Nano Banana 2 Lite

E2X의 Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 API

Nano Banana 2 Lite는 Google의 gemini-3.1-flash-lite-image이고, 그 편집 capability는 저희 플랫폼에서 google/nano-banana-2-lite/edit-image에 있습니다. 저희는 편집 이미지 한 장당 $0.0238을 청구합니다. 같은 모델이 fal.ai에서 드는 비용보다 약 43% 낮습니다. 호출당 참조 이미지를 열네 장까지 받고 1K 해상도로 돌려주는데, 이 한 문장에 거래 전체가 담겨 있습니다.

작업할 소스 이미지가 없으신가요? 그렇다면 Nano Banana 2 Lite text-to-image 쪽입니다. 같은 모델, 같은 가격, prompt만 있으면 됩니다.

이 페이지는 사실 독자 한 부류를 위한 것입니다. 편집 파이프라인이 아직 원조 Nano Banana, 즉 gemini-2.5-flash-image를 가리키고 계신 모든 분입니다. Google은 그 모델을 2026년 10월 2일에 종료하며 그렇게 분명히 말합니다. "더 나은 품질과 더 빠른 속도, 더 낮은 비용을 위해 Nano Banana 2 Lite로 업그레이드하시기를 권장합니다." 편집에서는 가격만으로 따질 때보다 근거가 더 강합니다. 레거시 Nano Banana는 입력 이미지를 최대 세 장까지 원합니다. Lite는 열네 장을 받습니다. 한 번의 request에서 완전히 다른 급의 합성이며, 그것도 지금 내시는 것보다 저렴합니다(여기 $0.0238 대 레거시 edit endpoint의 $0.0312).

2026년 8월 26일에 마지막으로 확인한 저희 가격입니다.

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.

저가 티어에서의 참조 열네 장

참조 예산은 Lite에서 절삭을 버텨 내리라 예상하지 못했던 부분입니다. 그런데 버텼습니다. request당 열네 장으로, 완전한 Nano Banana 2와 동일합니다. 인물 하나, 제품 하나, 조명 참조 셋, 각도별 촬영 한 뭉치가 전부 한 번의 호출에 들어갑니다.

그것이 열어 주는 것은 이렇습니다. 여덟 장면에 걸쳐 한 의상이 같은 의상으로 남는 카탈로그 작업, 만화 컷 세트를 관통하는 캐릭터 일관성, 여러 각도에서 오브젝트를 먹여 주어 보여 준 적 없는 뒷면을 모델이 지어내지 않게 하는 제품 배치. 정확히 레거시 모델이 입력 세 장에서 숨 막혀 하던 그 작업들입니다.

트레이드오프는 실재하며, 프로덕션이 아니라 여기서 부딪히시는 편이 낫습니다.

• 1K 출력, 그것으로 끝입니다. Google 문서는 이 모델이 "1K 해상도만 지원한다"고 말합니다. 이 endpoint에 resolution 파라미터가 없는 이유는 설정할 것이 없기 때문입니다. 인쇄용 크롭을 버텨야 하는 사진을 리터칭하시나요? 2K와 4K까지 가는 Nano Banana 2 edit-image를 쓰십시오.
• 편집은 생성보다 느립니다. Google의 4초라는 수치는 prompt에서의 생성을 말합니다. 참조 열네 장을 컨디셔닝으로 밀어 넣으면 시간이 붙고, 참조가 많을수록 더 붙습니다. 여전히 빠르긴 합니다. 다만 4초는 아닙니다.
• search grounding이 없습니다. Lite는 아무것도 찾아볼 수 없습니다. "로고를 현재 브랜드 컬러에 맞춰 주세요"라고 하시면 추측이 돌아옵니다.
• 지시가 붐비면 Nano Banana 2에 집니다. 하나를, 혹은 서로 연관된 몇 가지를 바꾸시면 Lite는 형뻘 모델과 대등합니다. 공간 제약이 걸린 동시 편집 여섯 개를 건네시면 더 깊은 모델이 눈에 띄게 앞서 나갑니다.

이미지 안의 텍스트는 반가운 놀라움입니다. 정면 비교 테스트에서 Lite는 읽히고 스타일이 잡힌 문구를 Nano Banana 2와 같은 수준으로 렌더링합니다. 그래서 헤드라인을 갈아 끼우거나 팩샷의 라벨을 고치는 일이 이 가격에서 실제로 선택지가 됩니다.

API request: 참조 보내기

필수 필드는 prompt와 image_urls 둘입니다. key는 서버 쪽에 두십시오.

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-lite/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "이미지 1의 스니커즈를 이미지 2의 스튜디오 호리존트 위에 놓아 주세요. 회색 배경에 맞추고 밑창 트레드가 보이도록 유지하세요.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

저희는 job ID를 돌려 드립니다. 확정될 때까지 polling하시거나, submit body에 webhookUrl을 보내시고 루프를 건너뛰십시오.

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-lite/edit-image",
    input: {
      prompt: "여성의 얼굴과 머리, 자세는 지금 그대로 유지하세요. 데님 재킷을 크림색 리넨 블레이저로 바꿔 주세요.",
      image_urls: ["https://example.com/model.jpg"],
      aspect_ratio: "4:5",
    },
  }),
}).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 || "Edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

job은 pending → processing → completed로 흐르거나 failed 또는 cancelled에서 멈춥니다. 이 endpoint에서 저희 aspect_ratio 기본값은 1:1이니, 소스가 세로이거나 와이드라면 설정하십시오. enum은 21:9부터 초슬림 8:1과 1:8 띠까지 이어지고, auto를 쓰면 모델이 정합니다. 기계 판독용 명세에 최신 schema와 가격이 실려 있습니다.

저희 이미지 편집 모델 중 고르기

결정은 표가 보이는 것보다 좁습니다. Nano Banana 2는 Lite보다 68% 비싸고, 그 값으로 정확히 세 가지를 삽니다. 1K를 넘는 해상도, search grounding, 그리고 복잡한 지시 아래에서의 더 나은 거동입니다. 그중 어느 것도 요구사항 목록에 없다면, 쓰지 않을 여유분에 돈을 내고 계신 것입니다. 저희는 그것을 파느니 말씀드리는 쪽입니다.

저희가 Lite를 말리는 지점은 인쇄로 갈 작업, 그리고 한 번의 호출이 여섯 가지를 동시에 해내야 하는 작업입니다. 둘 다 업그레이드할 값어치가 있습니다. 전체 목록은 이미지 편집 카테고리와 모델 카탈로그에 있습니다.

달라붙는 편집 prompt 쓰기

편집 prompt는 장면 묘사가 아닙니다. 무엇이 바뀌는지 말하고, 그다음 무엇이 바뀌면 안 되는지 말하십시오.

한 장보다 많이 보내실 때는 참조에 라벨을 붙이십시오. "이미지 1은 피사체, 이미지 2는 배경 판, 이미지 3–5는 컬러 참조일 뿐"처럼요. 어느 첨부가 팔레트였는지를 모델에 알려 줄 다른 방법은 없습니다. 그다음 살아남아야 할 것을 고정하십시오. 얼굴, 자세, 라벨 문구, 브랜드 컬러. Lite의 얕은 추론 패스는 말하지 않은 디테일에서 Nano Banana 2보다 더 표류하니, 말씀하십시오.

텍스트를 편집하실 때는 옛 문자열과 새 문자열을 모두 인용하십시오. 바꿔 말하는 것은 다르게 해석하라는 초대장입니다.

출시 전에

편집된 모든 이미지에는 SynthID watermark가 구워져 돌아옵니다. Google이 모든 출력에 적용하고, 이를 켜고 끄는 토글을 노출하는 프로바이더는 없으며 저희도 그렇습니다. 이 위에 무언가를 세우시기 전에 고객 계약을 확인하십시오.

입력 크기를 살피십시오. 4K 소스를 주셔도 되지만 결과는 1K로 돌아옵니다. 출력 티어는 하나이고, 여러분의 입력을 따라가지 않습니다. 레거시 endpoint에서 옮겨 오시나요? 옛 제한에 맞춰 짜 두신 세 장 단위 청킹 로직은 버리십시오. 이제 죽은 코드입니다.

자주 묻는 질문

편집 request 하나에 참조 이미지를 몇 장까지 넣을 수 있습니까?

열네 장입니다. Nano Banana 2 Lite는 참조 개수에서 완전한 Nano Banana 2와 같습니다. Google은 Lite 티어라고 줄이지 않았습니다. 입력 이미지 세 장이 상한이던 레거시 Nano Banana의 권장치보다 네 배가 넘습니다.

E2X에서 Nano Banana 2 Lite 이미지 편집은 얼마입니까?

저희는 편집 이미지 한 장당 $0.0238을 균일하게 청구합니다. 해상도 티어도 없고, 참조를 한 장 대신 열네 장 보내신다고 붙는 추가 요금도 없습니다. 이 수치는 2026년 8월 26일 가격 확인에서 나온 것이며, 그때 fal.ai는 같은 모델을 $0.042로 올려 두었습니다. 예산을 확정하시기 전에 실시간 모델 페이지에서 확인하십시오.

이 모델에서 2K나 4K 편집을 받을 수 있습니까?

아니요. Google 문서는 이 모델이 1K 해상도만 지원한다고 명시하고 있어서, endpoint에 해상도 파라미터 자체가 없습니다. 더 큰 출력이 필요하시면 Nano Banana 2나 Nano Banana Pro를 쓰십시오.

원조 Nano Banana에서 마이그레이션할 값어치가 있습니까?

네, 그리고 기한도 있습니다. Google이 gemini-2.5-flash-image를 2026년 10월 2일에 퇴역시킵니다. 편집에서는 참조가 세 장 대신 열네 장이 되고, 이미지 내 텍스트 렌더링이 실제로 작동하며, 생성이 더 빠르고, 저희 플랫폼에서 가격도 더 낮습니다($0.0238 대 $0.0312).

편집 하나에 얼마나 걸립니까?

text-to-image 생성보다는 오래 걸립니다. Google의 "단 4초" 주장은 prompt만 쓰는 생성을 말합니다. 참조에 컨디셔닝하면 시간이 붙고, 보내시는 장수에 따라 늘어납니다. 그래도 Nano Banana 제품군에서 가장 빠른 편집기입니다.

편집에는 Lite와 Nano Banana 2 중 무엇을 써야 합니까?

1K를 넘는 출력이나 search grounding, 또는 한 번의 호출에서 동시 지시 여럿을 안정적으로 처리하는 능력이 필요하신 게 아니라면 Lite를 쓰십시오. 웹 해상도에서의 배경 교체, 의상 변경, 오브젝트 제거, 색 작업이라면 차이가 드러나는 일이 드물고 Lite는 40% 저렴합니다.

편집된 이미지에 watermark가 들어갑니까?

네. AI 생성 콘텐츠를 위한 Google의 감지되지 않는 표식인 SynthID가 모든 출력에 적용됩니다. 이를 끄는 방법을 제공하는 프로바이더는 없습니다.