GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 어떤 이미지 모델을 먼저 써야 할까

모델 이름부터 정확히 구분하기

GPT Image 2는 OpenAI API 문서에 gpt-image-2 모델로 등재되어 있으며, 문서에는 gpt-image-2-2026-04-21 같은 스냅샷·별칭 정보도 포함되어 있습니다 .

Nano Banana Pro의 공식 모델명은 Gemini 3 Pro Image입니다. Google은 기존 Nano Banana가 Gemini 2.5 Flash Image의 브랜드명으로 자리 잡았고, Gemini 3 Pro Image에는 Nano Banana Pro라는 브랜드명을 붙였다고 설명합니다 . Google의 공식 소개도 Nano Banana Pro를 Gemini 3 Pro 기반의 이미지 생성·편집 모델로 설명합니다 .

핵심 비교표

생성 품질: 공개 리더보드는 GPT Image 2 쪽 신호가 강하다

텍스트 프롬프트로 이미지를 만드는 일반 생성 작업에서는 GPT Image 2가 더 강한 공개 벤치마크 신호를 보입니다. Artificial Analysis의 Text to Image Leaderboard는 GPT Image 2 high를 Elo 1331로 1위에 올리고 있습니다 .

Arena.ai에서도

gpt-image-2 (medium)

gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)

gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)

다만 Arena.ai의 GPT Image 2 점수는 Preliminary로 표시되어 있습니다 . 리더보드는 유용한 비교 신호지만, 특정 브랜드 배너·제품 컷·한국어 포스터·앱 UI 목업에서의 성공률을 그대로 보장하지는 않습니다.

이미지 편집: 1점 차이는 승부가 아니다

편집 워크플로에서는 결론이 훨씬 미묘합니다. Artificial Analysis의 Image Editing Leaderboard는 GPT Image 1.5 high를 1267점으로 1위에 두고, GPT Image 2 high를 1251점, Nano Banana Pro를 1250점으로 표시합니다 .

이 정도 차이로는 “GPT Image 2가 편집에서도 확실히 우세하다”거나 “Nano Banana Pro가 반드시 낫다”고 말하기 어렵습니다. 기존 이미지 기반 변형, 부분 수정, 리터칭, 브랜드 에셋 보존, 인물·제품 일관성 같은 작업은 두 모델에 동일한 원본 이미지와 프롬프트를 넣어 비교하는 편이 더 현실적입니다.

텍스트 렌더링과 인포그래픽: 같은 문제가 아니다

여기서 말하는 “텍스트-이미지 리더보드”는 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하는 평가이지, 이미지 안의 글자를 얼마나 정확히 쓰는지에 대한 별도 오탈자 벤치마크와는 다릅니다. 따라서 GPT Image 2의 높은 텍스트-이미지 순위를 곧바로 장문 문구 렌더링 우위로 해석하면 과장될 수 있습니다 .

Nano Banana Pro 쪽은 공식 포지셔닝이 더 직접적입니다. Google은 Nano Banana Pro가 Gemini 3의 추론과 실세계 지식을 활용해 정보를 더 잘 시각화할 수 있다고 설명하며, 날씨·차이 만드는 법·식물 관리 같은 주제의 인포그래픽 예시를 제시합니다 . 개발자용 공지에서도 Nano Banana Pro가 더 높은 텍스트 렌더링 정확도, 강한 세계 지식, Google Search grounding 활용을 제공한다고 설명합니다 .

정리하면, 일반 이미지 생성 리더보드만 보면 GPT Image 2가 앞서지만, 설명형 이미지·교육용 도해·검색 기반 인포그래픽은 Nano Banana Pro를 별도로 테스트할 가치가 큽니다.

가격: GPT Image 2는 예산을 계산하기 쉽다

OpenAI의 이미지 생성 가이드는 GPT Image 2의 품질·해상도별 예시 가격을 공개합니다. 예를 들어 1024×1024 출력은 low $0.006, medium $0.053, high $0.211로 표시되어 있고, 1024×1536 및 1536×1024 출력은 low $0.005, medium $0.041, high $0.165로 표시되어 있습니다 .

이 가격표가 모든 사용 상황의 최종 청구액을 보장한다는 뜻은 아닙니다. 그래도 대량 생성, A/B 테스트, API 기반 크리에이티브 자동화처럼 단가 예측이 중요한 워크로드에서는 GPT Image 2가 검토하기 쉽습니다.

반면 제공된 Google 공식 자료는 Nano Banana Pro의 기능, Gemini API·Google AI Studio·Vertex AI paid preview, Search grounding 활용을 설명하지만, OpenAI 가격표처럼 직접 비교 가능한 품질·해상도별 단가표는 이 자료 범위에서 확인되지 않습니다 .

해상도와 4K 주장은 모델명을 확인해야 한다

GPT Image 2의 경우 OpenAI 가격표에 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 예시와 추가 사이즈 지원이 표시되어 있습니다 .

Nano Banana 계열은 이름이 비슷해 혼동하기 쉽습니다. TechCrunch가 보도한 512px~4K 해상도 지원은 Nano Banana 2에 대한 설명입니다 . 이 근거만으로 Nano Banana Pro의 최대 출력 해상도를 확정하면 안 됩니다.

작업별 추천

GPT Image 2를 먼저 테스트할 만한 경우

• 공개 텍스트-이미지 리더보드 성적을 모델 선택의 중요한 기준으로 삼는 경우
• 광고 이미지, 제품 컷, 포스터, 캠페인용 크리에이티브처럼 일반 생성 품질을 빠르게 비교해야 하는 경우
• 대량 생성·A/B 테스트·API 자동화처럼 품질 단계와 해상도별 비용 예측이 중요한 경우
• OpenAI API의 모델 스냅샷과 버전 고정 흐름을 활용하려는 경우

Nano Banana Pro를 먼저 테스트할 만한 경우

• 인포그래픽, 교육용 도해, 설명형 이미지처럼 정보 구조화가 중요한 경우
• Google Search grounding이나 Gemini 3 기반 추론을 이미지 생성에 활용하려는 경우
• Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI를 이미 쓰는 팀의 멀티모달 제품에 붙이려는 경우
• 이미지 생성뿐 아니라 편집·리터칭 워크플로까지 함께 검토하는 경우

반드시 직접 비교해야 하는 경우

• 한국어·일본어·중국어 등 비영어 텍스트가 이미지 안에 들어가는 작업
• 긴 문장, 표, 라벨, 작은 글자가 많은 포스터나 문서형 이미지
• 동일 캐릭터·제품·브랜드 자산을 여러 장에 걸쳐 유지해야 하는 작업
• 실제 API 환경의 평균 지연시간, 실패율, 재시도율, 정책 거절률이 중요한 서비스
• 같은 해상도·같은 품질 조건에서의 최종 청구액이 중요한 프로덕션 워크로드

최종 판단

일반 텍스트-이미지 생성과 비용 예측을 우선한다면 GPT Image 2부터 테스트하는 전략이 합리적입니다. Artificial Analysis와 Arena.ai 리더보드에서 GPT Image 2가 강한 성적을 보이고, OpenAI가 품질·해상도별 예시 가격을 공개하고 있기 때문입니다 .

지식 기반 인포그래픽, 설명형 시각화, Gemini 연동, Search grounding이 중요하다면 Nano Banana Pro를 우선 검토할 이유가 큽니다. Google은 Nano Banana Pro를 Gemini 3 Pro 기반의 이미지 생성·편집 모델로 소개하고, 추론과 실세계 지식을 활용한 정보 시각화를 핵심 강점으로 내세웁니다 .

가장 균형 잡힌 결론은 이렇습니다. 생성 리더보드와 가격 투명성은 GPT Image 2, 정보 시각화와 Gemini 통합은 Nano Banana Pro, 편집은 현재 공개 점수상 박빙입니다.