Nano Banana 2.1: 인포그래픽, 가격 및 대안 (2026)
Nano Banana 2.1은 Google의 최신 고효율 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Google은 2026년 10월 6일에 Nano Banana 2의 업데이트 버전으로 이 모델을 정식 출시했습니다. 개발자 문서에 따르면 슬라이드나 보고서용 시각 자료를 제작할 때 중요한 요소인 더 선명한 텍스트와 더 정확한 인포그래픽 레이아웃을 강조하고 있습니다.
이 가이드는 변경 사항, 모델 사용 가능처, 비용, 그리고 Nano Banana Pro와의 비교 내용을 다룹니다. 마지막에는 대안 모델과 인포그래픽을 위한 프롬프트 작성법을 소개합니다. 모든 세부 정보는 2026년 10월 13일에 확인한 Google 및 기타 벤더의 페이지를 바탕으로 합니다.
10월 6일 Google의 발표 내용
Gemini API 릴리스 노트의 2026년 10월 6일 항목에는 "Gemini Nano Banana 2.1 정식 출시(GA)"라고 기록되어 있습니다. 모델 ID는 gemini-nano-banana-2.1입니다. 이 노트에서는 해당 모델을 "최신 고효율 이미지 생성 및 대화형 편집 모델"이라고 설명합니다.
이 항목은 이번 출시를 새로운 제품군이 아닌 업데이트로 규정합니다. 해당 모델이 "Flash 수준의 속도와 비용 효율성을 유지한다"고 명시하고 있습니다. 이어서 "시각적 품질, 프롬프트 준수, 멀티턴 캐릭터 일관성, 텍스트 렌더링" 및 와이드 및 파노라마 종횡비에서의 개선 사항을 나열합니다.
Google은 같은 날 X를 통해 이 모델을 발표했습니다. 게시물에서는 "시각적 디자인, 마스크 기반 편집, 피사체 일관성에서의 주목할 만한 도약"이라고 설명했습니다. 후속 게시물에서는 Gemini 앱, Search의 AI Mode, Google AI Studio, Flow, Stitch, Google Ads, 그리고 Gemini Enterprise Platform 등 배포되는 플랫폼들을 언급했습니다.
이번 출시로 기존 모델은 단종됩니다. 노트에 따르면 "gemini-3.1-flash-image 모델은 지원 중단되었습니다(종료일은 미정)." 개발자들은 "gemini-nano-banana-2.1로 마이그레이션"할 것을 권고받습니다.
Nano Banana 2.1의 새로운 기능
Gemini API 모델 페이지에는 6가지 주요 업데이트가 나열되어 있습니다. Google의 용어를 그대로 사용한 내용은 다음과 같습니다.
- 이미지 품질. "1K, 2K, 4K 출력 해상도 전반에서 개선된 시각적 품질과 사실감"을 제공하며, 1K가 기본값입니다.
- 와이드 포맷. 2K 및 4K 해상도의 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 "와이드 및 파노라마 종횡비에서 타일링 아티팩트 수정".
- 텍스트 및 레이아웃. "향상된 텍스트 렌더링 및 인포그래픽 레이아웃 정확도".
- 참조 이미지. 최대 14개의 참조 이미지를 지원하며, "최대 4명의 캐릭터 일관성 및 최대 10개의 객체 충실도"를 유지합니다.
- 검색 그라운딩. "Google 웹 및 이미지 검색을 통한 그라운딩".
- Thinking. "구성 가능한 Thinking 레벨"을 최소, 중간, 또는 높음으로 설정할 수 있으며, 중간이 기본값입니다.
Google의 페이지마다 참조 이미지 제한 수치가 다르게 표기되어 있습니다. API 페이지에는 캐릭터 4명과 객체 10개라고 되어 있는 반면, DeepMind의 Nano Banana 제품군 섹션 모델 페이지에는 "최대 5명의 캐릭터"와 "최대 14개의 객체"라고 되어 있습니다. API를 기반으로 개발하는 경우 더 낮은 수치를 기준으로 계획하십시오.
API 페이지에 나열된 입력 항목은 "텍스트, 이미지, 비디오, 및 PDF"입니다. 모델은 이미지와 텍스트를 반환합니다. 입력 토큰 제한은 131,072개이며, 출력 토큰 제한은 32,768개입니다.
Google DeepMind의 모델 페이지는 이번 출시를 한 줄로 요약합니다. 이 업데이트는 "이전 Nano Banana 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하여 더 나은 시각적 디자인, 마스크 기반 편집, 피사체 일관성, 및 더 자연스러운 이미지를 제공한다"고 설명합니다.
텍스트 및 레이아웃 개선이 인포그래픽에 중요한 이유
인포그래픽은 작은 디테일에서 성패가 갈립니다. 차트 레이블의 글자가 틀리거나 슬라이드 크기에서 숫자가 흐릿하게 보이면 그래픽 전체의 신뢰도가 떨어집니다. 대부분의 업무용 시각 자료에서 텍스트 렌더링 항목이 가장 주목해야 할 부분인 이유입니다.
Google의 자체 예시도 같은 방향을 가리킵니다. 이미지 생성 가이드는 멀티턴 편집 예시로 인포그래픽을 사용합니다. 프롬프트는 "광합성을 설명하는 활기찬 인포그래픽 생성"으로 시작하여 요리책 스타일의 페이지를 요청합니다.
이 가이드는 결과물을 개선하는 방법도 설명합니다. "이미지를 반복 수정하는 데는 멀티턴 대화가 권장되는 방식"이라고 명시합니다. 실제로는 첫 번째 초안을 요청한 다음, 한 번의 턴마다 레이블 하나나 색상 하나를 수정하는 방식으로 진행합니다.
DeepMind 페이지에는 Google이 Nano Banana 제품군에 대해 염두에 둔 사용 사례가 추가되어 있습니다. 이 모델들은 "인포그래픽을 생성하거나 노트를 다이어그램으로 변환"할 수 있다고 설명합니다. 와이드 4:1 및 8:1 포맷은 타임라인과 배너 그래픽에 적합합니다.
모든 이미지 모델에 적용되는 한 가지 습관이 있습니다. 모델은 프롬프트의 숫자를 렌더링할 뿐이며, 이를 실제 데이터와 대조하는 것은 별도의 단계입니다. 수치가 스프레드시트에서 온 것이라면 먼저 계산을 마친 후 최종 이미지를 원본 소스와 대조하십시오.
Nano Banana 2.1 사용 가능처
Google의 발표에 따르면 모델이 배포되는 7곳은 다음과 같습니다.
| 플랫폼 | 일반적인 용도 |
|---|---|
| Gemini 앱 | 채팅에서 이미지를 생성하고 편집하는 일반 사용자 |
| Search의 AI Mode | Google 검색 내에서 이미지를 생성하는 사용자 |
| Google AI Studio | 코드를 작성하기 전 프롬프트를 테스트하는 개발자 |
| Flow 및 Stitch | Google의 크리에이티브 도구를 사용하는 크리에이터 및 디자이너 |
| Google Ads | 광고 소재를 제작하는 광고주 |
| Gemini Enterprise Platform | Google Cloud를 통해 모델을 실행하는 기업 |
개발자의 경우 Gemini API에서의 모델 ID는 gemini-nano-banana-2.1입니다. 모델 페이지에는 대기 가능한 작업의 가격을 낮춰주는 Batch API 지원이 명시되어 있습니다. Google Cloud 문서에는 이 모델이 2026년 10월 6일 출시일과 함께 "GA" 단계로 등재되어 있습니다.
발표 내용에는 각 Gemini 앱 플랜별 사용 제한이 명시되어 있지 않습니다. 대량의 이미지를 앱에 의존하여 제작할 계획이라면 본인 계정에 표시된 제한 수치를 확인하십시오.
Nano Banana 2.1 가격 책정
Gemini API 가격 페이지에는 Nano Banana 2.1이 토큰 단위로 나열되어 있으며, 이미지당 환산 비용도 포함되어 있습니다. 이 모델에 대한 무료 API 티어는 없으며, 무료 티어 열에는 "사용 불가"라고 표시되어 있습니다.
| 항목 | 표준 | Batch |
|---|---|---|
| 입력 (텍스트, 이미지, 비디오), 100만 토큰당 | $1.50 | $0.75 |
| 텍스트 및 Thinking 출력, 100만 토큰당 | $7.50 | $3.75 |
| 이미지 출력, 100만 토큰당 | $30.00 | $15.00 |
| 1K 이미지 1개 | $0.0336 | $0.0168 |
| 2K 이미지 1개 | $0.0504 | $0.0252 |
| 4K 이미지 1개 | $0.113 | $0.0567 |
해당 페이지는 계산 방식을 설명합니다. 1K 이미지는 1120 토큰, 2K 이미지는 1680 토큰, 4K 이미지는 3780 토큰을 소비합니다. 표준 요율 기준으로 2K 이미지 100개는 입력 및 Thinking 토큰을 제외하고 약 $5.04입니다.
놓치기 쉬운 두 가지 추가 비용이 있습니다. 이미지 생성 가이드는 "Thinking 모델의 경우 Thinking 토큰이 기본으로 청구된다"고 명시합니다. 검색 그라운딩은 Gemini 3 및 최신 모델 전체에서 공유되는 월 5,000건의 무료 검색 요청을 포함합니다. 그 이후에는 1,000건 요청당 $14의 비용이 발생합니다.
Nano Banana 2.1 vs. Nano Banana Pro
Google은 프리미엄 이미지 모델과 함께 Nano Banana 2.1을 제공합니다. 모델 페이지에서는 Nano Banana 2.1을 "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)의 더 효율적인 대응 모델"이라고 부릅니다.
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
| 모델 ID | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3-pro-image |
| Google의 설명 | 생성 및 편집을 위한 고효율 주력 모델 | "가장 복잡한 시각적 작업을 위한 프리미엄 선택" |
| 입력, 100만 토큰당 | $1.50 | $2.00 |
| 1K 또는 2K 이미지 1개 | $0.0336 또는 $0.0504 | $0.134 |
| 4K 이미지 1개 | $0.113 | $0.24 |
가이드는 Nano Banana Pro가 "최고 수준의 세상 지식, 고급 현지화, 정확한 브랜드 일관성, 및 정밀한 크리에이티브 제어"를 제공한다고 설명합니다. 브랜드 캠페인이나 현지화된 광고 세트와 같이 더 높은 가격을 지불할 가치가 있는 작업들이 이에 해당합니다.
초안, 내부용 덱, 및 대량 작업의 경우 Google 가이드는 Nano Banana 2.1을 "주요 고효율 주력 모델"이라고 부릅니다. 이전 Nano Banana 2 항목에는 "모든 새로운 프로젝트에 Nano Banana 2.1을 사용할 것을 권장함"이라고 되어 있습니다. 이전에 다룬 Nano Banana 2 vs. Nano Banana Pro 비교 기사에서 두 제품군이 슬라이드 시각 자료에서 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
Google이 명시한 제한 사항
Google의 페이지에는 몇 가지 제한 사항이 명시되어 있습니다. 모델을 중심으로 워크플로우를 구축하기 전에 각각을 숙지하는 것이 좋습니다.
- 워터마크. 이미지 생성 가이드는 "생성된 모든 이미지에 SynthID 워터마크가 포함된다"고 명시합니다. DeepMind는 SynthID를 이미지가 "AI로 생성되었음을 식별"할 수 있게 해주는 "보이지 않는 디지털 워터마크"라고 설명합니다.
- 검색 결과 내 인물. 이 모델을 사용한 검색 그라운딩은 "현재 웹 검색의 실제 인물 이미지를 사용하는 것을 지원하지 않습니다."
- 언어. 가이드는 이미지 생성에 가장 적합한 언어 목록을 나열합니다. 여기에는 영어, 아랍어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 힌디어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 러시아어, 및 중국어가 포함됩니다.
- API 기능. 모델 페이지에는 함수 호출(function calling), 구조화된 출력(structured outputs), 코드 실행, 및 캐싱이 지원되지 않는 것으로 표시되어 있습니다.
- 무료 티어. 가격 페이지의 무료 티어 열에는 이 모델에 대해 "사용 불가"라고 표시되어 있습니다.
이러한 제한 사항 중 인포그래픽 워크플로우를 차단하는 것은 없습니다. 다만 워크플로우의 형태를 결정합니다. 데이터 작업은 각 수치를 추적할 수 있는 도구에서 수행하고, 이미지 모델은 시각적 레이어를 위해 사용하십시오.
Nano Banana 2.1 대안 모델
여러 다른 모델과 도구들도 업무용 시각 자료를 생성합니다. 아래 표는 각 벤더의 페이지에서 설명하는 내용을 비교한 것입니다.
| 옵션 | 설명 | 벤더 페이지 가격 | 실행 위치 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | Google의 고효율 이미지 모델 | 1K 이미지당 $0.0336부터 | Gemini 앱, AI Studio, Gemini API |
| Nano Banana Pro | Google의 프리미엄 이미지 모델 | 1K 또는 2K 이미지당 $0.134 | Gemini API |
| OpenAI GPT Image 2.5 | OpenAI의 이미지 모델 제품군 | 100만 이미지 토큰당 입력 $8.00 및 출력 $30.00 | OpenAI API 및 ChatGPT |
| Qwen-Image-2.1-Turbo | Qwen 팀의 오픈 체크포인트 | 가격 미표기; 자체 호스팅 | 자체 GPU |
| Powerdrill Bloom | 파일을 차트, 슬라이드, 및 이미지로 변환하는 AI 워크스페이스 | 무료 플랜; Pro 연간 $199.00 | 웹 워크스페이스 |
OpenAI GPT Image 2.5. OpenAI의 API 가격 페이지에는 두 가지 GPT Image 2.5 변체가 나열되어 있습니다. 각각 100만 이미지 입력 토큰당 $8.00, 100만 이미지 출력 토큰당 $30.00의 비용이 듭니다. ChatGPT Images 2.5에 대한 설명글에서 해당 출시의 ChatGPT 측면을 다루고 있습니다.
Qwen-Image-2.1-Turbo. Hugging Face 카드는 이를 "8단계 디노이징 단계로 실행되는 Qwen-Image-2.1의 가속화된 체크포인트"라고 부릅니다. 이는 "동일한 7B 시각적 생성 아키텍처를 사용"합니다. 카드의 설치 단계는 "CUDA 호환 PyTorch 빌드 설치"로 시작하므로 자체 GPU 사용을 계획하십시오. 카드는 라이선스 이름을 qwen-research로 명시하고 있으므로 상업적 용도로 사용하기 전에 라이선스 파일을 확인하십시오.
Powerdrill Bloom. 이는 프롬프트만으로 시작하는 것이 아니라 데이터에서 시작합니다. 다음 섹션에서 이것이 어디에 적합한지 설명합니다.
데이터 우선 워크스페이스가 적합한 경우
이미지 모델은 그림을 만듭니다. 비즈니스 인포그래픽에는 누군가 확인할 수 있는 숫자가 필요하며, 이러한 숫자는 보통 스프레드시트, PDF, 또는 보고서에 들어 있습니다.
그것이 바로 Powerdrill Bloom이 만들어진 목적입니다. 홈페이지에서는 이를 "작업 과정을 보여주는 AI 데이터 분석가"라고 부릅니다. 또한 "모든 숫자는 해당 페이지, 행, 그리고 그 뒤에 있는 수치와 함께 제공된다"고 설명합니다.
플랜에는 이미지 측면이 명시되어 있습니다. Powerdrill Bloom 가격 페이지의 무료 플랜에는 "Excel, CSV, PDF, 및 문서 업로드"와 "기본 슬라이드, 문서, 시트, 및 이미지 생성"이 나열되어 있습니다. 연간 $199.00인 Pro 플랜에는 "슬라이드, Office 문서, Excel 분석, 및 Nano Banana 이미지 생성"이 포함됩니다.
Nano Banana 슬라이드 페이지에서 워크플로우를 확인할 수 있습니다. 분석 후 "PPT로" 또는 "Nano Banana Pro를 사용하여 인포그래픽으로"를 선택합니다. 해당 페이지에서는 모델 이름을 버전 2.1이 아닌 Nano Banana Pro로 명시하고 있습니다. AI 인포그래픽 생성기 페이지에서는 Excel, CSV, 또는 PDF 파일로부터 단일 페이지 인포그래픽을 만드는 동일한 개념을 설명합니다.
생성된 시각 자료를 슬라이드에 추가하는 더 많은 방법은 슬라이드에 AI 생성 이미지, 그래프 및 인포그래픽을 추가하는 방법 가이드를 참조하십시오.
인포그래픽을 위한 Nano Banana 2.1 프롬프트 작성법
명확한 프로세스를 거치면 회의에서 방어할 수 있는 인포그래픽을 얻을 수 있습니다. 다음 6단계는 Google의 지침을 따르며 숫자의 정직성을 유지합니다:
- 숫자를 먼저 확정하십시오. 프롬프트를 작성하기 전에 소스 파일에서 모든 수치를 계산하십시오.
- 모든 레이블을 명시하십시오. 모델이 사용자의 수치를 바탕으로 작업할 수 있도록 정확한 제목, 값, 및 단위를 프롬프트에 넣으십시오.
- 크기와 모양을 선택하십시오. 1K, 2K, 또는 4K 중 하나를 선택하고 종횡비를 슬라이드나 페이지에 맞추십시오.
- 복잡한 레이아웃의 경우 Thinking 레벨을 높이십시오. Google의 가이드는 자체 예시에서 높은 레벨을 보여줍니다.
- 한 번의 턴에 한 가지만 수정하십시오. 후속 턴을 사용하여 레이블, 색상, 또는 간격 문제를 수정하십시오.
- 최종 이미지를 확인하십시오. 그림 속의 모든 숫자와 레이블을 소스 파일과 대조하십시오.
샘플 프롬프트 패턴은 다음과 같습니다: "Q3 지역별 매출이라는 제목의 16:9 인포그래픽을 생성해줘. 4개의 막대를 표시해: 북부 42%, 남부 27%, 동부 19%, 서부 12%. 흰색 배경과 하나의 강조 색상을 사용해줘." 여기에 사용된 수치는 예시용입니다.
본인의 내보낸 데이터에서 숫자가 나온 경우 데이터부터 시작하십시오. 본인의 파일 중 하나로 Powerdrill Bloom을 사용해 보고 분석 결과를 슬라이드나 인포그래픽으로 변환할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Nano Banana 2.1이란 무엇인가요?
Nano Banana 2.1은 2026년 10월 6일에 출시된 Google의 이미지 생성 및 편집 모델입니다. 더 나은 시각적 품질, 텍스트 렌더링, 인포그래픽 레이아웃, 및 와이드 포맷 출력을 통해 Nano Banana 2를 업데이트했습니다. 개발자들은 Gemini API에서 이를 gemini-nano-banana-2.1로 호출합니다.
Nano Banana 2.1은 무료인가요?
Google은 Gemini 앱, Search의 AI Mode, 및 Google AI Studio 등의 플랫폼에 Nano Banana 2.1을 배포했습니다. Gemini API의 경우 가격 페이지에 이 모델에 대한 무료 티어가 없습니다. 유료 API 사용은 표준 요율 기준 1K 이미지당 $0.0336부터 시작합니다.
Nano Banana 2.1의 비용은 얼마인가요?
Gemini API 가격 페이지에는 이미지 출력이 100만 토큰당 $30.00로 나열되어 있습니다. 이는 1K 이미지당 $0.0336, 2K 이미지당 $0.0504, 및 4K 이미지당 $0.113로 환산됩니다. Batch API는 이 수치를 절반으로 낮추며, Thinking 토큰은 별도로 청구됩니다.
Nano Banana 2.1과 Nano Banana Pro의 차이점은 무엇인가요?
Google은 Nano Banana 2.1을 Nano Banana Pro의 더 효율적인 대응 모델이라고 부릅니다. Nano Banana Pro는 복잡한 시각 자료, 브랜드 일관성, 및 현지화를 위한 프리미엄 모델입니다. 비용은 1K 또는 2K 이미지당 $0.134이며, Nano Banana 2.1의 2K 이미지 비용인 $0.0504와 대조됩니다.
Nano Banana 2.1로 인포그래픽을 만들 수 있나요?
네. Google의 모델 페이지에는 "향상된 텍스트 렌더링 및 인포그래픽 레이아웃 정확도"가 주요 업데이트로 나열되어 있습니다. 이미지 가이드에서는 인포그래픽을 실습 예시로 사용합니다. 데이터 인포그래픽의 경우 먼저 소스에서 숫자를 계산한 다음 최종 이미지의 모든 레이블을 확인하십시오.
출처: Google AI for Developers, Gemini API 릴리스 노트 · Google AI for Developers, Gemini Nano Banana 2.1 · Google AI for Developers, Gemini API 가격 책정 · Google AI for Developers, 이미지 생성 · Google DeepMind, Nano Banana 2.1 · Google Cloud, Gemini Nano Banana 2.1 · Google on X, Nano Banana 2.1 배포 · OpenAI, API 가격 책정 · Hugging Face, Qwen-Image-2.1-Turbo. 2026년 10월 13일 벤더 페이지 확인 내용.