Nano Banana와 Pro, 2, Lite 비교: 어떤 모델을 쓸까

저희 카탈로그에는 Nano Banana 모델이 네 개 있고, 가장 자주 받는 질문은 "얼마나 좋으냐"가 아닙니다. "그래서 어느 걸 호출하라는 거냐"입니다. 당연한 질문입니다. 이름이 도움이 안 되니까요. Lite라고 불리는 모델이 접미사 없는 모델보다 새롭고, 2라고 불리는 것은 Pro라고 불리는 것이 아닙니다.

한 문단만 읽으실 거라면 짧은 버전은 이렇습니다. Nano Banana 2 Lite는 원조 Nano Banana보다 저렴하면서 동시에 한 세대 더 새롭습니다. 이 사실 하나가 사람들이 레거시 모델에 남아 있는 가장 흔한 이유를 없앱니다. 옛 모델을 택할 예산상의 논리는 더 이상 없고, 어차피 Google이 2026년 10월 2일에 종료합니다.

돈이 실제로 나가는 곳

2026년 8월 26일 기준 저희 가격이며, 각 모델의 기본 설정에서 이미지 한 장당 값입니다. 날짜를 찍어 두는 것은 저희가 다시 확인하기 때문입니다.

가격과 제품 조건은 시간이 지나면서 변경될 수 있습니다. 구매를 결정하기 전에 각 프로바이더의 현재 가격을 확인하시기 바랍니다. Google의 Batch 또는 Flex 가격은 스케줄링, 가용성, 처리 조건이 다르기 때문에 표준 온디맨드 API request와 직접 동등하지 않으며, 따라서 이 비교에서는 제외했습니다. 이는 특정 범위에 한정된 비교이며, E2X가 모든 구성에서 세계에서 가장 저렴하다는 주장은 아닙니다.

앞의 두 줄을 다시 읽어 보십시오. 레거시 모델은 Google이 직접 대체재로 권하는 모델보다 이미지당 31% 비쌉니다. 이 글 전체가 저 두 줄에 들어 있습니다.

더는 통하지 않는 논리

1년 남짓 동안 gemini-2.5-flash-image에 남아 있을 정직한 이유는 가격이었습니다. 그게 싼 쪽이었으니까요. batch로 돌리고, 거친 부분은 감수하고, 넘어갔습니다.

그 이유가 사라졌습니다. Nano Banana 2 Lite는 gemini-3.1-flash-lite-image이고, 레거시 모델의 $0.0312에 맞서 $0.0238에 앉아 있으며 — 24% 낮습니다 — Gemini 2.5가 아니라 Gemini 3 모델입니다. Google 자체 문서도 옛 모델을 레거시로 표기하고 *"더 나은 품질과 더 빠른 생성 속도, 더 낮은 API 가격"*을 이유로 개발자를 Lite 쪽으로 안내합니다. 저희가 그 표현에 이의를 달 이유는 없습니다. 저희 가격 사다리가 같은 말을 하고 있으니까요.

그리고 달력이 있습니다. Google은 gemini-2.5-flash-image의 확정 종료일을 공지했습니다. 2026년 10월 2일입니다. 완만한 deprecation이 아닙니다. endpoint가 사라집니다.

티어가 아니라 작업으로 고르십시오

카탈로그용 제품 컷

Nano Banana 2 Lite edit-image로 시작하십시오. 배경 교체, 표면 변경, 무지 회색 배경 앞 팩샷의 조명 다시 잡기 — Lite는 이 부류의 작업을 1K에서 해내고, 제품 그리드에 필요한 것보다 이미 넉넉합니다. 게다가 한 호출에 참조 이미지를 열네 장까지 받습니다.

prompt 하나가 오브젝트 여럿을 동시에 다뤄야 할 때 Nano Banana 2로 올라가십시오. 둘 사이에서 가장 뚜렷한 품질 격차가 바로 그것, 다중 오브젝트 지시 이행입니다. prompt가 "병을 상자 왼쪽에 놓고, 라벨을 카메라 쪽으로 기울이고, 뒤에 한 개 더 추가"라고 적혀 있다면 Lite는 절을 흘리기 시작하고 NB2는 그러지 않습니다. 확대 컷에 2K나 4K가 필요할 때도 올라가십시오. Lite에는 resolution 파라미터 자체가 없습니다.

자산 하나의 소셜 변형

Lite입니다. 비교가 안 됩니다. aspect ratio 목록이 통상적인 범위를 한참 넘어갑니다. 1:4, 4:1, 1:8, 8:1에 auto 모드까지 전부 있어서, 배너 레일과 스카이스크래퍼가 정사각형과 같은 endpoint에서 나옵니다. Google은 이 모델이 단 4초 만에 이미지를 생성할 수 있다고 말합니다.

운영상의 참고 하나. Lite endpoint에 저희가 공지한 ETA는 4초가 아니라 60초입니다. 그 숫자는 모델의 순수 추론 시간이 아니라 저희 쪽 큐 대기와 전달까지 덮습니다. timeout은 Google 숫자가 아니라 저희 숫자에 맞춰 잡으십시오.

이미지 안에 글자가 박히는 모든 작업

세대가 실제로 갈리는 지점이 여기입니다. 레거시 Nano Banana는 이미지 내 텍스트가 약하고, 저희는 아닌 척하지 않겠습니다. Google이 고급 텍스트 렌더링을 내세우는 것은 Gemini 3 모델부터이며, 옛 모델은 거기 들지 않습니다. 인포그래픽, 패키지 목업, 메뉴판, 헤드라인이 들어가는 무엇이든 — 옛 모델은 본문 문구를 장식용 자국으로 바꿔 놓습니다.

Nano Banana 2와 Lite는 둘 다 읽히는 이미지 내 텍스트를 렌더링합니다. 공개된 비교들은 이 항목에서 둘을 대등하게 놓습니다. 저희가 직접 돌린 테스트는 아니니, 문구가 자산의 핵심이라면 확정 전에 양쪽을 샘플로 뽑아 보십시오. 캡션이나 제품 라벨 정도라면 싼 쪽으로 충분합니다. 레이아웃이 빽빽하고 다국어일 때 Nano Banana Pro로 가십시오. 영어 인포그래픽을 아래 차트를 다시 그리지 않고 스페인어로 재조판해 줍니다.

작업이 mask 기반이라면 — 특정 영역만 교체하고 바깥은 손대지 않기를 원하신다면 — 이 중 어느 것도 그 일을 하지 않습니다. GPT Image 2 edit-image가 하고, 투명 배경도 함께 합니다. 저희는 1K에서 이미지당 $0.0525를 청구합니다. 거기서 저렴한 초안 패스를 계획하시기 전에 알아 두실 것 하나. quality 필드는 아무것도 아껴 주지 않습니다. low, medium, high가 모두 같은 값에 떨어지기 때문입니다. 지출을 움직이는 지렛대는 해상도뿐입니다. 다른 벤더, 다른 강점입니다.

대량 batch 실행

Lite입니다. 월 10,000장으로 계산을 돌려 보십시오.

• Nano Banana 2 Lite: $238
• Nano Banana (레거시): $312
• Nano Banana 2: $400
• Nano Banana Pro: $750

빤히 들여다볼 만한 줄은 Pro입니다. Lite의 세 배인데, 정작 대부분의 batch 파이프라인은 그 강점을 쓰지 않습니다. 저희는 파이프라인이 건드리지도 않을 티어를 청구하느니 한 단계 아래를 가리켜 드리는 쪽입니다.

세트 전반의 캐릭터·제품 일관성

Nano Banana 2와 Nano Banana 2 Lite 둘 다 참조 이미지를 열네 장까지 받고, 여기서 중요한 숫자가 그것입니다. 참조 일관성에서는 둘이 동률입니다. Lite로 시작하십시오.

그 참조들이 서로 다른 역할을 질 때 Pro가 값을 합니다. Pro의 열네 자리는 서로 바꿔 쓸 수 있는 것이 아닙니다. Google은 스타일 참조를 3장, 오브젝트 참조를 6장으로 제한하고, 5장은 온전히 유지되어야 할 얼굴을 실을 수 있게 합니다. 인물과 제품과 브랜드 팔레트를 한꺼번에 밀어 넣을 때, 모델이 팔레트를 피사체로 읽지 않게 막아 주는 것이 바로 그 역할 배정입니다. flash 티어들도 같은 열네 장을 한 호출에 받습니다. 다만 평평한 목록으로서일 뿐, 어느 첨부가 컬러 참조였고 어느 것이 얼굴이었는지 표시하는 수단은 없습니다.

인쇄용 4K

Lite는 탈락입니다. 만들 수 있는 것이 1K뿐이니까요. 남는 것은 둘이고, 정직한 추천은 Pro의 $0.15가 아니라 Nano Banana 2의 4K $0.08입니다. 같은 픽셀 수에 값은 절반 가까이입니다.

그 크기에서 Nano Banana Pro text-to-image로 손을 뻗는 것은 구성이 정말로 어려울 때뿐입니다. 큰 캔버스를 가로지르는 읽히는 활자, 역할이 나뉜 참조 여럿, 4096×4096까지의 출력 같은 경우죠. 비용 면에서 여러분에게 유리하게 작용하는 특이점이 하나 있습니다. Pro는 구성을 풀어 가는 동안 버릴 중간 프레임을 스케치합니다. 그중 어느 것도 여러분에게 오지 않고, 어느 것도 청구서에 오르지 않습니다. 값을 치르시는 것은 남기는 이미지입니다. 그 프레임들은 Pro 호출이 몇 초가 아니라 대략 30초에 앉아 있는 이유이기도 합니다.

레거시 모델에서 옮겨 가기

2026년 10월 2일을 사라질 날짜가 박힌 여느 의존성처럼 다루십시오. 해법이 알려진, 일정이 잡힌 장애입니다. Google이 걷어 가는 그 주에도 전환이 아직 백로그에 남아 있다면, 제품의 모든 이미지 호출이 한꺼번에 실패합니다.

고치는 데 필요한 것은 문자열 하나입니다. text-to-image라면 정말로 이게 diff 전부입니다.

 {
-  "model": "google/nano-banana/text-to-image",
+  "model": "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
   "input": {
-    "prompt": "무지 회색 배경 위 호두나무 데스크 램프의 스튜디오 컷"
+    "prompt": "무지 회색 배경 위 호두나무 데스크 램프의 스튜디오 컷",
+    "aspect_ratio": "9:16"
   }
 }

여러분을 물 한 가지는 저 추가된 줄입니다. 저희 레거시 endpoint의 기본값은 9:16이고, Lite endpoint의 기본값은 1:1입니다. 옛 기본값이 레이아웃과 우연히 맞아떨어져서 코드가 aspect_ratio를 한 번도 보낸 적이 없다면, 전환 전에 명시적으로 고정하십시오. 그러지 않으면 모든 자산이 소리 없이 정사각형이 됩니다.

들어간 김에 확인하실 차이가 둘 더 있습니다. Lite에는 resolution 파라미터가 없습니다. 내놓는 출력이 1K뿐이라서, 레거시 edit endpoint로 그 필드를 보내고 계셨다면 빼십시오. 그리고 Lite에는 search grounding이 없고 Nano Banana 2에는 있습니다. 어차피 두 티어를 건너뛸지 저울질 중이셨다면, 그것이 NB2를 택할 논거입니다.

Lite edit endpoint를 상대로 한 호출 전체는 이렇습니다.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer $E2X_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-2-lite/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "셔츠를 무지 본화이트 배경 위로 옮겨 주세요. 원단 질감과 자수 로고는 지금 그대로 유지하세요.",
      "image_urls": ["https://example.com/shirt-on-hanger.jpg"],
      "aspect_ratio": "4:5"
    },
    "webhookUrl": "https://your-app.example.com/hooks/e2x"
  }'

webhookUrl을 보내시면 job이 도착할 때 저희가 불러 드립니다. 생략하시면 대신 polling하시게 됩니다. submit이 job ID를 돌려주고, 상태가 확정될 때까지 읽으시면 됩니다.

const auth = { Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}` };

async function waitForJob(jobId, deadlineMs = 120_000) {
  const stopAt = Date.now() + deadlineMs;

  while (Date.now() < stopAt) {
    const res = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers: auth });
    const { data } = await res.json();

    if (data.status === "completed") return data.outputs[0].url;
    if (data.status === "failed") throw new Error(data.error?.message ?? "job failed");

    await new Promise((r) => setTimeout(r, 2_000));
  }

  throw new Error(`job ${jobId} did not settle in time`);
}

상태는 pending에서 processing을 거쳐 completed로 흐르거나, failed 또는 cancelled에서 멈춥니다. 네 모델 모두 같은 계약이고, 그것이 이들 앞에 API 하나를 두는 이유입니다.

출시 전에

네 모델의 모든 출력에 SynthID watermark가 실립니다. Google이 모든 이미지에 보이지 않게 심고, 저희를 포함해 어떤 프로바이더에게도 노출된 해제 수단이 없습니다. 통합이 들어가기 전에 법무나 브랜드 팀과 이 문제를 정리하십시오. 클라이언트가 왜 자산이 자기네 탐지 도구에 걸리는지 물은 뒤가 아니라요.

제품군 사이를 옮기실 때마다 aspect ratio 기본값을 저희 것과 대조하십시오. 레거시 마이그레이션 때만이 아닙니다. 그리고 아직 고민 중이시라면, 전부를 나란히 보시는 가장 빠른 길은 두 카테고리 페이지입니다. text-to-image와 image-to-image, 또는 전체 모델 카탈로그입니다.

자주 묻는 질문

Nano Banana와 Nano Banana Pro의 차이는 무엇입니까?

Nano Banana는 Google의 원조 gemini-2.5-flash-image로, Google이 이제 레거시로 표기하고 2026년 10월 2일에 퇴역시키는 1K 전용 flash 티어 모델입니다. Nano Banana Pro는 gemini-3-pro-image이며, 다중 참조 구성과 읽히는 이미지 내 텍스트, 4K까지의 출력을 위해 만들어진 프리미엄 모델입니다. 두 세대 차이가 나고, 저희는 각각 이미지당 $0.0312와 $0.075를 청구합니다.

어떤 Nano Banana 모델을 써야 합니까?

대부분의 작업에는 이미지당 $0.0238인 Nano Banana 2 Lite입니다. prompt 하나가 오브젝트 여럿을 동시에 통제해야 하거나 1K로 부족할 때 Nano Banana 2로 올라가십시오. 1K에서 $0.04로 청구되고, 사다리는 2K $0.06, 4K $0.08로 이어집니다. $0.075의 Pro는 빽빽한 다국어 텍스트 레이아웃과 역할이 나뉜 참조 합성에는 값을 하고, 그 밖의 모든 것에는 과합니다.

Nano Banana 2와 Nano Banana Pro는 같은 모델입니까?

아닙니다. 그런데도 둘을 같은 것처럼 표기하는 카탈로그를 보시게 될 겁니다. 하나는 gemini-3.1-flash-image 위에, 다른 하나는 gemini-3-pro-image 위에 만들어졌고, 저희는 1K 이미지 기준으로 각각 $0.04와 $0.075를 청구합니다. 저희 쪽에서는 slug도 따로이며, 의도한 것입니다.

Nano Banana 2 Lite가 더 오래된 Nano Banana보다 싼 이유는 무엇입니까?

새 아키텍처가 Google이 서비스하기에 더 저렴하고, 그것이 저희 가격으로 흘러들기 때문입니다. 2026년 8월 26일 확인 시점에 Lite는 레거시 모델의 $0.0312에 맞서 $0.0238에 있습니다. 업그레이드 경로가 청구서까지 낮춰 주는 드문 경우입니다.

레거시 Nano Banana에서 마이그레이션하기가 얼마나 어렵습니까?

text-to-image라면 문자열 하나입니다. google/nano-banana/text-to-image를 google/nano-banana-2-lite/text-to-image로 바꾸십시오. 같은 김에 aspect_ratio를 명시적으로 고정하십시오. 레거시 기본값은 9:16이고 Lite는 1:1이기 때문입니다. edit endpoint에서는 resolution 필드도 빼십시오. Lite는 1K만 생성합니다.

출력에서 SynthID watermark를 제거할 수 있습니까?

아니요. Google은 이 모델들이 만드는 모든 이미지에 모든 티어에서 SynthID를 심고, 저희 쪽에도 다른 어디에도 이를 끌 API 파라미터는 없습니다. 출처 메타데이터나 AI 탐지 라벨링이 문제가 될 워크플로라면 이를 전제로 계획하십시오.

네 모델 모두 같은 API request 형식을 씁니까?

네. 저희 카탈로그의 모든 모델은 bearer token과 model slug, input 객체를 담아 POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit으로 전송되며, job을 polling하시거나 webhook을 받으시게 됩니다. 모델을 바꾼다는 것은 slug를 바꾸고 그 모델이 실제로 받는 파라미터를 확인한다는 뜻입니다.