Nano Banana 2 Lite API 개요
Nano Banana 2 Lite API(공식 명칭 gemini-3.1-flash-lite-image)는 대량 이미지 생성과 편집을 위한 Google의 효율 중심 Gemini 3.1 이미지 모델입니다. Google은 이를 Gemini 3.1 Flash Lite Image라고도 부릅니다. CometAPI에서는 Gemini 기본 generateContent 경로를 통해 모델에 접근할 수 있어, 빠른 1K 이미지 초안, 간단한 이미지 편집, 인터랙티브 크리에이티브 도구, 썸네일, 소셜 에셋, 속도와 비용 관리가 해상도 최대화보다 중요한 프로덕션 워크플로에 실용적입니다.
기술 사양
| Item | Specification |
|---|---|
| Model name | Nano Banana 2 Lite / Gemini 3.1 Flash Lite Image |
| API model ID | gemini-3.1-flash-lite-image |
| CometAPI model code | gemini-3-1-flash-lite-image |
| Provider | |
| Model type | 이미지 생성 및 편집 |
| CometAPI catalog feature | 텍스트-투-이미지 |
| Input modalities | 텍스트 및 이미지 |
| Output modalities | 이미지 및 텍스트 |
| Endpoint on CometAPI | POST /v1beta/models/{model}:generateContent |
| Stable model ID | gemini-3.1-flash-lite-image |
| Input token limit | 65,536 tokens |
| Output token limit | 4,096 tokens |
| Output resolution | 1K / 1024px only |
| Supported aspect ratios | 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 등 14가지 종횡비 |
| Thinking | 지원됨; 최소 및 높음 |
Nano Banana 2 Lite란?
Nano Banana 2 Lite는 Google의 Gemini 이미지 모델 패밀리 중 속도와 효율에 중점을 둔 구성원입니다. Google의 모델 페이지는 이를 초저지연, 비용 효율적인 이미지 생성 및 수정용 효율 특화 모델로 설명합니다.
이러한 절충은 의도된 것입니다. Nano Banana 2 Lite는 최대 충실도보다 1K 출력과 대화형 대량 사용을 목표로 합니다. Google은 이 Lite 모델이 2K 및 4K 출력을 지원하지 않으며, 이미지 생성 가이드에서는 다중 참조 입력이나 다중 턴 순차 편집에 최적화되어 있지 않다고 밝힙니다. 따라서 빠른 초안과 가벼운 편집에는 기본값으로 적합하며, 고해상도나 참조가 많은 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 패밀리의 효율 전문 모델로 포지셔닝합니다. 공식 모델 카드는 엔드투엔드 2초 미만 지연을 목표로 한다고 밝히며, Google의 출시 게시물은 실무적 빠른 시안 작성을 위해 약 4초의 텍스트-투-이미지 출력을 강조합니다. 실제 지연 시간은 프롬프트 복잡도, 이미지 입력 크기, 네트워크 경로, 응답 모달리티, CometAPI 라우팅 조건에 따라 달라지지만, 이 모델이 최대 해상도의 오프라인 렌더링보다 빠른 피드백 루프를 위해 설계되었다는 점은 분명합니다.
이로 인해 Nano Banana 2 Lite는 사용자 입력에 따라 즉시 시각화를 생성하는 앱 UI, 대량 썸네일 시스템, 게임/아바타 미리보기, 광고 변형 탐색, 이커머스 플레이스홀더 생성, 승인 전 소규모 반복을 수십 번 수행하는 크리에이티브 도구 등 인터랙티브 빌더에게 특히 유용합니다.
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 경로를 통해 개발자는 텍스트 프롬프트만 보내 네이티브 텍스트-투-이미지 생성을 수행하거나, 입력 이미지를 텍스트 지시와 결합해 이미지-투-이미지 편집을 수행할 수 있습니다.
Gemini의 네이티브 이미지 워크플로를 사용하므로 단순한 "프롬프트 입력, 이미지 출력" 패턴에 국한되지 않습니다. 사용자의 시각적 컨텍스트를 읽고, 로컬 편집을 적용하고, 새 이미지를 생성하며, 선택적으로 텍스트를 응답에 포함할 수 있습니다. 이는 제품 목업 도구, 배경 교체, 빠른 스타일 전환, 로컬라이즈된 캠페인 변형, 소비자 앱 내 미리보기 이미지에 적합한 형태입니다.
3. 빠른 다중 턴 로컬 이미지 편집
Google의 모델 카드는 색상 교체, 스티커 생성, 배경 조정 등 빠른 다중 턴 로컬 편집을 핵심 역량으로 제시합니다. 실제로는 첫 이미지를 생성한 뒤 "재킷을 빨간색으로", "스티커로 만들어줘", "배경을 깔끔한 스튜디오 벽으로 바꿔줘" 같은 후속 지시를 이어갈 수 있음을 의미합니다.
제한 사항도 중요합니다. Google의 이미지 생성 가이드는 Nano Banana 2 Lite가 다중 참조 입력이나 다중 턴 순차 편집에 최적화되어 있지 않다고 밝힙니다. 빠른 로컬 편집과 대화형 탐색에는 Lite를 사용하고, 더 무거운 참조 처리, 긴 편집 체인, 전문 레이아웃 제어가 필요할 때는 Nano Banana 2 또는 Nano Banana Pro로 전환하세요.
4. 강한 프롬프트 준수와 캐릭터 정합
Google은 Nano Banana 2 Lite가 경험을 가속화하면서도 Nano Banana가 기대하는 제어력과 정확성을 유지한다고 말합니다. 공식 자료는 신뢰할 수 있는 프롬프트 준수, 강한 캐릭터 일관성, 원조 Nano Banana 기준에 부합하는 높은 캐릭터 정합을 강조합니다.
이는 범용의 빠른 이미지 생성기보다 더 유용하게 만듭니다. 반복적인 크리에이티브 탐색에서는 변형 전반에 걸쳐 의도한 피사체, 색감 방향, 포즈, 배경, 브랜드 단서, 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, 속도를 우선시하면서도 Nano Banana 2 Lite는 이미지 내 텍스트의 가독성을 유지합니다. 이는 썸네일, 간단한 포스터, UI 콘셉트, 라벨, 스티커, 가벼운 마케팅 그래픽에서 짧은 단어나 구가 생성 이미지에 등장해야 하는 경우 중요합니다.
텍스트가 많은 인포그래픽, 다국어 레이아웃, 잡지 스타일 페이지, 제품 패키징, 정교한 타이포그래피에는 Nano Banana 2와 Nano Banana Pro가 더 나은 후보입니다. Google의 이미지 생성 가이드는 Nano Banana 2를 신뢰할 수 있는 텍스트 렌더링을 갖춘 범용 모델로, Nano Banana Pro를 정밀 텍스트와 복잡한 레이아웃에 적합한 전문 옵션으로 위치시킵니다.
6. 폭넓은 종횡비를 지원하는 1K 출력
Nano Banana 2 Lite는 1K 출력에 최적화되어 있으며, Google의 모델 카드는 지원되는 이미지 크기로 1024px / 1K를 명시하고 2K와 4K는 지원하지 않는다고 밝힙니다. 정사각형, 세로형, 가로형, 세로 소셜 포맷, 울트라와이드 등 일반적인 종횡비를 지원합니다.
프로덕션에서는 imageConfig.aspectRatio와 imageConfig.imageSize를 명시적으로 설정하고, 대문자 1K 또는 지원되는 1024px 값을 사용하세요. 워크플로에 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 기준으로, gemini-3.1-flash-lite-image는 단순한 "저렴한 드래프트" 모델이 아니라 상위권 효율 모델입니다. 더 무거운 Gemini 이미지 모델에 근접한 생성 성능을 보이며, 훨씬 낮은 지연을 우선시하면서도 단일 이미지 편집에서 경쟁력을 유지합니다.
| Benchmark | Nano Banana 2 Lite score | Arena.ai rank signal | Votes | What it means |
|---|---|---|---|---|
| 텍스트-투-이미지 아레나, 전체 | 1251 +/- 8 | 70개 모델 중 5위 | 5,462 | Lite 모델치고 강한 공개 이미지 생성 품질. 이 스냅샷에서 mai-image-2.5와 Nano Banana 2 바로 아래, 2K Nano Banana Pro 프리뷰보다 위 |
| 이미지 편집 아레나, 단일 이미지 편집 | 1308 +/- 7 | 49개 모델 중 15위 | 9,320 | 경쟁력 있는 편집 품질. 플래그십 이미지 모델들보다는 뒤지만 많은 범용 이미지 편집기보다 앞섬 |
선택 방법: Nano Banana 2 Lite vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro
Google의 Nano Banana 이미지 패밀리는 속도, 품질, 제어 수준에 따라 계층화되어 있습니다. Nano Banana 2 Lite는 대량 1K 생성에 적합한 빠르고 효율적인 모델입니다. Nano Banana 2는 더 강한 참조 처리와 최대 4K 출력까지 지원하는 고품질 이미지 생성·편집의 범용 주력 모델입니다. Nano Banana Pro는 복잡한 디자인, 브랜드 정확성, 고급 로컬라이제이션, 정밀한 크리에이티브 제어를 위한 프리미엄 모델입니다.
텍스트-투-이미지 리더보드에서는 gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite)가 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)이 1464 +/- 4로 선두이며, Nano Banana 2 Lite의 1308 +/- 7은 플래그십 급보다는 아래지만 여전히 경쟁력 있는 상위 그룹에 위치합니다.
| Model | Provider | Best-fit workload | Public benchmark signal |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) | 빠른 1K 이미지 생성, 경량 편집, 대량 초안, 인터랙티브 제품 경험 | Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체 1251 +/- 8; Arena.ai 단일 이미지 편집 1308 +/- 7 | |
| Nano Banana 2 / Gemini 3.1 Flash Image | 더 높은 품질의 Gemini 3.1 이미지 생성, 더 강한 다중 참조 처리, 2K/4K 워크플로 | Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체 1270 +/- 4; Arena.ai 단일 이미지 편집 1387 +/- 4 | |
| Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image | 더 까다로운 구성, 더 풍부한 컨텍스트, 고해상도 프로덕션 작업 | 2K 프리뷰 기준 Arena.ai 텍스트-투-이미지 전체 1245 +/- 4; 2K 프리뷰 기준 Arena.ai 단일 이미지 편집 1388 +/- 3 | |
| GPT Image 2 | OpenAI | Lite급 지연보다 최대 벤치마크 품질이 중요한 프리미엄 생성 및 편집 | 인용된 Arena.ai 스냅샷에서 텍스트-투-이미지 1387 +/- 5, 단일 이미지 편집 1464 +/- 4로 선두 |
제품 경험이 속도, 비용 통제, 빈번한 반복에 의존한다면 Nano Banana 2 Lite를 선택하세요. 근실시간 UX, 초안 생성, 1K에서의 경량 편집에 가장 적합합니다.
이미지 품질, 4K 출력, 다중 참조, 더 강한 텍스트 렌더링, 품질과 지연의 균형이 필요하다면 Nano Banana 2를 선택하세요. 대부분의 프로덕션 이미지 워크플로에 가장 무난한 범용 선택입니다.
작업이 빠른 생성보다 디자인 프로덕션에 가깝다면 Nano Banana Pro를 선택하세요: 브랜드 광고, 제품 목업, 다중 요소 구성, 로컬라이제이션, 정교한 타이포그래피, 세계 지식과 크리에이티브 제어가 가장 높은 수준으로 필요한 에셋 등.
CometAPI에서 Nano Banana 2 Lite API를 사용하는 방법
1단계: API 키 등록
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 CometAPI 사용자가 아니라면 먼저 가입한 뒤, CometAPI console token page를 엽니다. 개인 센터에서 API 토큰 관리의 Add Token을 클릭하고, 액세스 자격 증명을 생성한 뒤 sk-xxxxx 형식의 토큰 키를 복사하세요.
이 API 키는 비공개로 유지하고 백엔드 서비스나 로컬 환경 변수에서 사용하세요. 아래 예시에서 <YOUR_API_KEY> 또는 $COMETAPI_KEY를 계정의 실제 CometAPI 키로 바꾸십시오.
2단계: Nano Banana 2 Lite API로 요청 보내기
Nano Banana 2 Lite용 gemini-3.1-flash-lite-image 모델 엔드포인트를 선택하세요. 요청은 CometAPI의 Gemini 이미지 경로를 통해 전송됩니다:
POST https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent
CometAPI Gemini 이미지 문서의 요청 메서드와 요청 본문을 사용하세요. 호출 위치: Gemini 이미지 생성. 동일한 경로는 텍스트-투-이미지 생성, 이미지 편집, 다중 이미지 워크플로를 모두 지원하지만, Nano Banana 2 Lite 자체는 2K/4K나 복잡한 장기 편집 체인보다 빠른 1K 출력에 최적화되어 있습니다.
텍스트-투-이미지의 경우 contents.parts.text에 텍스트 프롬프트를 보내고 generationConfig.responseModalities에 IMAGE를 포함하도록 설정하세요. 이미지 편집의 경우 CometAPI 가이드에 따라 입력 이미지를 제공하세요. 예를 들어 Google Gen AI SDK를 통해 로컬 이미지를 전달하거나 문서화된 Gemini 형식의 원시 이미지 데이터를 전달한 다음, 편집 지시를 텍스트로 추가합니다. 다중 이미지 워크플로의 경우 먼저 소스 이미지를 업로드하거나 준비하고, 지원되는 이미지 입력과 모델별 제한에 대한 최신 문서를 따르세요.
3단계: 결과 수신 및 검증
API 응답을 처리해 생성된 이미지를 가져옵니다. 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 건너뛰고 inlineData가 존재하며 thought가 true가 아닌 마지막 남은 이미지 파트를 저장하세요.
CometAPI 플레이그라운드에서는 보통 PNG 형식으로 생성 이미지를 직접 다운로드할 수 있습니다. API 워크플로에서는 반환된 inlineData 이미지를 디코드·저장하거나, 선택한 CometAPI 워크플로가 URL을 반환하는 경우 해당 생성 결과 URL을 다운로드하세요. 생성된 에셋은 즉시 다운로드하거나 보존한 뒤, 해상도, 프롬프트 준수, 가시적 아티팩트, 안전 요건, 중간 사고 이미지가 아닌 최종 출력인지 여부를 검증하세요.
Nano Banana 2 Lite에 CometAPI를 사용하는 이유
CometAPI는 여러 이미지 모델을 하나의 계정과 라우팅 계층으로 다루고자 하는 팀에 유용합니다. CometAPI의 Nano Banana 2 Lite를 통해 팀은 빠른 1K Gemini 이미지 생성을 수행하고, Gemini 3.1 Flash Image, Nano Banana Pro, Imagen, Flux, Midjourney 스타일 경로 및 기타 이미지 모델과 결과를 비교한 뒤, 품질·지연·비용 프로필에 따라 작업을 라우팅할 수 있습니다.
CometAPI의 모델 카탈로그는 현재 모델 ID, 제공사, 기능 플래그, 가용성, 엔드포인트 경로도 노출합니다. 이는 모델 전환, 폴백, 사용량 추적, 일관된 자격 증명 관리를 필요로 하는 프로덕션 앱의 통합 모호성을 줄여 줍니다.