GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 승인 결과당 비용 계산법

한 줄 답: 2026년 7월 30일 공식 출력 가격만 보면 gpt-image-2 저품질 1024×1024가 가장 낮은 행이지만, 그것이 모든 작업에서 가장 저렴하다는 뜻은 아니다. 최종 납품에 필요한 품질과 해상도를 먼저 맞춘 뒤, 유료 재시도·반려·검수·수동 보정까지 더한 승인 결과당 비용이 더 낮은 경로를 선택해야 한다.

예를 들어 상품 사진에서 라벨이 바뀐 이미지는 생성에 성공했어도 납품 가능한 결과가 아니다. 낮은 표시 단가로 세 번 생성해 전부 반려했다면 승인 결과 수는 0장이다. 이때 “장당 비용이 싸다”고 결론 내리지 않고 유효한 승자 없음으로 기록하는 것이 이 비교의 출발점이다.

이름부터 맞춰야 가격 비교가 시작된다

“Nano Banana”는 하나의 가격 행이 아니다. 현재 Google 공식 한국어 가격표에서 Nano Banana Pro는 gemini-3-pro-image, Nano Banana 2는 gemini-3.1-flash-image, 기존 Nano Banana는 gemini-2.5-flash-image처럼 서로 다른 모델 행을 가진다. 오래된 코드나 문서의 gemini-3-pro-image-preview는 현재 stable ID와 자동으로 같은 계약이라고 가정하지 말고, 실제 요청 로그와 계정에서 호출 가능한 ID를 확인한다.

OpenAI의 공식 모델 ID는 gpt-image-2이며 고정 snapshot은 gpt-image-2-2026-04-21이다. 반면 YingTu에 표시되는 gpt-image-2-vip는 공급자 경로 이름이다. 이름이 비슷해도 공식 OpenAI API의 가격, 파라미터, 쿼터, 지원, 실패 과금이 그대로 적용된다는 뜻은 아니다.

가격표를 열기 전에 요청 로그, 모델 선택 화면 또는 주문 기록에서 이 문자열을 복사한다. “Pro”, “GPT 이미지”, “나노 바나나”만 남기면 다음 달에 같은 계산을 재현할 수 없다.

2026년 7월 30일 가격 정규화 매트릭스

아래 표는 비교를 시작하기 위한 출력 가격 기준선이다. OpenAI의 계산 예시는 입력 텍스트와 편집용 입력 이미지 토큰을 별도로 더해야 한다. Google도 텍스트·이미지 입력과 사고 텍스트 비용이 별도다. 세금, 환전, 카드 수수료, 실패 과금, 재시도와 사람의 작업은 어느 행에도 자동 포함되지 않는다.

OpenAI의 이미지 생성 비용 계산 문서는 1024×1024의 low·medium·high 출력 예시를 각각 $0.006, $0.053, $0.211로 제시하고 입력 토큰을 별도로 계산하라고 안내한다. Google의 Gemini API 한국어 가격표는 gemini-3-pro-image Standard와 Batch/Flex를 해상도별로 나눈다. 이 두 공식 표는 서로 다른 품질 체계를 사용하므로 “medium=2K”처럼 억지로 등호를 만들면 안 된다.

한국 원화·부가세 기준으로 한 줄 더 만든다

두 공식 가격표가 USD라고 해서 검색한 당일 환율을 본문에 고정할 필요는 없다. 실제 예산에는 카드 전표나 클라우드 청구서에 적용된 값을 넣는다.

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원화 경로 비용
= USD 청구액 × 실제 전표 환율
+ 확인된 부가세
+ 해외 결제·환전 비용
+ 공급자 고정 수수료

부가세 포함 여부, 역외 결제 처리, 원화 결제 지원은 계정과 판매 주체에 따라 달라질 수 있다. ChatGPT 구독 결제의 국내 카드·간편결제 안내를 OpenAI API 사용량 청구 조건으로 옮겨 쓰지 않는다. 견적 단계에서는 세금 확인 전으로 두고, 첫 소액 호출 뒤 받은 영수증·세금계산서·카드 전표로 갱신한다.

승인 결과당 비용 워크시트

이 표가 실제 승자를 정하는 핵심 자산이다. 한 작업에 필요한 승인 결과 수, 프롬프트·참고 이미지, 목표 크기, 검수자, 재시도 한도를 고정한 다음 두 경로를 각각 한 행에 기록한다.

계산식은 다음과 같다.

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총 납품 비용
= 모든 유료 생성·편집 시도 비용
+ (검수 분 ÷ 60 × 시간당 인건비)
+ 수동 보정·외주 비용

승인 결과당 비용
= 총 납품 비용 ÷ 승인 결과 수

승인 결과가 0장이면 나누지 않는다. 해당 행에는 계산 불가—승인 0장을 쓰고, 두 경로 모두 0장이면 유효 승자 없음으로 끝낸다. 한쪽 결과만 목표 해상도나 필수 품질을 통과했다면 가격 승부가 아니라 자격 미달이다.

숫자를 넣어 보는 예시

다음은 모델 benchmark가 아니라 워크시트 사용법을 보여 주는 가상 계산이다. 실제 환율이나 통과율로 인용하면 안 된다.

• 목표: 1024px 상품 배경 이미지 승인본 10장
• 예시 환산값: $1=1,400원
• 검수 인건비: 시간당 30,000원
• A: gpt-image-2 medium Standard, 12회 시도, 2회 반려, 출력 기준 $0.053/회, 검수 12분, 수동 보정 3분
• B: gemini-3-pro-image Standard 1K, 11회 시도, 1회 반려, 출력 기준 $0.134/회, 검수 11분, 수동 보정 없음

이 가상 조건에서는 B의 표시 단가가 높아도 사람의 보정이 적어 승인 결과당 비용이 낮다. 반대로 A가 보정 없이 같은 10장을 통과했다면 결론이 바뀔 수 있다. 즉 손익분기점은 모델의 영구 속성이 아니라 이번 작업의 통과율과 인건비가 만나는 지점이다.

같은 문자열보다 같은 테스트 계약을 고정한다

두 API가 받는 파라미터와 크기 체계는 완전히 같지 않다. 프롬프트 문자열을 기계적으로 복사하는 대신 아래 계약을 먼저 고정한다.

1. 입력: 사용 권한이 있고 민감정보가 없는 동일한 원본 또는 참고 이미지 묶음
2. 납품물: 실제 목적지, 장수, 화면 비율, 최소 픽셀과 파일 형식
3. 보호 항목: 인물 식별점, 상품 실루엣, 로고, 라벨, 색상, 재질, 구성품처럼 바뀌면 안 되는 것
4. 변경 허용 항목: 배경, 포즈, 조명처럼 이번 작업에서 바꿔도 되는 것
5. 재시도 예산: 경로별 최초 시도와 수정 횟수
6. 검수 규칙: 같은 검수자, 같은 표시 크기, 같은 반려 사유 코드

가령 50 mL 화장품 용기의 배경을 바꾼다면 “제품은 그대로”만 쓰지 않는다. 브랜드 로고, 50 mL, 제품명 철자, 펌프 형태, 용기 색, 라벨 줄 수, 구성품 수를 보호 목록에 적는다. 두 경로 모두 아래 의도를 유지하되 각 API가 지원하는 문법에 맞게 최소한만 조정한다.

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[작업]
입력 상품 사진의 배경만 밝은 회색 스튜디오로 교체한다.

[반드시 유지]
상품 실루엣, 비율, 촬영 각도, 로고, 제품명, "50 mL",
캡과 펌프 형태, 용기 색·재질, 구성품 수

[변경 가능]
기존 배경, 접지 그림자, 배경에 맞춘 주변광

[즉시 반려]
제품 재디자인, 글자·숫자 변경, 새 소품·배지·포장 추가,
흰 후광, 색 번짐, 얇은 부품 잘림

한쪽만 결과를 본 뒤 세 번 더 고쳐 주면 가격 원장도 품질 비교도 기울어진다. 반려 사유를 A-2: 50 mL가 50 ml로 변경처럼 남기고 고정한 횟수에서 멈춘다.

상품 사진은 미감보다 SKU 보존을 먼저 통과시킨다

기존 상품 사진 워크플로의 가장 중요한 원칙은 그대로 유지된다. 배경이 예뻐도 상품 사실이 달라지면 승인 결과가 아니다.

앞의 네 항목은 하드 게이트다. 장면 결합은 제한된 보정 후보가 될 수 있지만, 로고·라벨·형태가 바뀐 결과를 승인해 통과율을 높이면 비용 계산 자체가 거짓이 된다.

두 경로가 계속 SKU를 다시 그리면 생성 횟수를 늘리지 않는다. 상품 이미지 배경 제거·합성 워크플로로 이동해 원본 상품 레이어를 고정하고 배경과 그림자만 합성한다. 이는 모델의 패배 선언이 아니라 상품 사실을 지키기 위한 공정 전환이다.

한국 쇼핑 채널의 납품 조건은 별도 행이다

모델의 “1K”, “2K”, “4K”와 쇼핑 채널의 등록 규칙은 같은 계약이 아니다. 네이버 스마트스토어 상품 이미지 공식 도움말은 대표·추가 이미지의 권장 크기를 1000×1000px로 안내하고 정지 이미지 형식과 20MB 상한을 제시한다. 카테고리, 쇼핑윈도, 광고 지면, 쿠팡, 자사몰 규칙은 다를 수 있다.

그래서 비용 원장에는 모델의 선택 라벨이 아니라 다운로드 파일의 실제 픽셀과 형식을 적는다. 같은 4K라도 목적지에서 다시 잘리거나 과도한 보정이 필요하면 그 시간은 승인 결과당 비용에 포함한다.

캐릭터 일관성은 같은 원장, 다른 합격표를 쓴다

상품 사진에서는 실제 SKU가 기준이지만, 반복 캐릭터에서는 승인된 기준 이미지와 캐릭터 시트가 기준이다. 정면, 옆얼굴·전신, 큰 동작, 통제된 장면 변화의 네 컷을 같은 참고 묶음과 재시도 예산으로 만든 뒤 얼굴 식별점, 체형, 머리, 의상·소품, 그림체를 모두 검사한다.

한 장의 정면 초상이나 네 장을 붙인 미리보기만으로 통과시키지 않는다. 각 파일을 원본 크기로 열고 가장 어려운 납품 컷까지 통과한 수만 승인 결과 수에 넣는다. 기준본 구성, drift 진단과 실패 컷 복구가 주된 문제라면 동일 캐릭터 제작 가이드로 이동한다.

공식 API 또는 YingTu 중 어디서 테스트할까

공식 가격과 쿼터, 공식 지원 계약만 필요하면 각 소유자의 API와 청구서를 기준으로 삼는다. 공급자 경로를 한 화면에서 제한적으로 비교하려면 먼저 프롬프트 또는 참고 이미지, 목표 크기, 합격 기준과 재시도 예산을 고정한 뒤 이번에 확인한 YingTu 영문 작업대를 연다. 한국어 페이지의 경로와 조건은 사용하는 날 별도로 확인한다.

현재 작업대는 Nano Banana Pro와 GPT Image 2 VIP, 선택적 참고 이미지와 크기 제어, 공급자 추정 가격을 보여 준다. 실제 생성에는 유효한 API Key가 필요하다. 화면을 열었거나 버튼이 보인다는 사실은 성공한 생성, 다운로드, 실제 청구, 실패 과금 또는 공식 모델과의 동등성을 증명하지 않는다. 주문·로그·결과 파일을 남기지 않았다면 YingTu 경로의 승인율과 승자를 쓰지 않는다.

gpt-image-2 결과가 낮은 품질처럼 보인다면 모델을 바꾸기 전에 GPT Image 2 저품질 진단에서 실제 픽셀, quality, 크기, 참조 입력과 후처리를 확인한다. Google 내부에서 Pro와 Flash 중 무엇을 쓸지 묻는다면 Nano Banana Pro와 Nano Banana 2 비교가 더 좁은 다음 단계다.

최종 판정 규칙

다음 다섯 조건을 모두 만족한 뒤에만 더 저렴한 경로를 말한다.

1. 정확한 모델 또는 공급자 별명과 가격 소유자가 기록됐다.
2. 품질, 해상도, 납품 장수와 Standard/Batch 조건이 맞춰졌다.
3. 모든 유료 시도와 반려 사유가 원장에 남았다.
4. 검수·수동 보정·환전·확인된 세금이 같은 단위로 합산됐다.
5. 두 경로 모두 같은 납품 합격 기준을 통과한 결과가 있다.

그 결과는 이번 작업에서는 A가 더 저렴함, 이번 작업에서는 B가 더 저렴함, 동률, 유효 승자 없음 중 하나다. 다른 프롬프트, 계정, 제공자, 품질, 해상도, 환율 또는 다음 달 가격표까지 확장하지 않는다.

자주 묻는 질문

GPT Image 2와 Nano Banana Pro 중 장당 가격이 더 싼 것은 무엇인가?

공식 출력 기준선에서 gpt-image-2 low 1024×1024는 약 $0.006로 Nano Banana Pro Standard 1K/2K $0.134보다 낮다. 하지만 low가 납품 기준을 통과하지 못하거나 재시도·보정이 늘면 실제 승자는 바뀐다. 같은 품질 요구를 통과한 결과의 비용으로 다시 계산해야 한다.

Nano Banana, Nano Banana 2와 Nano Banana Pro는 같은 가격인가?

아니다. 서로 다른 모델 경로다. 현재 공식 API 문맥에서 Nano Banana Pro는 gemini-3-pro-image, Nano Banana 2는 gemini-3.1-flash-image다. 검색 결과나 공급자가 “Nano Banana”만 적었다면 정확한 model 필드를 확인하기 전까지 가격 행을 채우지 않는다.

Batch가 무조건 더 가성비가 좋은가?

아니다. 공식 출력 단가는 낮아질 수 있지만 대기, 비동기 처리, 완료 시간과 운영 복잡성이 달라진다. 실시간 검토가 필요한 한 장을 Batch 단가로 계산하거나, 기다리는 사람의 비용을 0원으로 두면 비교가 왜곡된다.

한국에서는 달러 가격에 부가세 10%만 더하면 되는가?

항상 그렇게 단정할 수 없다. 판매 주체, 사업자 정보, 역외 결제, 세금 처리와 카드 환전 방식에 따라 전표가 달라질 수 있다. 견적에는 세금을 별도 행으로 두고 실제 소액 청구서·영수증·카드 전표에서 확인한 값을 넣는다.

YingTu의 GPT Image 2 VIP는 공식 GPT Image 2와 같은가?

아니다. gpt-image-2-vip는 YingTu에 표시되는 공급자 경로이고 공식 OpenAI 모델 ID는 gpt-image-2다. 공급자 추정 가격, 실패 처리, 지원과 로그를 공식 OpenAI 계약으로 바꾸어 말하면 안 된다.

승인된 결과가 0장이면 비용은 어떻게 계산하나?

나누지 않는다. 승인 결과당 비용 계산 불가—승인 0장으로 기록한다. 두 경로 모두 0장이면 승자를 고르지 말고 입력, 합격 기준, 다른 경로 또는 수동 제작 공정으로 전환한다.