구글의 이미지 생성 모델 Nano Banana 2.1이 10월 6일 정식으로 나왔어.
4K 이미지 한 장을 API로 뽑는 비용은 0.113달러, 한국 돈으로 약 150원이고, 참조 이미지를 14장까지 넣어서 같은 캐릭터를 장면마다 이어 그릴 수 있어. 다만 고칠수록 화질이 무너진다는 불만도 나오고 있거든.
장점과 단점을 같이 확인해보자.
나노바나나 2.1은 뭐가 달라졌나?
✦ 나노바나나 2.1 한눈에 보기
Nano Banana 2.1
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 개발사 | |
| 정식 출시 | 2026년 10월 6일(GA) |
| API 모델 ID | gemini-nano-banana-2.1 |
| 해상도 | 1K(기본), 2K, 4K |
| 참조 이미지 | 최대 14장(캐릭터 4 + 사물 10) |
| 워터마크 | 모든 결과물에 SynthID |
| API 무료 티어 | 없음 |
Nano Banana 2.1은 2026년 10월 6일에 정식 출시(GA)된 구글의 이미지 생성·편집 모델이야.
API 모델 ID는 gemini-nano-banana-2.1이고, 전작은 Nano Banana 2(gemini-3.1-flash-image)야.
구글이 꼽은 개선점은 시각 디자인, 마스크 기반 편집, 피사체 일관성, 더 자연스러운 이미지야. 해상도는 1K가 기본이고 2K, 4K까지 나와. 4K 결과물은 정사각형 기준 4096×4096 픽셀이라고 하니 해상도가 어마어마하지.
화면비는 가로로 긴 8:1이나 세로로 긴 1:8 같은 극단적인 비율도 지원해. 참고로, 모든 결과물에는 눈에 보이지 않는 SynthID 워터마크가 들어간대.
쓸 수 있는 곳은 Gemini 앱, 구글 검색 AI 모드, Google AI Studio, Gemini API, Flow, Stitch, Google Ads 등이야. 누구나 공짜로 쓰는 건 아니야.
나노바나나 2.1은 Gemini API에서 무료 티어를 제공하지 않고, 구글 검색 AI 모드에서 2.1을 쓰려면 18세 이상이어야 하고 영어로 써야 해.
한국에서는 Google AI Pro나 Ultra 구독자가 대상이래.(무료 이용자는 안 되는가봐. 예전에도 나노바나나 프로 모델은 무료 이용자에게 제약이 많았지)
Gemini 앱과 AI 모드에서의 이용 가능 여부와 한도는 제품, 지역, 구독 등급에 따라 달라.
4K 한 장에 얼마야?
✦ 해상도별 가격
API 이미지 1장 기준, 1달러=1,338.3원
| 해상도 | 가격 | 원화 환산 |
|---|---|---|
| 1K | 0.0336달러 | 약 45원 |
| 2K | 0.0504달러 | 약 67원 |
| 4K | 0.113달러 | 약 152원 |
| 4K 배치 | 0.0567달러 | 약 76원(최대 24시간) |
구글 공식 가격표로 보면 이미지 출력은 100만 토큰당 30달러야. 4K 한 장은 3,780토큰이라 0.113달러(정확히 계산하면 0.1134달러)이고, 2K는 0.0504달러, 1K는 0.0336달러지.
10월 14일 서울외환시장 종가 1,338.3원으로 환산하면 4K는 약 152원, 2K는 약 67원, 1K는 약 45원이야.
✦ 4K 장수별 비용
전작과 비교하면
| 항목 | 비용 |
|---|---|
| 4K 100장 | 약 11.34달러(약 1만 5천 원) |
| 4K 300장 | 약 34.02달러(약 4만 5천 원) |
| 4K 1,000장 | 약 113.4달러(약 15만 2천 원) |
| 전작 4K 1장 | 0.151달러, 2.1은 약 25% 인하 |
4K를 100장 뽑으면 약 1만 5천 원, 1,000장이면 약 15만 2천 원이 돼. 전작의 4K가 0.151달러였으니 4K 기준으로는 약 25% 싸진 셈이야.
윗급인 Nano Banana Pro의 4K는 0.24달러라서 절반이 안 되는 값이야.
몇 가지는 알아 둬야 해. 입력 토큰 단가가 100만 토큰당 0.5달러에서 1.5달러로 3배 올라서, 참조 이미지를 많이 넣는 요청은 비용이 생각보다 늘 수 있어.
기본 설정에서 생각(thinking) 기능이 중간 수준으로 켜져 있어서, 실제 비용이 표 가격보다 조금 높을 수도 있다네. 여러 이미지를 한꺼번에 배치(Batch)로 돌리면 가격이 절반이지만 결과가 나오기까지 최대 24시간이 걸려.(윽...)
같은 캐릭터, 다른 장면
✦ 참조 이미지 14장 구성
같은 캐릭터를 장면마다 이어 그리는 재료
| 종류 | 최대 개수 |
|---|---|
| 캐릭터 | 4개 |
| 사물 | 10개 |
| 합계 | 14장 |
이번 모델에서 가장 쓸 만한 기능은 참조 이미지 14장이야. 최대 4개의 캐릭터와 최대 10개의 사물을 넣어 두면 장면이 바뀌어도 일관성을 유지하려고 해. 구글은 같은 대화 안에서 연속으로 고칠 때도 캐릭터가 유지된다고 밝혔어.
유튜브 채널 마스코트로 영상마다 다른 썸네일을 뽑거나, 쇼핑몰에서 같은 모델 이미지로 상품별 상세페이지 장면을 만들거나, 연재 만화 주인공의 얼굴이 컷마다 달라지는 문제를 줄이는 데 쓸 수 있어.
구글이 공개한 자체 비교에서는 생각 기능을 켠 2.1의 선호도 종합 점수가 1050점으로 전작 990점, Pro 935점보다 높았어. 회사 발표 수치라 다른 회사 모델과의 비교는 아니야.
마스크 기반 편집은 바꾸고 싶은 부분만 지정해서 고치고 나머지는 그대로 두는 방식이야.(GPT Image 2.5에서 써봐서 다들 익숙하지?) 다만 구글도 마스크 편집에 오류가 생기고 작은 글자가 번질 수 있다고 인정했다는 보도가 있어.
글자도 잘 그려 줘
구글은 포스터와 도표 속 글자, 인포그래픽의 정확도가 좋아졌다고 밝혔어. 써 본 후기에서도 중국어 글자가 쓸 만해졌다는 평이 나왔고. 해외 판매용 상품 이미지에 들어가는 문구를 여러 언어로 바꿔 보는 작업이 가장 먼저 떠오르지.
스펙만 보면 완벽해 보이는데, 진짜 실전에서도 통할까? 글자 표현부터 캐릭터 일관성까지 4가지 테스트로 직접 확인해보자.
<Google's Nano Banana 2.1 Is Free. But Is It Actually Better? (4 Tests)>
* 유튜버 Thunder Tools님이 Thunder Tools 채널에 업로드한 영상이야. 영상이 마음에 들었다면 '좋아요'를 누르자.
테스트로 실력은 확인했으니, 이제 나노바나나의 가장 큰 약점인 연속 편집 열화를 살펴볼게.
고칠수록 망가진다?
✦ 연속 편집 열화
고칠수록 이렇게 무너져
한 매체의 사용 후기 정리에서는 가장 큰 단점으로 연속 편집 열화를 꼽았어. 첫 수정은 깨끗한데 횟수가 늘수록 손대지 않은 부분에 노이즈가 끼고 색이 흘러가고 질감이 뒤틀린다는 건데, 여러 커뮤니티 사용자가 같은 문제를 말했다고 해.
반복 편집에서 화질이 떨어진다는 공개 연구도 있어.
4월에 나온 Banana100 논문은 100단계 반복 편집으로 이미지 2만 8천 장을 만들어 확인했는데, 실험 대상은 Nano Banana Pro였고 5~10번째 편집부터 노이즈가 눈에 띄게 쌓였어.
2.1을 직접 실험한 건 아니라서 같은 정도라고 단정하기는 어렵지만, 나노바나나 계열의 특징이지.
2.1을 직접 돌려 본 사례로는 10월 8일 깃허브 edit-drift 저장소에 올라온 실험이 있어.
개발자 한 명이 한 번 돌린 결과인데, 40단계를 연속 편집하자 이미지가 단계마다 원본에서 멀어졌고, 대화형 멀티턴 방식으로 다시 돌려도 개선이 거의 없었어.
원인으로는 SynthID 워터마크가 쌓인다는 추측이 도는데, 같은 논문에서 FLUX.2나 Qwen Image Edit 같은 오픈소스 모델에서도 노이즈가 생겨서 워터마크만의 문제는 아니라고 봤어.
어쨌든 한 번에 요청을 모아서 넣고, 마음에 드는 원본이 나오면 그걸 기준으로 새로 생성하는 쪽이 안전하겠네. 이 모델에서 이미지 편집 대화를 오래 끌고가는 건 좋은 선택이 아니야.
GPT Image 2.5와 붙으면?
✦ Arena 텍스트→이미지 순위
10월 7일 기준, 초기 집계
| 순위 | 모델 | 점수 |
|---|---|---|
| 1위 | gpt-image-2.5-sunburst | 1,425 |
| 2위 | gpt-image-2.5-flare | 1,398 |
| 3위 | gpt-image-2 | 1,383 |
| 6위 | Nano Banana 2.1 | 1,328 |
| 11위 | Nano Banana 2 | 1,262 |
| 16위 | Nano Banana Pro | 1,248 |
Arena 공식 텍스트→이미지 리더보드(10월 7일 기준)에서 2.1은 1,328점으로 6위야.
1위와 2위는 GPT Image 2.5의 두 버전(1,425점, 1,398점), 3위는 GPT Image 2(1,383점)라서 1위와는 100점 가까이 벌어져 있어. 그래도 구글 이미지 모델 중에서는 가장 높아.
전작 Nano Banana 2는 11위, Pro는 16위야. 출시 직후 초기 집계여서 순위는 바뀔 수 있어.
써 본 후기를 보면 전체 완성도는 아직 GPT Image 2.5가 앞선다는 평가도 있어. 그래서 한 장의 완성도는 GPT, 캐릭터 일관성과 가격은 2.1로 나눠 보는 게 맞지.
누구한테 쓸모 있을까?
하루에 이미지를 몇 장씩 뽑는 블로거나 유튜버라면 지금 쓰는 도구에서 갈아탈 이유가 충분해. 장당 가격이 낮고 캐릭터가 유지되니까 채널 분위기를 맞추기 쉽거든.
반대로 한 장을 공들여 다듬는 일러스트 작업이라면 연속 편집 열화 때문에 처음 몇 번 고치고 끝내는 습관이 필요해.
광고 소재를 대량으로 찍어 내야 한다면, 비용 계산부터 해 봐. 4K를 하루 300장씩 뽑으면 한 달에 130만 원이 넘게 나가. 만만치 않은 비용이야.
개발자라면 전작부터 챙겨
✦ 전작 일정
2.1 출시 이후
구글은 2.1을 내놓으면서 전작 Nano Banana 2(gemini-3.1-flash-image)의 권장 대체 모델로 2.1을 지정했어.
10월 29일에 닫힌다는 보도가 돌았지만, 구글의 공식 폐기 일정표에는 전작의 종료일이 아직 발표되지 않았어. 어쨌든 날짜가 확정돼서 갑자기 공지되기 전에 미리 새로운 모델을 써보면서 모델을 옮기는 작업을 해두는게 좋겠지.
정리하면 나노바나나 2.1은 다른 모델들을 압도적으로 이기는 모델은 아니야. 일관성과 글자, 가격에서 쓸모가 있는 모델이지. 어디에 쓸지 정하고 들어가면 만족도가 높고, 여러 번 고쳐야 하는 작업을 통째로 맡기면 열화 때문에 실망하기 쉬워.
어쨌든 우리같은 소비자 입장에서는 이렇게 다양한 선택지가 주어지면 좋겠지. GPT Image 모델이 아직까지 최고라고 생각이 들지만, 더 좋은 경쟁모델이 나와줬으면 좋겠네.
자, 그럼 오늘도 모험을 시작할까?
https://newaien.blogspot.com/2026/10/nano-banana-21-4k-images-at-0113-each.html
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