Nano Banana 2는 정확히 무엇이며 무엇을 하나요?

Nano Banana 2는 Google의 최신 AI 이미지 생성 및 편집 모델로, Gemini Flash 이미지 기술을 기반으로 텍스트와 이미지 입력 전반에서 빠르고 고품질의 비주얼 생성과 정밀한 지시사항 준수를 제공합니다.

Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image와 어떤 관계인가요?

Nano Banana 2는 본질적으로 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델에 대한 소비자용 브랜딩으로, 이전 Nano Banana 버전의 고급 기능과 Flash 모델의 속도를 결합합니다.

Nano Banana 2는 복잡한 구도에서 일관성을 유지할 수 있나요?

예 — 여러 피사체와 객체 전반에 걸친 일관성을 유지합니다(예: 단일 프롬프트 워크플로에서 최대 5명의 캐릭터와 14개의 객체), 내러티브 장면과 스토리보드 스타일 작업에 도움이 됩니다.

Nano Banana 2는 실시간 정보나 세계 지식을 사용하나요?

Nano Banana 2는 현실 세계 지식과 이미지 검색 통합을 활용해 더 정확한 피사체, 인포그래픽, 위치 정보를 반영한 비주얼을 생성하도록 돕습니다.

Nano Banana 2는 어떤 종류의 이미지와 해상도를 생성할 수 있나요?

이 모델은 다양한 종횡비와 최대 4K 해상도의 유연한 출력을 지원하며, 소셜 미디어, 광고, 디스플레이, 전문 콘텐츠에 적합합니다.

기존 Nano Banana 모델 대비 Nano Banana 2가 추가한 개선점은 무엇인가요?

Nano Banana 2는 더 빠른 생성 속도, 더욱 선명한 디테일, 향상된 지시사항 준수, 강화된 텍스트 렌더링/현지화 번역, 더 넓은 크리에이티브 제어를 제공하며, 많은 프로급 기능을 기본 등급에서도 사용할 수 있게 합니다.

Gemini 3.1 Flash Image는 어떤 이미지 생성 활용 사례에 가장 적합한가요?

전문가급 이미지 생성 및 편집, 인포그래픽, 다중 이미지 간 일관성, 텍스트 렌더링, 현지화된 다국어 출력에 적합하며, 특히 워크플로에 정밀한 제어와 여러 차례의 반복이 필요할 때 강점을 보입니다.

Gemini 3.1 Flash Image는 이미지나 도표 안에 상세한 텍스트를 생성할 수 있나요?

예 — 이미지 내부에 선명한 텍스트를 생성하고 렌더링할 수 있지만, 매우 작거나 밀도가 높은 여러 단락의 텍스트는 여전히 어려울 때가 있습니다.

Google

사용 가능 인기

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.

시작 가격

$0.4 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Feb 26, 2026

Google

Playground

실제 요청으로 Nano Banana 2을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Nano Banana 2에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Gemini 3.1 Flash Image Preview의 기술 사양

항목	Gemini 3.1 Flash Image Preview
제공자	Google
모델 계열	Gemini 3.1 (Flash 티어)
주요 초점	이미지 미리보기를 갖춘 빠른 멀티모달 생성
입력 유형	텍스트, 이미지
출력 유형	텍스트, 이미지(미리보기 생성)
컨텍스트 윈도우	최대 1M 토큰 (Gemini 3.x Flash 티어 표준)
지연 시간 티어	낮은 지연, 높은 처리량
스트리밍 지원	예
도구 호출	예 (Gemini API 도구 프레임워크)
버전	3.1

Nano Banana 2란 무엇인가

Nano Banana 2는 새로 출시된 Gemini-3.1-Flash-Image 모델에 대해 언론과 개발자 커뮤니티가 사용하는 널리 알려진 별칭입니다. Google은 이를 훨씬 낮은 지연과 비용 티어에서 준-프로급 시각적 충실도를 제공하는 “Flash” 티어 이미지 엔진으로 위치시킵니다 — 대량 생성, 빠른 반복 편집, Google 서비스 전반의 통합 제품 워크플로에 적합합니다. Gemini 3.1의 멀티모달 추론을 계승하고 이미지 중심 기능(이미지 내 가독성 높은 텍스트, 다중 이미지 합성, 와이드 가로세로비 지원, 네이티브 4K)을 추가합니다.

주요 기능

고속, 다중 해상도 생성: Flash 티어 속도와 0.5K / 1K / 2K / 4K 출력 옵션, 새로운 극단적 가로세로비(1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
실시간 웹 그라운딩: “Thinking” 또는 검색 그라운딩이 활성화되면 최신 웹 정보를 바탕으로 생성 콘텐츠를 그라운딩하기 위해 텍스트와 이미지 검색 결과를 모두 통합합니다. 최신 참조 및 사실 기반 인포그래픽에 유용합니다.
향상된 텍스트 렌더링: 이전 Flash 모델보다 짧은 텍스트와 그래픽 텍스트(폰트, 크기) 렌더링이 개선되었습니다. 긴 문단/소형 텍스트에서는 여전히 완벽하지 않습니다.
다중 입력 편집 및 다중 턴 워크플로: 여러 이미지를 입력으로 결합하고, 턴을 거듭하며 반복 편집을 수행하는 데 강력한 지원.

📊 벤치마크 성능 — 이미지 생성 및 편집 (Elo 점수)

역량	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
텍스트-투-이미지 — 전반적 선호도	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
텍스트-투-이미지 — 시각적 품질	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
텍스트-투-이미지 — 인포그래픽(사실성)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
편집 — 일반	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
편집 — 캐릭터	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
편집 — 크리에이티브	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
편집 — 객체/환경	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
편집 — 다중 입력	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
편집 — 스타일화	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

이 벤치마크 표의 핵심 요점:

텍스트-투-이미지 생성과 이미지 편집 범주 전반에서, Gemini 3.1 Flash Image는 최고 점수에 지속적으로 선도하거나 필적하며 Flash 티어 및 다수 경쟁 이미지 모델을 앞섭니다.
모델은 특히 시각적 품질과 인포그래픽(사실성) 벤치마크에서 강력한 결과를 보여, 심미적 품질뿐 아니라 구조적으로 정확한 콘텐츠 렌더링에서도 뛰어남을 시사합니다.
다중 입력 편집에서도 Nano Banana 2는 이전 Flash 세대보다 높은 점수를 기록하며 강건한 일반화를 보입니다.

이 평가는 다양한 벤치마크 스위트에서 사람 기반의 나란히 비교(Elo) 방식으로 수행되었으며, 일반적으로 사용되는 이미지 생성/편집 작업 전반에서 선호도와 충실도를 함께 반영합니다.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

모델	포지셔닝	대표 벤치마크/비고
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash 티어: 속도 + 높은 시각적 품질(2K–4K)	전반적 선호도 1079.0 ± 7.0; 시각적 품질 1140 ± 6.0 (내부 GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	이전 Flash 릴리스(낮은 충실도)	3.1 대비 전반적 선호도/시각적 점수가 약간 낮음.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro 티어: 복잡한 작업에서 더 높은 체감 충실도, 더 높은 비용/지연	상이한 트레이드오프; 일부 지표는 특화 작업에서 서로 다른 상대 순위를 보임.
GPT-Image 1.5 / 기타 상용 모델	경쟁 제품(오픈/클로즈드)	Google의 내부 벤치마크에서 보고된 평가 기준으로 시각적 품질과 전반적 선호도에서 GPT-Image 등은 Gemini 3.1보다 낮은 점수를 기록. 독립적인 서드파티 비교 결과는 상이함.

Flash Image Preview를 선택할 때:

앱에서 실시간 이미지 미리보기
비용을 중시하는 대규모 이미지 생성
인터랙티브 디자인 어시스턴트

Nano Banana 2에 액세스하고 통합하는 방법

1단계: API 키 등록

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자이시지 않다면 먼저 가입하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 증명인 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx 를 발급받아 제출하세요.

2단계: `Nano Banana 2` API로 요청 보내기

API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하려면 “gemini-3.1-flash-image-preview8” 엔드포인트를 선택하세요. 요청 방식과 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY> 를 교체하세요. 어디에서 호출하나요:Gemini 이미지 생성

Nano Banana 2는 이미지 편집, 이미지 생성, 다중 이미지 워크플로를 지원합니다. 이미지 편집의 경우 이미지 URL을 업로드해야 합니다. 더 많은 매개변수는 문서를 참고하세요.

3단계: 결과 검색 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 결과를 가져옵니다. 처리 후 API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다. 플레이그라운드에서 이미지를 로컬 머신으로 직접 다운로드할 수 있습니다(일반적으로 PNG 형식). API 처리 과정에서 이미지 URL이 생성되며, 지체 없이 다운로드해 주세요.

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0028

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.028

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.042

예상 CometAPI 사용 비용

Nano Banana 2 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

nano-banana-2（image）

variant / alias	Price
gemini-3.1-flash-image (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)	≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)	≈ $0.12080

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Nano Banana 2의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-image

image-editing

입력 및 출력

입력

text

출력

image

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

image 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Nano Banana 2을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

제품 비주얼 및 캠페인 크리에이티브

콘셉트 아트와 빠른 비주얼 탐색

이미지 편집, 변형 및 에셋 제작

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2는 빠르고 고품질의 이미지 생성 및 편집을 위한 OpenAI의 최첨단 이미지 생성 모델입니다. 유연한 이미지 크기와 고충실도 이미지 입력을 지원합니다.

모델 보기

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image 모델은 이미지 생성 제품군에서 효율에特化되어, 초저지연과 비용 효율적인 이미지 생성 및 수정을 위해 설계되었습니다.

모델 보기

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs (BFL)의 최상급 시각 지능 모델로, 프로덕션 워크플로: 마케팅, 제품 사진, 전자상거래, 크리에이티브 파이프라인, 그리고 캐릭터/제품 아이덴티티의 일관성, 정확한 텍스트 렌더링, 멀티 메가픽셀 해상도에서의 포토리얼 디테일을 요구하는 모든 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 아키텍처는 강력한 프롬프트 준수, 다중 참조 융합(최대 10개의 입력 이미지), 그리고 근거 기반 생성(이미지 생성 시 최신 웹 컨텍스트를 반영하는 능력)을 위해 정교하게 설계되었습니다.

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max]는 Black Forest Labs(BFL)의 FLUX.2 제품군에서 플래그십이자 최고 품질의 버전입니다. 최대한의 충실도, 프롬프트 준수, 캐릭터·오브젝트·조명·색상 전반에 걸친 편집 일관성에 초점을 맞춘 전문가급 텍스트→이미지 생성 및 이미지 편집 모델로 포지셔닝되었습니다. BFL과 파트너 레지스트리는 FLUX.2 [max]를 다중 레퍼런스 편집, 그라운딩된 생성 기능을 갖춘 최상위 FLUX.2 버전으로 설명합니다.

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV는 연구, 실험 및 비상업적 용도에 최적화된 개발자 친화적 버전입니다. 품질과 연산 효율의 균형을 유지하면서 개발자에게 강력한 이미지 생성 기능을 제공합니다. 프로토타이핑, 학술 연구, 개인 창작 프로젝트에 최적입니다.

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX는 다양한 사용 사례와 하드웨어 구성 전반에 걸쳐 유연한 배포를 위해 설계된 다재다능하고 적응형 모델입니다. 품질 설정을 조절할 수 있어 확장 가능한 성능을 제공하며, 동적 자원 할당이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 이 모델은 품질, 속도, 자원 효율성 간의 최적의 균형을 제공합니다.

모델 보기

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

모델 ID	설명	가용성	요청
gemini-3.1-flash-image	추천, 최신 모델을 가리킴	✅	Gemini가 이미지를 생성
gemini-3.1-flash-image-preview	공식 미리보기	✅	Gemini가 이미지를 생성

계속 탐색하기

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

Google

사용 가능 인기

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

시작 가격

$0.4 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

Feb 26, 2026

Google

Playground

실제 요청으로 Nano Banana 2을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Nano Banana 2에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Gemini 3.1 Flash Image Preview의 기술 사양

항목	Gemini 3.1 Flash Image Preview
제공자	Google
모델 계열	Gemini 3.1 (Flash 티어)
주요 초점	이미지 미리보기를 갖춘 빠른 멀티모달 생성
입력 유형	텍스트, 이미지
출력 유형	텍스트, 이미지(미리보기 생성)
컨텍스트 윈도우	최대 1M 토큰 (Gemini 3.x Flash 티어 표준)
지연 시간 티어	낮은 지연, 높은 처리량
스트리밍 지원	예
도구 호출	예 (Gemini API 도구 프레임워크)
버전	3.1

Nano Banana 2란 무엇인가

주요 기능

고속, 다중 해상도 생성: Flash 티어 속도와 0.5K / 1K / 2K / 4K 출력 옵션, 새로운 극단적 가로세로비(1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
실시간 웹 그라운딩: “Thinking” 또는 검색 그라운딩이 활성화되면 최신 웹 정보를 바탕으로 생성 콘텐츠를 그라운딩하기 위해 텍스트와 이미지 검색 결과를 모두 통합합니다. 최신 참조 및 사실 기반 인포그래픽에 유용합니다.
향상된 텍스트 렌더링: 이전 Flash 모델보다 짧은 텍스트와 그래픽 텍스트(폰트, 크기) 렌더링이 개선되었습니다. 긴 문단/소형 텍스트에서는 여전히 완벽하지 않습니다.
다중 입력 편집 및 다중 턴 워크플로: 여러 이미지를 입력으로 결합하고, 턴을 거듭하며 반복 편집을 수행하는 데 강력한 지원.

📊 벤치마크 성능 — 이미지 생성 및 편집 (Elo 점수)

역량	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
텍스트-투-이미지 — 전반적 선호도	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
텍스트-투-이미지 — 시각적 품질	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
텍스트-투-이미지 — 인포그래픽(사실성)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
편집 — 일반	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
편집 — 캐릭터	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
편집 — 크리에이티브	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
편집 — 객체/환경	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
편집 — 다중 입력	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
편집 — 스타일화	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

이 벤치마크 표의 핵심 요점:

텍스트-투-이미지 생성과 이미지 편집 범주 전반에서, Gemini 3.1 Flash Image는 최고 점수에 지속적으로 선도하거나 필적하며 Flash 티어 및 다수 경쟁 이미지 모델을 앞섭니다.
모델은 특히 시각적 품질과 인포그래픽(사실성) 벤치마크에서 강력한 결과를 보여, 심미적 품질뿐 아니라 구조적으로 정확한 콘텐츠 렌더링에서도 뛰어남을 시사합니다.
다중 입력 편집에서도 Nano Banana 2는 이전 Flash 세대보다 높은 점수를 기록하며 강건한 일반화를 보입니다.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

모델	포지셔닝	대표 벤치마크/비고
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash 티어: 속도 + 높은 시각적 품질(2K–4K)	전반적 선호도 1079.0 ± 7.0; 시각적 품질 1140 ± 6.0 (내부 GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	이전 Flash 릴리스(낮은 충실도)	3.1 대비 전반적 선호도/시각적 점수가 약간 낮음.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro 티어: 복잡한 작업에서 더 높은 체감 충실도, 더 높은 비용/지연	상이한 트레이드오프; 일부 지표는 특화 작업에서 서로 다른 상대 순위를 보임.
GPT-Image 1.5 / 기타 상용 모델	경쟁 제품(오픈/클로즈드)	Google의 내부 벤치마크에서 보고된 평가 기준으로 시각적 품질과 전반적 선호도에서 GPT-Image 등은 Gemini 3.1보다 낮은 점수를 기록. 독립적인 서드파티 비교 결과는 상이함.

Flash Image Preview를 선택할 때:

앱에서 실시간 이미지 미리보기
비용을 중시하는 대규모 이미지 생성
인터랙티브 디자인 어시스턴트

Nano Banana 2에 액세스하고 통합하는 방법

1단계: API 키 등록

2단계: `Nano Banana 2` API로 요청 보내기

3단계: 결과 검색 및 검증

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0028

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.028

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.042

예상 CometAPI 사용 비용

Nano Banana 2 가격

nano-banana-2（image）

variant / alias	Price
gemini-3.1-flash-image (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)	≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)	≈ $0.12080

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Nano Banana 2의 샘플 코드 및 API

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-image

image-editing

입력 및 출력

입력

text

출력

image

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

image 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Nano Banana 2을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

제품 비주얼 및 캠페인 크리에이티브

콘셉트 아트와 빠른 비주얼 탐색

이미지 편집, 변형 및 에셋 제작

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

Gemini 3.1 Flash Lite Image 모델은 이미지 생성 제품군에서 효율에特化되어, 초저지연과 비용 효율적인 이미지 생성 및 수정을 위해 설계되었습니다.

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

모델 보기

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

모델 보기

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

모델 ID	설명	가용성	요청
gemini-3.1-flash-image	추천, 최신 모델을 가리킴	✅	Gemini가 이미지를 생성
gemini-3.1-flash-image-preview	공식 미리보기	✅	Gemini가 이미지를 생성

계속 탐색하기

Nano Banana 2 API

Playground

개요

Gemini 3.1 Flash Image Preview의 기술 사양

Nano Banana 2란 무엇인가

주요 기능

📊 벤치마크 성능 — 이미지 생성 및 편집 (Elo 점수)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Nano Banana 2에 액세스하고 통합하는 방법

1단계: API 키 등록

2단계: Nano Banana 2 API로 요청 보내기

3단계: 결과 검색 및 검증

자주 묻는 질문

Nano Banana 2는 정확히 무엇이며 무엇을 하나요?

Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image와 어떤 관계인가요?

Nano Banana 2는 복잡한 구도에서 일관성을 유지할 수 있나요?

Nano Banana 2는 실시간 정보나 세계 지식을 사용하나요?

Nano Banana 2는 어떤 종류의 이미지와 해상도를 생성할 수 있나요?

기존 Nano Banana 모델 대비 Nano Banana 2가 추가한 개선점은 무엇인가요?

Gemini 3.1 Flash Image는 어떤 이미지 생성 활용 사례에 가장 적합한가요?

Gemini 3.1 Flash Image는 이미지나 도표 안에 상세한 텍스트를 생성할 수 있나요?

가격

Nano Banana 2 가격

nano-banana-2（image）

API

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

Nano Banana 2의 샘플 코드 및 API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

기능

활용 사례

다른 모델

Uptime

버전

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

Nano Banana 2 API

Playground

개요

Gemini 3.1 Flash Image Preview의 기술 사양

Nano Banana 2란 무엇인가

주요 기능

📊 벤치마크 성능 — 이미지 생성 및 편집 (Elo 점수)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Nano Banana 2에 액세스하고 통합하는 방법

1단계: API 키 등록

2단계: Nano Banana 2 API로 요청 보내기

3단계: 결과 검색 및 검증

자주 묻는 질문

Nano Banana 2는 정확히 무엇이며 무엇을 하나요?

Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image와 어떤 관계인가요?

Nano Banana 2는 복잡한 구도에서 일관성을 유지할 수 있나요?

Nano Banana 2는 실시간 정보나 세계 지식을 사용하나요?

Nano Banana 2는 어떤 종류의 이미지와 해상도를 생성할 수 있나요?

기존 Nano Banana 모델 대비 Nano Banana 2가 추가한 개선점은 무엇인가요?

Gemini 3.1 Flash Image는 어떤 이미지 생성 활용 사례에 가장 적합한가요?

Gemini 3.1 Flash Image는 이미지나 도표 안에 상세한 텍스트를 생성할 수 있나요?

가격

Nano Banana 2 가격

nano-banana-2（image）

API

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

Nano Banana 2의 샘플 코드 및 API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

기능

활용 사례

다른 모델

Uptime

버전

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

2단계: `Nano Banana 2` API로 요청 보내기

2단계: `Nano Banana 2` API로 요청 보내기