Artificial Analysis의 Text to Image Arena에서 GPT Image 2 (high)는 1331 Elo로 1위에 올라, 공개 텍스트 이미지 벤치마크 신호가 가장 강하다 [31]. 이미지 편집에서는 GPT Image 2 (1251 Elo)와 Nano Banana Pro (1250 Elo)의 차이가 1점에 불과해, 자체 테스트가 사실상 필수다 [30].
GPT Image 2 vsGPT Image 2 leads the available text-to-image benchmark signal, while Nano Banana remains a strong workflow choice for Gemini-native and high-resolution use cases.
AI 프롬프트
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs. Nano Banana Benchmarks: Which AI Image Model Wins in 2026?. Article summary: GPT Image 2 is the benchmark favorite for text to image: Artificial Analysis lists GPT Image 2 (high) first at 1331 Elo.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 2026 AI Image API Benchmark: GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0. Generative AI is no longer judged solely by aesthetic appeal, but by **API reliability, text-render" source context "GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0 - Atlas Cloud" Reference image 2: visual subject "GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search." source context "GPT Image 2 vs. Nano Banan
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벤치마크만 보면 결론은 비교적 분명합니다. 텍스트를 이미지로 만드는 공개 리더보드에서는 GPT Image 2가 앞서 있습니다. 다만 실제 제작 환경의 선택은 조금 더 복잡합니다. 광고 문구가 들어간 포스터를 만들 것인지, 기존 이미지를 빠르게 수정할 것인지, 4K 출력과 Google Gemini 도구 연동이 필요한지에 따라 답이 달라집니다.
핵심만 말하면 이렇습니다. 정확한 글자와 복잡한 지시를 지키는 능력은 GPT Image 2부터 테스트하는 편이 좋고, Gemini 기반 앱·고해상도 옵션·빠른 시안 반복이 중요하면 Nano Banana가 여전히 강력한 선택지입니다.
빠른 결론
판단 기준
확인된 근거
실무 추천
텍스트→이미지 품질
Artificial Analysis는 Text to Image Arena에서 GPT Image 2 (high)를 1331 Elo로 1위에 올렸다 .
이미지 품질과 프롬프트 준수가 최우선이면 GPT Image 2부터 테스트한다.
이미지 편집
Artificial Analysis 편집 리더보드에서는 GPT Image 1.5가 1267 Elo로 1위, GPT Image 2가 1251, Nano Banana Pro가 1250이다 .
편집 성능은 박빙이다. 실제 이미지와 수정 프롬프트로 둘 다 시험해야 한다.
4K 워크플로
Google의 Nano Banana 이미지 생성 문서는 512, 1K, 2K, 4K 해상도 선택지를 보여준다 .
API에서 문서화된 4K 출력 경로가 필요하면 Nano Banana 쪽 검증이 쉽다.
가격 확인
OpenAI 가격 페이지는 GPT-image-2의 이미지 입력·캐시 입력·출력 토큰 가격을 명시한다 .
제공된 공식 근거만 보면 GPT Image 2가 예산 산정에 더 명확하다.
이미지 안의 텍스트
제3자 비교는 이미지 속 텍스트, 다중 제약, 레이아웃, 일관성이 중요할 때 GPT-image-2가 적합하다고 본다 .
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"GPT Image 2 vs Nano Banana: 2026 벤치마크 승자와 실무 선택법"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
Artificial Analysis의 Text to Image Arena에서 GPT Image 2 (high)는 1331 Elo로 1위에 올라, 공개 텍스트 이미지 벤치마크 신호가 가장 강하다 [31].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
Artificial Analysis의 Text to Image Arena에서 GPT Image 2 (high)는 1331 Elo로 1위에 올라, 공개 텍스트 이미지 벤치마크 신호가 가장 강하다 [31]. 이미지 편집에서는 GPT Image 2 (1251 Elo)와 Nano Banana Pro (1250 Elo)의 차이가 1점에 불과해, 자체 테스트가 사실상 필수다 [30].
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
정확한 문구·레이아웃·복잡한 지시는 GPT Image 2, Gemini 연동·문서화된 512 4K 출력·빠른 반복 제작은 Nano Banana를 먼저 검토하는 편이 합리적이다 [6][35][43].
Google Skills는 Gemini 2.5 Flash Image, 즉 Nano Banana를 고속 이미지 생성, 프롬프트 기반 편집, 시각 추론용 모델로 설명한다 .
Gemini 네이티브 앱, 초안 생성, 빠른 비주얼 탐색에는 Nano Banana가 잘 맞는다.
텍스트-이미지 벤치마크: GPT Image 2가 가장 앞선다
가장 깔끔한 공개 리더보드 신호는 Artificial Analysis에서 나온다. 이 사이트의 Text to Image Arena 스니펫은 **GPT Image 2 (high)**를 1331 Elo로 1위에 올렸고, 보이는 순위에서는 GPT Image 1.5와 Nano Banana 2보다 앞선다 .
여기서 Elo는 모델 간 선호도를 상대 점수로 나타내는 방식이다. 점수가 높을수록 해당 평가 환경에서 더 자주 선택됐다는 뜻으로 읽을 수 있지만, 모든 상황에서 절대적인 품질 보증을 뜻하지는 않는다. 프롬프트 구성, 샘플링 설정, 모델 버전, 평가자 취향에 따라 순위는 달라질 수 있다.
다른 제3자 보도도 방향은 비슷하다. Neurohive는 GPT Image 2가 LM Arena 기준 이미지 생성 카테고리에서 1위를 차지했고 가장 가까운 경쟁자보다 +242 Elo 앞섰다고 전했다 . CalcPro도 텍스트-이미지 1512점과 Nano Banana 2 대비 +242 Elo 우위를 보도했다 . 다만 구매나 도입 의사결정에 바로 쓰기에는, 직접 확인 가능한 Artificial Analysis의 1331 Elo 1위 신호가 더 보수적인 근거다 .
이미지 편집은 승부가 거의 갈리지 않는다
편집 영역에서는 “GPT Image 2가 압도한다”고 말하기 어렵습니다. Artificial Analysis의 이미지 편집 리더보드 스니펫은 GPT Image 1.5 (high)를 1267 Elo로 1위, GPT Image 2 (high)를 1251 Elo로 2위, Nano Banana Pro를 1250 Elo로 3위에 둔다 . GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 차이는 1점입니다. 이 정도면 공개 스니펫만으로 결정적 우위라고 보기 어렵습니다.
Arena.ai의 이미지 편집 리더보드 스니펫도
gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)
를 1300±3 Elo로 보여준다 . 다만 같은 화면 범위에 GPT Image 2가 함께 보이지 않기 때문에, 이 자료만으로 두 모델을 직접 순위 비교하기는 어렵습니다.
따라서 기존 사진을 고치거나, 마스크를 쓰거나, 참고 이미지를 바탕으로 수정하는 워크플로라면 공개 순위만 믿지 않는 편이 안전합니다. 실제로 쓰는 제품 사진, 인물 이미지, 배경 이미지, 수정 지시문을 가지고 내부 벤치마크를 돌려야 합니다.
Nano Banana는 이름부터 확인해야 한다
GPT Image 2는 상대적으로 단순합니다. OpenAI 개발자 문서는 모델명을 gpt-image-2-2026-04-21로 표시하고, API 사용을 위한 단계별 rate limit도 보여준다 . OpenAI 가격 페이지도 GPT-image-2를 이미지 생성 모델로 제시하며 이미지 입력, 캐시 이미지 입력, 이미지 출력, 텍스트 입력, 캐시 텍스트 입력 가격을 토큰 기준으로 공개한다 .
반면 Nano Banana는 명칭이 다소 복잡합니다. Google의 이미지 생성 문서는 Gemini API에서 Nano Banana 이미지 생성을 다루며, 보이는 코드 예시에는 gemini-3.1-flash-image-preview가 등장한다 . Google Skills는 Gemini 2.5 Flash Image를 Nano Banana라고 부르며, 고속 이미지 생성과 프롬프트 기반 편집, 시각 추론을 지원한다고 설명한다 . Artificial Analysis 편집 리더보드는 또 다른 관련 명칭인 Nano Banana Pro를 쓰고, 이를 Gemini 3 Pro Image로 설명한다 .
이 차이는 단순한 표기 문제가 아닙니다. Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini 2.5 Flash Image, Gemini 3.1 Flash Image Preview가 항상 같은 경로와 같은 성능을 뜻한다고 가정하면 안 됩니다. 비교 테스트를 한다면 모델명, API 경로, 테스트 날짜, 해상도, 설정값을 반드시 기록해야 합니다.
GPT Image 2를 먼저 써볼 만한 작업
GPT Image 2는 나중에 고치기 어려운 실수가 비용으로 이어지는 작업에서 먼저 검토할 만합니다. Analytics Vidhya의 비교는 이미지 안의 텍스트가 정확해야 하거나, 프롬프트에 여러 제약과 레이아웃 조건이 있거나, 출력 일관성이 중요할 때 GPT-image-2가 적합하다고 설명한다 . 한 실사용 비교도 비슷한 감각을 제시했다. “한 글자가 중요할 때는 GPT, 빛 한 픽셀이 중요할 때는 Nano Banana”라는 식이다 .
GPT Image 2를 우선 테스트할 만한 예시는 다음과 같습니다.
정확한 헤드라인과 CTA가 들어가는 광고 소재
포스터, 메뉴판, 간판, 제품 라벨
앱 화면, 웹 그래픽, UI 목업처럼 읽을 수 있는 인터페이스 문구가 필요한 이미지
주석과 설명이 들어가는 다이어그램, 교육용 시각 자료, 인포그래픽
제품 패키지와 브랜드 자산처럼 텍스트 오류가 치명적인 결과물
여러 사물, 위치 관계, 레이아웃 규칙을 동시에 지켜야 하는 프롬프트
물론 Nano Banana가 이런 작업을 못 한다는 뜻은 아닙니다. 다만 제공된 벤치마크와 비교 근거만 놓고 보면, 텍스트 충실도와 구조화된 레이아웃, 복잡한 지시 이행에서는 GPT Image 2를 먼저 시험해볼 이유가 더 큽니다 .
Nano Banana가 여전히 실무적으로 강한 지점
Nano Banana의 강점은 단일 리더보드 1위라기보다 워크플로 적합성에 있습니다.
Google의 Nano Banana 문서는 다양한 화면비 옵션과 함께 resolution 설정에서 512, 1K, 2K, 4K를 선택할 수 있음을 보여준다 . 제품 요구사항에 4K 생성 경로가 명시돼 있다면, 제공된 근거 안에서는 Google 문서 쪽이 확인하기 쉽습니다.
또한 Nano Banana는 속도와 반복 작업 중심으로 설명됩니다. Google Skills는 Gemini 2.5 Flash Image, 즉 Nano Banana를 고속 이미지 생성, 프롬프트 기반 편집, 시각 추론 모델로 소개한다 . 실제 비교 기사 하나는 결과가 더 팽팽했다고 봤습니다. GPT 승 2개, Nano Banana 승 2개, 무승부 2개였다는 평가입니다 .
Nano Banana를 먼저 검토할 만한 경우는 다음과 같습니다.
이미 Gemini, Google AI Studio, Google 개발자 도구를 중심으로 앱을 만들고 있는 경우
512, 1K, 2K, 4K 출력 옵션을 Gemini API 경로에서 확인해야 하는 경우
많은 초안, 변형 이미지, 아이데이션용 비주얼을 빠르게 뽑아야 하는 경우
이미지 안의 정확한 문구보다 조명, 질감, 전체적인 사실감과 분위기가 더 중요한 경우
비용이 큰 제약인 경우. 단, Nano Banana 2가 대량 처리에서 더 저렴하다는 주장은 제3자 비교이므로 실제 과금 페이지와 모델 경로를 다시 확인해야 한다
가격과 rate limit: 공식 근거로 보이는 것
제공된 공식 근거 안에서는 OpenAI 쪽 가격 정보가 더 직접적입니다. OpenAI 가격 페이지는 GPT-image-2의 이미지 입력을 100만 토큰당 8달러, 캐시 이미지 입력을 100만 토큰당 2달러, 이미지 출력을 100만 토큰당 30달러로 표시한다. 텍스트 입력은 100만 토큰당 5달러, 캐시 텍스트 입력은 100만 토큰당 1.25달러다 .
OpenAI의 GPT Image 2 모델 페이지는 단계별 rate limit도 보여준다. 보이는 스니펫에서 Free는 지원되지 않으며, Tier 1은 100,000 TPM과 5 IPM, Tier 5는 8,000,000 TPM과 250 IPM으로 표시된다 .
Nano Banana의 경우, 제공된 Google 이미지 생성 문서 스니펫은 Gemini API 경로, 화면비, 해상도 옵션을 확인해주지만 OpenAI 가격표처럼 직접 비교 가능한 가격표는 보이지 않는다 . Analytics Vidhya는 Nano Banana 2가 대량 처리, 특히 배치 처리에서 더 저렴하다고 설명하지만 이는 제3자 비교 주장이다 . 실제 운영 예산을 잡을 때는 Google의 정확한 모델 변형, API 경로, 해상도, 배치 모드, 최신 과금 페이지를 별도로 확인해야 합니다.
우리 팀 기준으로 공정하게 비교하는 법
공개 리더보드는 출발점일 뿐입니다. 이미지 생성은 프롬프트에 매우 민감합니다. 한 실사용 비교는 프롬프트 품질만으로 GPT Image 2 결과가 한 단계 달라질 수 있으며, 일부 테스트에서는 그 차이가 모델 간 차이보다 클 수 있다고 봤다 .
실제 도입 전에 다음 항목을 분리해서 테스트하는 것이 좋습니다.
같은 프롬프트와 같은 참고 이미지 사용
GPT에는 정교한 프롬프트를 주고 Nano Banana에는 대충 쓴 프롬프트를 주면 비교가 무의미합니다.
평가 항목 분리
텍스트 정확도, 프롬프트 준수, 구도, 사실감, 편집 품질, 속도, 비용을 따로 채점해야 합니다.
실제 운영 제약 반영
필요한 화면비, 해상도, 처리량, 예산 조건을 테스트에 넣어야 합니다 .
정확한 모델명과 날짜 기록
GPT Image 2인지, Nano Banana 2인지, Nano Banana Pro인지, Gemini Flash Image 경로인지에 따라 결과가 달라질 수 있습니다 .
가능하면 블라인드 리뷰
어떤 모델이 만든 이미지인지 알고 보면 사람의 선호가 흔들릴 수 있습니다.
2026년 기준 최종 판단
하나의 벤치마크 승자를 골라야 한다면 GPT Image 2입니다. Artificial Analysis는 GPT Image 2 (high)를 Text to Image Arena 1위, 1331 Elo로 제시한다 . 텍스트가 많이 들어가거나, 레이아웃이 까다롭거나, 여러 지시를 정확히 따라야 하는 이미지 생성에서는 GPT Image 2를 먼저 검토하는 편이 합리적입니다.
하지만 모든 이미지를 한 모델로 몰아줄 필요는 없습니다. 정확한 문구, 간판, UI 화면, 다이어그램, 패키지, 복잡한 레이아웃은 GPT Image 2에 맡기고, Gemini 네이티브 앱, 문서화된 4K 출력 경로, 빠른 시각 탐색, 나중에 텍스트를 별도로 보정할 수 있는 이미지는 Nano Banana를 쓰는 식의 분업이 더 현실적입니다 .
2026년의 간단한 결론은 이렇습니다. 벤치마크 헤드라인은 GPT Image 2가 가져갔지만, 실제 워크플로에서는 Nano Banana가 이기는 장면도 충분히 많습니다.
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