이미지 생성 모델을 고를 때 실무에서 더 중요한 질문은 절대 승자가 누구냐가 아니다. 내 작업에서 가장 치명적인 실패가 무엇인지다. 글자 한 자가 틀리는 일인지, 레이아웃이 무너지는 일인지, 프롬프트가 거부되는 일인지, 손이나 물체가 뒤틀리는 일인지, 아니면 사진처럼 자연스럽지 않은 결과인지부터 봐야 한다. 현재 공개된 직접 비교 벤치마크 두 건은 모두 GPT Image 2가 Nano Banana Pro보다 근소하게 앞서는 쪽을 가리킨다. 다만 차이는 아주 작다. 한 테스트는 1개 프롬프트 차이, 다른 테스트는 총점 1점 차이였다 ^[6][7].

먼저 결론

• 텍스트가 들어간 광고 이미지, 메뉴판, 제품 라벨, UI 목업, 포스터처럼 글자 정확도가 중요한 작업이라면 GPT Image 2가 더 안전한 선택지다. 공개 테스트에서 GPT 쪽이 이미지 속 타이포그래피와 텍스트 정확도에서 우위를 보였다 ^[6][7].
• Nano Banana Pro가 크게 뒤처지는 것은 아니다. AI Video Bootcamp 테스트에서는 Google 모델이 일부 인물 사진, 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 스타일 셀피, 스포츠 광고 프롬프트에서 실사감, 피부 질감, 조명 표현으로 앞섰다 ^[6].
• 지금 자료만으로 절대 승자를 말하기는 어렵다. 직접 비교 벤치마크는 10/10 대 9/10 프롬프트, 19/25 대 18/25 점수처럼 모두 근소한 차이에 그쳤다 ^[6][7].

같은 급의 모델을 비교하는가

OpenAI API 문서에는 GPT Image 2가 gpt-image-2-2026-04-21 모델 ID로 등록돼 있다 ^[13]. Google 쪽에서 Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image라고도 불리며, Google은 이를 자사의 최고 품질 이미지 생성 모델로 설명한다. 반면 Nano Banana 2, 즉 Gemini 3.1 Flash Image는 대량 처리, 고효율, 더 낮은 가격대를 지향하는 모델로 소개된다 ^[25].

Gemini 모델 페이지는 Nano Banana Pro Preview를 스튜디오급 4K 비주얼, 복잡한 레이아웃, 정밀한 텍스트 렌더링을 위한 전문 디자인 엔진으로 설명한다 ^[26]. 따라서 이 비교는 한쪽은 플래그십, 다른 한쪽은 보급형 모델인 구도가 아니다. 둘 다 고급 이미지 생성 모델끼리의 대결에 가깝다.

공개 벤치마크: GPT가 앞서지만, 차이는 작다

출처	테스트 방식	결과	해석
AI Video Bootcamp	2026년 4월 22일, 같은 10개 프롬프트를 GPT Image 2.0과 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image에 입력 [6]	GPT Image 2.0은 10/10 프롬프트를 렌더링했고, Nano Banana Pro는 일론 머스크 이력서(CV) 프롬프트를 거부해 9/10을 기록했다. Nano Banana Pro는 하이퍼리얼 인물 사진, UGC 셀피, 스포츠 광고에서 실사감·피부 질감·조명으로 앞섰고, GPT Image 2.0은 이미지 속 타이포그래피, 만화 대화 패널, 이중언어 메뉴, 실크스크린 공연 포스터에서 앞섰다 [6].	실제 실패 유형을 보는 데 유용하지만, 프롬프트가 10개뿐이고 한 결과는 안전 정책의 영향을 받았다 [6].
Pixazo	실제 사용 프롬프트 10개로 5개 모델 비교 [7]	GPT-Image-2는 19/25, Nano Banana Pro는 18/25, Nano Banana 2는 17/25, Flux-2 Max는 16/25, Pixazo 기본 모델은 15/25를 기록했다 [7].	이 테스트에서는 GPT가 1위지만 Nano Banana Pro와의 차이는 1점뿐이다 [7].

공정하게 읽으면 이렇다. GPT Image 2는 현재 공개된 소규모 직접 비교에서 약간 앞서 있다. 그러나 프롬프트 수가 제한적이고 격차가 매우 작기 때문에, 이 결과를 최종 순위표나 과학적 결론으로 받아들이기보다는 방향성 신호로 보는 편이 맞다 ^[6][7].

글자와 레이아웃: GPT Image 2의 가장 뚜렷한 강점

이미지 안에 글자가 들어간다면 GPT Image 2가 덜 위험해 보인다. 메뉴, 포스터, UI 목업, 제품 라벨, 만화 컷, 인포그래픽, 기기 화면처럼 텍스트가 에셋의 핵심인 작업에서 특히 그렇다. AI Video Bootcamp 테스트에서 GPT Image 2.0은 이미지 속 타이포그래피, 만화 대화 패널, 이중언어 메뉴, 실크스크린 공연 포스터 항목에서 Nano Banana Pro보다 나은 결과를 냈다 ^[6].

Pixazo도 비슷한 신호를 제시했다. 손에 든 스마트폰 화면이 포함된 테스트에서 GPT-Image-2는 72°F라는 문구를 6번 중 5번 정확히 렌더링했다 ^[7]. 상업용 이미지에서는 이런 차이가 작지 않다. 라벨, 가격, 메뉴, 버튼 문구가 한 글자만 틀려도 결과물을 그대로 쓰기 어려워진다.

다만 보조 신호는 조심해서 읽어야 한다. 또 다른 핸즈온 비교는 GPT Image 2와 Nano Banana 2를 비교한 것으로, Nano Banana Pro를 직접 테스트한 자료는 아니다. 이 비교에서는 GPT Image 2가 정확한 글자와 기술 용어에서 근소한 우위를 보였고, Nano Banana 2는 CJK, 즉 한·중·일 문자권 타이포그래피의 마감과 극적인 조명에서 근소한 우위를 보였다고 결론냈다 ^[3]. Pro 모델에 대한 직접 근거는 아니므로 참고 자료 정도로만 보는 것이 안전하다.

실사감과 조명: Nano Banana Pro는 여전히 강하다

Nano Banana Pro가 전반적으로 밀린다고 말하기는 어렵다. AI Video Bootcamp 벤치마크에서는 Nano Banana Pro가 하이퍼리얼 인물 사진, UGC 셀피, 스포츠 광고 프롬프트에서 GPT Image 2.0보다 실사감, 피부 질감, 조명 표현이 더 좋다고 평가됐다 ^[6]. 인물 중심 광고, 라이프스타일 이미지, 히어로 비주얼, 카메라로 찍은 듯한 자연스러운 질감을 중시하는 팀이라면 이 장점은 실무적으로 중요하다.

Google도 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image를 자사의 최고 품질 이미지 생성 모델로 포지셔닝한다 ^[25]. Gemini 모델 페이지 역시 Nano Banana Pro Preview를 4K 비주얼, 복잡한 레이아웃, 정밀한 텍스트 렌더링을 위한 모델로 설명한다 ^[26]. 즉 GPT Image 2는 글자와 일부 프롬프트 준수 테스트에서 측정 가능한 우위를 보이지만, Nano Banana Pro도 이미지 품질, 조명, Gemini 생태계 활용 측면에서는 여전히 동급 경쟁자다.

프롬프트 준수와 정책 거부는 분리해서 봐야 한다

AI Video Bootcamp 테스트에서 GPT Image 2.0은 10개 프롬프트를 모두 렌더링했고, Nano Banana Pro는 일론 머스크 이력서 프롬프트를 거부해 9개만 렌더링했다 ^[6]. Pixazo에서도 GPT-Image-2가 Nano Banana Pro보다 총점이 높았다. 점수는 19/25 대 18/25였다 ^[7].

하지만 프롬프트 거부와 낮은 품질의 렌더링은 다른 문제다. AI Video Bootcamp의 Nano Banana Pro 사례는 유명 인물이나 실제 인물 관련 안전 정책의 차이를 반영한 것일 수 있으며, 반드시 이미지 생성 능력 자체의 한계라고 보기는 어렵다 ^[6]. 인물 사진, 공인, 민감한 콘텐츠를 자주 다루는 워크플로라면 미적 품질 점수와 별도로 거부율을 따로 측정해야 한다.

손, 복잡한 물체, 기하 오류

어느 모델이 손 문제를 완전히 해결했다고 보기는 이르다. Pixazo는 손에 기기를 든 테스트에서 GPT-Image-2가 6번 중 4번 해부학적으로 맞는 손을 만들었다고 기록했다. 동시에 해당 테스트는 손이 여전히 모든 모델의 공통 약점이며, 어떤 모델도 깔끔하게 통과하지 못했다고 설명했다 ^[7].

Nano Banana Pro에 대해서는 같은 수준의 세부 수치가 충분히 공개돼 있지 않다. 따라서 Pro가 GPT Image 2보다 손, 다중 물체, 기술 구조물에서 확실히 약하다고 결론내리기는 어렵다. 손이 많이 나오는 광고, 여러 인물이 함께 등장하는 장면, 기계 제품, 겹쳐진 물체를 자주 생성한다면 그 사례를 별도 벤치마크에 넣어야 한다.

API, 비용, 프로덕션 도입

OpenAI 문서는 GPT Image 2의 모델 ID를 gpt-image-2-2026-04-21로 확인한다 ^[13]. OpenAI 가격 페이지는 gpt-image-2의 이미지 입력을 100만 토큰당 8달러, 캐시된 이미지 입력을 100만 토큰당 2달러, 이미지 출력을 100만 토큰당 30달러로 제시한다. 텍스트 입력은 100만 토큰당 5달러, 캐시된 텍스트 입력은 100만 토큰당 1.25달러다 ^[14].

Google 쪽에서는 Gemini 문서가 Nano Banana Pro를 Gemini 3 Pro Image로 설명하며, Gemini 3 모델들이 현재 프리뷰 상태라고 밝힌다 ^[25]. OpenRouter에는 google/gemini-3-pro-image-preview 페이지가 있고 해당 플랫폼 기준의 가격이 표시돼 있다 ^[29]. 다만 Gemini API나 다른 채널로 구매한다면 OpenRouter 가격을 Google 생태계 전체의 표준 가격으로 간주해서는 안 된다.

어떤 모델을 골라야 할까

주된 요구사항	더 기울어볼 모델	이유
포스터, 메뉴, UI 목업, 제품 라벨, 텍스트가 많은 인포그래픽	GPT Image 2	공개 테스트에서 타이포그래피, 이미지 속 텍스트, 글자 정확도에서 GPT 쪽의 강점이 더 뚜렷했다 [6][7].
긴 프롬프트, 조건이 많은 레이아웃, 지시 준수	GPT Image 2	AI Video Bootcamp에서 10/10 프롬프트를 완주했고, Pixazo 총점에서도 Nano Banana Pro보다 1점 높았다 [6][7].
하이퍼리얼 인물 사진, UGC 셀피, 광고 크리에이티브, 시네마틱 조명	Nano Banana Pro	AI Video Bootcamp에서 Nano Banana Pro가 해당 항목의 실사감, 피부 질감, 조명에서 앞섰다 [6].
4K 비주얼, 복잡한 레이아웃, Gemini/Google 중심 워크플로	Nano Banana Pro	Google은 Nano Banana Pro를 자사의 최고 품질 이미지 생성 모델로 설명하고, 모델 페이지는 4K 비주얼과 복잡한 레이아웃, 정밀한 텍스트 렌더링을 강조한다 [25][26].
OpenAI API 기준 비용 산정이 명확해야 하는 경우	GPT Image 2	OpenAI가 GPT Image 2의 토큰 기반 가격을 문서에 공개하고 있다 [14].
통계적으로 의미 있는 결론이 필요한 경우	아직 판단 보류	직접 비교 벤치마크는 작고, 공개된 격차도 1개 프롬프트 또는 1점에 그친다 [6][7].

모델을 바꾸기 전 직접 벤치마크하는 법

프로덕션에 넣기 전에는 공개 리뷰만 믿지 말고, 실제 업무 프롬프트로 작은 테스트를 돌리는 편이 낫다.

1. 실제 워크로드를 대표하는 프롬프트를 고른다. 텍스트가 많은 이미지, 실사 이미지, 제품 촬영 컷, 인포그래픽, 이미지 편집, 여러 인물, 여러 물체, 정책 거부 가능성이 있는 사례를 포함한다.
2. 중요한 프롬프트는 예산이 허락하는 범위에서 여러 번 실행한다. 운 좋게 나온 한 장으로 결론을 내리면 위험하다.
3. 기준을 나눠 채점한다. 글자 정확도, 레이아웃, 프롬프트 준수, 미적 품질, 손과 해부학, 참조 이미지 충실도, 거부율, 속도, 비용을 따로 본다.
4. 거부된 프롬프트와 품질이 낮은 렌더링을 분리한다. 두 문제는 제품 의사결정에서 서로 다른 대응을 요구한다.
5. 실제 프로덕션 채널 기준으로 비용을 계산한다. 직접 API, 라우터, 계정 티어에 따라 가격이 달라질 수 있다 ^[14][29].

최종 판단

가장 큰 리스크가 틀린 글자, 잘못된 라벨, 무너진 레이아웃, 낮은 프롬프트 준수라면 GPT Image 2를 기본 선택지로 두는 것이 합리적이다. 반대로 실사감, 조명, 고급 비주얼, 4K 출력, Gemini 통합이 더 중요하다면 Nano Banana Pro도 충분히 선택할 만하다 ^[6][25][26].

현재 공개 증거로 낼 수 있는 가장 균형 잡힌 결론은 이렇다. GPT Image 2가 전반적으로 근소하게 앞서지만, Nano Banana Pro가 멀리 뒤처진 것은 아니다. 공개 벤치마크는 방향을 잡는 참고 자료로 활용하고, 최종 결정은 실제 프롬프트와 실제 비용 구조로 다시 검증해야 한다 ^[6][7].