GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크 해석과 실무 선택법

공개 벤치마크가 실제로 말해주는 것

핵심은 점수 하나로 줄 세우는 것이 아니라, 증거의 성격을 나눠 보는 것이다.

따라서 공개 자료가 답해주는 질문은 어느 모델이 무엇을 강조하는지, 어디에서 접근할 수 있는지, 어떤 작업을 먼저 시험할지에 가깝다. 반대로 모든 상업적 상황에서 어느 쪽이 반드시 낫다는 질문에는 아직 답하기 어렵다.

기능과 스펙: 화질보다 먼저 작업 흐름을 보자

GPT Image 2를 먼저 시험해볼 만한 경우

팀의 콘텐츠 제작 흐름이 이미 ChatGPT나 OpenAI API에 묶여 있다면 GPT Image 2는 자연스러운 1차 후보가 된다. OpenAI가 ChatGPT Images 2.0을 내놓았고, 제3자 개발자 자료도 gpt-image-2를 이미지 생성, 이미지 편집, 다단계 대화형 제작 흐름과 연결해 설명한다.

우선 테스트해볼 만한 작업은 다음과 같다.

• 제품 사진, 패키지 이미지, 전자상거래 대표 이미지
• 정확한 영어 라벨, 기술 용어, UI 문구가 들어가는 이미지
• UI 목업, 흐름도, 튜토리얼 이미지, 기술 설명용 도식
• 여러 차례 수정과 검수 피드백을 거치는 제작 흐름
• 이미 OpenAI 도구 체인, 프롬프트 템플릿, 데이터 파이프라인을 갖춘 팀

다만 이것이 GPT Image 2가 Nano Banana Pro보다 항상 우수하다는 뜻은 아니다. 정확한 문자와 기술 용어에서의 긍정적 관찰은 GPT Image 2 vs Nano Banana 2 비교에서 나온 것이며, 완전하고 반복 가능한 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 기업용 블라인드 테스트 결과는 아니다.

Nano Banana Pro를 먼저 시험해볼 만한 경우

Nano Banana Pro는 공식 설명상 고품질 디자인과 멀티모달 애플리케이션에 더 강하게 포지셔닝돼 있다. Google은 Nano Banana Pro가 아이디어를 studio-quality designs로 바꿀 수 있으며, 더 나은 제어, 개선된 문자 렌더링, 강화된 세계 지식을 제공한다고 설명한다. 개발자 발표에서도 Gemini 3 Pro Image가 고충실도 이미지, 더 높은 문자 렌더링 정확도, Google Search grounding을 통한 관련 데이터 활용을 지원한다고 설명한다.

우선 테스트해볼 만한 작업은 다음과 같다.

• 포스터, 행사 키비주얼, 소셜 이미지, 광고 소재
• 브랜드 캠페인용 고충실도 시각물과 마케팅 디자인 시안
• 다국어 문구가 들어가며 타이포그래피 완성도가 중요한 이미지
• Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI 기반 개발 흐름
• 이미지 생성을 Google Cloud 또는 기업 배포 환경과 묶어야 하는 팀

4K나 고해상도가 필수라면 채널별 차이를 특히 조심해야 한다. 제3자 자료는 Nano Banana Pro가 1K, 2K, 4K 출력을 지원한다고 설명하지만, 실제 사용 가능한 해상도와 비용, 제한은 사용하는 제품이나 API 경로에서 다시 확인해야 한다.

가장 흔한 오해 네 가지

첫째, 순위를 곧바로 구매 결론으로 읽지 말아야 한다. Fal.ai 페이지는 GPT Image 2의 Arena ranking을 언급하지만, 동시에 그것이 2026년 4월 LM Arena에서 사전 출시 모델 변형을 대상으로 한 블라인드 커뮤니티 테스트 기반이며 OpenAI 공식 벤치마크가 아니라고 설명한다.

둘째, 공식 데모를 독립 검증으로 착각하면 안 된다. Google의 Nano Banana Pro 발표는 문자 렌더링, 세계 지식, grounding을 이해하는 데 중요하다. 그러나 공식 설명은 내부 소재 세트와 검수 기준을 대체할 수 없다.

셋째, 서로 다른 플랫폼의 가격표를 단순 비교하면 안 된다. OpenRouter의 Gemini 3 Pro Image Preview 가격 항목은 해당 플랫폼 정보다. 공식 API, 중개 플랫폼, 기업 계약, 클라우드 배포 방식은 과금 구조가 달라질 수 있다.

넷째, Nano Banana 2 결론을 Nano Banana Pro에 그대로 적용하면 안 된다. 인용 가능한 인접 실측은 GPT Image 2와 Nano Banana 2를 비교했다. Nano Banana 2는 Nano Banana Pro가 아니므로, 그 결과는 테스트 방향을 잡는 데만 쓰는 편이 안전하다.

자체 벤치마크는 이렇게 설계하자

상업 도입 전에는 온라인 리뷰를 더 많이 읽는 것보다, 작지만 일관된 내부 블라인드 테스트를 만드는 편이 낫다.

1. 고정 프롬프트 30–50개 준비

제품 사진, 패키지 문구, 한글·영문·중문·일문 혼합 편집물, 인포그래픽, 표, 기술 도식, UI 목업, 다단계 부분 수정, 참고 이미지 재구성, 고해상도 출력처럼 실제 업무에 가까운 과제를 넣는다.

2. 생성 조건 통제

각 프롬프트마다 두 모델에서 3–5장씩 생성한다. 가능한 한 같은 프롬프트, 같거나 가장 가까운 크기와 화면비, 같은 참고 이미지, 같은 후처리 규칙, 같은 테스트 기간을 유지한다. 결과물 순서는 무작위로 섞고, 평가자는 어느 모델이 만든 이미지인지 모르게 한다.

3. 점수화 가능한 기준으로 평가

권장 지표는 지시 준수도, 문자 정확도, 객체와 인물 일관성, 공간 논리, 구도와 미감, 브랜드 스타일 일치도, 부분 편집 성공률, 눈에 띄는 결함 비율, 생성 시간, 1장당 비용, 사람이 다시 손봐야 하는 비율이다.

실제로 중요한 것은 원본 이미지 1장이 얼마나 싼지가 아니다. 검수를 통과해 납품 가능한 이미지 1장의 총비용이 중요하다. 단가가 낮아도 재작업이 많으면 상업적 비용은 오히려 높아질 수 있다.

최종 선택 기준

하나만 먼저 시험해야 한다면 다음처럼 시작할 수 있다.

• 기술 도식, 제품 라벨, 엄격한 구조화 출력, OpenAI/ChatGPT 워크플로: GPT Image 2를 먼저 테스트한다.
• 고충실도 디자인, 다국어 포스터, 브랜드 키비주얼, Google Cloud/Vertex AI 워크플로: Nano Banana Pro를 먼저 테스트한다.
• 기업 도입 또는 리스크가 큰 상업 소재: 공개 평가만 믿지 말고, 자체 소재·언어·크기·검수 기준·지연시간·비용으로 블라인드 벤치마크를 진행한다.

가장 정직한 결론은 단순하다. GPT Image 2 vs Nano Banana Pro에는 아직 모두가 인정할 공개 표준 답안이 없다. 승자는 모델 이름이 아니라, 당신의 소재 유형, 언어, 오류 허용치, 제작 파이프라인에서 결정된다.