신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 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: 22개 공개되었지만, 비교할 만큼 다른 모델이 측정한 항목이 없다.

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

벤더 공개: Amazon ByteDance

가격의 위치

동종 8개 모델 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 (Preview) · $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.

스펙 및 제한

토큰

최대 출력(벤더 스펙) 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 ↗

하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨

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.

모델 반환값 1024×1024 지연 시간 7 s

단일 프롬프트, 모델당 단일 요청, 재시도 및 체리피킹 없음 - 각 모델이 반환한 첫 번째 결과입니다. 크기나 길이는 고정되지 않았습니다: 모든 모델에 맞춘 요청은 어떤 모델의 장점도 살리지 못하므로, 각 모델은 자체 기본값을 사용했습니다. 여기에 있는 파일은 웹용으로 재인코딩되었으므로 압축이 아닌 구도와 프롬프트 준수 여부를 기준으로 판단하십시오.

30초 만에 gemini-2.5-flash-image 사용하기

OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 결제 수단을 추가하기 전에 실제 워크로드로 gemini-2.5-flash-image를 충분히 시험해 볼 수 있는 양입니다.

gemini-2.5-flash-image는 무엇에 가장 강한가요?

고속 비주얼 제작 최고의 엔진, 저지연 대화형 이미지 편집, 최첨단 속도와 효율. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.

gemini-2.5-flash-image의 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 gemini-2.5-flash-image는 입력 토큰 100만 개당 $0.3, 출력 토큰 100만 개당 $30입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다.

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

Synthorai의 /v1/images/generations에 model="gemini-2.5-flash-image"로 POST 하면 됩니다. OpenAI images API 형태 그대로라 벤더 SDK가 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?

기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gemini-2.5-flash-image"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

관련 모델

비교

이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.

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