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

gemini-3.1-flash-lite-image

2026-06-30 출시

image비전도구 호출추론

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

가격 수준 비교

같은 종류의 모델 9개 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 · $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) 4,096
지식 컷오프 2025-01

사고

공급자 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
값 minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 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 ↗

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-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.

모델이 반환한 크기 1408×768 지연 시간 3 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-3.1-flash-lite-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-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 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 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 어떤 작업에 가장 강한가요?

2초 미만의 종단 간 지연, 국소 편집과 스티커에 강점, 전 이미지 SynthID·C2PA 워터마킹. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.

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

Synthorai에서 gemini-3.1-flash-lite-image 가격은 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 100만 토큰당 $30입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다.

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

Synthorai의 /v1/images/generations로 POST 요청(model="gemini-3.1-flash-lite-image")을 보내면 됩니다. OpenAI images API와 형식이 같아 공급자 SDK는 필요 없습니다. 지원 크기: 1K 전용(1:1 = 1024x1024).

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

쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gemini-3.1-flash-lite-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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