신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

gemini-3.1-flash-lite-image

2026-06-30 출시

image비전도구 호출리즈닝

Nano Banana 2 Lite로 마케팅되는 Gemini 3.1 Flash-Lite Image는 Google의 초저지연 이미지 생성·편집 모델로, 패밀리의 효율 전문가로 설명되며 속도와 비용이 주된 운영 제약인 곳에서 속도와 규모를 위해 설계되었습니다.

입력
텍스트 이미지 $0.25/M
출력
이미지 텍스트 $30/M
지식 컷오프
2025-01

가격의 위치

동종 8개 모델 중 가격 위치

입력$0.25/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) 4,096
지식 컷오프 2025-01

사고

공급사 파라미터 thinkingLevel
허용 값 minimal · high (low and medium are not supported)
기본값 minimal 요청에서 지정하지 않을 때 적용
비활성화 가능 미지원
사고 동작 high가 동적 설정입니다. Gemini 3 이미지 모델이므로 사고 패스가 기본으로 켜져 있고 API에서 끌 수 없습니다.
파라미터 reasoning_effort
minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다

이미지

크기 1K 전용(1:1 = 1024x1024)
입력 방식 텍스트 기반 이미지 생성, 인터리브드 생성 + 편집, 최대 14장의 참조 이미지
이미지 기능
  • 1K(1024px) 출력 전용
  • 10가지 화면비(1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9)와 최대 14장의 참조 이미지
  • 인터리브드 생성 및 편집으로 빠른 멀티턴 로컬 편집
  • 종단 간 지연 2초 미만
  • SynthID + C2PA 워터마킹 항상 적용

모델

모달리티 텍스트 + 이미지 → 이미지 + 텍스트
  • 초저지연
  • 대용량 인터랙티브 용도에 최적화
  • 캐싱과 구조화 출력은 미지원
  • 사고는 minimal/high

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-3.1-flash-lite-image

gemini-3.1-flash-lite-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 1408×768 지연 시간 3 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-3.1-flash-lite-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-3.1-flash-lite-image",
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

gemini-3.1-flash-lite-image 소개

  • 모델 페이지는 대용량 인터랙티브 애플리케이션을 위한 2초 미만의 종단 간 지연 시간을 제시합니다.
  • 텍스트와 이미지가 섞인 프롬프트를 다루고 색상 교체, 스티커 생성, 배경 조정 같은 국소 편집에 뛰어나며, Google은 신뢰할 수 있는 프롬프트 준수, 강한 캐릭터 일관성, 가독성 있는 이미지 내 텍스트를 유지한다고 밝힙니다.
  • 출력은 10가지 화면비에서 1K 해상도로 고정되는데, Lite 티어에 비율 제어가 생긴 것은 이번이 처음이며, 오브젝트 참조 이미지는 패밀리에서 가장 많은 14장까지 받습니다.
  • 트레이드오프는 문서에 명시되어 있습니다.
  • 출력 예산이 형제 모델의 32,768에 대해 4,096 토큰이고, 멀티턴 편집이 Flash나 Pro보다 제한적이며, 검색 그라운딩과 Image Search 그라운딩, 영상 입력이 모두 없습니다.
  • 다만 함수 호출은 지원되고 사고는 minimal 또는 high로 사용할 수 있습니다.
  • Google은 아직 원조 Nano Banana를 쓰는 사용자를 위한 업그레이드 경로로 이 모델을 포지셔닝합니다.
  • 모든 이미지에는 SynthID와 C2PA 워터마킹이 들어갑니다.
  • Synthorai는 텍스트 모델에 쓰이는 것과 동일한 OpenAI 호환 API로 이 모델을 노출합니다.

자주 묻는 질문

gemini-3.1-flash-lite-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-3.1-flash-lite-image를 충분히 시험해 볼 수 있는 양입니다.

gemini-3.1-flash-lite-image는 무엇에 가장 강한가요?

2초 미만의 종단 간 지연, 국소 편집과 스티커에 강점, 전 이미지 SynthID·C2PA 워터마킹. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.

gemini-3.1-flash-lite-image의 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 gemini-3.1-flash-lite-image는 입력 토큰 100만 개당 $0.25, 출력 토큰 100만 개당 $30입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다.

gemini-3.1-flash-lite-image API로 이미지를 어떻게 생성하나요?

Synthorai의 /v1/images/generations에 model="gemini-3.1-flash-lite-image"로 POST 하면 됩니다. OpenAI images API 형태 그대로라 벤더 SDK가 필요 없습니다. 지원 크기: 1K 전용(1:1 = 1024x1024).

gemini-3.1-flash-lite-image는 어떻게 이용하나요?

기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gemini-3.1-flash-lite-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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