GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 어떤 이미지 워크플로에 맞을까

공개 벤치마크는 어디까지 믿을 수 있나

공식 문서: 모델의 지향점은 보이지만, 전면 승부의 증거는 아니다

OpenAI API 문서는 GPT Image 2를 OpenAI의 최신 고성능 이미지 생성 모델로 소개하며, 빠르고 고품질인 이미지 생성·편집에 초점을 둔다고 설명한다. 또한 텍스트와 이미지 입력, 이미지 출력, 유연한 이미지 크기, 고충실도 이미지 입력을 지원한다고 밝힌다.^[25]

Google Cloud의 Vertex AI 문서는 Gemini 3 Pro Image, 즉 Gemini 3 Pro with Nano Banana를 어려운 이미지 생성 과제를 겨냥한 모델로 설명한다. 특히 최상위급 추론 능력을 결합했고, 복잡한 다단계 이미지 생성·편집에 적합하며 정확도와 이미지 품질이 개선됐다고 설명한다.^[13] 여기서 Vertex AI는 Google Cloud에서 모델을 개발·배포할 때 쓰는 플랫폼으로 이해하면 된다.

Google AI for Developers의 Gemini API 문서는 Nano Banana Pro를 추론 기반의 전문급 이미지 편집·생성 엔진으로 설명한다. 복잡한 그래픽 디자인, 고충실도 제품 목업, 정확한 텍스트 렌더링과 Google Search 기반 현실 정보 그라운딩이 필요한 사실 기반 데이터 시각화에 적합하다는 설명도 함께 제시한다.^[14] 여기서 그라운딩은 모델이 생성하는 내용을 검색 등 실제 세계 정보와 맞춰 보려는 기능을 뜻한다.

Google 공식 블로그도 Nano Banana Pro가 Gemini 3 Pro 위에 구축됐고, Gemini의 추론 능력과 현실 세계 지식을 활용해 정보를 더 잘 시각화한다고 소개한다.^[17] TechCrunch 보도 역시 Google이 Nano Banana Pro에 더 강한 편집 기능, 더 높은 해상도, 더 정확한 텍스트 렌더링, 웹 검색 능력을 내세웠다고 전했다.^[21]

제3자 지표: 품질 평가와 운영 지표를 구분해야 한다

Artificial Analysis의 GPT Image 2 provider benchmark 페이지는 API 생성 시간, 지연 시간, 가격을 공급자별로 비교하는 데 초점이 있다. 또 사용자가 Nano Banana와 GPT Image 계열 모델을 가로질러 이미지를 생성·비교할 수 있다고 안내한다.^[27] 이는 제품에 모델을 붙일 때 매우 유용한 자료지만, 이미지 품질 전체를 블라인드 테스트한 종합 성적표와는 성격이 다르다.

OpenAI 커뮤니티 출시 게시물에는 Arena.AI 텍스트-투-이미지 순위표 인포그래픽이 포함돼 있으며, GPT-Image-2가 1,512점으로 1위에 올랐다는 정보가 보인다.^[30] 다만 공개된 게시물만으로는 테스트셋, 평가자 프로토콜, 반복 샘플링 방식, 통계적 유의성까지 모두 확인하기 어렵다. 따라서 이는 커뮤니티 선호나 출시 시점의 신호로 참고하되, 곧바로 최종 구매·도입 결론으로 삼기에는 조심스럽다.

Google DeepMind의 Nano Banana Pro 페이지는 이 모델을 최첨단 이미지 생성·편집 모델로 소개하고 model card와 benchmarks로 이어지는入口를 제공한다.^[20] 그러나 현재 확인 가능한 자료만으로는 Nano Banana Pro와 GPT Image 2를 직접 맞붙인 완전하고 공개 재현 가능한 품질 비교표가 있다고 보기는 어렵다.

강한 순위 주장에는 가중치를 낮춰야 한다

일부 제3자 글은 더 단정적인 결론을 낸다. 예를 들어 APIYI는 GPT-Image-2가 출시 후 LMArena Image leaderboard에서 Elo 1,512로 1위에 올랐고, Nano Banana Pro를 이전 챔피언으로 설명한다.^[5] 이런 주장은 확인할 가치가 있는 단서이지만, 실험 설계와 재현 가능한 평가 방법이 충분히 공개되지 않았다면 그대로 생산 의사결정으로 옮기기는 어렵다.

비교 대상도 주의해야 한다. 검색 결과 중 일부는 GPT Image 2와 Nano Banana Pro가 아니라 GPT Image 2와 Nano Banana 2를 비교한다.^[2] Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini 3 Pro Image는 제품 포지션이 다르므로, Nano Banana 2에 대한 결론을 Nano Banana Pro에 그대로 적용해서는 안 된다.

핵심 능력 비교

작업 유형별 선택법

1. 글자가 들어간 포스터, 카드뉴스, 인포그래픽

이 영역은 두 모델을 모두 테스트하는 편이 좋다. 이미지가 예뻐도 글자가 틀리면 바로 반려되기 쉽고, 제목·가격·제품명·기술 용어가 들어가는 순간 품질 기준이 달라진다.

GPT Image 2 쪽의 강점 신호는 OpenAI 커뮤니티가 설명한 프로덕션 워크플로에서 나온다. 정확하고 읽기 쉬우며, 브랜드에 맞고, 현지화되고, 목적 지면에 맞는 결과물을 후처리 없이 쓰는 방향이 강조된다.^[30] Nano Banana Pro 쪽의 강점 신호는 Google 문서가 말하는 accurate text rendering, 사실 기반 데이터 시각화, Google Search grounding에서 나온다.^[14]

SaaS 인포그래픽, 브랜드 광고 이미지, 문서 설명용 그림, 대량 변형이 필요한 소셜 이미지라면 GPT Image 2를 먼저 시험해 볼 만하다.^[25][30] 반대로 사실성 검증이 중요한 지식형 인포그래픽, 검색 기반 설명 이미지, 데이터 시각화라면 Nano Banana Pro를 우선 후보에 올리는 편이 자연스럽다.^[14][21]

2. 여러 번 이어지는 편집과 부분 수정

복잡한 다단계 편집에서는 Nano Banana Pro의 공식 포지션이 더 직접적이다. Google Vertex AI 문서는 Gemini 3 Pro Image가 복잡하고 여러 차례 이어지는 이미지 생성·편집에 적합하다고 설명하며, 추론 능력과 정확도, 이미지 품질을 함께 강조한다.^[13]

그렇다고 GPT Image 2를 제외할 이유는 없다. GPT Image 2도 이미지 생성·편집을 지원하고 고충실도 이미지 입력을 지원한다.^[25] 배경 교체, 색상 변형, 소재 추가, 배너 사이즈 변환처럼 반복적이고 표준화된 편집이 많다면 GPT Image 2도 테스트 세트에 넣는 것이 좋다. 다만 긴 문맥을 유지하며 여러 번 수정하거나, 제품·인물 일관성을 유지한 채 국소 편집을 반복해야 한다면 Nano Banana Pro를 먼저 검토할 만하다.^[13][25]

3. 제품 목업, 커머스 이미지, 광고 메인 비주얼

Nano Banana Pro는 공식 설명에서 high-fidelity product mockups와 complex graphic design을 직접 언급한다.^[14] 패키지 목업, 제품 소재 표현, 고급 광고 비주얼, 사실적인 제품 장면 구성처럼 한 장의 실패 비용이 큰 작업에서는 이 지점이 중요하다.

GPT Image 2는 빠르고 고품질인 API 기반 생성·편집 모델이라는 포지션이 강하다.^[25] 또한 OpenAI 커뮤니티 자료는 브랜드 일관성, 가독성, 현지화, 후처리 감소 같은 생산 워크플로의 요구를 강조한다.^[30] 커머스나 마케팅 팀이라면 단순히 첫 결과물의 미감만 볼 것이 아니라, 같은 프롬프트에서 쓸 수 있는 이미지가 몇 장 나오는지, 글자 오류가 얼마나 적은지, 재작업 시간이 얼마나 드는지, 한 장당 총비용이 얼마인지까지 기록해야 한다.

4. 속도, 지연 시간, 가격, 서비스 안정성

모델을 실제 제품에 연결한다면 순위표보다 속도와 비용이 더 직접적인 변수가 된다. 사용자가 기다리는 시간, 대량 생성 작업의 처리량, 월간 API 비용은 모두 운영 지표에 달려 있다.

Artificial Analysis의 GPT Image 2 provider benchmark는 공급자별 생성 시간, 지연 시간, 가격을 비교한다.^[27] 이 자료는 “어느 모델이 더 아름답게 그리는가”보다는 “서비스에 붙였을 때 얼마나 빨리, 얼마에, 안정적으로 돌릴 수 있는가”를 보는 데 가깝다.

실무에서는 품질 평가표와 운영 지표표를 따로 두는 것이 좋다. 한쪽에는 이미지가 납품 가능한지, 글자가 맞는지, 브랜드 가이드에 맞는지를 적고, 다른 한쪽에는 생성 시간, 실패율, 재시도 횟수, 이미지당 API 비용, 사람이 다시 손보는 시간을 적어야 한다.

우리 팀용 A/B 테스트 설계

공개 벤치마크는 출발점일 뿐이다. 최종 결정은 우리 팀의 실제 프롬프트로 작고 반복 가능한 테스트를 돌려야 더 정확하다.

1. 실제 프롬프트 20~50개를 모은다

온라인에서 유행한 예시만 쓰지 말고, 실제 납품물에 가까운 프롬프트를 섞는 것이 좋다.

• 텍스트 밀집 작업: 포스터, 메뉴판, 프로세스 다이어그램, 기술 용어 설명 이미지, 한글 제목이 들어간 카드뉴스.
• 제품 작업: 커머스 흰 배경 이미지, 제품 사용 장면, 패키지 목업, 소재 디테일, 브랜드 요소 유지.
• 복잡한 편집 작업: 배경 교체, 인물·제품 일관성 유지, 특정 물체만 수정, 여러 차례 이어지는 수정.
• 시각적 추론 작업: 지도, 구조도, 대시보드, 과학·의학 개념도, 사실 기반 데이터 시각화.

2. 조건을 최대한 맞춘다

같은 작업에서는 프롬프트, 참고 이미지, 화면비, 목표 크기, 생성 횟수를 최대한 맞춰야 한다. 랜덤 시드를 고정할 수 있으면 고정하고, 어렵다면 한 작업당 여러 장을 생성해 우연히 잘 나온 한 장이나 우연히 망한 한 장으로 모델 전체를 판단하지 않도록 한다.

3. 미감만 보지 말고 채점 항목을 나눈다

각 이미지마다 최소한 다음 항목을 기록해 보자.

• 텍스트 정확도: 오탈자, 누락, 깨진 글자, 줄바꿈·정렬 오류.
• 프롬프트 준수도: 주제, 스타일, 구도, 색상, 비율, 목적 지면 충족 여부.
• 주체 일관성: 인물, 제품, 로고, 브랜드 요소가 안정적으로 유지되는지.
• 편집 제어력: 수정한 부분 외의 영역이 불필요하게 바뀌지 않는지.
• 디테일의 신뢰도: 소재, 빛, 그림자, 원근, 손·얼굴·제품 모서리 같은 핵심 부위가 자연스러운지.
• 1회 통과율: 추가 수정 없이 바로 쓸 수 있는 결과의 비율.
• 운영 지표: 생성 시간, 실패율, 재시도 횟수, 이미지당 API 비용.
• 총비용: 디자이너 보정, 검수, 재작업 시간을 포함한 실제 비용.

4. 기본 모델은 결과로 정한다

두 모델의 시각 품질이 비슷하다면 GPT Image 2를 대량 생성과 빠른 변형의 기본 후보로 두고, Nano Banana Pro를 복잡한 다단계 편집, 제품 목업, 사실 기반 시각화, 고가치 이미지 작업에 배치하는 전략이 합리적이다.^[25][13][14]

반대로 핵심 업무가 애초에 복잡한 편집, 전문 디자인, 검색 기반 인포그래픽이라면 Nano Banana Pro를 주 모델로 두고, GPT Image 2를 빠른 변형 생성, 비교안 제작, 비용 민감 작업에 쓰는 구성이 더 맞을 수 있다.^[13][14][27]

최종 판단

GPT Image 2와 Nano Banana Pro는 “어느 쪽이 더 강한가”라는 한 문장으로 정리하기 어렵다. 현재 확인 가능한 공개 자료를 기준으로 보면 GPT Image 2는 빠르고 고품질인 API 생산형 이미지 생성·편집 모델에 가깝고, Nano Banana Pro는 복잡한 다단계 편집, 추론 기반 제어, 전문 디자인, 고충실도 제품 목업에 더 강하게 포지셔닝된 모델에 가깝다.^[25][13][14]

한 번 쓰고 끝나는 창작 이미지라면 둘 다 시도해 볼 만하다. 그러나 상업적 생산 시스템에 넣을 모델을 고르는 일이라면 단일 순위표, 단일 샘플, 공급사 발표 이미지에 기대서는 부족하다. 실제 프롬프트, 실제 브랜드 가이드, 실제 비용 제약으로 A/B 테스트를 돌리는 것, 그것이 지금 단계에서 가장 믿을 만한 벤치마크다.