표준 API 가격

기본 토큰 가격은 100만 입력 토큰당 $0.25, 100만 출력 이미지 토큰당 $60.00입니다(ai.google.dev/pricing, 2026년 2월 28일 검증). 모델의 텍스트 출력 가격은 100만 토큰당 $1.50입니다. 위의 이미지당 비용은 일반적인 이미지 생성을 기준으로 이 토큰 요금에서 산출되었습니다.

배치 가격은 대량 사용자에게 특별히 주목할 만합니다. NB2의 배치 API는 표준 요금의 정확히 절반으로, 가장 비용 효율적인 이미지 생성 옵션 중 하나입니다. 수백 또는 수천 장의 이미지를 생성하는 경우, 예를 들어 제품 카탈로그 이미지, 소셜 미디어 콘텐츠 라이브러리, 마케팅 자산 배치 등에서 배치 모드는 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 가장 저렴한 접근 방법에 대한 자세한 내용은 Nano Banana 2 API 최저가 옵션 가이드를 참고하세요.

규모별 비용 시나리오

이 숫자를 현실적으로 이해하기 위해, 1K 해상도에서 NB2를 사용할 때 월별 다양한 사용량 수준의 비용은 다음과 같습니다.

대량 이미지 생성이 필요한 애플리케이션을 개발하는 개발자에게는, laozhang.ai 같은 서드파티 API 통합 서비스가 경쟁력 있는 요금(이미지당 약 $0.05)으로 NB2 접근을 제공하며, 간소화된 과금과 단일 API 엔드포인트를 통한 다양한 AI 모델 통합 접근이 가능합니다. Nano Banana 가격 계산기를 통해 특정 사용 사례의 비용을 추정할 수도 있습니다.

Nano Banana 2 사용법 — 완전 시작 가이드

Nano Banana 2를 시작하려면 기술 수준과 사용 사례에 맞는 접근 방법을 선택해야 합니다. NB2에 접근하는 5가지 주요 방법이 있으며, 코딩이 필요 없는 웹 인터페이스부터 엔터프라이즈급 API 배포까지 다양합니다. 이 섹션에서는 개발자 중심의 API 접근 방식을 단계별로 안내하고, 대안적 방법도 간략하게 소개합니다.

API 빠른 시작 (Python)

프로그래밍 방식으로 이미지를 생성하는 가장 빠른 방법은 공식 Python SDK를 통해 Gemini API를 사용하는 것입니다. Python이 이미 설치되어 있다면 전체 설정은 약 5분 정도 소요됩니다. 먼저 Google AI Studio에서 API 키가 필요합니다. aistudio.google.com에 방문하여 왼쪽 사이드바의 "Get API Key"를 클릭하고, 새 프로젝트나 기존 Google Cloud 프로젝트에 대한 키를 생성하세요. 무료 등급에는 신용카드가 필요 없지만, 이미지 생성은 유료 기능입니다. 무료 Gemini 3.1 Flash Image API 접근에 대해서는 무료 등급 활용 극대화에 관한 별도 가이드를 참고하세요.

SDK를 설치하고 환경을 설정합니다.

bash
pip install google-genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

간단한 Python 스크립트로 첫 번째 이미지를 생성합니다.

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64

client = genai.Client(api_key="your-api-key-here")

response = client.models.generate_images(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config=types.GenerateImagesConfig(
        number_of_images=1,
        aspect_ratio="16:9",
    ),
)


for i, image in enumerate(response.generated_images):
    with open(f"output_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image.image.image_bytes))
    print(f"Saved output_{i}.png")

직접 REST API 호출을 선호하는 cURL 사용자를 위해 동일한 요청은 다음과 같습니다.

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateImages" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    "config": {
      "numberOfImages": 1,
      "aspectRatio": "16:9"
    }
  }'

대안적 접근 방법

직접 API 외에도 NB2는 여러 다른 채널을 통해 이용할 수 있습니다. Google AI Studio(aistudio.google.com)는 코드 작성 없이 프롬프트를 테스트하고 이미지를 생성할 수 있는 웹 기반 플레이그라운드를 제공합니다. 이는 빠른 프로토타이핑과 실험에 가장 적합한 옵션입니다. Gemini 앱(모바일 및 웹)은 일반적인 이미지 생성을 위한 채팅 기반 인터페이스를 제공하며, Google AI Pro($19.99/월) 또는 Google AI Ultra($49.99/월) 구독에 포함됩니다. Vertex AI는 엄격한 보안 요구사항이 있는 조직을 위해 VPC 통합, IAM 제어, 규정 준수 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 접근을 제공합니다.

JavaScript/TypeScript 환경에서 작업하는 개발자를 위해, Gemini API는 공식 SDK를 통한 Node.js도 지원합니다. 설정 과정은 Python 방식과 동일합니다.

bash
npm install @google/genai

javascript
const { GoogleGenAI } = require("@google/genai");
const fs = require("fs");

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "your-api-key-here" });

async function generateImage() {
  const response = await ai.models.generateImages({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config: {
      numberOfImages: 1,
      aspectRatio: "16:9",
    },
  });

  const imageBytes = Buffer.from(
    response.generatedImages[0].image.imageBytes, "base64"
  );
  fs.writeFileSync("output.png", imageBytes);
  console.log("Image saved to output.png");
}

generateImage();

프로덕션 배포에서 중요한 고려사항은 오류 처리와 속도 제한입니다. Gemini API는 과금 등급에 따라 달라지는 속도 제한을 적용합니다. 무료 등급 사용자는 분당 비교적 적은 수의 요청으로 제한되며, 유료 등급 사용자는 상당히 높은 제한을 받습니다. 프로덕션 코드에는 지수 백오프 재시도 로직과 대량 생성 시나리오를 위한 큐 관리를 구현해야 합니다. API는 표준 HTTP 오류 코드(속도 제한 시 429, 서버 오류 시 500)를 반환하므로 기존 재시도 미들웨어와의 통합이 간편합니다.

서드파티 API 통합 서비스는 여러 AI 모델을 사용하는 개발자에게 또 다른 매력적인 접근 경로를 제공합니다. laozhang.ai 같은 서비스는 NB2 접근을 GPT Image, DALL-E, FLUX 및 기타 모델과 함께 단일 통합 API 엔드포인트를 통해 제공하여, 과금을 간소화하고 각 제공업체별 별도 계정의 필요성을 없앱니다. 이 접근 방식은 서로 다른 이미지 모델을 동적으로 비교하거나 전환해야 하는 애플리케이션에 특히 매력적입니다. 예를 들어, 대부분의 생성 작업에 NB2를 사용하면서 특정 예술적 스타일에는 전문 모델로 대체하는 방식입니다.

적절한 해상도 선택 — 512px에서 4K까지

NB2가 경쟁 모델 대비 가장 실용적으로 유리한 점 중 하나는 4단계 해상도 시스템으로, 사용하지 않는 해상도에 비용을 지불하지 않고 실제 필요에 맞는 이미지 품질을 선택할 수 있다는 것입니다. 이 섹션에서는 실제 사용 사례와 각 선택의 비용 영향을 기반으로 의사결정 프레임워크를 제공합니다.

512px 단계($0.045/이미지)는 썸네일, 아바타, 소셜 미디어 프로필 사진, 그리고 작은 크기로 표시되는 모든 맥락에 이상적입니다. 이 해상도에서는 이미지당 5센트 미만을 지불하며, 배치 가격으로는 $0.022까지 떨어집니다. 수백 장의 작은 이미지를 생성하는 애플리케이션을 개발하는 경우, 예를 들어 사용자 아바타나 카탈로그의 제품 썸네일 등에서 512px 단계는 생성 비용을 거의 무시할 수 있는 수준으로 만듭니다. 512px의 품질은 화면에서 300px 이하로 표시되는 이미지에 완전히 충분하며, 이는 대부분의 썸네일 및 아바타 사용 사례를 포괄합니다.

1024px 단계($0.067/이미지)는 전반적으로 최고의 가성비를 대표하며, 대부분의 범용 사용 사례에 권장하는 해상도입니다. 블로그 게시물 일러스트, 소셜 미디어 콘텐츠, 이메일 마케팅 비주얼, 웹사이트 그래픽 모두 1K 해상도에서 훌륭하게 보입니다. 이는 품질과 경제성이 만나는 최적점입니다. 대부분의 화면에서 전체 너비로 표시해도 충분히 선명하면서도 이미지당 7센트 미만의 가격입니다. 배치 워크플로에서는 이미지당 $0.034로, 어떤 제공업체에서든 가장 비용 효율적인 이미지 생성 방법 중 하나입니다.

2048px 단계($0.101/이미지)는 눈에 띄게 높은 디테일이 필요할 때 적합한 선택입니다. 대형 화면에 프로젝션할 프레젠테이션, 세밀한 디테일을 보여줘야 하는 제품 목업, 인쇄 또는 고해상도 디스플레이용 마케팅 자료, 레티나 스크린에서 선명하게 보여야 하는 랜딩 페이지 히어로 이미지 등이 해당됩니다. 1K에서 2K로의 전환은 각 차원의 픽셀 수를 두 배로 늘려(총 픽셀 4배), 특히 미세한 텍스처나 작은 텍스트 요소가 있는 이미지에서 선명도와 디테일의 차이가 뚜렷하게 나타납니다.

4096px 단계($0.151/이미지)는 전문적이고 인쇄 가능한 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 대형 인쇄물, 상세한 아트워크, 고해상도 자산 라이브러리, 그리고 이미지가 가까이에서 또는 크게 확대되어 보게 되는 모든 맥락에서 4K 해상도의 혜택을 받을 수 있습니다. 가장 비싼 단계이지만, 이미지당 $0.151은 NB Pro의 4K 가격($0.240/이미지)이나 경쟁 모델의 동등 가격보다 여전히 크게 저렴합니다. 배치 모드에서 4K 이미지는 장당 $0.076에 불과하며, 이는 NB Pro의 가장 저렴한 해상도 가격보다 낮습니다.

자동화된 이미지 생성 파이프라인을 구축하는 팀에게는 하이브리드 해상도 전략이 최적의 비용-품질 트레이드오프를 제공하는 경우가 많습니다. 이 접근법은 다음과 같이 작동합니다. 먼저 모든 이미지를 512px로 빠른 미리보기 패스로 생성하고, 결과를 검토하거나 알고리즘으로 필터링하여 최상의 출력을 식별한 후, 선택된 우수작만 목표 해상도로 재생성합니다. NB2는 해상도 단계 전반에 걸쳐 일관된 품질을 생성하므로(동일한 프롬프트가 512px와 4K에서 스타일적으로 동일한 출력을 생성하며 픽셀 수만 다름), 512px 미리보기가 고해상도 출력의 모습을 정확하게 예측합니다. 이 미리보기 후 업스케일 워크플로는 수용률이 50% 미만일 때 특히, 모든 것을 최종 목표 해상도로 생성하는 것과 비교하여 총 생성 비용을 40~60% 절감할 수 있습니다.

핵심 최적화 원칙은 간단합니다. 품질 요구사항을 충족하는 가장 낮은 해상도에서 항상 시작하고, 구체적인 이유가 있을 때만 상위로 이동하세요. 대량 이미지를 생성하는 자동화 파이프라인에서 512px($0.022 배치)와 4K($0.076 배치)의 차이는 상당합니다. 10,000장 배치 비용은 512px에서 $220 대 4K에서 $760입니다. 또한 실질적인 고려사항으로 저장소와 대역폭이 있습니다. 4K PNG는 일반적으로 815MB인 반면 512px 이미지는 200500KB로, 클라우드 저장소 비용과 최종 사용자에게 이미지를 제공할 때의 CDN 대역폭에서 빠르게 누적됩니다.

NB2 vs 경쟁 모델 — DALL-E, Midjourney, FLUX 비교

2026년에 이미지 생성 모델을 선택한다는 것은 NB2를 여러 강력한 경쟁자들과 비교 평가한다는 의미입니다. 각 모델은 고유한 강점, 가격 구조, 사용 사례 특화 영역을 가지고 있습니다. 이 종합 비교에서는 공개적으로 이용 가능한 가격 및 기능 데이터를 기반으로 주요 결정 요소를 다룹니다. 상세한 일대일 비교는 Nano Banana 2 vs Midjourney 심층 비교를 참고하세요.

순수한 가격만 놓고 보면 NB2가 명확한 승자입니다. 1K 이미지당 $0.067(배치 모드에서 $0.034)로, GPT Image 1.5의 약 절반 가격이며 Midjourney의 추정 이미지당 비용보다 33% 저렴합니다. 경쟁사 중 현재 공식 가격 단계로 제공하는 곳이 없는 배치 처리를 고려하면 가격 이점은 더욱 두드러집니다.

Midjourney는 예술적이고 스타일리시한 이미지 생성에서 여전히 가장 강력한 경쟁자입니다. v7 모델은 많은 디자이너와 아티스트가 선호하는 독특한 미적 품질의 이미지를 생성하며, Discord 기반 커뮤니티는 영감과 공유 프롬프트 기법을 제공합니다. 그러나 Midjourney의 가격 모델(월 $10~$120 구독)과 제한적인 API 접근은 프로그래밍 통합이나 대량 생성에는 적합하지 않습니다.

GPT Image 1.5(ChatGPT 및 OpenAI API를 통해 사용 가능)는 강력한 프롬프트 이해력과 우수한 전반적 품질을 제공하지만, NB2보다 상당히 비싸며 4K 해상도, 배치 가격, 검색 그라운딩 같은 기능이 없습니다. FLUX.2 Max는 특히 포토리얼리스틱 생성에서 경쟁력 있는 품질을 제공하지만, Replicate와 Together AI 같은 제공업체를 통한 가격이 NB2의 직접 가격보다 높은 경향이 있습니다.

대량 프로덕션 사용 사례에서는 경쟁 구도가 NB2에 더욱 유리해집니다. 월 5,000장의 이미지를 1K 해상도로 생성하는 일반적인 콘텐츠 제작 파이프라인을 생각해 보세요. NB2 배치 가격으로는 월 $170입니다. 동일 볼륨을 GPT Image 1.5(이미지당 ~$0.133)로 처리하면 월 $665로 거의 4배에 달합니다. Midjourney의 월 $120 "Mega" 플랜으로는 무제한 릴랙스 생성을 받지만 패스트 생성은 제한되며, 적절한 REST API가 없어 자동화 파이프라인 구축에는 언제든 중단될 수 있는 비공식 Discord 통합이 필요합니다.

이러한 모델 간의 품질 비교는 벤치마크 점수를 넘어서는 흥미로운 트레이드오프를 드러냅니다. NB2는 포토리얼리스틱 생성, 건축 시각화, 검색 그라운딩을 통한 사실 정확성이 도움이 되는 모든 프롬프트에서 탁월합니다. Midjourney는 다른 모델로 재현하기 어려운 더 예술적이고 스타일화된 품질의 이미지를 생성합니다. 이 이미지들은 많은 크리에이티브 전문가가 선호하는 독특한 조명과 색감을 가지는 경향이 있습니다. GPT Image 1.5는 가장 강력한 프롬프트 이해력을 가져, 경쟁사보다 미묘한 지시사항과 복잡한 공간 관계를 더 잘 이해합니다. 다만 때때로 과도한 디테일로 이미지를 과처리하는 경향이 있습니다. FLUX.2 Max는 가장 일관되게 포토리얼리스틱한 출력을 제공하여, 사실성이 가장 중요한 제품 사진 및 상업 이미지에서 선호되는 선택입니다.

결론적으로 NB2는 현재 주요 이미지 생성 모델 중 품질, 기능, 가격의 최적 조합을 제공합니다. 비용 효율성, API 접근, 해상도 유연성이 주요 요구사항이라면 NB2가 가장 강력한 선택입니다. 예술적 스타일과 커뮤니티를 우선시한다면 Midjourney도 검토할 가치가 있습니다. 그리고 이미 OpenAI 생태계에 투자했다면, GPT Image 1.5가 더 비싸지만 원활한 대안을 제공합니다.

Nano Banana 2 자주 묻는 질문

Nano Banana 2와 Gemini 3.1 Flash Image Preview는 같은 건가요?

네, 동일한 모델입니다. "Nano Banana 2"는 구글의 소비자 대상 브랜드 이름이고, "Gemini 3.1 Flash Image Preview"는 API 호출에 사용되는 기술적 모델 식별자입니다. 코드에서 사용하는 모델 ID는 gemini-3.1-flash-image-preview입니다. 이중 명명이 혼란스러울 수 있지만, 두 이름 모두 정확히 동일한 기본 모델과 기능을 가리킵니다.

Nano Banana 2를 무료로 사용할 수 있나요?

테스트와 프로토타이핑 목적으로 Google AI Studio를 통한 제한적인 무료 접근이 가능하지만, 이미지 생성은 기본적으로 유료 기능입니다. Gemini API는 NB2 배치 작업을 위해 최소 Tier 1 과금 계정이 필요합니다. Gemini 앱을 통한 소비자 접근은 Google AI Pro($19.99/월) 또는 Google AI Ultra($49.99/월) 구독에 포함됩니다. 가장 저렴한 API 접근의 경우, 512px 이미지당 $0.022의 배치 모드가 저사용량에서 거의 무료 등급에 가까운 가격을 제공합니다.

"preview" 모델 기반으로 개발해도 괜찮은가요?

"preview" 명칭은 모델이 업데이트와 개선을 받을 수 있음을 나타내지만, 구글은 주요 변경 없이 프리뷰 모델을 안정 버전으로 전환한 강력한 실적을 보유하고 있습니다. 구글은 이미 NB2를 Gemini 앱 전반에서 기본 이미지 생성 모델로 사용하고 있어, 모델의 안정성에 대한 높은 신뢰를 시사합니다. 대부분의 사용 사례에서 NB2 기반 개발은 합리적인 결정이지만, 프로덕션 코드에서는 특정 모델 버전을 고정하고 업데이트 발표 시 테스트하는 것이 좋습니다.

NB2는 이미지 편집도 지원하나요, 아니면 생성만 가능한가요?

NB2는 텍스트 프롬프트로부터의 이미지 생성과 이미지 편집 워크플로를 모두 지원합니다. 입력 이미지와 함께 편집 지시사항을 제공하여 기존 이미지의 특정 측면을 수정할 수 있습니다. 또한 연속적인 프롬프트를 통해 이미지를 반복적으로 개선하는 다중 턴 대화도 지원합니다. 예를 들어, 초기 이미지를 생성한 후 모델에게 배경을 변경하거나 요소를 추가하거나 색상을 조정하도록 요청할 수 있습니다.

생성된 이미지와 프롬프트는 어떻게 처리되나요?

Gemini API를 통해 생성된 모든 이미지에는 SynthID 워터마크가 포함됩니다. 이는 이미지 데이터에 내장된 보이지 않는 디지털 워터마크로, AI로 생성되었음을 식별합니다. 프롬프트와 생성된 이미지는 구글의 데이터 처리 정책에 따르며, 소비자용 Gemini 앱을 사용하는지 개발자 API를 사용하는지에 따라 달라집니다. Google AI Studio와 Vertex AI를 통한 API 사용은 데이터 상주 지역 및 보존 제어 옵션을 포함한 더 강력한 데이터 프라이버시 보장을 제공합니다.

기존 NB Pro 사용자에게 NB2는 어떤 차이가 있나요?

NB2는 모든 측정 차원에서 NB Pro보다 확실히 우수합니다. 더 낮은 가격, 더 많은 해상도 옵션, 더 나은 텍스트 렌더링, 더 강한 대상 일관성, 추가 기능(검색 그라운딩, 사고 모드), 그리고 더 높은 벤치마크 순위까지. 구글은 Gemini 앱 전반에서 NB Pro 사용자를 NB2로 적극 마이그레이션하고 있습니다. 현재 API를 통해 NB Pro를 사용 중이라면, NB2로 전환하려면 모델 ID를 gemini-3-pro-image-preview에서 gemini-3.1-flash-image-preview로 변경하고 해상도별 설정을 업데이트하면 됩니다.

Nano Banana 2의 속도 제한은 어떻게 되나요?

NB2의 속도 제한은 과금 등급과 접근 방법에 따라 다릅니다. Google AI Studio의 무료 등급 사용자에게는 테스트와 프로토타이핑에 적합한 비교적 제한적인 한도가 적용됩니다. 유료 등급 사용자에게는 분당 요청 수(RPM)와 분당 토큰 수(TPM) 할당이 크게 높아집니다. 배치 API의 경우, 구글이 24시간 완료 기한으로 요청을 비동기적으로 처리하므로, 대량 생성에서 속도 제한은 큰 문제가 되지 않습니다. 대량 배치를 제출하고 준비되면 결과를 가져오면 됩니다. 높은 처리량의 실시간 생성이 필요한 경우, 엔터프라이즈 고객은 Vertex AI를 통해 맞춤 속도 제한을 협의할 수 있습니다. 구체적인 현재 제한은 Gemini API 문서의 속도 제한 섹션(ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits)을 확인하세요. 구글은 주기적으로 이 수치를 조정합니다.

NB2로 특정 브랜드 로고나 저작권 캐릭터가 포함된 이미지를 생성할 수 있나요?

NB2는 저작권이 있는 브랜드 로고, 상표 등록된 캐릭터, 인식 가능한 지적재산권의 정확한 복제를 제한하는 안전 필터를 포함하고 있습니다. 이는 법적 책임을 최소화하기 위한 구글의 의도적인 설계 결정입니다. 모델은 일반적으로 정확한 복제 없이 일반적인 스타일을 연상시키는 "~에서 영감을 받은" 버전을 생성합니다. IP를 소유한 합법적인 브랜드 작업의 경우, 초기 컨셉 생성에 NB2를 사용하고 전용 디자인 도구로 보완하는 것이 권장됩니다. 검색 그라운딩 기능은 실제 장면과 장소의 정확성에 도움이 되지만, 브랜드 콘텐츠에 대한 저작권 안전 필터를 우회하지는 않습니다.

최종 평가 — Nano Banana 2를 사용할 가치가 있는가?

Nano Banana 2는 새로운 모델이 이전 모델보다 모든 의미 있는 차원에서 동시에 개선된 드문 출시 사례입니다. Nano Banana Pro보다 빠르고, 더 높은 품질의 출력을 생성하며, 50% 저렴하고, 검색 그라운딩과 사고 모드 같은 완전히 새로운 기능을 추가합니다. 독립 품질 벤치마크에서 DALL-E, Midjourney, FLUX를 제치고 1위를 차지하면서 동시에 주요 경쟁사 중 가장 저렴한 옵션이라는 사실은 가치 제안을 본질적으로 명백하게 만듭니다.

이미지 생성 도구를 평가하는 개발자와 기업에게 NB2는 검토 목록의 최상위에 있어야 합니다. 유연한 해상도 단계(512px~4K), 공격적인 배치 가격(이미지당 최저 $0.022), 여러 언어와 플랫폼에 걸친 포괄적인 API 지원, 그리고 구글 인프라의 지원이 결합되어 소규모 창작 프로젝트부터 엔터프라이즈 규모의 이미지 파이프라인까지 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 선택입니다.

실용적인 권장사항은 구체적인 상황에 따라 달라집니다. AI 이미지 생성을 처음 시작한다면, Gemini API를 통한 NB2가 기본 권장사항입니다. 현재 이용 가능한 최고의 가성비를 제공합니다. 현재 Nano Banana Pro를 사용 중이라면, NB2로의 전환은 비용을 절감하면서 품질을 개선하는 간단한 업그레이드입니다. Midjourney나 DALL-E 같은 경쟁 제품을 사용 중이라면, 비용 절감이 전환을 정당화하는지 현재 워크플로에 대해 NB2를 테스트해 볼 가치가 있습니다.

오늘 Nano Banana 2를 시작하기 위한 실행 계획은 다음과 같습니다.

1. 빠른 테스트: Google AI Studio(aistudio.google.com)를 방문하여 몇 가지 프롬프트로 NB2를 사용해 보세요. 코드나 신용카드가 필요 없습니다
2. API 설정: API 키를 발급받고, Python SDK를 설치(pip install google-genai)한 후, 이 가이드의 빠른 시작 코드를 실행하세요
3. 비용 최적화: 일반 용도에는 1K 해상도로 시작하고, 썸네일에는 512px를 사용하며, 대량 생성에는 배치 모드를 활성화하세요
4. 규모 확장: 다중 모델 워크플로에는 laozhang.ai 같은 API 통합 서비스를 통해 NB2와 다른 모델에 대한 통합 접근을 고려하세요