GPT Image 2와 Nano Banana Pro 비교: 벤치마크보다 중요한 선택 기준

여기서 분명한 점은 Nano Banana Pro가 상업 디자인과 제작물 품질을 전면에 내세운 모델이라는 것입니다 . 반면 GPT Image 2는 OpenAI API 생태계 안에서 모델명과 레이트 리밋이 확인되는 만큼, 기존 OpenAI 기반 개발 환경이나 이미지 생성·편집 파이프라인에 붙여 검토하기 쉽습니다 .

비교 포인트별 결론

1. 문자 포함 디자인, UI, 도표, 데이터 시각화

공식 설명만 놓고 보면 Nano Banana Pro가 가장 근거를 제시하기 쉬운 영역입니다. Google은 Nano Banana Pro가 정확한 텍스트 렌더링이 필요한 사실 기반 데이터 시각화와 Google Search를 통한 현실 세계 정보 그라운딩에 적합하다고 설명합니다 .

GPT Image 2도 2차 리뷰에서는 텍스트 렌더링 성능이 높다고 소개됩니다. 한 리뷰는 약 99%의 문자 단위 정확도를, 다른 리뷰는 95% 이상의 다국어 텍스트 정확도를 주장합니다 . 하지만 이는 공식 동일 조건 벤치마크가 아니므로 일반 성능으로 단정하기보다는 검증 후보로 보는 편이 안전합니다.

추천: 포스터, 패키지, UI 화면, 설명용 인포그래픽, 보고서용 그래프처럼 글자가 깨지면 바로 납품이 어려운 작업에서는 Nano Banana Pro를 먼저 테스트하고, GPT Image 2도 같은 원고와 같은 레이아웃 조건으로 비교하는 방식이 좋습니다.

2. 상품 목업, 광고 시안, 브랜드 비주얼

상품 목업과 상업 그래픽에서는 Nano Banana Pro의 공식 포지셔닝이 강한 근거가 됩니다. Google은 Nano Banana Pro를 고충실도 상품 목업, 복잡한 그래픽 디자인, 스튜디오 품질의 정밀도에 적합한 모델로 설명합니다 .

GPT Image 2 역시 이미지 생성·편집 후보가 될 수 있지만, OpenAI 모델 페이지에서 확인되는 범위만 보면 상품 목업이나 광고 품질에 대한 공식 정량 비교는 제시되어 있지 않습니다 . Fal.ai는 GPT Image 2가 텍스트 프롬프트 기반 이미지 생성과 기존 이미지 편집을 지원한다고 설명합니다 .

추천: 이커머스 상품 이미지, 광고 콘셉트 보드, 패키지 시안, 브랜드 캠페인 비주얼은 Nano Banana Pro를 먼저 돌려볼 만합니다. 다만 제작 파이프라인이 이미 OpenAI API 중심으로 구성돼 있다면 GPT Image 2도 병행 검증하는 것이 합리적입니다.

3. 복잡한 구도와 프롬프트 추종

Nano Banana Pro는 Google 문서에서 reasoning-driven engine으로 설명되며, 복잡한 그래픽 디자인과 고급 크리에이티브 제어가 공식적으로 강조됩니다 .

GPT Image 2는 2차 분석에서 복잡한 장면 구성, UI 생성, 자연스러운 소셜 콘텐츠 제작에 유리할 가능성이 있는 모델로 소개됩니다 . 다만 이런 비교 글은 프롬프트, 해상도, 출력 장수, 최종 이미지 선택 방식이 제각각인 경우가 많습니다. 따라서 표준화된 벤치마크와는 분리해서 읽어야 합니다.

추천: 자연스러운 장면 구성이나 대화형 반복 수정이 중요한 작업에서는 GPT Image 2를 시험해볼 가치가 있습니다. 반대로 텍스트, 상품, 도표, 브랜드 요소가 많이 들어가는 상업 레이아웃은 Nano Banana Pro의 공식 설명과 더 잘 맞습니다 .

4. 이미지 편집과 워크플로 통합

Nano Banana Pro는 전문급 이미지 편집·생성, 스튜디오 품질의 정밀도, 고급 크리에이티브 제어를 공식적으로 내세웁니다 . GPT Image 2도 Fal.ai 경유로 텍스트 기반 이미지 생성과 기존 이미지 편집을 지원한다고 설명됩니다 .

여기서 중요한 것은 모델 성능뿐 아니라 어떤 제작 환경에 붙일 것인가입니다. OpenAI 모델 페이지에는 GPT Image 2의 레이트 리밋이 제시되어 있으며, Tier 1은 100,000 TPM / 5 IPM, Tier 5는 8,000,000 TPM / 250 IPM으로 표시됩니다 . 대량 생성이나 사내 도구화를 고려한다면 품질만큼이나 레이트 리밋, 청구 경로, 로그 관리, 기존 API와의 궁합을 확인해야 합니다.

추천: OpenAI API 중심의 제품, 사내 디자인 자동화 도구, 기존 OpenAI 워크플로에 붙이는 이미지 생성·편집이라면 GPT Image 2를 우선 검증할 만합니다. 상업 디자인과 상품 목업이 중심이라면 Nano Banana Pro를 먼저 테스트하는 식의 역할 분담이 실무적입니다.

5. 4K, 고해상도, 커스텀 사이즈

GPT Image 2는 Fal.ai 구현 정보 기준으로 커스텀 이미지 크기가 양쪽 변 모두 16의 배수여야 하며, 한 변 최대 3840px, 최대 종횡비 3:1, 총 픽셀 수 655,360~8,294,400이라는 제약이 제시됩니다 . Fal.ai는 또 GPT Image 2 가격 범위를 저품질 1024×768의 이미지당 $0.01부터 4K 고품질 이미지당 $0.41까지로 설명합니다 .

Nano Banana Pro는 4K 출력과 가격에 관한 공개 정보가 여러 곳에 있지만, 공식 문서와 API 라우터, 2차 가격 가이드의 표현이 섞여 있습니다. OpenRouter는 google/gemini-3-pro-image-preview를 게시하고 토큰 가격 정보를 보여줍니다 . 2차 가격 가이드들은 1K~2K가 $0.134, 4K가 $0.24라는 식의 단가를 설명합니다 . 또 다른 가격 가이드는 Nano Banana Pro의 최대 네이티브 해상도를 4K로 다룹니다 .

추천: 4K 납품을 전제로 한다면 모델 이름만 보고 결정하지 마세요. 실제로 사용할 API 경로마다 최대 해상도, 종횡비, 품질 옵션, 파일 형식, 실패 시 재생성 비용을 확인해야 합니다.

6. 가격과 실제 비용

가격은 모델명만으로 결정되지 않습니다. 어떤 경로로 쓰는지가 중요합니다. OpenAI 가격 페이지는 Batch API를 이용하면 입력과 출력을 50% 절감할 수 있다고 안내합니다 . 다만 GPT Image 2의 이미지 1장당 실제 단가는 이용 경로, 품질, 해상도, 재생성 횟수에 따라 따로 확인해야 합니다. Fal.ai 경유 가격은 저품질 1024×768 기준 이미지당 $0.01부터 4K 고품질 기준 이미지당 $0.41까지로 제시됩니다 .

Nano Banana Pro도 마찬가지입니다. OpenRouter는 google/gemini-3-pro-image-preview의 토큰 가격을 게시하고 있으며, 2차 가격 가이드들은 1K~2K 이미지가 $0.134, 4K 이미지가 $0.24라는 단가를 설명합니다 . 이런 정보는 청구 경로와 시점에 따라 달라질 수 있으므로, 도입 전에는 실제 계약하거나 호출할 서비스의 최신 가격표를 확인해야 합니다.

추천: 비교해야 할 것은 생성 1장의 단가가 아니라 채택 가능한 1장을 얻기까지의 실제 비용입니다. 글자 깨짐, 구도 오류, 재생성, 디자이너의 손보는 시간까지 계산하면 겉보기 단가가 싼 모델이 항상 더 싸지는 않을 수 있습니다.

7. 속도와 레이턴시

속도는 공개 정보만으로 판단하기 가장 어려운 항목입니다. Replicate의 GPT Image 2 페이지에는 1장 생성 38.8초, predict time 약 40.64초, total time 약 40.66초라는 실행 로그 예시가 있습니다 . 그러나 이는 단일 실행 사례일 뿐 평균 레이턴시나 피크 시간대 성능을 보여주는 벤치마크는 아닙니다.

Nano Banana Pro도 GPT Image 2와 직접 비교할 수 있는 공적 속도 데이터는 확인하기 어렵습니다. TechCrunch는 Nano Banana 2가 Pro 모델의 고충실도 특성 일부를 유지하면서 더 빠르게 이미지를 생성하는 모델이라고 보도했지만, 이는 Nano Banana Pro 자체와 GPT Image 2의 직접 비교가 아닙니다 .

추천: 대량 생성에서 속도가 중요하다면 공개 리뷰보다 실제 사용할 API 경로에서 직접 측정해야 합니다. 해상도, 품질 설정, 입력 이미지 유무, 호출 지역, 큐 상태, 동시 실행 수에 따라 결과가 크게 달라집니다.

용도별로 먼저 테스트할 모델

자체 벤치마크에서 꼭 볼 항목

공개 벤치마크만으로 결론을 내리기 어렵다면, 최종 판단은 실제 업무와 가까운 프롬프트로 해야 합니다. 특히 성공작만 골라 비교하지 말고 실패 이미지와 재시도까지 포함해 평가하는 것이 중요합니다.

• 프롬프트 준수: 피사체, 구도, 배경, 시점, 금지 요소를 지키는가.
• 문자 정확도: 상품명, 헤드라인, 가격, UI 라벨, 도표 속 텍스트가 깨지지 않는가.
• 레이아웃 안정성: 같은 템플릿으로 여러 안을 만들 때 배치가 크게 무너지지 않는가.
• 참조 이미지 일관성: 상품, 인물, 브랜드 컬러, 로고풍 요소를 어느 정도 유지하는가.
• 편집 내성: 배경 교체, 색상 변경, 문구 교체, 부분 수정에서 이미지가 무너지지 않는가.
• 해상도와 형식: 필요한 종횡비, 최대 크기, 파일 형식, 압축 설정을 지원하는가.
• 속도: 평균 생성 시간뿐 아니라 피크 시간대, 동시 실행, 재생성 포함 시간을 보는가.
• 비용: 1장 생성 단가가 아니라 최종 채택 가능한 1장을 얻는 데 드는 비용을 계산하는가.
• 운영 조건: 상업적 이용, 로그 관리, 내부 검수, 청구 경로, 레이트 리밋이 조직의 정책과 맞는가.

최종 판단

공개 정보만으로 GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 종합 승자를 단정하는 것은 피하는 편이 좋습니다. Fal.ai가 Arena ranking을 OpenAI 공식 벤치마크가 아니라고 명시한 점도 단순한 승패표를 조심해서 읽어야 하는 이유입니다 .

Nano Banana Pro를 우선 검토하기 쉬운 분야는 문자 포함 디자인, 상품 목업, 브랜드 소재, 도표, Google Search 기반 그라운딩을 포함한 제작입니다. 이는 Google의 공식 설명과 잘 맞습니다 .

GPT Image 2를 우선 검토하기 쉬운 분야는 OpenAI API 중심 이미지 생성·편집, 기존 OpenAI 워크플로 통합, Fal.ai 경유 커스텀 크기나 4K 조건을 중시하는 제작입니다. OpenAI 모델 페이지에서는 gpt-image-2-2026-04-21이 확인되고, Fal.ai 경유 구현에서는 최대 한 변 3840px 같은 조건도 공개되어 있습니다 .

결론은 간단합니다. 공개 벤치마크의 순위표를 그대로 도입 판단에 쓰지 말고, 실제 프롬프트, 해상도, API 경로, 품질 설정, 채택 기준을 맞춰 AB 테스트하세요. 이 두 모델의 차이는 종합 점수보다 작업물의 성격에서 더 분명하게 드러납니다.