GPT Image 2 vs Nano Banana 2: 무엇을 선택할까?

간단히 답하면, 품질과 정확한 출력 크기를 세밀하게 제어해야 한다면 GPT Image 2를, 다중 이미지 합성, 웹 정보 기반 비주얼 또는 극단적인 화면비가 필요하다면 Nano Banana 2를 선택하세요. 두 모델 모두 이미지 안의 텍스트 렌더링에 강하고, 최대 4K를 지원하며, APIMart에서는 같은 엔드포인트로 제공되므로 도입을 결정하기 전에 나란히 테스트해 볼 수 있습니다.

GPT Image 2는 OpenAI의 이미지 모델로, GPT Image 1.5의 후속 모델로 2026년 4월에 출시되었습니다. Nano Banana 2는 Google이 Gemini 3.1 Flash Image에 붙인 이름으로, Nano Banana 제품군 중 빠른 Flash 등급 모델입니다. 두 모델은 같은 문제를 서로 다른 방향에서 해결합니다. OpenAI는 토큰 과금 위에 명시적인 품질 등급을 제공하고, Google은 해상도별로 가격을 매기면서 검색 그라운딩을 더했습니다.

핵심 요약

• GPT Image 2는 공식 경로에서 low, medium, high 품질 등급을 제공합니다. 1024x1024 기준 OpenAI 정가는 이미지당 약 $0.006(low)에서 $0.211(high)입니다.
• Nano Banana 2는 해상도에 따라 이미지당 과금됩니다. Google 정가는 1K 약 $0.067, 2K $0.101, 4K $0.151입니다.
• APIMart에서 1K부터 4K까지 이미지당 경로 가격은 GPT Image 2가 $0.0085~$0.021, Nano Banana 2가 $0.015~$0.025입니다.
• Nano Banana 2는 참조 이미지를 최대 14장까지 받으며 1:8과 8:1 포맷을 지원합니다. GPT Image 2는 참조 이미지를 최대 15장까지 받으며 사용자 지정 픽셀 크기도 지원합니다.
• Nano Banana 2는 Google 검색 결과를 기반으로 생성할 수 있습니다. GPT Image 2는 웹 그라운딩이 없으며 지식 컷오프는 2025년 12월입니다.
• Google은 모든 Nano Banana 2 출력물에 SynthID 워터마크를 넣습니다. GPT Image 2는 SynthID 워터마크를 추가하지 않습니다.

GPT Image 2 vs Nano Banana 2 한눈에 보기

GPT Image 2와 Nano Banana 2는 어떻게 다른가요?

GPT Image 2: 품질 등급과 정밀한 크기 지정

GPT Image 2는 추론 기반 생성 프로세스를 중심으로 설계되었으며, 품질을 직접 조절할 수 있는 다이얼을 제공합니다. 공식 경로에서는 low, medium, high를 제공하며 등급 간 가격 차이가 큽니다. 1024x1024 기준으로 high 등급은 low 등급보다 약 35배 비쌉니다. 덕분에 모델이나 엔드포인트를 바꾸지 않고도 low 품질로 초안을 만들고 최종 결과물은 high 품질로 렌더링하는 방식이 실용적입니다.

정확한 출력 크기가 중요할 때도 더 유연한 모델입니다. 15개의 프리셋 비율 외에 1881x836 같은 픽셀 크기도 받을 수 있어, 레이아웃이나 배너 슬롯, 인쇄 템플릿의 치수가 고정되어 있을 때 유용합니다.

Nano Banana 2: 그라운딩, 참조 이미지, 속도

Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash를 기반으로 하므로 품질 다이얼보다는 속도와 예측 가능한 비용에 맞춰져 있습니다. 가장 큰 차별점은 그라운딩입니다. google_search를 활성화하면 최신 텍스트 검색 결과를 생성에 반영할 수 있고, google_image_search를 사용하면 웹에서 찾은 참조 이미지도 추가할 수 있습니다. 실제 제품, 랜드마크 또는 최근 사건과 일치해야 하는 비주얼에 유용합니다.

Google은 또한 한 번의 생성에서 최대 5명까지 캐릭터 일관성을 유지할 수 있다고 설명하는데, 같은 얼굴이 반복해서 등장해야 하는 스토리보드와 캠페인 시리즈에서 중요한 요소입니다.

두 모델의 텍스트 렌더링

이미지 내 텍스트는 두 모델 모두의 핵심 기능입니다. OpenAI는 라틴 문자와 동아시아 문자 전반에서 정확한 철자와 간격을 강조하고, Google은 여러 언어에서의 글자 단위 타이포그래피를 강조합니다. 실제로 두 모델 모두 포스터, UI 목업, 패키지, 인포그래픽에 좋은 선택이지만, 결과는 글꼴 스타일과 텍스트 밀도에 따라 달라지므로 실제 서비스하는 언어로 직접 프롬프트를 테스트해 보세요.

출력 크기, 화면비, 참조 이미지

해상도와 포맷

두 모델 모두 4K까지 지원합니다. APIMart에서 GPT Image 2는 4K 기준 16:9를 3840x2160으로, 1:1을 2880x2880으로 렌더링합니다. Nano Banana 2는 저렴한 미리보기와 썸네일용으로 0.5K 등급(약 512px)을 추가로 제공하며, GPT Image 2가 제공하지 않는 1:8, 8:1 같은 매우 길거나 넓은 포맷도 지원합니다.

다중 이미지 편집

image_urls를 전달하면 두 모델 모두 image-to-image 모드로 전환됩니다. Google은 Nano Banana 2에 대해 객체 참조 최대 10장과 캐릭터 참조 4장을 권장하는데, 한 장면에 제품과 인물을 합성할 때 유용한 기준입니다.

가격 비교

아래 가격은 2026년 10월 9일 APIMart 가격 API에서 조회한 것입니다. 예산을 세우기 전에 모델 페이지에서 현재 요금을 확인하세요.

APIMart 이미지당 가격

Nano Banana 2 공식 경로는 Google 정가($0.067, $0.101, $0.151)보다 20% 낮게 과금됩니다. GPT Image 2 공식 경로는 OpenAI의 토큰 과금을 따르며, 역시 정가보다 20% 저렴합니다.

APIMart의 상위 멤버십 등급에서는 할인율이 24% 또는 28%로 높아집니다.

이미지 1,000장 비용

패턴은 간단합니다. GPT Image 2의 이미지당 경로는 대량 생성에 가장 저렴한 방법이고, 공식 경로의 high 등급은 이번 비교에서 가장 비싼 옵션입니다. 저가 경로에서 Nano Banana 2는 이미지당 GPT Image 2보다 비싸지만, 품질 설정에 따라 가격이 바뀌지 않아 예산을 예측하기 쉽습니다.

APIMart에서 두 모델을 실행하는 방법

두 모델은 같은 엔드포인트 POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations를 사용하므로, model 한 줄만 바꾸면 전환할 수 있습니다.

GPT Image 2 요청

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2k"
  }'

Nano Banana 2 요청

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2K"
  }'

결과 가져오기

두 호출 모두 비동기 방식이며 상태가 submitted인 task_id를 반환합니다. 상태가 completed가 될 때까지 GET https://api.apimart.ai/v1/tasks/{task_id}를 폴링한 다음 result.images에서 이미지 URL을 읽으세요. 결과 URL은 만료되므로 보관하려는 이미지는 다운로드해 두세요.

어떤 모델을 사용해야 할까요?

이런 경우 GPT Image 2를 선택하세요

• 같은 모델에서 low 품질로 저렴하게 초안을 만들고 high 품질로 마무리하고 싶을 때.
• 레이아웃에 프리셋 비율이 아닌 정확한 픽셀 크기가 필요할 때.
• 대량으로 생성하며 가장 낮은 이미지당 가격을 원할 때.
• SynthID 워터마크가 없는 출력물이 필요할 때.

이런 경우 Nano Banana 2를 선택하세요

• 검색 그라운딩을 활용해 실제 제품, 장소 또는 최근 사건과 일치하는 이미지를 만들어야 할 때.
• 제품과 반복 등장하는 캐릭터처럼 많은 참조 이미지를 합성해야 할 때.
• 1:8 배너나 8:1 스트립 같은 극단적인 포맷, 또는 0.5K 미리보기가 필요할 때.
• 품질 설정에 좌우되지 않는 이미지당 고정 가격을 선호할 때.

또는 둘 다 사용하기

많은 팀이 작업별로 모델을 나눠 씁니다. 텍스트가 많은 마케팅 에셋과 고정 크기 게재 위치에는 GPT Image 2를, 그라운딩이나 참조 이미지가 많이 필요한 장면에는 Nano Banana 2를 사용하는 식입니다. APIMart에서는 두 모델이 하나의 엔드포인트와 하나의 API 키를 공유하므로, 같은 프롬프트로 A/B 테스트를 해도 생성한 이미지 비용만 듭니다. OpenAI 모델에 대해 더 알아보려면 GPT Image 2 심층 분석을 참고하세요.

자주 묻는 질문

GPT Image 2와 Nano Banana 2의 주요 차이점은 무엇인가요?

GPT Image 2는 명시적인 품질 등급과 사용자 지정 픽셀 크기를 제공하며, 공식 경로에서는 토큰 과금 방식으로 청구됩니다. Nano Banana 2는 해상도에 따라 이미지당 가격이 책정되며, Google 검색 그라운딩, 더 극단적인 화면비, 0.5K 미리보기 등급을 추가로 제공합니다.

어느 모델이 더 저렴한가요?

APIMart의 이미지당 경로에서는 GPT Image 2가 모든 해상도에서 더 저렴합니다. 1K에서는 $0.0085 대 $0.015, 4K에서는 $0.021 대 $0.025입니다. 공식 경로에서는 GPT Image 2가 low 품질에서는 더 저렴하고 high 품질에서는 훨씬 비쌉니다.

텍스트 렌더링은 어느 모델이 더 뛰어난가요?

둘 다 뛰어납니다. OpenAI는 라틴 문자와 동아시아 문자 전반의 철자와 간격을 강조하고, Google은 여러 언어에서의 글자 단위 타이포그래피를 강조합니다. 밀도가 높거나 스타일이 강한 텍스트는 실행할 때마다 결과가 여전히 달라질 수 있으므로, 직접 사용하는 글꼴과 언어로 테스트해 보세요.

참조 이미지는 몇 장까지 사용할 수 있나요?

GPT Image 2는 요청당 최대 15장의 참조 이미지를 받습니다(각 20MB, 총 256MB). Nano Banana 2는 최대 14장(각 10MB)을 받으며, Google은 객체 참조 최대 10장과 캐릭터 참조 4장을 권장합니다.

Nano Banana 2는 실시간 웹 정보를 사용할 수 있나요?

네. google_search를 true로 설정하면 검색 결과를 기반으로 생성할 수 있고, google_image_search를 추가하면 웹에서 참조 이미지를 가져올 수 있습니다. GPT Image 2는 웹 그라운딩이 없으며 2025년 12월까지의 지식에 의존합니다.

출력물에 워터마크가 들어가나요?

Google은 모든 Nano Banana 2 이미지에 보이지 않는 SynthID 워터마크를 적용합니다. GPT Image 2는 SynthID 워터마크를 추가하지 않습니다. 두 모델 모두 각 제공업체의 약관에 따라 상업적 이용이 가능합니다.

앞으로 주목할 점

두 제품군 모두 빠르게 발전하고 있습니다. 마스크 기반 편집에 초점을 맞춘 Nano Banana 2.1 업데이트가 이미 보도되었고, GPT Image 2 자체도 올해 GPT Image 1.5를 대체했습니다. 어느 한 모델이 업데이트될 때마다 비교용 프롬프트를 다시 실행하고, 워크로드를 확장하기 전에는 모델 페이지에서 이미지당 가격을 다시 확인하세요.