Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5: API 나란히 비교 테스트 8가지

• 1. 한눈에 보는 결론
• 2. 테스트 방법
• 3. 텍스트 렌더링
• 4. 프롬프트 준수: 개수 테스트
• 5. 참조 이미지로 편집하기
• 6. 사실적인 사진 표현
• 7. 와이드 21:9 풍경
• 8. 속도와 가격
• 9. 어떤 모델을 써야 할까?
• 10. FAQ
• 11. 출처

1. 한눈에 보는 결론

Google의 Nano Banana 2.1(2026년 10월)과 OpenAI의 GPT Image 2.5(2026년 9월)는 가장 최신의 범용 이미지 모델 두 가지입니다. 저희는 GoEnhance API로 두 모델에 같은 8개 프롬프트를 넣고 이미지당 가격을 맞춘 뒤 결과를 나란히 비교했습니다. 요약하면 정확도는 비슷하고, GPT Image 2.5는 더 풍부하고 스타일이 살아 있는 장면을 만들며, Nano Banana 2.1은 약 5배 빠르고 요청한 내용에 더 충실합니다.

	Nano Banana 2.1	GPT Image 2.5(Sunburst, high)
텍스트 철자(메뉴판, 인포그래픽, 2개 국어 포스터)	3개 중 3개 정확	3개 중 3개 정확
요청하지 않은 텍스트 추가	거의 없음	자주(슬로건, 라벨, 보트 번호)
개수 테스트(사과 7개 + 배 3개)	정확	정확
편집 시 캐릭터 유지	예	예
장면의 풍부함	깔끔하고 지시에 충실	더 풍부하고 연출된 느낌
이미지당 생성 시간 중앙값(1K, 자체 테스트)	18.9초	102.8초
1K API 가격(토큰)	2.92	high 품질 2.84(low 0.32)
GoEnhance 스튜디오(1K / 2K / 4K)	6 / 9 / 17 토큰	8 / 17 / 29 토큰
투명 배경	미지원	지원
편집당 참조 이미지	최대 9장	최대 16장

2. 테스트 방법

이 글의 모든 이미지는 2026년 10월 8일 GoEnhance 이미지 API를 통해 모델별로 한 번씩 호출해 얻은 결과입니다.

• 모델: nano-banana-2-1(편집은 nano-banana-2-1-edit)과 gpt-image-2-5-sunburst. 후자는 편집 정확도가 가장 중요할 때 OpenAI가 권장하는 버전입니다.
• 설정: 두 모델 모두 image_size 1K. Nano Banana 2.1은 기본 thinking 레벨을 사용했습니다. GPT Image 2.5는 quality: high를 사용했는데, 1K에서 이 설정의 가격이 Nano Banana 2.1과 거의 같기 때문입니다(2.84 vs 2.92 토큰). 따라서 가격 면에서 공정한 비교입니다.
• 프롬프트: Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 테스트에서 사용한 8개 프롬프트를 그대로 썼습니다. 단, GPT Image 2.5는 8:1을 지원하지 않으므로 와이드 배너는 21:9로 생성했습니다.
• 시간 측정: 작업 제출부터 작업 성공 보고까지 측정했으므로 대기열 시간이 포함됩니다. Nano Banana 2.1 작업은 같은 날 더 이른 시간에 실행했습니다.

프롬프트당 한 번의 실행은 벤치마크가 아닙니다. 같은 입력에서 두 모델이 어떻게 동작하는지 보여 주는 실사용 비교로 봐 주세요. 출처는 이 글 마지막에 정리해 두었습니다.

3. 텍스트 렌더링

칠판 메뉴판. 가격이 붙은 6개 메뉴입니다. 두 모델 모두 메뉴와 가격의 철자를 모두 정확하게 썼습니다. GPT Image 2.5는 깔끔한 음식 아이콘을 그렸지만, 슬로건 두 개("Good Food, Brighter Mornings"와 "Coffee People, Happier Days")와 배경의 컵에 적힌 텍스트까지 추가했습니다. Nano Banana 2.1은 6개 메뉴만 넣었습니다.

인포그래픽. 4단계에 라벨을 붙인 "The Water Cycle"입니다. 두 모델 모두 라벨이 전부 정확했고 순환 순서도 올바르게 그렸습니다. GPT Image 2.5의 결과는 라벨을 알약 모양 상자에 넣고 풍경을 더 꽉 채워, 완성된 교과서 그래픽에 더 가까워 보입니다.

2개 국어 포스터. 영어 헤드라인, 중국어 한 줄, 캡션을 미니멀 레이아웃으로 요청했습니다. 두 모델 모두 영어와 중국어를 정확하게 렌더링했습니다. GPT Image 2.5가 더 매력적인 포스터를 만들었지만, 찻잎 캔 라벨("Green Tea, From Hangzhou"와 인장)을 스스로 디자인해 넣었고, 브랜드라면 이를 지워야 합니다. Nano Banana 2.1은 요청대로 캔을 비워 두었습니다.

정리: 철자에서는 뚜렷한 승자가 없습니다. 디자인 디테일을 모델이 채워 주길 원한다면 GPT Image 2.5가 그런 작업을 더 많이 하고, 이미지 속 모든 문구가 내가 쓴 것이어야 한다면 Nano Banana 2.1이 통제하기 더 쉽습니다.

4. 프롬프트 준수: 개수 테스트

"한 줄로 놓인 빨간 사과 정확히 7개와 초록 배 3개." 두 모델 모두 정확히 그렸습니다. 이전 테스트에서 Nano Banana 2는 사과를 6개만 그렸으니, 이 작업에서는 두 신형 모델 모두 따라잡은 셈입니다.

5. 참조 이미지로 편집하기

참조 이미지 1장. 두 모델에 2x2 그리드 속 주황색 로봇을 꺼내 달 위에 혼자 두고 깃발을 꽂게 해 달라고 요청했습니다. 두 모델 모두 둥근 머리, 파란 눈, 초록 스카프를 유지했습니다. GPT Image 2.5는 행성 엠블럼이 들어간 큰 깃발을 넣었고, Nano Banana 2.1은 작고 평범한 깃발을 쓰고 로봇에 달 먼지를 더했습니다.

참조 이미지 2장. 로봇(이미지 1)이 부엌에서 초록색 세라믹 머그(이미지 2)를 들고 있는 장면입니다. 두 모델 모두 로봇과 머그를 알아볼 수 있게 유지했습니다. GPT Image 2.5는 더 가깝고 따뜻하게 구도를 잡았고, Nano Banana 2.1은 방을 더 많이 보여 줬습니다. 무승부로 보겠습니다.

제한을 보면, GoEnhance API에서 GPT Image 2.5는 편집당 최대 16장의 참조 이미지를 받고 Nano Banana 2.1은 9장입니다.

6. 사실적인 사진 표현

골든아워에 그물을 손질하는 노어부의 자연스러운 스냅 사진입니다. 두 결과 모두 설득력이 있습니다. GPT Image 2.5는 더 어둡고 영화 같은 색감에 더 타이트한 크롭을 택했고, Nano Banana 2.1은 자연스러운 다큐멘터리 사진에 더 가깝습니다. GPT Image 2.5는 이번에도 보트의 등록 번호라는 텍스트를 추가했습니다.

7. 와이드 21:9 풍경

해 질 녘 해안 도로와 빨간 자동차 한 대입니다. 두 모델 모두 하나로 이어진 파노라마를 만들었습니다. GPT Image 2.5의 결과는 돌담, 꽃, 언덕 위 마을이 들어가 더 복잡하고, Nano Banana 2.1의 결과는 더 단순하고 탁 트여 있습니다.

지원하는 비율은 다릅니다. Nano Banana 2.1은 API로 극단적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율도 제공합니다. GPT Image 2.5는 대신 1:3, 3:1, 1:2, 2:1을 제공하며, OpenAI 자체 API는 사용자 지정 크기도 받습니다.

8. 속도와 가격

가장 뚜렷한 차이는 속도입니다. 8개 프롬프트 전체에서 Nano Banana 2.1의 이미지당 중앙값은 18.9초(1522초)였습니다. high 품질의 GPT Image 2.5 Sunburst는 중앙값 102.8초(61111초)였습니다. 빠르게 반복하거나 대량으로 생성해야 한다면, 이 차이가 개별 이미지 품질보다 더 중요합니다.

GPT Image 2.5는 해상도뿐 아니라 품질에 따라서도 과금되므로, 가격은 사용 방식에 따라 달라집니다. GoEnhance API에서 1 토큰 = $0.02입니다.

설정	Nano Banana 2.1	GPT Image 2.5 Sunburst
1K	2.92 토큰	0.32(low), 0.71(medium), 2.84(high)
2K	4.02 토큰	0.64(low), 1.45(medium), 5.78(high)
4K	8.08 토큰	1.07(low), 2.4(medium), 9.61(high)

high 품질 기준으로 두 모델은 1K에서 가격이 거의 같고, 2K와 4K에서는 Nano Banana 2.1이 더 저렴합니다. 빠른 시안용이라면 low 품질의 GPT Image 2.5가 Nano Banana 2.1의 어떤 옵션보다도 훨씬 저렴합니다.

GoEnhance 스튜디오에서 Nano Banana 2.1은 1K, 2K, 4K에서 각각 6, 9, 17 토큰이며 2K와 4K는 회원 전용입니다. GPT Image 2.5는 8, 17, 29 토큰이며, 텍스트-이미지 생성에서는 회원 전용이고 이미지-이미지 생성에서는 누구나 사용할 수 있습니다.

9. 어떤 모델을 써야 할까?

Nano Banana 2.1을 고르세요: 속도가 필요하거나, 2K나 4K로 대량 생성하거나, 이미지에 내가 쓴 텍스트만 들어가길 원한다면. 지시에 충실하게 유지하기 더 쉬운 모델입니다.

GPT Image 2.5를 고르세요: 더 풍부한 장면과 완성도 높은 디자인처럼 모델이 연출까지 맡아 주길 원하거나, 투명 배경이 필요하거나, 많은 참조 이미지로 편집한다면. 생성 시간이 더 걸린다는 점을 감안하고, 요청하지 않은 텍스트가 없는지 이미지마다 확인하세요.

둘 다 쓰세요: 포스터와 광고라면 Nano Banana 2.1로 빠르게 시안을 만든 뒤, 가장 좋은 아이디어를 GPT Image 2.5로 가져가 스타일을 입힌 최종본을 만드세요.

각 모델에 대한 자세한 내용은 Nano Banana 2.1 페이지와 GPT Image 2.5 페이지를 참고하세요. 이전 OpenAI 모델에서 넘어오는 경우 GPT Image 2 페이지에서 달라진 점을 확인할 수 있으며, ChatGPT 이미지 편집기와 ChatGPT 이미지 프롬프트부터 시작해 보기에도 좋습니다.

같은 프롬프트로 Nano Banana 2.1과 ByteDance의 Seedream 5.0 Pro도 비교했습니다: Nano Banana 2.1 vs Seedream 5.0: API 나란히 비교 테스트 8가지

10. FAQ

Nano Banana 2.1이 GPT Image 2.5보다 더 나은가요? 어느 한쪽이 확실히 이기지는 않습니다. 저희 테스트에서 철자와 개수 세기는 동률이었습니다. GPT Image 2.5는 더 풍부한 이미지를 만들었고, Nano Banana 2.1은 약 5배 빨랐으며 지시를 더 문자 그대로 따랐습니다.

텍스트는 어느 쪽이 더 잘 렌더링하나요? 세 가지 텍스트 테스트에서 두 모델 모두 요청한 단어의 철자를 전부 정확히 썼습니다. GPT Image 2.5는 슬로건이나 라벨 같은 텍스트를 스스로 덧붙이는 경향이 있으니, 게시하기 전에 결과물을 확인하세요.

어느 쪽이 더 저렴한가요? GoEnhance API에서 1K, high 품질 기준으로는 가격이 거의 같습니다. 같은 품질에서 2K와 4K는 Nano Banana 2.1이 더 저렴하고, low나 medium 품질의 GPT Image 2.5는 시안용으로 훨씬 저렴합니다.

하나의 API로 두 모델을 모두 쓸 수 있나요? 네. GoEnhance API에서 Nano Banana 2.1의 모델 이름은 nano-banana-2-1과 nano-banana-2-1-edit, GPT Image 2.5는 gpt-image-2-5-sunburst 또는 gpt-image-2-5-flare이며, 모두 같은 이미지 엔드포인트를 사용합니다.

11. 출처

1. OpenAI, 이미지 생성 가이드: Sunburst와 Flare 버전, 각각을 선택하는 기준, 투명 배경.
2. OpenAI, 이미지 프롬프트 가이드: 품질 중심 기본 모델인 Sunburst와 속도 중심 소형 모델인 Flare.
3. OpenAI, ChatGPT Images 2.5 시스템 카드(2026년 9월 8일): 출시일과 알려진 한계.
4. Google AI for Developers, Nano Banana 2.1 모델 페이지: 기능, 지원 비율, 참조 이미지 제한.
5. GoEnhance API 문서, gpt-image-2-5-sunburst, nano-banana-2-1: 이번 테스트에 사용한 파라미터, 참조 이미지 제한, 이미지당 가격.
6. 자체 테스트: 2026년 10월 8일 실행한 API 작업 16건(프롬프트와 모델별 1회). 이 글의 모든 이미지는 크기 조정과 라벨 외에는 편집하지 않았습니다.