Gemini Nano Banana 2.1 vs Seedream 5.0 Lite
언제 어떤 모델을 쓸까
이 둘은 다른 단위로 청구됩니다. gemini-nano-banana-2.1은 토큰당(입력 100만 개당 $1.5, 이미지 출력 100만 개당 $30) 청구하고 seedream-5-0-260128은 호출당 일괄 $0.035를 청구합니다. 따라서 이들 간의 어떠한 단일 변환도 정확하지 않으므로, 직접 쓰는 프롬프트 크기와 해상도에 맞춰 예산을 책정하세요. gemini-nano-banana-2.1은 텍스트, 이미지, 동영상 입력을 받고 이미지와 함께 텍스트도 반환할 수 있으며 1K, 2K, 4K를 제공합니다. seedream-5-0-260128은 2K, 3K, 4K와 사용자 지정 크기를 제공하고 한 번에 최대 15장까지 일괄 생성합니다. 여러 턴에 걸친 편집에는 gemini-nano-banana-2.1을, 이미지당 가격이 예측 가능해야 한다면 seedream-5-0-260128을 선택하세요.
가격
| Gemini Nano Banana 2.1 | Seedream 5.0 Lite | Δ | |
|---|---|---|---|
| 생성된 이미지당 | - | $0.035 | - |
| 입력 / 1M 토큰 | $1.5 | - | - |
| 출력 / 1M 토큰 | $30 | - | - |
두 모델은 과금 단위가 달라 Δ를 표시하지 않습니다. 단위를 환산하려면 저희가 측정하지 않은 가정이 필요하기 때문입니다. 위 요금표는 모델마다 자체 단위로 표시했습니다.
사양
| Gemini Nano Banana 2.1 | Seedream 5.0 Lite | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 동영상 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 이미지 |
| 출시일 | 2026-10-06 | 2026-01 |
| 출력 크기 |
|
|
| 입력 방식 | text-to-image, single-turn and multi-turn editing, up to 14 reference images | text-to-image, single-image image-to-image, multi-reference image-to-image (2-14 refs), batch/sequential image sets |
| 요청당 이미지 수 | - | 15 |
| 포맷 | - | png, jpeg |
| 참고 | 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 | 2K/3K/4K output, png/jpeg text-to-image + single/multi-reference image editing batch generation with reference + generated images <=15 500 max IPM |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Gemini Nano Banana 2.1 · Seedream 5.0 Lite
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-nano-banana-2.1",
# model="seedream-5-0-260128", # 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-nano-banana-2.1",
// model: "seedream-5-0-260128", // 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-nano-banana-2.1",
# "model": "seedream-5-0-260128", # 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-nano-banana-2.1",
// Model: "seedream-5-0-260128", // 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-nano-banana-2.1")
// .model("seedream-5-0-260128") // 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 Nano Banana 2.1 vs Seedream 5.0 Lite, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
과금 단위가 서로 달라 하나의 수치로 답하기 어렵습니다. 위 표에서 Gemini Nano Banana 2.1, Seedream 5.0 Lite 모두 각자의 단위로 표시됩니다. 실제 워크로드로 직접 비교해 보세요. 실무에서 따져 볼 장단점은 이 페이지 맨 위 결론에 정리했습니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Gemini Nano Banana 2.1 vs Seedream 5.0 Lite 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.