Nano Banana 2.1 가격 완벽 분석: Nano Banana 2와의 5가지 핵심 차이점 비교 및 비용 절감 계산

2026년 10월 6일, Google은 Gemini API에 Nano Banana 2.1(모델 ID gemini-nano-banana-2.1)을 출시했어요. Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)의 업그레이드 버전으로, 가장 눈에 띄는 점은 Nano Banana 2.1의 가격이에요. 이미지 출력 단가는 토큰 100만 개당 $60에서 $30으로 바로 절반이 됐고, 1K 이미지 1장 비용도 $0.067에서 $0.0336으로 낮아졌어요.

하지만 ‘가격이 절반으로 줄었다’는 제목만 보고 비용을 계산하면 틀릴 수 있어요. 공식 가격표에는 반대 방향으로 바뀐 항목도 몇 가지 숨어 있어요. 입력 가격은 3배, 텍스트 및 사고 출력 가격은 2.5배 올랐고, 4K 이미지의 토큰 소비량은 50% 늘었어요. 또 0.5K 해상도는 가격표에서 사라졌어요.

이 글에서는 Google 공식 가격 페이지를 바탕으로 Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2의 가격 차이를 항목별로 살펴봐요. 해상도와 작업 흐름에 따른 실제 비용을 계산하고, 전환 시 참고할 만한 제안도 함께 소개할게요.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Nano Banana 2.1로 전환했을 때 실제로 비용을 얼마나 절약할 수 있는지, 또 어떤 상황에서는 절감 효과가 크지 않은지 정확히 판단할 수 있어요.

Nano Banana 2.1 가격 핵심 정리

먼저 공식 가격표의 주요 수치를 한눈에 살펴볼게요. 아래는 모두 Standard(표준) 유료 등급의 가격이며, 단위는 토큰 100만 개당 미국 달러예요. 두 모델 모두 Gemini API에 무료 등급이 없어요(Free Tier는 Not available로 표시되며, Nano Banana 2는 Google AI Studio에서 무료로 사용해 볼 수 있어요).

이 표를 보면 Nano Banana 2.1은 ‘이미지 출력 비용을 낮추고 입력과 추론에 비용을 더하는’ 방식으로 가격을 책정했다는 걸 알 수 있어요. ‘프롬프트 한 줄로 이미지 한 장을 생성하는’ 대부분의 요청에서는 이미지 출력이 전체 비용의 95% 이상을 차지하므로, 전체 비용도 실제로 거의 절반 가까이 줄어요. 하지만 참조 이미지가 많거나 여러 차례 편집하거나 사고 과정이 긴 작업 흐름에서는 입력 및 사고 비용 상승으로 가격 인하 효과가 일부 상쇄될 수 있어요.

한 가지 더 살펴볼 점은 Nano Banana 2.1에서 입력 유형에 동영상이 추가됐다는 거예요. 동영상 클립을 생성 참조 자료로 활용할 수 있지만, 동영상 프레임은 토큰 소비량이 상당히 높은 편이에요. 따라서 토큰 100만 개당 $1.50의 요금이 적용될 때는 별도로 비용을 따져봐야 해요.

🎯 테스트 제안: 가격표의 수치는 이론적인 기준일 뿐이에요. 실제 비용은 프롬프트 길이, 참조 이미지 개수, 사고 수준에 따라 달라져요. APIYI apiyi.com 플랫폼에서 실제로 사용하는 프롬프트를 동일하게 두 모델에 입력해 보고, usage 필드의 토큰 소비량을 비교한 뒤 결정하는 것을 권장해요.

Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2의 이미지당 가격 비교

개발자가 가장 궁금해하는 건 “이미지 한 장에 얼마가 드는가?”예요. 공식 가격 페이지의 각주에 해상도별 토큰 사용량이 나와 있어요. 아래에서는 토큰 수 × 단가로 계산해 Standard와 Batch 요금제의 이미지당 비용을 비교했어요.

1K와 2K는 토큰 사용량이 완전히 같아요. 단가가 절반으로 내려가므로 비용도 절반이 되며, 별다른 조건은 없어요. 주의해야 할 부분은 4K예요. Nano Banana 2.1은 4K 이미지 한 장을 생성할 때 3,780토큰을 사용해 Nano Banana 2의 2,520토큰보다 무려 50% 더 많이 써요. 그래서 4K 이미지당 비용은 $0.151에서 $0.113으로 내려가며, 인하율은 약 25%에 그쳐요.

여기서 놓치기 쉬운 부분이 하나 있어요. 일부 영문 서드파티 자료에서는 Nano Banana 2.1의 4K 가격을 $0.0756으로 표기하는데, 이전 모델의 2,520토큰 기준을 그대로 적용한 값이에요. 공식 가격 페이지의 각주를 기준으로 보면 4K 이미지 한 장은 3,780토큰, 약 $0.113이에요. 예산을 세울 때는 이 금액을 기준으로 계산하세요.

0.5K 해상도가 사라진 점도 눈여겨볼 만해요. Nano Banana 2의 512px 옵션은 이미지당 $0.045로, 썸네일이나 초안 미리보기, 대량 선별 작업에 자주 쓰였어요. Nano Banana 2.1 가격표에는 1K, 2K, 4K 세 가지 해상도만 나와 있어요. 다행히 2.1의 1K 이미지 가격은 $0.0336으로, Nano Banana 2의 0.5K 이미지보다도 저렴해요. 같은 예산으로 더 높은 해상도의 이미지를 얻을 수 있는 셈이죠.

Nano Banana 2.1 가격에 숨어 있는 비용 3가지

가격이 절반으로 내려간 건 사실이에요. 하지만 정확하게 비용을 계산하려면 다음 세 가지 숨은 비용도 함께 고려해야 해요.

1. 입력 토큰 단가 3배 인상: 입력 토큰 가격이 100만 토큰당 $0.50에서 $1.50으로 올랐어요. 일반적인 텍스트-이미지 변환 프롬프트는 토큰 수가 수백 개에 불과해 영향이 거의 없어요. 하지만 이미지-이미지 변환이나 여러 이미지 합성 작업에서는 참조 이미지마다 토큰이 입력에 반영돼요. 여러 차례 대화하며 이미지를 편집하면 이전 이미지까지 컨텍스트에 포함되므로 입력 토큰이 빠르게 수만 개까지 늘어날 수 있어요.
2. 추론 토큰 단가 2.5배 인상: Gemini 3.x 이미지 모델은 기본적으로 추론 기능이 켜져 있어요. 추론 토큰은 결과에 포함되는지와 관계없이 텍스트 출력 요금으로 계산돼요. Nano Banana 2.1의 텍스트 및 추론 출력 가격은 100만 토큰당 $3.00에서 $7.50으로 올랐어요. 복잡한 구도나 긴 문구의 레이아웃을 요청하는 프롬프트일수록 추론이 길어져 이 비용이 더 커져요.
3. 4K 토큰 사용량 증가: 앞에서 살펴본 것처럼 4K 출력에 필요한 토큰이 2,520개에서 3,780개로 늘어 단가 인하 효과의 절반이 상쇄돼요. 4K를 주력으로 사용하는 이커머스나 인쇄 관련 업무에서는 실제 절감 폭이 50%가 아니라 약 25%예요.

세 가지를 모두 고려하면 간단한 손익분기점을 계산할 수 있어요. 1K 이미지의 경우 이미지당 $0.0336을 절약해요. 입력 토큰 가격은 100만 개당 $1.00 올랐으므로, 호출 한 번의 입력 토큰이 약 33,600개를 넘어야 가격 인상분이 절감액을 상쇄해요. 추론 토큰은 100만 개당 $4.50 더 비싸므로 손익분기점은 추론 토큰 약 7,470개예요.

다시 말해 일반적인 업무에서는 이 두 기준에 도달하기가 거의 불가능해요. 대부분의 상황에서 Nano Banana 2.1이 여전히 더 저렴하지만, 실제로 얼마나 저렴한지는 작업 흐름에 따라 따져봐야 해요.

다양한 상황에서 Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2의 비용 계산

단가만 봐서는 차이를 직관적으로 파악하기 어려워요. 아래에서는 대표적인 4가지 상황을 기준으로 호출당 전체 비용을 계산해 봤어요. 참조 이미지는 장당 약 1,120 입력 토큰으로 계산했어요. 실제 사용량은 이미지 크기와 media resolution 설정에 따라 달라질 수 있고, 사고 토큰은 경험치를 바탕으로 추정했어요.

계산 결과에서 한 가지 경향을 확인할 수 있어요. 출력 부담은 작고 입력 부담은 클수록 Nano Banana 2.1의 이점은 줄어들어요. 간단한 텍스트-이미지 변환과 일반적인 이커머스 이미지 생성은 40% 이상 비용을 절감할 수 있어 가장 직접적인 효과를 볼 수 있어요. 반면 참조 이미지 14장을 사용하는 이미지 융합과 긴 문구가 들어간 4K 포스터는 절감률이 13~16%로 낮아지지만, 그래도 모델을 바꿨을 때 비용이 더 늘어나는 상황은 없어요.

월간 예산으로 환산하면 차이가 더 뚜렷해요. 매월 1K 이미지 10,000장을 생성한다고 가정하면 Nano Banana 2는 약 $672, Nano Banana 2.1은 약 $336이에요. 같은 수량의 2K 이미지는 각각 $1,008, $504이고, 4K 이미지는 각각 $1,512, $1,134예요. 오프라인 배치 작업이라면 Batch 모드의 50% 할인까지 적용해 1K 이미지의 월 비용을 $168까지 낮출 수 있어요.

💡 비용 절감 팁: 매월 이미지 생성량이 많은 팀이라면 APIYI apiyi.com에서 먼저 일주일간 소규모로 테스트해 보세요. 실제 입력 토큰, 사고 토큰, 이미지 토큰 분포를 확인한 뒤 위의 공식을 적용해 마이그레이션 효과를 계산하면, 한 번에 전체 시스템을 전환하는 것보다 안정적으로 진행할 수 있어요.

Nano Banana 2.1 호출 예시와 비용 계산 코드

Nano Banana 2.1은 Gemini의 네이티브 generateContent 인터페이스를 그대로 사용해요. 마이그레이션할 때 모델 ID만 바꾸면 되고, imageConfig의 imageSize는 1K, 2K, 4K 중에서 선택할 수 있어요. 아래 예시는 APIYI의 Gemini 네이티브 호환 엔드포인트를 통해 호출하는 방법이에요.

import requests, base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent"

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "一只戴墨镜的柴犬站在霓虹灯街头，招牌写着 BANANA CAFE"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
}
resp = requests.post(URL, headers={"x-goog-api-key": API_KEY}, json=payload, timeout=180).json()
img = next(p for p in resp["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
open("output.png", "wb").write(base64.b64decode(img["inlineData"]["data"]))
print(resp.get("usageMetadata"))  # 记录 token 消耗用于成本核算

호출 응답의 usageMetadata에는 입력 토큰, 사고 토큰, 출력 토큰의 세부 정보가 포함돼요. 이 항목을 업무 로그에 저장해 두면 나중에 모델별 비용을 비교할 때 유용해요.

# 单价：美元 / 百万 token（Standard 层）
PRICING = {
    "gemini-3.1-flash-image": {"input": 0.50, "text_out": 3.00, "image_out": 60.00,
                                "image_tokens": {"0.5K": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}},
    "gemini-nano-banana-2.1": {"input": 1.50, "text_out": 7.50, "image_out": 30.00,
                                "image_tokens": {"1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 3780}},
}

def estimate_cost(model, input_tokens, thinking_tokens, size, n_images=1, batch=False):
    p = PRICING[model]
    if size not in p["image_tokens"]:
        raise ValueError(f"{model} 不支持 {size} 档位")
    cost = (input_tokens * p["input"]
            + thinking_tokens * p["text_out"]
            + p["image_tokens"][size] * n_images * p["image_out"]) / 1_000_000
    return round(cost * (0.5 if batch else 1), 4)

for m in PRICING:
    print(m, estimate_cost(m, input_tokens=3700, thinking_tokens=1000, size="2K"))
# gemini-3.1-flash-image 0.1056
# gemini-nano-banana-2.1 0.0635

이 함수를 usage 로그에 연결하면 이 글의 추정치에 의존하는 대신, 실제 과거 데이터를 바탕으로 마이그레이션 효과를 다시 계산할 수 있어요.

🚀 빠른 시작: APIYI apiyi.com에서 API 키를 발급받은 뒤 위 코드를 바로 실행해 보세요. 플랫폼은 Gemini 네이티브 형식과 OpenAI 호환 형식, 두 가지 연동 방식을 제공해요. Nano Banana 2와 2.1을 전환할 때는 모델 이름만 바꾸면 돼요. 실제 제공 모델과 과금 방식은 콘솔에서 확인해 주세요.

Nano Banana 2.1 마이그레이션 결정과 자주 묻는 질문

가격뿐 아니라 기능도 업그레이드됐어요. 공식 설명에 따르면 시각적 품질, 멀티턴 대화에서의 캐릭터 일관성, 텍스트 렌더링 정확도, 검색 증강 생성 기능이 개선됐으며 1K, 2K, 4K 해상도를 지원해요. 가격과 기능을 함께 고려해 아래 표에서 적합한 모델을 찾아보세요.

기존 모델의 지원 종료 일정과 관련해, 이 글을 작성하는 시점에는 Google 공식 지원 종료 페이지에 gemini-3.1-flash-image의 종료 날짜가 아직 올라오지 않았어요. 다만 일부 외부 보도에서는 마이그레이션 기간이 언급됐어요. 갑작스러운 전환에 대비할 수 있도록 호환성 테스트를 미리 진행하는 것을 권장해요.

Nano Banana 2.1 가격 관련 자주 묻는 질문

Q1: Nano Banana 2.1을 무료로 사용할 수 있나요?

Gemini API에서 Nano Banana 2.1은 무료 등급을 제공하지 않으므로 유료 계정으로 호출해야 해요. 먼저 성능을 체험해 보고 싶다면 APIYI apiyi.com에 가입해 테스트 크레딧을 받아 보세요. 소량의 요청으로 이미지 품질을 확인한 뒤 마이그레이션 여부를 결정할 수 있어요.

Q2: Nano Banana 2.1은 4K 가격이 왜 25%만 저렴해졌나요?

4K 이미지의 토큰 사용량이 2,520개에서 3,780개로 늘었기 때문이에요. 단가는 절반으로 낮아졌지만 토큰 수가 50% 증가해, 두 변화가 상쇄되면서 이미지 한 장당 비용은 $0.151에서 $0.113으로 내려갔어요. 온라인에서 종종 보이는 $0.0756은 기존 토큰 기준을 잘못 적용한 값이에요.

Q3: Batch 모드는 어떤 작업에 적합한가요?

Batch 모드의 이미지 출력 비용은 백만 토큰당 $15로, 이미지 한 장당 비용을 절반으로 낮출 수 있어요. 다만 결과가 비동기 방식으로 반환되므로 상품 이미지 대량 생성이나 데이터 세트 구축처럼 빠른 응답이 중요하지 않은 작업에 적합해요. 실시간 상호작용이 필요한 앱은 Standard 등급을 사용해야 해요. APIYI apiyi.com에서 두 모드의 지연 시간과 비용을 각각 테스트해 볼 수 있어요.

Q4: Grounding 검색 증강 기능에는 추가 요금이 있나요?

네. 매월 5,000회의 검색 요청이 무료로 제공되며, 이 무료 제공량은 모든 Gemini 3.x 모델이 공유해요. 초과분은 1,000회당 $14가 부과돼요. 요청 한 번에 여러 검색 쿼리가 실행될 수 있으며, 각 쿼리는 별도로 과금돼요. 검색으로 가져온 콘텐츠는 입력 토큰에 포함되지 않아요.

결론: Nano Banana 2.1로 마이그레이션할 가치가 있을까요?

Nano Banana 2.1의 가격 정책은 본질적으로 ‘구조적인 가격 조정’이에요. 이미지 출력 단가는 절반으로 낮아졌지만 입력 및 추론 토큰 비용은 올랐고, 4K 토큰 사용량은 증가했으며 0.5K 등급은 없어졌어요. 1K와 2K 텍스트-이미지 변환이 주력인 대부분의 비즈니스라면 비용이 실제로 40~50% 줄어들어요. 이미지 품질과 텍스트 렌더링까지 개선된 만큼, 마이그레이션을 망설일 이유가 거의 없어요.

다만 입력과 추론 비중이 높거나 4K를 주로 사용하는 워크플로는 신중하게 검토해야 해요. 이런 경우 절감 폭은 13~25%까지 줄어들지만, 여전히 비용 효율적이에요. 다만 예산을 산정할 때는 기존 청구 금액을 단순히 절반으로 나누지 말고, 공식 각주에 나온 토큰 수를 기준으로 다시 계산해야 해요.

권장하는 마이그레이션 절차는 다음과 같아요. 먼저 이 글의 비용 함수를 이용해 과거 사용량 로그를 재생하고, 소량의 트래픽으로 실제 이미지 품질과 토큰 사용량을 비교한 다음, 단계적으로 전환하세요. APIYI apiyi.com의 통합 인터페이스를 활용하면 이 과정을 간편하게 진행할 수 있어요. API 키 하나로 Nano Banana 2와 Nano Banana 2.1 등 이미지 모델을 빠르게 전환해 비교할 수 있어요.

참고 자료:
– Gemini API 공식 가격 페이지: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Gemini API 모델 지원 종료 안내: ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Gemini 이미지 생성 개발 문서: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– APIYI 문서 센터: docs.apiyi.com

작성자 소개: APIYI 기술팀은 AI 모델 연동과 비용 최적화 사례를 전문적으로 다룹니다. 이미지 생성 모델 선택과 비용 절감 경험에 관한 이야기는 APIYI apiyi.com에서 나눠 보세요.