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G

Nano Banana Pro

입력:$1.5616/M
출력:$9.3696/M
출시일:Nov 19, 2025

Nano Banana Pro는 텍스트 중심 워크플로에서 범용 지원을 제공하는 AI 모델이다. 구조를 제어할 수 있는 형태로 콘텐츠를 생성·변환·분석하기 위한 지시문 기반 프롬프팅에 적합하다. 주요 활용 사례로는 채팅 어시스턴트, 문서 요약, 지식 질의응답, 워크플로 자동화가 있다. 공개된 기술 세부 정보는 제한적이며; 통합 방식은 구조화된 출력, 검색 증강 프롬프트, 도구 또는 함수 호출 등 일반적인 AI 어시스턴트 패턴과 부합한다.

새로운
인기
상업적 사용

Nano Banana Pro의 Playground

Nano Banana Pro의 Playground를 탐색하세요 — 모델을 테스트하고 실시간으로 쿼리를 실행하는 대화형 환경입니다. 프롬프트를 시도하고, 매개변수를 조정하며, 즉시 반복하여 개발을 가속화하고 사용 사례를 검증하세요.

기본 기능

  • 텍스트 → 이미지: 프롬프트 기반의 전체 생성, 높은 프롬프트 준수도.
  • 이미지 → 이미지(편집): 대상에 정확히 초점을 맞춘 정교한 편집, 여러 차례 편집에서도 주제/캐릭터 일관성 유지.
  • 최대 출력 해상도: 최대 4K(예시 및 지원되는 정확한 픽셀 크기는 종횡비에 따라 달라집니다; API는 1K/2K/4K 프리셋을 제공합니다)
  • 반복적 계획 수립 및 자기 교정: 일반적인 시각적 오류(원근, 텍스트, 미세 기하)를 탐지하고 수정하는 내부 “다단계” 파이프라인.
  • 고급 이미지 내 텍스트 렌더링: 포스터, 목업, 인포그래픽에 적합한 명확하고 가독성 높은 다국어 텍스트(짧은 캡션부터 긴 문단까지).
  • 캐릭터 5명 및 단일 워크플로에서 최대 14개의 객체/참조 이미지에 대한 충실도.
  • 워터마킹/출처: 생성된 모든 이미지에는 SynthID 워터마크가 포함되며, 일부 제품 통합에서는 출처를 위해 모델이 C2PA 메타데이터를 임베드합니다.

Gemini 3 Pro Image 버전 및 명명

  • gemini-3-pro-image-preview
  • gemini-3-pro-image

기술 세부정보

아키텍처

  • 계보/백본: Nano Banana Pro는 Google의 발전 중인 Gemini 이미지 스택 — 구체적으로 새로운 Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 아키텍처(더 높은 용량의 멀티모달 이미지+텍스트 프레임워크) 위에 구축되었습니다. 이는 Gemini 2.5 Flash Image(원래의 “nano-banana”)에서 확장된 시각-언어 추론 능력을 갖춘 네이티브 멀티모달 이미지 모델로의 진화입니다.
  • 모델 동작: 네이티브 멀티모달리티(이미지 + 텍스트 + 세계 지식), 다중 이미지 융합을 위한 명시적 파이프라인, 단일 정적 샘플을 생성하는 대신 여러 패스를 거쳐 출력을 정련하는 내부 단계형 플래너. 초기 보고에 따르면 이전 버전 대비 기하/광학 추론(유리, 굴절)이 더 강력합니다.
  • 사고/내부 정련: 모델은 구성을 정제하기 위해 내부적으로 가시적인 “생각” 과정을 사용합니다(API 문서에 이 동작이 명시되어 있으며, 해당 내부 단계는 최종 이미지 토큰으로 과금되지 않는다고 명시되어 있습니다).
  • 그라운딩 및 도구: Search grounding을 지원하며(다이어그램/인포그래픽 생성에 웹 사실을 포함할 수 있음). 또한 보다 결정적인 제어를 위한 시스템 지시도 지원합니다.

주요 API 매개변수:

  • thinking_level (low / high): 지연 시간과 추론 깊이 간의 트레이드오프를 제어
  • media_resolution (low/medium/high): 이미지 OCR/세부 읽기 토큰을 제어
  • generationConfig.imageConfig: 이미지 출력의 종횡비/해상도 제어

이미지 제한:

  • 지원되는 입력 모달리티: 텍스트와 이미지(모델은 이미지 생성 입력으로 오디오나 비디오를 받지 않습니다).
  • 프롬프트당 최대 이미지 수: 14개(Gemini 3 Pro Image 프리뷰 기준).
  • 최대 이미지 크기(업로드): 입력 이미지당 7 MB.
  • 지원되는 종횡비: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9 등.
  • 출력 이미지/토큰: 상한이 높으며 4K/4096px 지원.

벤치마크 성능

간단 요약: 현재까지의 공개/초기 벤치마크는 대체로 정성적·커뮤니티 주도이지만, 원래의 nano-banana (Gemini 2.5 Flash Image) 대비 해상도, 아티팩트 감소, 물리적 충실도에서 상당한 향상을 지속적으로 보고합니다. 특정 명명된 “챌린지”에서 뚜렷한 시각적 개선이 확인되었으나, 표준 이미지 생성 지표 전반에 걸쳐 v1 → v2를 비교한 Google의 (공개) 표준화된 수치 벤치마크 표는 아직 없습니다.

  • 정성적 커뮤니티 테스트: 더 깔끔한 에지, 더 선명한 미세 디테일, 더 사실적인 색상, 더 높은 프롬프트 충실도(환각 소품 감소, 캐릭터 일관성 향상). 널리 알려진 비공식 테스트로는 “Wine Glass Test”와 “Glass Burger Challenge”가 있으며, 여기서 GEMPIX2 (Nano Banana Pro)는 이전 빌드 대비 투명도와 굴절을 현저히 더 잘 처리합니다.
  • 텍스트 처리: Nano Banana Pro는 이미지 내부의 타이포그래피와 텍스트 배치에서 눈에 띄는 개선을 보입니다(많은 이미지 모델의 지속적인 약점). 커뮤니티 비교에서는 깨진 렌더링 글리프가 줄어든 것으로 나타납니다.
  • 처리량/UX: 더 빠른 반복 속도와, 백엔드에서 다단계 정련을 수행하여 사용자가 더 신뢰할 수 있는 1차 결과를 보도록 하는 UX(수동 재생성 감소).

제한 사항 및 위험

  • 콘텐츠 필터 및 감지: 모델을 통합한 플랫폼(예: Whisk/서드파티 앱)은 엄격한 유명인 또는 유사성 감지를 활성화하여 특정 출력을 차단할 수 있으며, 이는 현실적인 유명인 유사성에 의존하는 크리에이티브 워크플로에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 환각/추론 경계 사례: 개선되었지만, 특히 이미지 내부의 조밀한 기호 텍스트나 고도로 기술적인 다이어그램에서 물리적으로 비현실적인 아티팩트가 여전히 발생할 수 있습니다 — 다만 NB2는 이전 버전 대비 이러한 오류를 줄이는 것으로 보입니다.
  • 안전 및 오용: 생성형 이미지 모델은 문제적이거나 해로운 콘텐츠를 만드는 데 사용될 수 있습니다. Google은 출처 확인을 돕기 위해 제약, 콘텐츠 필터, SynthID 워터마크를 적용합니다; 그럼에도 불구하고 오용 사례가 발생했습니다(정치적으로 민감한 환경에서 Nano Banana 생성 이미지와 관련된 고프로필 논란).

다른 모델 대비 Nano Banana Pro의 위치

  • Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — 강력한 모바일 통합, 다중 이미지 융합, 반복적 자기 교정, 2K 네이티브/4K 업스케일링, Google 앱(Search, Photos, Workspace/Gemini)과의 긴밀한 통합. 안정적인 편집, 연속성, Google 서비스와의 통합이 필요한 워크플로에 최적.
  • Midjourney — 스타일화된 예술적 출력과 커뮤니티 주도의 프롬프트 엔지니어링에 강점; 사진 수준의 정확한 다중 이미지 융합이나 심층 멀티모달 편집 파이프라인을 주 타깃으로 하지는 않음.
  • Stable Diffusion / 오픈 웨이트 — 완전히 개방적이며 맞춤화 수준이 높고 로컬 호스팅 가능; 체크포인트와 파인튜닝 생태계는 연구 및 오프라인 사용에 결정적 이점. Nano Banana Pro에 비해 “원클릭” 모바일 통합과 기본 제공 다중 이미지 편집 일관성은 다소 낮음.
  • Seedream 4.0 (ByteDance) — 최근 Nano Banana의 경쟁자로 명시적으로 포지셔닝되었으며, 초고속 렌더링, 2K 출력, 다수의 참조 이미지 지원(최대 6개)을 강조. 프로/크리에이터 대안으로 포지셔닝.

(이 비교는 상위 수준입니다. 도구를 워크플로와 매칭해 적합한 것을 선택하세요: 개방성/맞춤화 → Stable Diffusion; 스타일화된 아트 → Midjourney; 통합적이고 일관된 모바일 편집과 적극적인 반복 → Nano Banana Pro/ Gemini 3 Pro image 패밀리.)

실제 사용 사례

  • 모바일 사진 편집 및 크리에이티브 필터 (Google Photos 통합 — 리스타일링, 배경 합성, 인물 재구성).
  • 마케팅 및 광고 에셋 — 빠른 콘셉트 생성, 여러 프레임/각도에서 일관된 브랜드 캐릭터.
  • 컨셉 아트 및 스토리보딩 — 다중 이미지 융합을 통해 패널 전반의 캐릭터 연속성을 유지.
  • 이커머스/제품 목업 — 다양한 맥락/조명 조건에서 일관된 제품 샷 생성.
  • AR/VR 에셋을 위한 신속한 프로토타이핑 — 몰입형 용도로 업스케일 가능한 고품질 2K/4K 출력.
  • gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro) API에 액세스하는 방법

필수 단계

  • cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자이시지 않다면 먼저 등록하세요
  • 인터페이스의 액세스 자격증명 API 키를 발급받으세요. 개인 센터의 API token에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받고 제출하세요.
  • 이 사이트의 url을 가져오세요: https://api.cometapi.com/

사용 방법

  1. “gemini-3-pro-image” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다.
  2. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 대체하세요.
  3. 질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델은 여기에 응답합니다.
  4. . API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

CometAPI는 완전 호환 REST API를 제공합니다—원활한 마이그레이션을 위해. 주요 세부사항 :

자주 묻는 질문

Nano Banana Pro 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-pro（image）

variant / aliasPrice
gemini-3-pro-image (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)≈ $0.19200
nano-banana-pro-all$0.09600

Nano Banana Pro의 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.

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
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, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

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

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

Nano Banana Pro의 버전

Nano Banana Pro에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.

Model iddescriptionAvailabilityRequest
nano-banana-pro-allThe technology used is unofficial and the generation is unstable etc，Chat format✅Chat format
gemini-3-pro-imageRecommend, Pointing to the latest model✅Gemini generates image
gemini-3-pro-image-previewOfficial Preview✅Gemini generates image