비교

GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 가격, 기능, 코드

OpenAI의 GPT Image 2와 Google의 Nano Banana Pro는 광고 소재, 제품 편집, 텍스트가 있는 이미지에서 가장 자주 비교되는 두 이미지 모델입니다. 가격, 크기, 입력에서 어떻게 다른지와, 같은 요청으로 둘 다 테스트하는 방법을 안내합니다.

한눈에 보기

GPT Image 2(OpenAI)와 Nano Banana Pro(Google)는 이미지가 읽을 수 있는 텍스트를 담아야 하거나, 긴 지시를 따라야 하거나, 실제 제품 사진을 편집해야 할 때 대부분의 팀이 후보로 꼽는 두 이미지 모델입니다. 둘 다 프롬프트로 이미지를 만들고 보낸 이미지를 편집하며, 둘 다 4K까지 지원하고, Revana에서는 같은 요청 본문을 받습니다. 차이점은 다음과 같습니다.

  • 가격. GPT Image 2는 모든 크기에서 이미지당 $0.03, Nano Banana Pro는 모든 크기에서 이미지당 $0.04입니다.
  • 참조 이미지. GPT Image 2는 한 번의 요청에 최대 16장, Nano Banana Pro는 최대 14장을 받습니다.
  • 형태. GPT Image 2는 5:2 파노라마를, Nano Banana Pro는 흔한 피드 및 인쇄 형태인 5:4와 4:5를 지원합니다.
  • 경로. GPT Image 2는 뒤에 경로가 두 개 있고, Nano Banana Pro는 경로가 하나입니다.

저희는 품질 점수를 공개하지 않습니다. 각 모델은 이유가 있어 팬층이 있으며, 중요한 테스트는 직접 쓰는 프롬프트뿐입니다. model 필드를 제외하면 요청이 동일하므로, 같은 프롬프트 열 개를 두 모델에 실행하는 것은 몇 줄의 코드면 됩니다.

기능 비교

GPT Image 2와 Nano Banana Pro 비교
GPT Image 2Nano Banana Pro
제작사OpenAIGoogle
모델 idgpt-image-2nano-banana-pro
작업텍스트 투 이미지, 이미지 편집텍스트 투 이미지, 이미지 편집
크기1K, 2K, 4K1K, 2K, 4K
화면 비율1:1, 3:4, 4:3, 2:3, 3:2, 9:16, 16:9, 21:9, 5:21:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 21:9
참조 이미지최대 16장최대 14장
이미지당 가격모든 크기 $0.03모든 크기 $0.04
경로경로 2개경로 1개

배치 비용 (2026년 10월)

두 모델 모두 이미지당 한 번 청구하며 1K, 2K, 4K에서 가격이 같으므로, 요청하는 크기가 청구 금액을 바꾸지 않습니다. 따라서 나중에 자르거나 인쇄할 가능성이 있다면 4K가 합리적인 기본값입니다.

GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 배치 비용
이미지 수GPT Image 2Nano Banana Pro
1$0.03$0.08
100$3.00$8.00
1,000$30.00$80.00
10,000$300.00$800.00

이미지당 가격이 무엇보다 중요하다면, 두 제작사 모두 카탈로그에 더 저렴한 형제 모델이 있습니다. OpenAI의 GPT Image 2.5 Flare와 GPT Image 2.5 Sunburst는 1K와 2K에서 $0.02이고, Google의 Nano Banana 2는 1K와 2K에서 $0.03입니다. Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 가이드에서 Google 쪽을 자세히 다룹니다.

어떤 작업에 어느 쪽을

다음은 벤치마크 결과가 아니라 사람들이 두 모델을 쓰는 방식에서 나온 출발점입니다.

작업별 출발점
작업먼저 시도그다음 비교
이미지 안에 헤드라인이 있는 광고 소재GPT Image 2Nano Banana Pro
제품이 정확히 유지되어야 하는 제품 사진 편집Nano Banana ProGPT Image 2
여러 참조(캐릭터, 제품, 배경) 결합GPT Image 2 (입력 16장)Nano Banana Pro (입력 14장)
파노라마 헤더GPT Image 2 (5:2)Nano Banana Pro (21:9)
피드 및 인쇄 형태 (4:5, 5:4)Nano Banana ProGPT Image 2 (3:4, 4:3)

프롬프트와 참조를 자체 코드에 두고 모델을 하나의 설정으로 다루는 습관이 유용합니다. 한 모델이 특정 프롬프트에서 어려움을 겪으면, 프롬프트를 한 시간 동안 고쳐 쓰는 대신 같은 본문을 다른 모델에 보내 보세요.

같은 프롬프트를 두 모델에서 실행하기

이 샘플은 프롬프트 하나를 GPT Image 2에 제출합니다. model를 nano-banana-pro로 바꾸면 Google의 모델에서 실행되며, 그 외에는 바뀌는 것이 없습니다. 4K 이미지 한 장은 GPT Image 2에서 $0.03, Nano Banana Pro에서 $0.08입니다.

cURL
export REVANA_API_KEY="sr_live_..."

# 1. Submit the job (returns 202 with the generation id)
curl https://api.revana.si/v1/generations \
  -H "Authorization: Bearer $REVANA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "input": {
      "prompt": "A minimalist poster for a jazz night. Large serif title BLUE HOUR, the line FRIDAY 9 PM below it, a single trumpet in silhouette against a deep blue gradient.",
      "resolution": "4K",
      "aspect_ratio": "2:3"
    },
    "max_cost_usd": 0.1
  }'

# 2. Poll with the id from step 1 until status is "succeeded" or "failed"
curl https://api.revana.si/v1/generations/gen_01JC2V8K5T \
  -H "Authorization: Bearer $REVANA_API_KEY"
Python
import os
import time

import requests

API = "https://api.revana.si/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['REVANA_API_KEY']}"}

resp = requests.post(f"{API}/generations", headers=HEADERS, json={
    "model": "gpt-image-2",
    "input": {
        "prompt": "A minimalist poster for a jazz night. Large serif title BLUE HOUR, the line FRIDAY 9 PM below it, a single trumpet in silhouette against a deep blue gradient.",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "2:3",
    },
    "max_cost_usd": 0.1,
})
resp.raise_for_status()
job = resp.json()

while job["status"] in ("queued", "running"):
    time.sleep(5)
    job = requests.get(f"{API}/generations/{job['id']}", headers=HEADERS).json()

if job["status"] == "succeeded":
    print(job["output"]["urls"], job["cost_usd"])
else:
    print("Failed:", job["error"])
Node.js
// Node 18 or later. Save as generate.mjs and run: node generate.mjs
const API = "https://api.revana.si/v1";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.REVANA_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const res = await fetch(`${API}/generations`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2",
    input: {
      prompt: "A minimalist poster for a jazz night. Large serif title BLUE HOUR, the line FRIDAY 9 PM below it, a single trumpet in silhouette against a deep blue gradient.",
      resolution: "4K",
      aspect_ratio: "2:3",
    },
    max_cost_usd: 0.1,
  }),
});
if (!res.ok) throw new Error(`${res.status} ${await res.text()}`);
let job = await res.json();

while (job.status === "queued" || job.status === "running") {
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
  job = await (await fetch(`${API}/generations/${job.id}`, { headers })).json();
}

if (job.status === "succeeded") console.log(job.output.urls, job.cost_usd);
else console.error("Failed:", job.error);

하나의 스크립트에서 두 모델 비교하기

두 작업을 동시에 제출하고 함께 폴링하는 것이 두 모델을 나란히 평가하는 가장 빠른 방법입니다. 월간 할당량이 없으므로 이런 비교 실행은 잔액에 의해서만 제한됩니다.

Python
import os
import time

import requests

API = "https://api.revana.si/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['REVANA_API_KEY']}"}
PROMPT = "A paper coffee cup on a cafe table. The sleeve reads KEEP GOING in hand-lettered type."

jobs = {}
for model in ("gpt-image-2", "nano-banana-pro"):
    r = requests.post(f"{API}/generations", headers=HEADERS, json={
        "model": model,
        "input": {"prompt": PROMPT, "resolution": "2K", "aspect_ratio": "1:1"},
        "max_cost_usd": 0.1,
    })
    r.raise_for_status()
    jobs[model] = r.json()["id"]

for model, gen_id in jobs.items():
    while True:
        job = requests.get(f"{API}/generations/{gen_id}", headers=HEADERS).json()
        if job["status"] in ("succeeded", "failed"):
            break
        time.sleep(3)
    print(model, job["status"], job.get("output"), job.get("cost_usd"))

두 모델 모두 일부 프롬프트를 거부합니다. 예를 들어 실존 인물의 외모나 상표가 있는 캐릭터입니다. 거부는 error.code content_policy와 reason가 포함된 실패 작업으로 반환되며 요금은 청구되지 않습니다.

모델 페이지에서 두 모델을 둘러보고, 문서에서 요청 레퍼런스를 읽고, 요금 페이지에서 크레딧 팩을 비교하거나, API 키를 받으세요.

자주 묻는 질문

GPT Image 2가 Nano Banana Pro보다 더 나은가요?

모든 작업에서 이기는 쪽은 없습니다. GPT Image 2는 더 많은 참조 이미지(16장)와 5:2 파노라마를 지원하고, Nano Banana Pro는 정확한 텍스트와 충실한 편집으로 알려져 있으며 4:5와 5:4를 지원합니다. 직접 쓰는 프롬프트를 둘 다에서 실행해 보세요. Revana에서는 model 필드만 바뀝니다.

GPT Image 2와 Nano Banana Pro 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?

2026년 10월 기준 GPT Image 2는 이미지당 $0.03, Nano Banana Pro는 이미지당 $0.04이며, 각각 1K, 2K, 4K에서 같습니다.

하나의 API 키로 둘 다 사용할 수 있나요?

네. 둘 다 같은 카탈로그에 있고 같은 요청 본문을 받습니다. model 필드를 gpt-image-2에서 nano-banana-pro로 바꾸면 전환됩니다.

두 모델 모두 4K를 지원하나요?

네. 둘 다 1K, 2K, 4K를 지원하며, 모든 크기에서 가격이 같습니다.

참조 이미지를 몇 장 보낼 수 있나요?

image_urls 필드에 GPT Image 2는 최대 16장, Nano Banana Pro는 최대 14장입니다.

하나의 키로 두 모델 테스트하기

GPT Image 2, Nano Banana Pro, 그 밖의 모든 이미지·영상 모델을 하나의 API 키로. $10부터 시작하는 선불 크레딧이며, 전달된 이미지에만 청구됩니다.