Nano Banana Pro vs Nano Banana 2: 무엇을 써야 할까?

결론: 빠르고 대량으로 이미지를 생성할 때는 Nano Banana 2를 기본으로 쓰고, 속도나 비용보다 충실도, 빽빽한 텍스트, 사실 정확성이 중요한 최종 결과물에만 Nano Banana Pro로 전환하세요. Google도 같은 방식으로 역할을 나눕니다. Nano Banana 2는 Pro 수준의 세계 지식과 품질을 "번개처럼 빠른 속도로" 제공하고, Nano Banana Pro는 "최대한의 사실 정확성이 필요한 고충실도 작업"을 위한 모델로 남아 있습니다(Google).

이름이 헷갈리니 먼저 대응 관계를 정리하겠습니다. Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image이며 2025년 11월 20일에 발표되었습니다(Google). Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image이며 2026년 2월 26일에 발표되었습니다(Google). 이름에 "2"가 붙었지만 Pro의 후속 모델이 아니라, Pro의 기능 대부분을 더 빠르고 저렴한 Flash 등급으로 가져온 새로운 모델입니다. APIMart에서는 두 모델 모두 같은 엔드포인트로 제공되므로, 같은 프롬프트로 나란히 테스트한 뒤 결정할 수 있습니다.

핵심 요약

• Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image(2025년 11월), Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image(2026년 2월)입니다.
• Google 정가는 Pro가 1K·2K 이미지당 $0.134, 4K $0.24이고, Nano Banana 2는 1K $0.067, 2K $0.101, 4K $0.151입니다.
• APIMart 표준 경로에서 Pro는 이미지당 $0.03(1K/2K), $0.04(4K)이며, Nano Banana 2는 $0.015(1K), $0.02(2K), $0.025(4K)입니다.
• 두 모델 모두 참조 이미지를 최대 14장 받지만, Nano Banana 2는 512px 해상도와 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 극단적 비율을 추가로 지원합니다.
• 두 모델 모두 Google 검색 그라운딩을 지원하며, Google 이미지 검색 그라운딩은 Nano Banana 2만 지원합니다.
• Google은 두 모델 모두 공식 지연 시간 수치를 공개하지 않았지만, Nano Banana 2를 더 빠른 모델로 포지셔닝합니다.

Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 한눈에 보기

기능 정보는 Google의 이미지 생성 문서와 APIMart의 Nano Banana Pro, Nano Banana 2 API 레퍼런스를 기준으로 했습니다.

Nano Banana Pro와 Nano Banana 2란?

Nano Banana Pro: Gemini 3 Pro Image

Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro를 기반으로 만들어졌으며, Google의 스튜디오급 이미지 생성·편집 모델로 출시되었습니다. Google 개발자 발표에서는 "최첨단 텍스트 렌더링", 이미지 속 텍스트 번역 개선, Google 검색 그라운딩, 2K·4K 출력을 강조합니다(Google). 같은 글에서 이전 Flash 이미지 모델보다 "비용과 지연 시간이 더 높다"고 솔직하게 밝히는데, 이것이 깊은 추론 능력의 대가입니다.

Google의 현재 문서도 Pro를 "가장 복잡한 시각 작업을 위한 프리미엄 선택지"로 설명하며 전문 에셋 제작에 권장합니다(Google).

Nano Banana 2: Gemini 3.1 Flash Image

Nano Banana 2는 "Gemini Flash의 고속 지능을 시각 생성에 도입한" 모델입니다(Google). 웹 검색 그라운딩, 읽기 쉬운 텍스트 렌더링, 이미지 속 번역, 최대 5명의 캐릭터와 14개 오브젝트의 일관성 등 예전에는 Pro만의 장점이던 기능을 물려받았습니다. 여기에 512px 해상도, 네 가지 극단적 비율, 이미지 검색 그라운딩이 더해졌습니다.

출시 당시 Google은 Nano Banana 2를 Gemini 앱의 Fast, Thinking, Pro 모드 전체에서 기본 이미지 모델로 바꾸고, Google AI Pro와 Ultra 구독자에게는 특수 작업용으로 Nano Banana Pro를 남겨 두었습니다. 이 결정 자체가 일상 작업은 Nano Banana 2, 어려운 작업은 Pro라는 Google의 시각을 보여 줍니다.

이름이 헷갈리는 이유

APIMart 페이지 경로는 Google의 마케팅 이름이 아니라 출시 순서를 따르므로, 요청에 들어가는 모델 ID를 꼭 확인하세요. 실제로 어떤 모델이 실행될지는 model 필드가 결정합니다.

이미지 품질과 텍스트 렌더링

Google의 품질 포지셔닝

Google은 두 모델의 직접 비교 벤치마크를 공개하지 않았으므로, 어느 한쪽이 전반적으로 우세하다는 주장은 공식적으로 확인되지 않았습니다. Google이 분명히 말한 것은 Nano Banana 2가 "Pro 수준의 지능과 충실도"를 제공한다는 점(Google), 그리고 Pro는 최대 사실 정확성과 스튜디오급 제어가 필요한 작업용이라는 점입니다.

실제 차이는 쉬운 프롬프트보다 어려운 프롬프트에서 드러납니다. 단색 배경의 제품 사진은 두 모델 모두 잘 만듭니다. 차이가 나는 것은 정보가 빽빽한 레이아웃, 여러 피사체가 상호작용하는 장면, 정밀한 다이어그램, 긴 문단 텍스트 같은 경우로, Pro의 더 큰 추론 모델이 화면을 설계할 여유가 있습니다.

이미지 속 텍스트

두 모델 모두 타이포그래피에 강하며, 이것이 많은 팀이 Nano Banana 계열을 선택하는 주된 이유입니다. Pro 발표에서는 최첨단 텍스트 렌더링을 내세웠고, Nano Banana 2 발표에서는 "마케팅 목업이나 인사 카드를 위한 정확하고 읽기 쉬운 텍스트를 생성"할 수 있으며 이미지 속 텍스트를 번역·현지화할 수 있다고 설명합니다.

크기가 다른 여러 텍스트 블록이 들어간 프롬프트로 테스트하면 유용합니다.

A one-page restaurant menu for "Harbor Noodle Bar", cream paper, navy ink.
Header in bold serif. Three sections: Starters, Bowls, Drinks.
Each section lists 4 items with prices in USD and a one-line description.
Footer: "Open daily 11:00-22:00 · 18 Pier Street".

두 모델에서 모두 2K로 실행해 보세요. 사용하는 글꼴과 언어에서 Nano Banana 2가 모든 단어와 가격을 정확히 그린다면 그 작업에 Pro 비용을 낼 필요가 없습니다. 작은 글씨가 깨진다면 그 작업은 Pro로 넘기세요.

속도와 사고 기능

속도에 대해 공식적으로 알려진 것

Google의 가격 페이지와 문서 어디에도 두 모델의 초 단위 지연 시간은 나와 있지 않으므로, 정확한 생성 시간은 공식적으로 확인되지 않았습니다. Google은 Nano Banana 2가 "번개처럼 빠른 속도로" 결과를 낸다고 설명하며, 개발자 글에서는 고객사 HubX가 얼굴 편집 워크플로에서 지연 시간을 74~76% 줄였다고 소개합니다. 또한 512px 해상도는 "빠른 반복 작업의 지연 시간을 최소화한다"고 합니다.

Pro에 대해서는 Flash 등급 이미지 모델보다 비용과 지연 시간이 높다고 Google이 분명히 밝힙니다. 어느 플랫폼이든 실제 지연 시간은 해상도, 참조 이미지 수, 대기열 상황에 따라 달라지므로 실제 워크로드에서 직접 측정하세요.

사고 수준

Gemini 3 이미지 모델은 둘 다 사고(thinking) 모델이며, Google 문서에 따르면 사고는 "API에서 비활성화할 수 없습니다". 차이는 제어 가능 여부입니다.

이것이 두 모델 간 트레이드오프의 핵심입니다. Pro는 항상 대형 모델처럼 추론하고, Nano Banana 2는 가볍게 시작해 Google API에서 복잡한 프롬프트에 맞춰 사고 수준을 올릴 수 있습니다.

해상도, 화면 비율, 참조 이미지

출력 크기

추가 포맷은 긴 배너, 세로형 인포그래픽, 타임라인 스트립에 유용합니다. Google은 Nano Banana 2에서 4:1, 1:4, 8:1, 1:8을 추가했고(Google), APIMart는 size 필드로 모두 지원합니다. 8:1 웹 배너가 필요하다면 두 모델 중 이를 기본으로 생성할 수 있는 것은 Nano Banana 2뿐입니다.

참조 이미지와 일관성

두 모델 모두 요청당 최대 14장의 참조 이미지를 받지만, Google의 구성 방식은 다릅니다.

Pro는 최대 5장의 캐릭터 참조로 고충실도 인물 작업에 강하고, Nano Banana 2는 제품 카탈로그처럼 오브젝트가 많은 구성에 유리합니다. APIMart에서는 Pro가 더 큰 입력 파일을 받으므로, 다시 압축하고 싶지 않은 고해상도 사진을 참조로 쓸 때 도움이 됩니다.

검색 그라운딩

두 모델 모두 Google 검색 지원

두 모델 모두 Google 검색으로 최신 정보를 가져온 뒤 이미지를 그릴 수 있어, 날씨 카드, 경기 결과, 레시피, 최근 사건에 관한 인포그래픽에 유용합니다. Pro 발표에서는 "Google 검색 그라운딩으로 사용자 프롬프트에 맞는 데이터를 가져온다"고 설명하고, Nano Banana 2는 "웹 검색의 실시간 정보와 이미지로 구동된다"고 소개합니다.

이미지 검색은 Nano Banana 2만

Google 문서에 따르면 이미지 검색 그라운딩은 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에서만 사용할 수 있어 Pro는 지원하지 않습니다. 이미지 검색을 쓰면 학습된 지식에만 의존하지 않고 특정 랜드마크, 제품, 생물 종의 시각적 참조를 찾을 수 있습니다.

APIMart에서는 google_search와 google_image_search 파라미터가 Nano Banana 2 문서에 나와 있습니다. Nano Banana Pro의 APIMart 레퍼런스에는 검색 파라미터가 없으므로, 그라운딩이 필요한 작업은 Nano Banana 2로 처리하세요.

{
  "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
  "prompt": "An infographic of this week's weather in Tokyo with daily highs and lows",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2K",
  "google_search": true,
  "google_image_search": true
}

google_image_search는 반드시 google_search: true와 함께 사용해야 합니다.

가격 비교

Google 정가

출처: Gemini API 가격. 두 모델 모두 Gemini API 무료 등급은 없지만, 지원 지역에서는 Google AI Studio를 무료로 사용할 수 있습니다. Pro는 1K와 2K 가격이 같으므로, 이미 Pro를 쓰고 있다면 2K로 렌더링해도 추가 비용이 없습니다.

APIMart 가격

아래 가격은 2026년 10월 9일 APIMart 가격 API에서 읽어 온 값으로, 기본 20% 할인이 적용되어 있습니다. 예산을 세우기 전에 모델 페이지에서 최신 가격을 확인하세요.

공식 경로는 Google의 1K, 2K, 4K 정가보다 20% 낮게 과금됩니다. APIMart에서 Nano Banana 2 공식 경로의 0.5K는 1K와 같은 가격입니다. APIMart 상위 멤버십 등급에서는 할인율이 24% 또는 28%로 올라갑니다.

이미지 1,000장 비용

1K에서는 Pro가 Nano Banana 2의 두 배이지만, 표준 경로의 2K와 4K에서는 차이가 약 1.5배로 줄어듭니다. 주로 2K로 렌더링한다면 일부 작업을 Pro로 올리는 비용이 1K 수치에서 보이는 것보다 적습니다.

APIMart에서 두 모델 호출하기

두 모델 모두 POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations를 사용하므로, model 한 줄만 바꾸면 전환됩니다.

Nano Banana Pro 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-pro-image-preview",
    "prompt": "A detailed isometric cutaway of a coffee roastery with labeled machines",
    "n": 1,
    "size": "4:3",
    "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 detailed isometric cutaway of a coffee roastery with labeled machines",
    "n": 1,
    "size": "4:3",
    "resolution": "2K"
  }'

편집이나 합성을 하려면 공개 URL 또는 전체 data URI를 image_urls에 추가하세요. n은 따옴표 없는 숫자여야 합니다. Google 공식 채널이 필요하면 -official이 붙은 모델 ID를 사용하세요.

결과 받기

두 호출 모두 비동기이며 상태가 submitted인 task_id를 반환합니다. 상태가 completed가 될 때까지 GET https://api.apimart.ai/v1/tasks/{task_id}를 폴링한 뒤 data.result.images에서 이미지 링크를 읽으면 됩니다. 생성된 링크는 24시간 동안 유효하므로 보관할 이미지는 바로 다운로드하세요.

어떤 모델을 써야 할까?

Nano Banana 2가 맞는 경우

• 대량 생성을 하며 이미지당 가격을 최소화하고 싶다(APIMart 1K 기준 이미지당 $0.015).
• 512px 미리보기나 1:8, 8:1 같은 극단적 포맷이 필요하다.
• 이미지 검색 그라운딩으로 실제 세계의 참조를 활용해야 한다.
• 많은 제품이나 오브젝트를 합성한다(오브젝트 참조 최대 10장).
• 인터랙티브 앱이나 빠른 반복 작업처럼 지연 시간이 중요하다.

Nano Banana Pro가 맞는 경우

• 레이아웃, 빽빽한 텍스트, 다이어그램 정확도를 한 번에 맞춰야 하는 최종 에셋이다.
• 시리즈 전체에서 인물을 일관되게 유지하려고 캐릭터 참조가 최대 5장 필요하다.
• 참조 사진 파일이 크다(APIMart 기준 장당 최대 30MB).
• 원래 2K로 렌더링하고 있어 Nano Banana 2 대비 Pro의 추가 비용이 가장 작다.

또는 두 모델을 나눠 쓰기

실용적인 방법은 Nano Banana 2로 0.5K나 1K 초안을 만들고, 가장 좋은 구도를 고른 뒤, 최종 후보만 Nano Banana Pro로 2K나 4K에서 다시 렌더링하는 것입니다. APIMart에서는 두 모델이 같은 엔드포인트와 API 키를 공유하므로 이 라우팅은 필드 하나만 바꾸면 됩니다. 다른 회사 모델과의 비교는 GPT Image 2 vs Nano Banana 2를, 라우팅의 비용 논리는 멀티 모델 API와 단일 모델 비용 분석을 참고하세요.

자주 묻는 질문

Nano Banana 2가 Nano Banana Pro보다 최신인가요?

네. Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 2025년 11월 20일, Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)는 2026년 2월 26일에 발표되었습니다. Nano Banana 2는 더 새로운 Flash 등급 모델이지 Pro를 대체하는 모델은 아니며, Google은 고충실도 작업을 위해 Pro를 계속 제공합니다.

Nano Banana Pro가 Nano Banana 2보다 더 좋은가요?

Google은 Pro를 "최대한의 사실 정확성이 필요한 고충실도 작업"용으로, Nano Banana 2를 Flash 속도의 Pro 수준 품질 모델로 포지셔닝합니다. 직접 비교 벤치마크는 공개되지 않았으므로, 직접 쓰는 프롬프트로 두 모델을 테스트해 비교하는 것이 가장 좋습니다.

어느 모델이 더 저렴한가요?

Nano Banana 2입니다. Google 정가는 1K 이미지당 $0.067로 Pro의 $0.134보다 저렴합니다. APIMart 표준 경로에서는 해상도에 따라 Nano Banana 2가 이미지당 $0.015~$0.025, Pro가 $0.03~$0.04입니다.

어느 모델이 더 빠른가요?

Nano Banana 2는 더 빠르도록 설계되었고, Google도 Pro의 지연 시간이 더 높다고 설명합니다. 다만 두 모델 모두 공식 지연 시간 수치가 공개되지 않아 생성 시간은 공식적으로 확인되지 않았으며, 해상도와 참조 이미지 수에 따라 달라집니다.

각 모델은 참조 이미지를 몇 장까지 쓸 수 있나요?

둘 다 최대 14장입니다. Google 문서에서 Pro는 오브젝트 이미지 최대 6장과 캐릭터 이미지 최대 5장, Nano Banana 2는 오브젝트 이미지 최대 10장과 캐릭터 이미지 최대 4장으로 나뉩니다. APIMart에서는 Pro가 장당 30MB, Nano Banana 2가 장당 10MB까지 받습니다.

두 모델 모두 Google 검색 그라운딩을 지원하나요?

Google 플랫폼에서는 두 모델 모두 Google 검색 그라운딩이 가능하지만, 이미지 검색 그라운딩은 Nano Banana 2만 지원합니다. APIMart에서는 google_search와 google_image_search 파라미터가 Nano Banana 2 문서에 나와 있습니다.

생성된 이미지에 워터마크가 있나요?

네. Google 문서에 따르면 이 모델들로 생성한 모든 이미지에는 보이지 않는 SynthID 워터마크가 포함되며, Google은 SynthID를 C2PA 콘텐츠 자격 증명과 함께 사용합니다.

앞으로 지켜볼 점

Google은 이 라인업의 다음 단계인 Nano Banana 2.1을 이미 발표했습니다. Google 문서는 새 프로젝트에 이 모델을 권장하며, 마스크 기반 편집이 추가되었습니다(Google DeepMind). 또한 Google은 자사 문서에서 두 모델 ID의 -preview 접미사를 없앴으므로, 사용하는 각 플랫폼의 가격과 이름 변화를 지켜보세요. 모델이 업데이트될 때마다 비교 프롬프트를 다시 실행하고, 작업 규모를 키우기 전에 모델 페이지에서 이미지당 가격을 다시 확인하세요.