Nano Banana Pro API 전체 호출 가이드: KIE.ai보다 44% 저렴, 구글 네이티브 형식으로 빠른 통합

作者注：详解 Nano Banana Pro API 调用方法，采用谷歌原生 Gemini 格式，通过 APIYI平台仅需 $0.05/次，比 KIE.ai 价格低 44%，支持 1K/2K/4K 分辨率图像生成。

调用 Nano Banana Pro API 时，很多开发者第一时间会选择 KIE.ai，但实际上还有更便宜、更稳定的选择。本文将介绍如何用 谷歌原生 Gemini API 格式 调用 Nano Banana Pro，并通过 APIYI平台将单次调用成本降至 $0.05——比 KIE.ai 低 44%。

核心价值：读完本文，你将掌握 Nano Banana Pro API 的标准调用方式，了解各平台价格差异，并能用最低成本生成专业级 4K 图像。

Nano Banana Pro API 核心参数一览

为什么 Nano Banana Pro 要用谷歌原生格式？

Nano Banana Pro（模型名 gemini-3-pro-image-preview）是 Google DeepMind 推出的专业级图像生成模型，其 API 设计基于 Gemini 原生协议，与 OpenAI 格式存在本质差异：

• 响应模态参数：需在 generationConfig 中声明 responseModalities: ["IMAGE"]，而非 OpenAI 的 response_format
• 分辨率控制：通过 resolution 字段指定 1K/2K/4K，而非像素尺寸
• 宽高比：使用 aspectRatio 字符串（如 "16:9"），而非宽高数值

如果你尝试用 OpenAI SDK 格式调用，会遇到参数解析错误。正确做法是使用 Google Generative AI SDK 或者直接发送 HTTP 请求到兼容端点。

Nano Banana Pro 能生成什么？

这款模型在以下场景表现尤为突出，远超同类竞品：

• 多语言文字渲染：支持中文、英文、日文等多语言文字精准嵌入图像，字体清晰无乱码
• 信息图与数据可视化：可生成包含图表、表格、数据标注的专业信息图
• 营销素材：海报、产品图、广告横幅，支持文字精准排版
• 产品展示：精确的物理光照、材质细节、投影效果
• 演示文稿配图：符合专业审美的幻灯片插图

Nano Banana Pro API 플랫폼별 가격 비교

API 플랫폼을 선택하기 전에, 각 플랫폼의 실제 비용 차이를 먼저 확인해 보세요.

💰 비용 비교: 하루에 4K 이미지를 100장 생성한다고 가정할 때, Google 공식 플랫폼은 월 약 $720, KIE.ai는 약 $360가 듭니다. 반면 **APIYI(apiyi.com)**를 이용하면 단 $150로 충분하며, 한 달에 $570 이상의 비용을 절약할 수 있습니다.

KIE.ai 대비 APIYI의 핵심 장점:

1. 더 저렴한 가격: 회당 $0.05로 KIE.ai($0.09)보다 44% 저렴합니다.
2. 형식 호환성: 구글 네이티브 Gemini API 형식을 직접 지원하므로 별도의 형식 변환이 필요 없습니다.
3. 빠른 속도: 최적화된 가속 회선을 사용하여 실제 테스트 시 응답이 매우 안정적입니다.
4. 통합 인터페이스: GPT, Claude, Gemini 등 주요 모델을 동시에 지원하여 모델 간 전환이 간편합니다.

Nano Banana Pro API 빠른 시작 가이드

방법 1: Google Generative AI SDK 사용 (권장)

먼저 SDK를 설치해 주세요.

pip install google-generativeai

가장 간단한 호출 예시 (Text-to-Image, 코드 10줄):

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    # APIYI 엔드포인트 사용, 가격은 회당 $0.05
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
response = model.generate_content(
    "해바라기 꽃밭에 앉아 있는 주황색 고양이, 밝은 햇살, 사실적인 스타일, 4K 고화질",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# 이미지 저장
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("이미지가 저장되었습니다: output.png")

🚀 빠른 시작: APIYI(apiyi.com)에서 가입 후 API Key와 무료 테스트 크레딧을 받을 수 있습니다. 위 코드에서 YOUR_API_KEY만 교체하면 별도 설정 없이 바로 실행 가능해요.

import google.generativeai as genai
import base64
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, List


def setup_client(api_key: str):
    """Nano Banana Pro API 클라이언트 초기화"""
    genai.configure(
        api_key=api_key,
        # APIYI를 통해 호출 시 회당 $0.05로 공식 대비 79% 저렴
        client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
    )
    return genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def text_to_image(
    model,
    prompt: str,
    resolution: str = "2K",       # 1K / 2K / 4K
    aspect_ratio: str = "1:1",    # 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4
    output_path: str = "output.png"
) -> str:
    """
    Text-to-Image: 텍스트 설명을 기반으로 이미지 생성

    Args:
        model: 초기화된 모델 인스턴스
        prompt: 이미지 설명 (한국어/영어 지원)
        resolution: 출력 해상도 1K/2K/4K
        aspect_ratio: 가로세로 비율
        output_path: 저장 경로

    Returns:
        저장된 파일 경로
    """
    response = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution,
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("API가 이미지 데이터를 반환하지 않았습니다. 프롬프트의 내용 필터링 여부를 확인하세요.")


def image_to_image(
    model,
    prompt: str,
    reference_image_path: str,
    resolution: str = "2K",
    output_path: str = "edited_output.png"
) -> str:
    """
    Image-to-Image: 참고 이미지를 기반으로 편집 또는 스타일 변환

    Args:
        model: 초기화된 모델 인스턴스
        prompt: 편집 명령 (예: "배경을 밤으로 바꿔줘")
        reference_image_path: 참고 이미지 경로
        resolution: 출력 해상도
        output_path: 저장 경로

    Returns:
        저장된 파일 경로
    """
    # 참고 이미지 읽기
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # 이미지 형식 감지
    ext = Path(reference_image_path).suffix.lower()
    mime_map = {".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg",
                ".png": "image/png", ".webp": "image/webp"}
    mime_type = mime_map.get(ext, "image/png")

    response = model.generate_content(
        [
            {"inline_data": {"mime_type": mime_type, "data": image_data}},
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("Image-to-Image 처리에 실패했습니다. 참고 이미지 형식을 확인하세요.")


def batch_generate(
    model,
    prompts: List[str],
    resolution: str = "2K",
    output_dir: str = "batch_output"
) -> List[str]:
    """
    이미지 일괄 생성

    Args:
        model: 모델 인스턴스
        prompts: 프롬프트 리스트
        resolution: 해상도
        output_dir: 출력 디렉토리

    Returns:
        생성된 파일 경로 리스트
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    results = []

    for i, prompt in enumerate(prompts):
        output_path = f"{output_dir}/image_{i+1:03d}.png"
        try:
            path = text_to_image(model, prompt, resolution, output_path=output_path)
            results.append(path)
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 생성 성공: {path}")
        except Exception as e:
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 생성 실패: {e}")
            results.append(None)

    return results


# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
    # 클라이언트 초기화 - APIYI(apiyi.com) 호출, 회당 $0.05
    model = setup_client("YOUR_APIYI_API_KEY")

    # Text-to-Image 예시
    path = text_to_image(
        model,
        prompt="현대적이고 심플한 스타일의 제품 전시 이미지, 흰색 배경, 전문 스튜디오 조명, 이커머스용",
        resolution="4K",
        aspect_ratio="1:1",
        output_path="product_4k.png"
    )
    print(f"4K 제품 이미지가 생성되었습니다: {path}")

    # Image-to-Image 예시 (기존 이미지 수정)
    edited = image_to_image(
        model,
        prompt="이미지의 배경을 야외 자연 풍경으로 바꾸고, 주체는 그대로 유지해줘",
        reference_image_path="product_4k.png",
        resolution="4K",
        output_path="product_outdoor.png"
    )
    print(f"편집된 이미지: {edited}")

방법 2: HTTP 직접 요청 사용 (모든 언어에 적합)

SDK를 설치하고 싶지 않다면, HTTP POST 요청을 직접 보낼 수도 있습니다.

import requests
import base64
import json

API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY"
# APIYI 구글 네이티브 형식 호환 엔드포인트
BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

payload = {
    "contents": [
        {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "text": "테크니컬한 느낌이 가득한 데이터 센터 서버룸, 블루 네온 조명 효과, 4K 초고화질, 영화 같은 질감"
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "resolution": "4K",
        "aspectRatio": "16:9"
    }
}

response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
data = response.json()

# 이미지 추출 및 저장
image_data = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("datacenter_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))
print("이미지 생성이 완료되었습니다!")

설명: 위 코드는 APIYI(apiyi.com)의 호환 엔드포인트를 사용합니다. 구글 네이티브 Gemini API 형식과 완벽히 호환되므로 별도의 변환 없이 회당 $0.05의 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다.

Nano Banana Pro 핵심 파라미터 상세 설명

해상도 및 종횡비 전체 파라미터 표

지원되는 종횡비 (aspectRatio 파라미터 값):

가로형: "16:9"  "4:3"  "3:2"  "21:9"
정사각형: "1:1"
세로형: "9:16"  "3:4"  "2:3"  "9:21"
사용자 정의: "4:5" (인스타그램 권장)

프롬프트 베스트 프랙티스

Nano Banana Pro는 프롬프트 품질에 매우 민감해요. 아래는 검증된 작성 규칙입니다.

고품질 프롬프트 구조: 주체 묘사 + 스타일 정의 + 광원/질감 + 해상도/품질 키워드

✅ 추천 작성법:
"전통 한복을 입은 젊은 여성이 고전적인 정원에 서 있는 모습,
 공필화 스타일, 부드러운 자연광, 풍부한 디테일, 4K 초고화질,
 극사실주의"

❌ 피해야 할 작성법:
"여자아이를 그려줘" (너무 모호함)

텍스트 렌더링 전용 프롬프트 (Nano Banana Pro의 핵심 강점):

"이벤트 포스터, 타이틀 텍스트 '2026 AI 서밋',
 한영 병기, 현대적인 디자인 스타일, 짙은 파란색 배경,
 흰색 타이틀 폰트, 선명하고 읽기 쉬운 글자"

Nano Banana Pro API 실제 활용 시나리오

시나리오 1: 이커머스 제품 이미지 일괄 생성

# 이커머스 제품 전시 이미지 일괄 생성
product_prompts = [
    "무선 블루투스 이어폰, 순백색 배경, 전문적인 제품 사진, 정면 뷰, 4K",
    "무선 블루투스 이어폰, 짙은 회색 배경, 측면 45도, 이어폰 디테일 강조, 4K",
    "무선 블루투스 이어폰, 라이프스타일 장면, 착용 샷, 야외 햇살, 4K"
]

results = batch_generate(
    model,
    product_prompts,
    resolution="4K",
    output_dir="product_images"
)
# 이미지 3장 생성 시, APIYI 총 비용: $0.15 (KIE.ai 이용 시 $0.27 소요)

시나리오 2: 마케팅 포스터 텍스트 디자인

Nano Banana Pro의 가장 독보적인 능력 중 하나는 이미지 내에 텍스트를 정확하게 렌더링하는 것이에요. 이는 동급의 다른 모델들이 구현하기 어려운 부분입니다.

poster_prompt = """
11.11 프로모션 포스터 디자인:
- 타이틀: 11.11 대규모 세일
- 서브 타이틀: 전 품목 50% 할인부터
- 배경: 레드 그라데이션, 축제 분위기의 화려한 스타일
- 텍스트 색상: 황금색, 크고 눈에 띄는 폰트
- 하단: 이벤트 기간 2026.11.11-11.13
요구사항: 한국어 텍스트가 선명하고 읽기 쉬워야 하며, 레이아웃이 전문적일 것
"""

path = text_to_image(model, poster_prompt, resolution="4K", aspect_ratio="9:16")
# 세로형 모바일 포스터, 장당 $0.05

💡 활용 팁: 이커머스 제품 이미지나 마케팅 소재처럼 대량의 이미지 생성이 필요한 경우, APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 호출하는 것을 추천해요. 가격이 가장 저렴할 뿐만 아니라 상세한 호출 로그와 사용량 통계를 제공하여 비용 관리에 매우 효율적입니다.

시나리오 3: Node.js / TypeScript 프로젝트 통합

프로젝트에서 JavaScript나 TypeScript를 사용한다면 HTTP 요청을 통해 직접 통합할 수 있습니다.

import axios from "axios";
import * as fs from "fs";

const API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY";
// APIYI는 구글 네이티브 포맷과 호환되며, 가격은 회당 $0.05입니다.
const BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent";

interface GenerateImageOptions {
  prompt: string;
  resolution?: "1K" | "2K" | "4K";
  aspectRatio?: string;
  outputPath?: string;
}

async function generateImage({
  prompt,
  resolution = "2K",
  aspectRatio = "1:1",
  outputPath = "output.png",
}: GenerateImageOptions): Promise<string> {
  const response = await axios.post(
    BASE_URL,
    {
      contents: [{ role: "user", parts: [{ text: prompt }] }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["IMAGE"],
        resolution,
        aspectRatio,
      },
    },
    {
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
      },
    }
  );

  const imageData =
    response.data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(imageData, "base64"));
  return outputPath;
}

// 사용 예시
generateImage({
  prompt: "현대적이고 심플한 스타일의 App 시작 화면, 다크 테마, 강한 테크 감성, 4K",
  resolution: "4K",
  aspectRatio: "9:16",
  outputPath: "app_splash.png",
}).then((path) => console.log(`생성 완료: ${path}`));

비용 최적화 전략

실제 프로젝트에서 Nano Banana Pro API 호출 비용을 합리적으로 제어하는 것이 중요해요.

🎯 선택 가이드: 스타트업 팀이나 개인 개발자라면 먼저 APIYI(apiyi.com) 플랫폼의 무료 크레딧으로 테스트해 보세요. 이미지 품질이 요구사항에 부합하는지 확인한 후 규모를 확장하는 것이 좋습니다. 플랫폼은 종량제(Pay-as-you-go) 방식을 제공하며 최소 결제 금액 제한이 없습니다.

자주 묻는 질문

요약

Nano Banana Pro API 호출의 핵심 포인트는 다음과 같아요.

1. 구글 네이티브 Gemini 형식 사용: 반드시 google-generativeai SDK나 네이티브 HTTP 요청을 사용해야 하며, OpenAI SDK 형식과는 호환되지 않습니다.
2. APIYI의 최적가: 회당 $0.05로, KIE.ai($0.09)보다 44%, 구글 공식 가격($0.24)보다 79% 저렴합니다.
3. 3가지 핵심 파라미터: responseModalities: ["IMAGE"], resolution(1K/2K/4K), aspectRatio를 기억하세요.
4. 텍스트 렌더링이 핵심 강점: 마케팅 포스터, 인포그래픽, 이중 언어 콘텐츠 제작 시 Nano Banana Pro가 현재 최고의 선택입니다.

대량 호출이나 실제 서비스 배포가 필요한 팀이라면 APIYI(apiyi.com)를 통한 연동을 추천드려요. 플랫폼이 안정적으로 운영되고 있으며, 상세한 API 로그와 사용량 모니터링을 제공하여 이미지 생성 비용을 정밀하게 관리할 수 있습니다.

참고 자료

1. Google Gemini API 이미지 생성 문서

   • 링크: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 설명: Nano Banana Pro 공식 API 파라미터 설명 및 사용 제한 사항

2. Google Generative AI Python SDK

   • 링크: github.com/google-gemini/generative-ai-python
   • 설명: SDK 설치 및 전체 API 레퍼런스이며, 본문의 코드는 이 SDK를 기반으로 작성되었습니다.

3. APIYI 플랫폼 Nano Banana Pro 연동 문서

   • 링크: docs.apiyi.com
   • 설명: 구글 네이티브 형식에 대한 APIYI의 호환성 설명 및 요금 세부 정보

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글창을 통해 Nano Banana Pro로 만든 여러분의 작품을 공유해 주세요! 더 많은 AI 이미지 생성 팁은 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.