GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro: 텍스트, 편집, 참조 이미지, 크기 비교

GPT Image 2.5와 Nano Banana Pro는 OpenAI와 Google의 플래그십 이미지 모델이며, 모든 면에서 앞서는 모델은 없습니다. 투명 배경, 마스크 편집, 요청 한 번에 여러 장, 정확한 픽셀 크기가 필요하면 GPT Image 2.5가 더 맞습니다. 텍스트가 중심인 이미지, 최대 14장의 참조 이미지를 섞으면서 최대 5명의 인물을 일관되게 유지하는 작업, 정식 지원 출력 단계인 4K가 필요하면 Nano Banana Pro가 더 맞습니다. 둘 다 생성과 편집이 가능하고 SeedRouter의 같은 엔드포인트로 동작하므로, 키 하나로 내 프롬프트에서 직접 비교할 수 있습니다.

아래의 모델 관련 사실은 모두 OpenAI와 Google의 공식 문서에서 가져왔으며 2026년 9월 29일에 확인했습니다. 요청 본문에 관한 내용은 SeedRouter의 GPT Image 2.5 및 Nano Banana Pro API 레퍼런스를 따릅니다.

GPT Image 2.5와 Nano Banana Pro는 무엇이 다를까?

두 모델 모두 SeedRouter에 ID가 여러 개 있습니다. OpenAI의 두 단계는 GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst에서, Google 이미지 모델 안에서 Pro의 위치는 Nano Banana 2 vs Pro vs Lite에서 다룹니다.

GPT Image 2.5가 Nano Banana Pro보다 나을까?

모든 면에서 그렇지는 않습니다. 두 회사는 각자의 모델을 서로 다른 작업에 맞춰 두었습니다. OpenAI는 GPT Image 2.5 Flare를 "고품질의 일상적인 이미지 생성을 위한" 가장 빠른 모델로, Sunburst를 "편집 정밀도가 가장 중요한 워크플로"용으로 설명합니다. Google은 Nano Banana Pro를 "가장 복잡한 시각 작업을 위한 프리미엄 선택지"로 소개하며, "정확한 텍스트 렌더링이 필요한 복잡한 그래픽 디자인, 고충실도 제품 목업, 사실 기반 데이터 시각화"에 가장 적합하다고 합니다.

두 회사의 문서 모두 이 두 모델을 직접 비교하지 않습니다. 실제 차이는 요청마다 무엇을 할 수 있느냐에 있으며, 아래 섹션에서 차례로 살펴봅니다. 내 콘텐츠에서의 답을 얻으려면 같은 프롬프트를 두 모델에 보내 비교해 보세요.

이미지 속 텍스트는 어느 쪽이 더 잘 만들까?

더 강한 주장을 하는 쪽은 Google입니다. 출시 글에서 Nano Banana Pro를 "짧은 태그라인이든 긴 문단이든 이미지 안에 정확하고 읽기 쉬운 텍스트를 직접 만드는 최고의 모델"이라고 부르고, 여러 언어로 글자를 쓰고 이미지에 이미 있는 텍스트를 번역할 수 있다고 말합니다. Google의 이미지 가이드는 팁을 하나 덧붙입니다. 모델은 "먼저 텍스트를 생성한 뒤 그 텍스트가 들어간 이미지를 요청할 때 가장 잘 작동한다"는 것입니다.

OpenAI는 자사 모델에 대해 더 신중합니다. 이미지 가이드의 제한 사항 섹션에는 "크게 개선되었지만 텍스트의 정확한 배치와 선명도에서 여전히 어려움을 겪을 수 있다"와 "구조화되었거나 레이아웃에 민감한 구성에서 요소를 정확히 배치하기 어려울 수 있다"고 적혀 있습니다.

따라서 포스터, 메뉴, 인포그래픽, 라벨처럼 모든 글자가 정확해야 하는 이미지는 Nano Banana Pro로 시작하고, 어느 쪽이든 결과를 확인하세요.

이미지 편집에는 어느 쪽이 더 나을까?

둘 다 텍스트 지시와 참조 이미지로 편집하지만, 제공하는 제어 방식이 다릅니다.

• GPT Image 2.5는 마스크를 받습니다. 이미지를 images에 넣고, 바꿀 부분을 투명 영역으로 표시한 PNG 마스크를 함께 보냅니다. OpenAI 발표에 따르면 이 모델은 요청한 부분만 바꾸고 나머지는 그대로 두는 데 더 능숙해졌으며, Sunburst는 편집이 많은 작업용으로 자리매김했습니다.
• Nano Banana Pro는 대화로 편집합니다. 마스크는 없습니다. 바꿀 내용을 설명하고 여러 턴에 걸쳐 이어갈 수 있습니다. 각 결과는 thoughtSignature가 담긴 output.parts를 반환하며, 이를 다시 보내면 편집을 계속할 수 있습니다. Google은 부분 편집, 카메라 앵글, 초점, 색 보정, 조명 변경을 강조합니다.

편집을 직접 그릴 수 있는 영역 안으로 한정해야 한다면 GPT Image 2.5를 고르세요. 같은 이미지에 글로 된 지시를 하나씩 차례로 적용하는 편집이라면 Nano Banana Pro를 고르세요.

모델마다 참조 이미지를 몇 장까지 쓸 수 있을까?

Google 발표에 따르면 Nano Banana Pro는 최대 14장의 이미지를 섞으면서 "최대 5명의 일관성과 닮음을 유지"할 수 있습니다. OpenAI는 GPT Image 2.5가 참조 사진 속 피사체를 이전보다 더 알아보기 쉽게 유지한다고 하지만, 역할별 장수는 제시하지 않습니다.

SeedRouter에서는 두 모델 모두 참조 이미지를 공개 이미지 URL로 전달합니다. base64와 파일 업로드는 받지 않습니다.

각 모델이 만들 수 있는 크기와 비율은?

GPT Image 2.5는 1536x1024 같은 정확한 size 또는 auto를 받습니다. 가로와 세로는 16의 배수여야 하고, 어느 변도 3840픽셀을 넘을 수 없으며, 비율은 1:3에서 3:1 사이, 전체 면적은 문서에 명시된 범위 안이어야 합니다. OpenAI는 2560×1440을 넘는 해상도를 실험적이라고 설명합니다.

Nano Banana Pro는 고정된 10가지(1:1부터 21:9까지) 중에서 aspectRatio를 고르고, imageSize로 1K, 2K, 4K 중 하나를 고릅니다. 1:1의 4K는 4096×4096입니다. 정확한 픽셀이 아니라 비율과 크기 단계를 고르는 방식입니다.

GPT Image 2.5는 output_format으로 지정한 PNG 또는 JPEG를 반환합니다. Nano Banana Pro는 각 결과의 형식을 output.output_format에 알려 줍니다. background: "transparent" 설정은 GPT Image 2.5에만 있으며 PNG 출력이 필요합니다.

어느 쪽이 더 빠를까?

두 회사 모두 서로 비교할 수 있는 속도 수치를 공개하지 않습니다. OpenAI는 GPT Image 2.5 Flare가 GPT Image 2보다 더 높은 품질의 이미지를 50% 낮은 지연 시간으로 생성하고, Sunburst는 더 긴 시간을 들여 정밀도를 높이며, 복잡한 프롬프트는 "최대 2분이 걸릴 수 있다"고 말합니다. Google은 Nano Banana Pro가 그리기 전에 항상 사고하고, 구도를 잡는 동안 중간 이미지를 최대 2장 렌더링할 수 있으며, 사고는 끌 수 없다고 말합니다.

초안에는 GPT Image 2.5 API 레퍼런스가 quality: "low"를 권장합니다. 상위 단계일수록 렌더링 시간이 길기 때문입니다. 지연 시간 목표를 정하기 전에 내 프롬프트로 두 모델을 직접 측정하세요.

두 모델의 API 요청은 어떻게 다를까?

두 모델 모두 SeedRouter에서 POST /v1/images/generations를 사용하고 작업 ID를 반환하며, GET /v1/tasks/{id}로 폴링합니다. 다른 것은 요청 본문입니다. GPT Image 2.5는 OpenAI 형식의 본문을 사용합니다.

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "An amber glass bottle on a cream background, studio lighting",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

Nano Banana Pro는 Google의 generateContent 본문에 model 필드를 더해 사용합니다.

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image",
    "contents": [{"parts": [{"text": "A ceramic teapot on a linen tablecloth, soft window light"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }'

Google이 Nano Banana Pro에 대해 제시하는 Google Search grounding은 아직 SeedRouter에서 쓸 수 없습니다. tools가 포함된 요청은 거부됩니다. 스트리밍과 부분 이미지는 두 모델 모두 제공하지 않습니다.

어떤 모델을 골라야 할까?

• 투명 PNG, 스티커, 누끼: GPT Image 2.5.
• 한 영역만 바꾸는 편집: 마스크를 쓴 GPT Image 2.5, 정밀도가 가장 중요하면 Sunburst.
• 요청 한 번에 여러 변형: GPT Image 2.5, n은 최대 10.
• 레이아웃에 맞춘 정확한 픽셀 크기: GPT Image 2.5.
• 포스터, 인포그래픽, 메뉴, 번역된 텍스트: Nano Banana Pro.
• 많은 참조 이미지나 반복해서 등장하는 여러 인물로 구성한 장면: Nano Banana Pro.
• 정식 지원 단계로서의 4K: Nano Banana Pro (GPT Image 2.5도 한 변 3840 px까지 받지만, OpenAI는 2560×1440을 넘는 크기를 실험적이라고 설명합니다).

두 모델 모두 출처 표시를 넣습니다. Google은 모든 이미지에 SynthID 워터마크를 넣고, OpenAI는 C2PA 메타데이터와 보이지 않는 워터마크를 사용합니다.

자주 묻는 질문

Nano Banana Pro가 ChatGPT 이미지 생성보다 나을까?

작업에 따라 다릅니다. ChatGPT의 이미지 생성은 OpenAI의 Images 2.5로 동작하며, API에서는 GPT Image 2.5로 제공됩니다. 이미지 속 텍스트에 대해서는 Nano Banana Pro 쪽 공식 주장이 더 강하고 참조 이미지의 쓰임새도 더 많습니다. GPT Image 2.5에는 마스크, 투명 배경, 요청당 최대 10장이 있습니다.

ChatGPT 이미지 모델은 GPT Image 2.5와 같은가?

같은 세대입니다. OpenAI는 2026년 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 발표하고 같은 날 API에 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst를 출시했으며, Flare가 품질, 편집, 속도에서 같은 개선을 제공한다고 밝혔습니다.

API 키 하나로 두 모델을 모두 호출할 수 있을까?

네. SeedRouter에서는 두 모델이 같은 엔드포인트와 같은 키를 사용합니다. model과 위에 보인 본문 형태만 바꾸면 전환됩니다.

투명 배경은 어느 모델이 만들 수 있을까?

GPT Image 2.5입니다. background: "transparent"와 PNG 출력을 사용합니다. Nano Banana Pro 요청에는 배경 설정이 없습니다.

어느 쪽이 더 저렴할까?

ID와 크기에 따라 다릅니다. 두 모델 모두 Standard ID는 전달된 이미지 1장마다 고정 가격이고, Official ID는 토큰 사용량으로 과금됩니다. 자세한 내용은 GPT Image 2.5 가격 가이드와 Nano Banana 가격 가이드에 있으며, 각 모델 페이지에 실시간 요금이 나옵니다.

둘 다 써 보세요

GPT Image 2.5 Playground와 Nano Banana Pro Playground에서 같은 프롬프트를 실행한 뒤, 연동 전에 GPT Image 2.5 API 레퍼런스와 Nano Banana Pro API 레퍼런스를 확인하세요. 한 번만 충전하면 되고 구독은 없으며, 크레딧은 만료되지 않고, 새 계정에는 소액의 무료 잔액이 있으며, 실패한 요청은 과금되지 않습니다.