Gemini 3.1 Flash Lite Image and Claude Sonnet 5 are now on CometAPI — fast, cost-effective image generation and editing, plus high-performance coding and agent workflows. Try them now
G

Nano Banana 2 lite

입력:$0.2/M
출력:$1.2/M
출시일:Jun 30, 2026
Gemini 3.1 Flash Lite Image 모델은 이미지 생성 제품군에서 효율에特化되어, 초저지연과 비용 효율적인 이미지 생성 및 수정을 위해 설계되었습니다.
새로운
상업적 사용

Nano Banana 2 Lite API 개요

Nano Banana 2 Lite API, 공식 명칭 gemini-3.1-flash-lite-image, 는 고용량 이미지 생성 및 편집을 위한 Google의 효율 중심 Gemini 3.1 이미지 모델입니다. Google은 이를 Gemini 3.1 Flash Lite Image라고도 부릅니다. CometAPI에서는 개발자가 Gemini 네이티브 generateContent 라우트를 통해 모델에 접근할 수 있어, 빠른 1K 이미지 초안, 간단한 이미지 편집, 인터랙티브 크리에이티브 도구, 썸네일, 소셜 에셋, 그리고 최대 해상도보다 속도와 비용 통제가 더 중요한 프로덕션 워크플로에 실용적입니다.

기술 사양

항목사양
모델명Nano Banana 2 Lite / Gemini 3.1 Flash Lite Image
API 모델 IDgemini-3.1-flash-lite-image
CometAPI 모델 코드gemini-3-1-flash-lite-image
제공사Google
모델 유형이미지 생성 및 편집
CometAPI 카탈로그 기능text-to-image
입력 모달리티텍스트 및 이미지
출력 모달리티이미지 및 텍스트
CometAPI 엔드포인트POST /v1beta/models/{model}:generateContent
Stable 모델 IDgemini-3.1-flash-lite-image
입력 토큰 한도65,536 tokens
출력 토큰 한도4,096 tokens
출력 해상도1K / 1024px 전용
지원 화면비1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 등 14가지
Thinking지원됨; 최소 및 높음

Nano Banana 2 Lite란?

Nano Banana 2 Lite는 Google의 Gemini 이미지 모델 제품군에서 속도와 효율을 담당하는 구성원입니다. Google의 모델 페이지는 이를 초저지연, 비용 효율적인 이미지 생성과 수정에 맞춘 효율 특화 모델로 설명합니다.

트레이드오프는 의도적입니다. Nano Banana 2 Lite는 최대 충실도보다는 1K 출력과 대량의 인터랙티브 사용을 목표로 합니다. Google에 따르면 이 Lite 모델은 2K 및 4K 출력을 지원하지 않으며, 이미지 생성 가이드는 다중 레퍼런스 입력이나 다회차 순차 편집에 최적화되어 있지 않다고 명시합니다. 따라서 빠른 초안 제작과 경량 편집에는 기본 선택지로 적합하며, 고해상도 또는 레퍼런스 의존도가 높은 프로덕션 작업에는 Gemini 3.1 Flash Image와 Nano Banana Pro가 더 적합합니다.

Nano Banana 2 Lite API의 주요 기능

1. 인터랙티브 이미지 워크플로를 위한 초저지연

Google은 Nano Banana 2 Lite를 Gemini 이미지 제품군의 효율 전문가로 포지셔닝합니다. 공식 모델 카드는 엔드투엔드 2초 미만의 지연시간을 목표로 한다고 밝히며, Google의 출시 게시물은 실무적 빠른 초안을 위해 약 4초 내 텍스트-투-이미지 출력을 강조합니다. 실제 프로덕션 환경에서는 프롬프트 복잡도, 입력 이미지 크기, 네트워크 경로, 응답 모달리티, CometAPI 라우팅 조건 등에 따라 지연시간이 달라지지만, 이 모델은 최대 해상도의 오프라인 렌더링보다 빠른 피드백 루프에 명확히 초점을 맞추고 있습니다.

이는 특히 인터랙티브 빌더에게 유용합니다. 사용자가 입력하는 동안 시각물을 생성하는 앱 인터페이스, 대량 썸네일 시스템, 게임/아바타 미리보기, 광고 버전 탐색, 이커머스 플레이스홀더 생성, 최종 방향성을 승인하기 전 수십 번의 소규모 반복을 요청할 수 있는 크리에이티브 도구 등에서 강점을 발휘합니다.

2. 네이티브 텍스트-투-이미지 및 이미지-투-이미지 생성

Nano Banana 2 Lite는 텍스트와 이미지 입력을 모두 지원하며, 이미지와 텍스트 출력을 반환할 수 있습니다. CometAPI의 Gemini 라우트를 통해 텍스트 프롬프트만 전송하여 네이티브 텍스트-투-이미지 생성을 수행하거나, 입력 이미지를 텍스트 지시와 결합해 이미지-투-이미지 편집을 할 수 있습니다.

Gemini의 네이티브 이미지 워크플로를 사용하기 때문에 단순한 “프롬프트 입력 → 이미지 출력” 패턴에 국한되지 않습니다. 사용자의 시각적 컨텍스트를 읽고, 로컬 편집을 적용하고, 새 이미지를 생성하며, 필요시 응답에 텍스트를 포함할 수 있습니다. 이는 제품 목업 도구, 배경 교체, 빠른 스타일 전이, 현지화된 캠페인 변형, 소비자 앱 내부의 미리보기 이미지에 적합한 형태입니다.

3. 빠른 다회차 로컬 이미지 편집

Google의 모델 카드는 색상 교체, 스티커 제작, 배경 조정과 같은 빠른 다회차 로컬 편집을 핵심 역량으로 제시합니다. 실제로 사용자는 첫 이미지를 요청한 뒤 “재킷을 빨간색으로”, “스티커로 만들어줘”, “배경을 깔끔한 스튜디오 벽으로 바꿔줘”와 같은 후속 지시를 이어갈 수 있습니다.

제한도 중요합니다. Google의 이미지 생성 가이드는 Nano Banana 2 Lite가 다중 레퍼런스 입력이나 다회차 순차 편집에 최적화되어 있지 않다고 밝힙니다. Lite는 빠른 로컬 편집과 대화형 탐색에 사용하고, 더 무거운 레퍼런스 처리, 더 긴 편집 체인, 전문 레이아웃 제어가 필요할 때는 Nano Banana 2 또는 Nano Banana Pro로 이동하세요.

4. 강한 프롬프트 준수와 캐릭터 정합성

Google은 Nano Banana 2 Lite가 경험을 가속화하면서도 Nano Banana에 기대되는 제어력과 정확성을 유지한다고 말합니다. 공식 자료는 신뢰할 수 있는 프롬프트 준수, 강한 캐릭터 일관성, 그리고 원본 Nano Banana 표준에 부합하는 높은 캐릭터 정렬을 강조합니다.

이는 일반적인 빠른 이미지 생성기보다 실용적입니다. 반복적인 크리에이티브 탐색에서 모델은 변형 전반에 걸쳐 의도한 피사체, 색감 방향, 포즈, 배경, 브랜드 요소, 캐릭터 정체성을 보존해야 합니다. Nano Banana 2 Lite는 “아이디어를 잃지 않고 빠르게 반복”하는 사용 사례에 맞춰 설계되었습니다.

5. 이미지 내 텍스트 렌더링 개선

Google의 출시 게시물에 따르면 Nano Banana 2 Lite는 속도를 우선하면서도 읽을 수 있는 수준의 이미지 내 텍스트 렌더링을 유지합니다. 이는 썸네일, 간단한 포스터, UI 콘셉트, 라벨, 스티커, 짧은 단어 또는 구가 생성 이미지에 등장해야 하는 경량 마케팅 그래픽에 중요합니다.

텍스트가 많은 인포그래픽, 다국어 레이아웃, 매거진 스타일 페이지, 제품 패키징, 정교한 타이포그래피에는 Nano Banana 2와 Nano Banana Pro가 더 적합합니다. Google의 이미지 생성 가이드는 Nano Banana 2를 신뢰할 수 있는 텍스트 렌더링을 갖춘 범용 모델로, Nano Banana Pro를 정밀 텍스트와 복잡한 레이아웃에 적합한 프로 모델로 포지셔닝합니다.

6. 폭넓은 화면비 지원을 갖춘 1K 출력

Nano Banana 2 Lite는 1K 출력에 최적화되어 있으며, Google의 모델 카드는 지원 이미지 크기로 1024px / 1K를 명시하고 2K 및 4K 미지원임을 알립니다. 정사각형, 세로/가로, 버티컬 소셜 포맷, 울트라와이드 레이아웃 등 일반적인 화면비를 지원합니다.

프로덕션에서는 imageConfig.aspectRatioimageConfig.imageSize를 명시적으로 설정하고, 대문자 1K 또는 지원되는 1024px 값을 사용하세요. 워크플로에서 2K, 4K, 0.5K 유틸리티 프리뷰, 더 높은 충실도의 인쇄/디자인 출력이 필요하다면 Nano Banana 2 또는 Nano Banana Pro를 사용하세요.

Nano Banana 2 Lite의 벤치마크 성능

2026년 6월 29일자 Arena.ai 공개 리더보드 기준, gemini-3.1-flash-lite-image는 단순한 “저렴한 초안” 모델이 아니라 고효율 상위권 모델입니다. 생성 품질은 더 무거운 Gemini 이미지 모델에 근접하며, 훨씬 낮은 지연시간을 우선하면서도 단일 이미지 편집에서도 경쟁력을 유지합니다.

벤치마크Nano Banana 2 Lite 점수Arena.ai 순위 지표의미
텍스트-투-이미지 아레나, 전체1251 +/- 870개 모델 중 5위5,462Lite 모델로서 강한 공개 이미지 생성 품질. mai-image-2.5와 Nano Banana 2 바로 아래, 그리고 이 스냅샷에서 2K Nano Banana Pro 프리뷰보다 상위
이미지 편집 아레나, 단일 이미지 편집1308 +/- 749개 모델 중 15위9,320경쟁력 있는 편집 품질. 플래그십급 이미지 모델보다 뒤지만 많은 일반 이미지 편집기보다 앞섬

선택 가이드: Nano Banana 2 Lite vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro

Google의 Nano Banana 이미지 제품군은 속도, 품질, 제어력 기준으로 계층화되어 있습니다. Nano Banana 2 Lite는 대량 1K 생성을 위한 빠르고 효율적인 모델입니다. Nano Banana 2는 더 강한 레퍼런스 처리와 최대 4K 출력을 갖춘 고품질 이미지 생성/편집을 위한 범용 주력 모델입니다. Nano Banana Pro는 복잡한 디자인, 브랜드 정확성, 고급 현지화, 정밀 크리에이티브 제어를 위한 프리미엄 모델입니다.

텍스트-투-이미지 리더보드에서 gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite)는 여러 프리미엄 경쟁자와 근접합니다. gemini-3.1-flash-image-preview (nano-banana-2)는 1270 +/- 4, mai-image-2.5는 1257 +/- 5, gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)는 1245 +/- 4, gpt-image-1.5-high-fidelity는 1241 +/- 3을 기록합니다. 이미지 편집 리더보드는 Lite에 더 까다롭습니다. gpt-image-2 (medium)가 1464 +/- 4로 선두이며, Nano Banana 2 Lite의 1308 +/- 7은 플래그십 계층 아래지만 여전히 경쟁력 있는 상위 그룹에 위치합니다.

모델제공사최적 업무공개 벤치마크 지표
Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image)Google빠른 1K 이미지 생성, 경량 편집, 대량 초안, 인터랙티브 제품 경험Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체 1251 +/- 8; 단일 이미지 편집 1308 +/- 7
Nano Banana 2 / Gemini 3.1 Flash ImageGoogle고품질 Gemini 3.1 이미지 생성, 더 강한 다중 레퍼런스, 2K/4K 워크플로Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체 1270 +/- 4; 단일 이미지 편집 1387 +/- 4
Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro ImageGoogle더 까다로운 구성, 풍부한 컨텍스트, 고해상도 프로덕션 작업Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체(2K 프리뷰) 1245 +/- 4; 단일 이미지 편집(2K 프리뷰) 1388 +/- 3
GPT Image 2OpenAILite급 지연시간보다 최대 벤치마크 품질이 중요한 프리미엄 생성/편집인용된 Arena.ai 스냅샷에서 텍스트-투-이미지 1387 +/- 5, 단일 이미지 편집 1464 +/- 4로 선두

제품 경험이 속도, 비용 통제, 잦은 반복에 달려 있다면 Nano Banana 2 Lite를 선택하세요. 근실시간 UX, 초안 생성, 1K 경량 편집에 최적입니다.

이미지 품질의 안전한 기본값, 4K 출력, 다중 레퍼런스, 더 강한 텍스트 렌더링, 품질-지연시간의 균형이 필요하다면 Nano Banana 2를 선택하세요. 대부분의 프로덕션 이미지 워크플로에 가장 적합한 범용 선택입니다.

작업이 빠른 생성보다 디자인 프로덕션에 가깝다면, 즉 브랜드 광고, 제품 목업, 다요소 구성, 현지화, 정교한 타이포그래피, 복잡한 다이어그램, 최고 수준의 세계 지식과 크리에이티브 제어가 필요한 에셋이라면 Nano Banana Pro를 선택하세요.

CometAPI에서 Nano Banana 2 Lite API 사용 방법

1단계: API 키 발급

cometapi.com에 로그인하세요. CometAPI 사용자가 아니라면 먼저 가입한 뒤, CometAPI 콘솔 토큰 페이지를 엽니다. 개인 센터에서 API 토큰 관리의 Add Token을 클릭해 액세스 자격 증명을 생성하고, sk-xxxxx 형식의 토큰 키를 복사합니다.

이 API 키는 비공개로 유지하고, 백엔드 서비스나 로컬 환경 변수에서 사용하세요. 아래 예시에서 <YOUR_API_KEY> 또는 $COMETAPI_KEY를 계정의 실제 CometAPI 키로 대체합니다.

2단계: Nano Banana 2 Lite API로 요청 전송

Nano Banana 2 Lite용 gemini-3.1-flash-lite-image 모델 엔드포인트를 선택하세요. 요청은 CometAPI의 Gemini 이미지 라우트를 통해 전송됩니다:

POST https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent

CometAPI Gemini 이미지 문서의 요청 메서드와 본문을 사용하세요. 호출 경로: Gemini 이미지 생성. 동일 라우트는 텍스트-투-이미지 생성, 이미지 편집, 다중 이미지 워크플로를 모두 지원하지만, Nano Banana 2 Lite 자체는 2K/4K 또는 복잡한 장기 편집 체인보다 빠른 1K 출력에 최적화되어 있습니다.

텍스트-투-이미지의 경우 contents.parts.text에 텍스트 프롬프트를 보내고 generationConfig.responseModalitiesIMAGE를 포함하도록 설정합니다. 이미지 편집의 경우 CometAPI 가이드에 따라 입력 이미지를 제공하세요. 예를 들어 Google Gen AI SDK를 통해 로컬 이미지를 전달하거나 문서화된 Gemini 형식으로 원시 이미지 데이터를 전송한 다음, 편집 지시를 텍스트로 추가합니다. 다중 이미지 워크플로에서는 먼저 원본 이미지를 업로드 또는 준비하고, 지원되는 이미지 입력과 모델별 제한에 대한 최신 문서를 따르세요.

3단계: 결과 수신 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 이미지를 획득하세요. Gemini 이미지 응답에는 텍스트 파트, 최종 이미지 파트, 때로는 thought: true로 표시된 중간 이미지 파트가 포함될 수 있습니다. 첫 번째 이미지를 무작정 저장하지 말고, thought: true 파트를 건너뛴 뒤 inlineData가 존재하고 thought가 true가 아닌 마지막 이미지 파트를 저장하세요.

CometAPI 플레이그라운드에서는 일반적으로 PNG 형식으로 생성 이미지를 직접 다운로드할 수 있습니다. API 워크플로에서는 반환된 inlineData 이미지를 디코드해 저장하거나, 선택한 CometAPI 워크플로가 반환하는 생성 결과 URL을 다운로드하세요. 생성된 에셋은 즉시 다운로드 또는 보존한 후, 해상도, 프롬프트 준수, 가시적 아티팩트, 안전 요구사항, 중간 사고 이미지가 아닌 최종 출력인지 등을 검증하세요.

Nano Banana 2 Lite에 CometAPI를 사용하는 이유

CometAPI는 여러 이미지 모델을 하나의 계정과 하나의 라우팅 계층으로 운영하려는 팀에 유용합니다. CometAPI의 Nano Banana 2 Lite를 통해 팀은 빠른 1K Gemini 이미지 생성을 실행하고, Gemini 3.1 Flash Image, Nano Banana Pro, Imagen, Flux, Midjourney 스타일 라우트 및 기타 이미지 모델과 출력을 비교한 다음, 품질, 지연시간, 비용 프로파일에 따라 작업을 라우팅할 수 있습니다.

CometAPI의 모델 카탈로그는 현재 모델 ID, 제공사, 기능 플래그, 가용성, 엔드포인트 경로도 제공합니다. 이는 모델 전환, 폴백, 사용량 추적, 일관된 자격 증명 관리를 필요로 하는 프로덕션 앱에서 통합 모호성을 줄여 줍니다.

자주 묻는 질문