Nano Banana 2

E2X의 Nano Banana 2 Text-to-Image API

Nano Banana 2는 Google의 gemini-3.1-flash-image이며, 저희가 대부분의 분께 가장 먼저 권하는 티어입니다. 저희는 이를 google/nano-banana-2로 — capability 접미사가 없는 맨 slug 그대로 — 제공하며, 1K 기본값에서 생성 이미지 한 장당 $0.04를 청구합니다. 같은 request에 대한 fal.ai 가격의 절반이고, 그 돈으로 읽히는 이미지 내 텍스트를 렌더링하고 참조를 열네 장까지 받으며 4K까지 올라가는 모델을 쓰시게 됩니다.

이미 가지고 계신 그림을 새로 만들기보다 손보고 싶으신가요? Nano Banana 2 edit-image는 image_urls 필드가 하나 붙었을 뿐, 같은 가중치에 같은 가격입니다.

숫자로 들어가기 전에 이름에 관한 경고 하나. Nano Banana 2는 Nano Banana Pro가 아닙니다. Pro는 gemini-3-pro-image로 별개의 더 비싼 모델인데, fal.ai를 포함한 일부 카탈로그가 개별 페이지에서 이를 "Nano Banana 2"로 표기해 왔습니다. 마케팅 이름이 아니라 Gemini 모델 ID를 비교하십시오.

2026년 8월 26일에 마지막으로 확인했을 때 저희 가격의 위치는 다음과 같았습니다.

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.

과금에 영향을 주는 요소는 resolution 하나뿐이고, 사다리는 고정되어 있습니다.

저희는 4K를 포함한 모든 단에서 fal.ai보다 50% 아래를 유지합니다. 같은 숫자가 나머지 schema와 함께 기계 판독용 명세에 있습니다.

이 티어를 고를 품질 대비 가격 논거

Google 자신의 정가가 이야기를 다 해 줍니다. Nano Banana 2는 $0.067, Nano Banana Pro는 $0.134. 정확히 두 배입니다. 품질 격차는 2배 근처에도 가지 않습니다.

그것이 이 거래의 내용입니다. Pro는 빽빽한 타이포그래피 레이아웃과 정교한 합성에서 우위를 유지합니다. 대신 여러분은 호출마다 청구서를 절반으로 줄이고, 대부분의 제품 작업에서 그 차이는 보는 사람에게 닿지 않습니다. 이 티어에서 잃는 것보다 지키는 것이 더 중요합니다.

• request당 참조 이미지 열네 장. 강제된 역할 구분이 없습니다. 피사체와 무드보드를 한 호출에 섞고 prompt 안에서 라벨을 붙이십시오.
• 해상도 4단. Google은 이 모델을 0.5K부터 4K까지 돌립니다. 저희 resolution enum은 1k, 2k, 4k를 노출합니다. Lite 형제와의 가장 큰 격차가 여기인데, Lite에는 resolution 파라미터 자체가 없습니다. 만들어 내는 것은 1K뿐입니다.
• thinking mode가 켜져 있습니다. 모든 Gemini 3 모델처럼, 칠하기 전에 구성을 두고 추론합니다. 중앙값 약 8.4초의 지연은 거기로 갑니다.
• Image Search를 포함한 Google Search grounding. 실재하는 랜드마크나 실재하는 제복을 요청하시면, 그럴듯한 형태를 지어내는 대신 직접 찾아볼 수 있습니다.

Google의 모델은 Pro가 제공하지 않는 초광각 프레이밍도 지원합니다 — 1:4, 4:1, 1:8, 8:1. 저희 aspect_ratio enum은 현재 1:1부터 21:9까지 표준 10종을 다루므로, 초광각 값 위에 배너 파이프라인을 세우시기 전에 실시간 명세를 확인하십시오.

넘을 수 없는 제약이 하나 있습니다. function calling은 지원되지 않습니다. 이 모델을 중심으로 tool-use 루프를 설계하지 마십시오.

API request: prompt를 넣고 이미지를 받습니다

대시보드에서 key를 만들어 서버에 두시고 저희 submit endpoint로 전송하십시오. 필수 필드는 prompt 하나뿐입니다.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-2",
    "input": {
      "prompt": "리스본 빵집 앞에 손글씨로 쓴 칠판 메뉴, 늦은 오후의 따뜻한 빛, PASTEL DE NATA 1,20 EUR 라는 글자가 또렷하게 읽힘",
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

저희는 job ID를 돌려 드립니다. polling하시거나, webhook을 넘기시고 polling을 그만두십시오.

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "google/nano-banana-2",
    input: {
      prompt: "소형 수경재배 온실의 아이소메트릭 단면도, 탱크와 배관에 라벨 표기, 기술 일러스트 스타일",
      aspect_ratio: "16:9",
      resolution: "1k",
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const jobId = submitted.data.jobId;

while (true) {
  const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());
  if (job.data.status === "completed") {
    console.log(job.data.outputs[0].url);
    break;
  }
  if (job.data.status === "failed") {
    throw new Error(job.data.error?.message ?? "Generation failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

상태는 pending → processing → completed로 움직이거나 failed 또는 cancelled에서 멈춥니다. 저희가 다시 불러 드리는 쪽을 원하시면 webhookUrl을 보내십시오.

사람들이 걸려 넘어지는 schema 세부 사항이 둘 있습니다. 저희 aspect_ratio 기본값은 1:1이 아니라 **9:16**입니다. 세로인데, 저희 트래픽 대부분이 그것을 원하기 때문입니다. 그리고 resolution 값은 소문자입니다. 1k, 2k, 4k.

저희 Nano Banana 모델 중 고르기

Nano Banana 2는 저희 라인업의 한가운데에 있고, 그 말은 어떤 워크로드에는 양쪽 방향 모두에서 틀린 선택이라는 뜻이기도 합니다. 솔직한 지도는 이렇습니다.

Lite 줄부터 보십시오. 실제로 돈을 아껴 줄 줄이 그것이기 때문입니다. Nano Banana 2 Lite는 약 40% 저렴하고 대략 2.7배 빠르며, 정면 비교 테스트에서 읽히는 텍스트와 참조 일관성 면에서 이 모델과 대등합니다. 포기하시는 것은 범위가 좁지만 실재합니다. 1K 전용, search grounding 없음, 그리고 prompt가 여러 오브젝트를 저글링하기 시작하면 지시 이행력이 떨어집니다. 피사체 하나를 소셜 해상도로? Lite를 가져가시고 차액은 챙기십시오.

납품물이 글자로 가득한 포스터이거나 한 얼굴이 스무 장을 버텨야 하는 캠페인이라면 Pro로 올라가십시오. 레거시 줄은 건너뛰십시오. Google 자신이 이제 gemini-2.5-flash-image를 레거시라 부르며 더 나은 품질과 더 빠른 속도, 더 낮은 비용을 이유로 Nano Banana 2 Lite를 권합니다. 그 마이그레이션은 공짜로 버는 돈입니다. 나머지 라인업은 text-to-image 카테고리와 전체 모델 카탈로그에 있습니다.

prompt에서 더 끌어내기

thinking mode는 글쓰는 방식을 바꿉니다. 이 모델은 렌더링하기 전에 추론하므로, 쌓아 올린 형용사보다 명시된 의도에 보상을 줍니다. "3미터 떨어져서도 읽혀야 하는 채용 포스터"가 스타일 토큰 열다섯 개보다 방향을 잘 잡아 줍니다.

렌더링하길 원하시는 문구는 구두점과 대소문자까지 포함해 나올 그대로 인용부호에 넣으십시오. 모호한 지시는 어느 티어에서든 장식용 낙서를 만들어 냅니다.

피사체가 현실에 존재한다면 이름을 부르십시오. grounding은 모델이 그것을 찾아야 한다는 걸 알 때만 도움이 됩니다. 그리고 레이아웃에는 단도직입적으로 말씀하십시오. 세로와 초광각 프레이밍은 어디에 무엇이 놓이는지 말하지 않으면 피사체를 가운데로 몰아갑니다.

출시 전에

모든 이미지에는 SynthID watermark가 실립니다. Google의 감지되지 않는 출처 표식이며 예외 없이 적용되고, 저희를 포함해 어떤 프로바이더에도 이를 끄는 스위치는 없습니다. 고객 계약이 watermark가 있는 자산을 금지한다면, 통합 전에 정리하십시오.

지연 시간은 작은 diffusion 모델의 1초 미만 응답이 아니라 모델 시간 중앙값 약 8.4초를 기준으로 잡으십시오. thinking은 실시간을 씁니다. 저희 job ETA는 큐 대기와 4K 렌더를 흡수하도록 30초에 놓여 있습니다.

resolution은 코드에서 명시적으로 고정하십시오. 기본값은 프로바이더마다 다르고, 그 사실은 청구서보다 diff에서 발견하시는 편이 낫습니다.

자주 묻는 질문

Nano Banana 2는 무엇입니까?

Nano Banana 2는 Google의 gemini-3.1-flash-image에 붙은 제품명으로, Nano Banana 제품군의 현행 flash 티어 모델입니다. 텍스트에서 이미지를 생성하고, 참조를 열네 장까지 받으며, 읽히는 이미지 내 텍스트를 렌더링하고, 4K까지 출력합니다.

E2X에서 Nano Banana 2는 얼마입니까?

2026년 8월 26일 확인 기준으로, 저희는 1K 기본값에서 생성 이미지 한 장당 $0.04, 2K에서 $0.06, 4K에서 $0.08을 청구합니다. 가격은 움직이니 이를 기준으로 예산을 잡기 전에 실시간 모델 페이지에서 확인하십시오.

Nano Banana 2는 Nano Banana Pro와 같은 것입니까?

아니요. Nano Banana 2는 gemini-3.1-flash-image이고, Pro는 gemini-3-pro-image로 정가가 대략 두 배인 별개 모델입니다. 일부 카탈로그가 Pro를 "Nano Banana 2"로 잘못 표기해 왔으니, 사양을 비교하실 때는 Gemini 모델 ID를 확인하십시오.

Nano Banana 2와 Nano Banana 2 Lite 중 무엇을 써야 합니까?

1K로 충분하고 prompt가 명확한 피사체 하나를 묘사한다면 Lite를 쓰십시오. 약 40% 저렴하고 대략 2.7배 빠릅니다. 2K나 4K가 필요하거나, prompt가 여러 오브젝트를 정확히 배치해야 하거나, Lite에 없는 Google Search grounding을 원하신다면 Nano Banana 2를 쓰십시오.

Nano Banana 2 이미지에 watermark가 있습니까?

네. 모든 출력에 AI 생성 콘텐츠를 위한 Google의 감지되지 않는 표식인 SynthID watermark가 실립니다. 저희를 포함해 어떤 프로바이더에도 이를 끄는 파라미터는 없습니다.

이 모델이 function calling을 지원합니까?

아니요. Nano Banana 2는 function calling을 지원하지 않으므로 이 모델을 중심으로 tool-use 루프를 설계하지 마십시오. thinking mode와 Image Search를 포함한 Google Search grounding은 지원합니다.

생성 한 번에 얼마나 걸립니까?

모델 지연 시간 중앙값은 약 8.4초로 측정됩니다. 저희는 큐 대기와 더 큰 렌더를 감안해 job ETA를 30초로 잡습니다. API는 비동기입니다. job을 전송한 뒤 /v1/jobs/{id}를 polling하시거나 webhookUrl을 제공하십시오.