신규 무료로 가입하고 10회 호출해 보세요. 최대 $1, 카드 등록 불필요.

gemini-2.5-flash-image

2025-08-26 출시

image비전프롬프트 캐싱

Nano Banana로 알려진 Gemini 2.5 Flash Image는 Google의 이미지 생성·편집 모델로, 공식 페이지는 최첨단 속도와 효율을 갖춘 고속 비주얼 제작용 최고의 엔진이라고 표현합니다.

입력
텍스트 이미지 $0.3/M
출력
이미지 텍스트 $30/M
지식 컷오프
2025-06

벤치마크

gemini-2.5-flash-image: 22개가 공개됐지만, 비교할 수 있을 만큼 여러 모델이 함께 측정한 벤치마크가 없습니다.

gemini-2.5-flash-image 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DreamEval Single-Image Editing Easy, avg
77.8%

공급자 공개 자료: Amazon ByteDance

가격 수준 비교

같은 종류의 모델 9개 중 가격 위치

입력$0.3/M
$0.25 · gemini-3.1-flash-lite-image GPT Image 1 · $5
출력$30/M
$8 · GPT Image 1 Mini Gemini 3 Pro Image · $120

이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.

사양 및 제한

토큰

최대 출력(공급자 사양) 32,768
지식 컷오프 2025-06

이미지

크기
  • 1024x1024 (1:1)
  • 832x1248 (2:3)
  • 1248x832 (3:2)
  • 864x1184 (3:4)
  • 1184x864 (4:3)
  • 896x1152 (4:5)
  • 1152x896 (5:4)
  • 768x1344 (9:16)
  • 1344x768 (16:9)
  • 1536x672 (21:9)
입력 방식 텍스트 기반 이미지 생성, 대화형 이미지 편집(이미지 + 텍스트 입력)
이미지 기능
  • 대화형 이미지 편집이 가능한 네이티브 멀티모달 이미지 생성으로, 대용량
  • 저지연 크리에이티브 워크플로에 최적화
  • 이미지+텍스트 입력, 이미지+텍스트 출력

모델

모달리티 텍스트 + 이미지 → 이미지 + 텍스트
  • 이미지 모델로는 이례적으로 지식 컷오프(2025년 6월)를 공개
  • 함수 호출과 사고는 미지원

출처: Google 공식 문서 ↗

프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

gemini-2.5-flash-image

gemini-2.5-flash-image: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

모델이 반환한 크기 1024×1024 지연 시간 7 s

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.

30초 만에 gemini-2.5-flash-image 사용하기

OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. POST /v1/images/generations

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

gemini-2.5-flash-image 소개

  • 대용량 시나리오, 대화형 이미지 편집, 저지연 워크플로를 위해 설계되었으며, 이미지와 텍스트 입력에 대한 네이티브 멀티모달 이해를 1K·2K·4K의 이미지와 텍스트 출력과 결합하고, 정식 제공에 도달한 시점에 화면비 제어가 추가되었습니다.
  • 편집은 패밀리의 패턴을 따릅니다.
  • 이전 상호작용을 이어 가는 멀티턴 대화형 다듬기, 요소 추가·삭제·수정, 인페인팅을 위한 시맨틱 마스킹, 스타일 전이, 여러 참조 이미지를 활용한 합성이 가능합니다.
  • 토큰 제한은 입력 65,536, 출력 32,768이며, 구조화 출력, 캐싱, 배치 처리, Flex 및 Priority 추론을 지원하는 반면 함수 호출, 검색 그라운딩, 사고는 지원하지 않는데, 이것이 그리기 전에 레이아웃을 두고 얼마나 추론할지의 실질적 한계입니다.
  • 모든 생성물에는 SynthID 워터마크가 들어갑니다.
  • Google은 이제 이 모델을 Nano Banana 시리즈의 레거시 개척자로 설명하며 더 나은 품질, 더 빠른 속도, 더 낮은 비용을 위해 새 작업은 Nano Banana 2 Lite로 옮기라고 권하므로, 기본값이 아니라 호환용 선택지로 다루는 편이 맞습니다.
  • 지식 컷오프는 2025년 6월입니다.
  • Synthorai는 챗 모델과 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에서 이 모델을 서빙합니다.

자주 묻는 질문

gemini-2.5-flash-image API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?

네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 결제 수단을 추가하기 전에 실제 워크로드로 gemini-2.5-flash-image를 충분히 시험해 볼 수 있는 양입니다.

gemini-2.5-flash-image는 어떤 작업에 가장 강한가요?

고속 비주얼 제작 최고의 엔진, 저지연 대화형 이미지 편집, 최첨단 속도와 효율. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.

gemini-2.5-flash-image 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 gemini-2.5-flash-image 가격은 입력 100만 토큰당 $0.3, 출력 100만 토큰당 $30입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다.

gemini-2.5-flash-image API로 이미지를 어떻게 생성하나요?

Synthorai의 /v1/images/generations로 POST 요청(model="gemini-2.5-flash-image")을 보내면 됩니다. OpenAI images API와 형식이 같아 공급자 SDK는 필요 없습니다. 지원 크기: 1024x1024 (1:1), 832x1248 (2:3), 1248x832 (3:2), 864x1184 (3:4), 1184x864 (4:3), 896x1152 (4:5), 1152x896 (5:4), 768x1344 (9:16), 1344x768 (16:9), 1536x672 (21:9).

gemini-2.5-flash-image는 어떻게 이용하나요?

쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gemini-2.5-flash-image"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.

관련 모델

비교

이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.

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