GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 어떤 이미지 모델을 먼저 써야 할까
공개 자료 기준으론 GPT Image 2가 일반 텍스트 이미지 생성에서 먼저 테스트할 모델입니다: Artificial Analysis 1331 Elo 1위, Arena.ai 1512±8점 1위(Preliminary)입니다. Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image의 브랜드명이며, Google은 추론·실세계 지식을 활용한 인포그래픽과 이미지 생성·편집 워크플로를 강조합니다.
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교GPT Image 2와 Nano Banana Pro의 생성·편집 워크플로를 대비한 AI 생성 이미지.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 벤치마크, 편집, 텍스트, 가격 비교. Article summary: 공개 자료 기준으로 GPT Image 2는 텍스트 이미지 생성 리더보드에서 더 강한 신호를 보입니다. 다만 이미지 편집은 Artificial Analysis 기준 GPT Image 2 high 1251점, Nano Banana Pro 1250점으로 사실상 박빙입니다.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT Image 2 vs. 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. Can ChatGPT generate images in" source context "GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI Image Comparison Guide" Reference image 2: visual subject "# GPT Image 2 vs. 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. Can Ch
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두 모델을 하나의 “최고 이미지 모델”로 줄이면 판단이 흐려집니다. 공개 자료 기준으로는 일반 텍스트-이미지 생성과 비용 예측은 GPT Image 2가 유리하고, 정보 시각화·Gemini 생태계 연동·편집 워크플로는 Nano Banana Pro를 먼저 시험할 이유가 큽니다. 특히 편집 벤치마크는 1점 차이에 불과해, 실제 도입 전에는 같은 프롬프트 세트로 직접 비교하는 편이 안전합니다 [40].
빠른 결론
일반 생성 품질을 먼저 본다면 GPT Image 2: Artificial Analysis는 GPT Image 2 high를 Text to Image Arena 1위, Elo 1331로 표시합니다 [44]. Arena.ai도
공개 자료 기준으론 GPT Image 2가 일반 텍스트 이미지 생성에서 먼저 테스트할 모델입니다: Artificial Analysis 1331 Elo 1위, Arena.ai 1512±8점 1위(Preliminary)입니다.
Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image의 브랜드명이며, Google은 추론·실세계 지식을 활용한 인포그래픽과 이미지 생성·편집 워크플로를 강조합니다.
비용 산정은 OpenAI가 GPT Image 2의 품질·해상도별 예시 가격을 공개해 더 쉽고, 제공된 Google 공식 자료 범위에서는 동일한 직접 비교 단가를 확인하기 어렵습니다.
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"GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 어떤 이미지 모델을 먼저 써야 할까"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
공개 자료 기준으론 GPT Image 2가 일반 텍스트 이미지 생성에서 먼저 테스트할 모델입니다: Artificial Analysis 1331 Elo 1위, Arena.ai 1512±8점 1위(Preliminary)입니다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
공개 자료 기준으론 GPT Image 2가 일반 텍스트 이미지 생성에서 먼저 테스트할 모델입니다: Artificial Analysis 1331 Elo 1위, Arena.ai 1512±8점 1위(Preliminary)입니다. Nano Banana Pro는 Gemini 3 Pro Image의 브랜드명이며, Google은 추론·실세계 지식을 활용한 인포그래픽과 이미지 생성·편집 워크플로를 강조합니다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
비용 산정은 OpenAI가 GPT Image 2의 품질·해상도별 예시 가격을 공개해 더 쉽고, 제공된 Google 공식 자료 범위에서는 동일한 직접 비교 단가를 확인하기 어렵습니다.
다음에는 어떤 관련 주제를 탐구해야 할까요?
다른 각도와 추가 인용을 보려면 "AI Financial Stability Risks: What the ECB and Fed Fear in a Market Shock"으로 계속하세요.
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예산 산정은 GPT Image 2가 더 쉽습니다: OpenAI는 GPT Image 2의 품질·해상도별 예시 가격을 공개하고 있습니다 [14].
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 [13].
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 [34]. Google의 공식 소개도 Nano Banana Pro를 Gemini 3 Pro 기반의 이미지 생성·편집 모델로 설명합니다 [32].
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 [44].
다만 Arena.ai의 GPT Image 2 점수는 Preliminary로 표시되어 있습니다 [45]. 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 [40].
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 [44][45].
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 [25]. 개발자용 공지에서도 Nano Banana Pro가 더 높은 텍스트 렌더링 정확도, 강한 세계 지식, Google Search grounding 활용을 제공한다고 설명합니다 [30].
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 [14].
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 [30][32].
해상도와 4K 주장은 모델명을 확인해야 한다
GPT Image 2의 경우 OpenAI 가격표에 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 예시와 추가 사이즈 지원이 표시되어 있습니다 [14].
Nano Banana 계열은 이름이 비슷해 혼동하기 쉽습니다. TechCrunch가 보도한 512px~4K 해상도 지원은 Nano Banana 2에 대한 설명입니다 [1]. 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 [44][45]
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 [14]
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 [14][44][45].
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 [25][30][32].
가장 균형 잡힌 결론은 이렇습니다. 생성 리더보드와 가격 투명성은 GPT Image 2, 정보 시각화와 Gemini 통합은 Nano Banana Pro, 편집은 현재 공개 점수상 박빙입니다.
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