Nano Banana 2.1: 기능, 가격, 그리고 실사용 테스트

Nano Banana 2.1은 Google의 이미지 생성 및 편집 모델에 대한 10월 업데이트입니다. 이전 가이드에서 다룬 Nano Banana 2를 대체합니다.

핵심 변화는 이미지 품질, 프롬프트 정확도, 텍스트 렌더링, 피사체 일관성입니다. Nano Banana 2도 이미 네 가지를 모두 지원했기에, 업데이트가 일반 사용에서 체감되는지 확인하고자 했습니다. 이를 위해 두 모델에 동일한 네 가지 생성 및 편집 프롬프트를 주고 최종 평가를 내렸습니다.

요약

• Nano Banana 2는 여전히 작동하지만, 이제 지원 중단(deprecated) 상태이며 종료 날짜는 공지되지 않았습니다.
• Google은 2.1이 전체 선호도, 인포그래픽, 편집에서 더 높은 점수를 기록했다고 보고했으며, 작은 텍스트와 좌우 배치는 여전히 약점으로 남아 있습니다.
• 이미지 출력 비용은 1K와 2K에서 거의 절반, 4K에서 약 25% 낮아졌지만, 입력과 추론 요금은 더 높아졌습니다.
• 차이는 반복 편집과 텍스트가 포함된 레이아웃에서 가장 중요합니다. 첫 번째 단순 이미지는 두 모델 모두에서 비슷해 보일 수 있습니다.

Nano Banana 2.1이란?

Nano Banana 2.1은 Google의 Nano Banana 이미지 모델의 현재 버전입니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) ID는 gemini-nano-banana-2.1입니다.

이름은 다소 혼란스럽습니다. Nano Banana 2는 Gemini 3.1 Flash Image로도 불리며, Nano Banana Pro는 같은 계열의 별도 모델입니다. Nano Banana 2는 여전히 작동하지만, Google은 종료 날짜 공지 없이 지원 중단했습니다.

Nano Banana 2.1의 새로운 기능은?

2.1 버전은 새로운 도구보다는 안정성에 초점을 맞춥니다.

이미지 품질, 프롬프트 정확도, 텍스트 렌더링

Google은 1K, 2K, 4K에서의 사실감, 프롬프트 정확도, 텍스트와 인포그래픽 레이아웃의 변화를 보고했습니다. 모델 카드에는 여전히 작은 텍스트의 흐릿함과 좌우 관련 오류가 기재되어 있습니다.

이미지 편집과 피사체 일관성

Google은 2.1의 또 다른 변화로 피사체 일관성을 들고 있습니다. 여기서는 특정 요소만 변경하고 인물, 사물, 장면은 그대로 유지하는 것을 의미합니다.

Nano Banana 2에서 이어진 기능

Nano Banana 2는 이미 다음을 지원했습니다.

• 최대 14개의 참고 이미지
• Google 검색 기반 추론(grounding)
• 4K 출력
• 8:1 같은 매우 넓은 종횡비

2.1 버전은 와이드 이미지에서의 타일링을 수정하고 512px 옵션을 제거했습니다.

Nano Banana 2.1 벤치마크

Google은 두 가지 유형의 점수를 보고합니다. 전체 선호도, 인포그래픽 디자인, 일반 편집은 사람 기반의 나란히 비교 결과를 Elo로 변환한 것으로, 점수가 높을수록 평가자가 해당 모델을 더 자주 선호했다는 뜻입니다. 인포그래픽 사실성은 별도의 AutoRater 지표를 사용하므로 소수 점수는 Elo가 아닙니다.

카드는 두 모델 모두를 "Thinking"으로 표시하지만 minimal, medium, high 중 어떤 값인지는 명시하지 않았습니다. 이는 Google이 제 실사용 테스트와 같은 high 설정을 썼다는 근거가 되지 않습니다.

이미지에만 관심이 있다면 이 표는 건너뛰고 실사용 테스트로 이동하세요.

Elo 행은 인포그래픽 디자인과 일반 편집에서의 격차를 보여줍니다. 이러한 평균값이 2.1이 모든 단일 프롬프트에서 이긴다는 보장을 주지는 않습니다.

Nano Banana 2.1 vs. Nano Banana 2 테스트

두 모델에 동일한 네 가지 프롬프트를 주기 위해 Google AI Studio를 사용했으며, 장면 생성, 작은 편집, 장면 이동, 인포그래픽으로 변환을 지시했습니다. 두 모델 모두 Thinking은 high로 설정했습니다.

각 모델은 편집 과정에서 자신의 이전 이미지를 기반으로 작업했습니다. 아래 네 가지 비교는 모두 이 테스트에서 가져왔으며, 왼쪽이 Nano Banana 2, 오른쪽이 Nano Banana 2.1입니다.

테스트 1: 이미지 사실감과 객체 배치

개수와 배치를 확인하기 쉬운 장면으로 시작했습니다.

A photorealistic image inside a sunlit greenhouse: a small copper robot waters three sunflowers with a yellow watering can. An orange cat sleeps on a wooden bench behind the robot, and a blue bucket sits to the robot's left.

두 결과 모두 해바라기 세 송이와 로봇 뒤 고양이를 보여줍니다. Nano Banana 2.1에서는 파란 양동이가 보는 이의 왼쪽에 보입니다.

두 이미지 모두 사진처럼 보이며, 고양이도 로봇 뒤에 배치되었습니다. Nano Banana 2는 광택 있는 구리 로봇, 각각의 화분에 심긴 세 송이, 강한 햇빛을 만들었습니다. Nano Banana 2.1은 녹 자국이 있는 낡은 로봇, 한 화분에서 자라는 세 줄기, 더 부드러운 빛을 만들었습니다.

양동이 배치는 프롬프트의 "로봇의 왼쪽" 요구사항에 비춰 점수화하기 애매합니다. Nano Banana 2.1에서는 양동이가 보는 이의 왼쪽에 보이지만 로봇이 꽃 쪽으로 돌아가 있습니다. Nano Banana 2는 양동이를 로봇 앞에 두었는데, 이것도 모호합니다.

테스트 2: 객체 한 개 편집

다음으로 각 모델에 한 가지 객체만 바꾸고 나머지는 그대로 두라고 요청했습니다. 우리의 ChatGPT 이미지 가이드도 같은 유형의 타깃 편집을 사용합니다.

Change only the watering can from yellow to bright red. Keep the robot, cat, flowers, bucket, lighting, and everything else unchanged.

두 모델 모두 물뿌리개를 빨간색으로 바꾸고 각자의 첫 이미지 나머지는 유지했습니다.

두 모델 모두 물뿌리개를 빨간색으로 바꾸고 장면의 나머지는 손대지 않았습니다. Nano Banana 2의 매끈하던 물뿌리개는 약간 스크래치가 생겨 돌아왔습니다. 이는 취향의 문제이지 오류는 아니므로, 이 테스트는 무승부입니다.

테스트 3: 새로운 배경에서의 피사체 일관성

세 번째 프롬프트는 더 어렵습니다. 장면을 야외로 옮기되 피사체를 알아볼 수 있게 유지해야 합니다.

Move this scene to a rainy rooftop garden. Keep the same robot, cat, sunflowers, red watering can, and blue bucket. Adjust the lighting, shadows, and reflections to match the rain.

Nano Banana 2(왼쪽)는 온실 지붕을 유지한 채 내부에 웅덩이를 만들었고, Nano Banana 2.1(오른쪽)은 장면을 야외로 옮겼습니다.

Nano Banana 2는 유리 지붕을 포함한 온실을 유지하고, 유리 뒤로 스카이라인을 추가했습니다. 피사체는 일치하고 젖은 데크의 반사도 자연스럽지만, 비 웅덩이가 지붕 있는 건물 내부에 있어 옥상 정원이라기보다 누수되는 온실처럼 보입니다.

Nano Banana 2.1은 화재계단이 있는 벽돌 옥상으로 장면을 옮겼습니다. 피사체는 이전 이미지와 포즈까지 일치하며, 로봇도 합성된 느낌이 없습니다. 구리가 젖어 있고 발은 웅덩이에 반사됩니다. 이 테스트는 Nano Banana 2.1의 승리입니다.

테스트 4: 텍스트 렌더링과 인포그래픽 디자인

마지막 테스트에서는 같은 채팅을 유지한 채 사진에서 다이어그램으로 전환했습니다.

Create a clean horizontal infographic titled "How a Sunflower Grows", with four numbered stages: Seed, Sprout, Seedling, Flower. Use flat vector illustrations, clear arrows, and readable sans-serif labels. Include a small illustration of the same copper robot in the corner. No extra text.

Nano Banana 2(왼쪽)는 미완성 레이아웃을 이전 사진에 겹쳐놓았고, Nano Banana 2.1(오른쪽)은 완성된 인포그래픽을 생성했습니다.

여기서 격차가 벌어졌습니다. Nano Banana 2는 빗속 온실 이미지를 흐리게 깔고 그 위에 미완성 카드 레이아웃을 얹었습니다. 제목은 맞았지만 "SPROUT"의 P가 번졌고, "SEEDLING"도 번졌으며, 4단계에는 라벨이 없고, 화살표도 없으며, 로봇은 흐릿한 발만 보입니다.

Nano Banana 2.1은 완성된 인포그래픽을 만들었습니다. 제목은 모두 대문자로 정확히 표기되었고, 네 단계가 순서대로 번호와 함께 있으며, 화살표 세 개가 있고, 불필요한 텍스트도 없습니다. 모서리의 로봇은 이전 구리 로봇을 닮았지만 안테나가 추가되었고, 옆에 빨간 물뿌리개가 있습니다. 이 프롬프트는 같은 채팅 맥락에서 진행되었으므로, 결과는 이 편집 체인에 한합니다. 별도 새 대화에서 Nano Banana 2를 다시 테스트하지는 않았습니다.

Nano Banana 2.1 가격 및 제공 방식

Gemini API에서는 이미지당 정액제가 아닙니다. 2.1에서는 이미지가 더 저렴해졌고, 프롬프트와 추론 비용은 더 비싸졌습니다.

Nano Banana 2.1 API 요금

Google의 요금 페이지에는 두 모델 모두에 대한 무료 API 티어가 없다고 나와 있습니다.

1K와 2K에서는 이미지 요금이 Nano Banana 2의 거의 절반이며, 4K에서는 약 25% 낮습니다. 입력 비용은 3배, 추론 비용은 2.5배 높아져 프롬프트가 길거나 참고 이미지가 많으면 절감 효과가 줄어들 수 있습니다.

Gemini 앱, Flow, AI Studio, API에서의 액세스

Nano Banana 2.1은 Gemini 앱, Flow, AI Studio, API를 통해 이용할 수 있습니다. 구독 액세스와 API 과금은 별개입니다.

• Gemini 앱: Google의 Gemini 이미지 페이지는 Nano Banana 2.1을 Google AI Plus, Pro, Ultra 플랜과 연동합니다.
• Google Flow: 모델 목록에는 Nano Banana Pro, Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2.1이 포함되어 있지만 Nano Banana 2는 없습니다.
• AI Studio 및 API: 둘 다 ID로 두 모델을 선택할 수 있습니다. Google AI 플랜은 AI Studio 사용 한도를 높이지만, API 키는 별도 과금됩니다.

모델 이름은 계정과 지역에 따라 달라질 수 있습니다. AI Studio 또는 API에서 두 버전을 이름으로 선택할 수 있습니다.

Nano Banana 2.1을 언제 사용해야 하나요?

Nano Banana 2.1은 반복 편집, 인포그래픽, 짧은 텍스트가 포함된 레이아웃, 여러 참고 이미지, 와이드 2K/4K 출력에 적합합니다. 옥상과 인포그래픽 프롬프트에서 차이가 가장 컸으며, 작은 텍스트, 긴 문장, 정확한 배치는 여전히 한계로 남습니다.

Nano Banana 2는 기존 워크플로가 512px 출력이나 더 낮은 입력/추론 요금에 의존할 때 여전히 의미가 있을 수 있습니다. 다만 Google이 지원 중단했기 때문에, 이는 2.1을 테스트하는 동안 구형 모델을 잠시 유지할 이유이지, 새로운 작업을 시작할 이유는 아닙니다.

마무리

Nano Banana 2.1은 모든 프롬프트에서 이기지는 않았지만, Nano Banana 2가 놓친 더 어려운 두 과제를 완수했습니다. 이는 Google의 편집 및 인포그래픽 점수 패턴과 일치하며, 앞의 두 프롬프트가 비슷했고 입력/추론 요금이 높아 결론의 범위는 좁게 유지됩니다.

이미지 생성을 넘어 Gemini를 더 폭넓게 살펴보려면, Practical AI with Google Gemini and NotebookLM 코스에서 프롬프트 작성, Gemini Canvas, NotebookLM을 다룹니다.