Gemini 3 Pro Image vs Gemini Nano Banana 2.1
언제 어떤 모델을 쓸까
이 둘은 Google 이미지 제품군의 서로 다른 등급입니다. gemini-nano-banana-2.1은 100만 입력 토큰당 $1.5, 100만 이미지 출력 토큰당 $30이고 gemini-3-pro-image는 $2와 $120이므로, 출력 기준으로 4x 저렴합니다. gemini-3-pro-image는 전문가용 등급으로, Google Search를 근거로 삼을 수 있고, gemini-nano-banana-2.1이 세 단계로 제공하는 thinking 수준 조절은 없습니다. 4K 이미지 한 장에 쓰는 출력 토큰은 2000개이며, gemini-nano-banana-2.1은 3780개를 씁니다. gemini-nano-banana-2.1은 텍스트와 이미지뿐 아니라 동영상 입력도 받고, 컨텍스트는 131072 토큰으로 gemini-3-pro-image의 65536보다 큽니다. 대량 생성과 반복 수정에는 gemini-nano-banana-2.1을, Google의 최상위 이미지 등급이 필요할 때는 gemini-3-pro-image를 선택하세요.
가격
| Gemini 3 Pro Image | Gemini Nano Banana 2.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $2 | $1.5 | 1.3× |
| 출력 / 1M 토큰 | $120 | $30 | 4× |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 이미지 생성 모델 11개 전체의 1M 토큰당 출력 가격(로그 스케일)
사양
| Gemini 3 Pro Image | Gemini Nano Banana 2.1 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 동영상 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출시일 | 2025-11 | 2026-10-06 |
| 출력 크기 |
|
|
| 입력 방식 | text-to-image, image editing, up to 14 reference images | text-to-image, single-turn and multi-turn editing, up to 14 reference images |
| 참고 | Professional-grade, reasoning-driven image generation and editing (Nano Banana Pro) accurate text rendering real-world grounding via Google Search image+text in, image+text out | 1K, 2K and 4K output at fifteen aspect ratios (1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 9:21, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1) up to 14 reference images per request single-turn editing and multi-turn conversational iteration |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Gemini 3 Pro Image · Gemini Nano Banana 2.1
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
프롬프트 하나에 모델당 요청 한 번, 재시도도 골라내기도 없이 각 모델이 처음 반환한 결과입니다. 크기와 길이는 고정하지 않고 모델마다 기본값을 그대로 썼습니다. 모든 모델에 맞춘 요청은 어느 모델의 장점도 살리지 못하기 때문입니다. 여기 있는 파일은 웹용으로 다시 인코딩한 것이므로, 압축 품질이 아니라 구도와 프롬프트 반영 정도를 보고 판단하세요.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gemini-3-pro-image",
# model="gemini-nano-banana-2.1", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gemini-3-pro-image",
// model: "gemini-nano-banana-2.1", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-pro-image",
# "model": "gemini-nano-banana-2.1", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gemini-3-pro-image",
// Model: "gemini-nano-banana-2.1", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gemini-3-pro-image")
// .model("gemini-nano-banana-2.1") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));자주 묻는 질문
Gemini 3 Pro Image vs Gemini Nano Banana 2.1, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Gemini Nano Banana 2.1 쪽이 더 저렴합니다($1.5 대 $2, 1.3배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Gemini 3 Pro Image vs Gemini Nano Banana 2.1 A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
이미지 크기에 따라 가격이 달라지나요?
모델의 과금 방식에 따라 다릅니다. 이미지당 과금 모델은 프롬프트나 출력 크기와 관계없이 요금이 같습니다. 토큰 과금 모델은 렌더링 해상도에 비례하므로, 4K 이미지는 작은 이미지보다 몇 배 비쌉니다. 모델별 과금 방식은 위 표에서 확인할 수 있습니다.