나노 바나나 프로 API 5가지 감별법 마스터하기, 3분 안에 진짜 API 식별

Nano Banana Pro API 진단: 왜 API의 진위 여부를 확인해야 할까요?

"분명 Nano Banana Pro 가격을 지불했는데, 이미지 생성 결과물이 항상 조금 아쉬워요." – 이는 최근 개발자 커뮤니티에서 자주 등장하는 질문입니다. AI 이미지 생성 분야에서 Nano Banana Pro(이하 NB Pro)와 Nano Banana 2(이하 NB2)가 인기를 얻으면서, NB Pro API 서비스를 제공한다고 주장하는 수많은 서드파티 플랫폼이 시장에 등장했습니다. 하지만 현실은:NB2의 호출 비용은 NB Pro의 단 50%에 불과합니다. 이는 일부 플랫폼이 더 높은 이익을 얻기 위해 NB2를 NB Pro로 속일 동기가 있다는 것을 의미합니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면, 5가지 정량화 가능한 진단 방법을 익히고, 원클릭 검증 스크립트를 활용하여 3분 안에 사용 중인 API가 실제 NB Pro인지 아니면 등급이 낮은 NB2인지 판단할 수 있게 될 것입니다.

Nano Banana Pro와 Nano Banana 2 핵심 파라미터 진단 비교표

진단을 시작하기 전에 NB Pro와 NB2의 공식 파라미터 차이를 알아야 합니다. 이 차이점들이 진단의 이론적 근거가 됩니다.

🎯 진단 핵심 로직: NB Pro와 NB2는 파라미터 지원, 생성 속도, 화질 성능에서 명확한 구조적 차이를 보입니다. 이러한 차이점을 체계적으로 테스트함으로써 API 서비스 제공업체가 제공하는 실제 모델을 정확하게 판단할 수 있습니다. 저희는 APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 NB Pro API를 호출하는 것을 권장합니다. 이 플랫폼은 공식 모델에 직접 연결되어 있어 실제 NB Pro를 호출하는 것을 보장합니다.

Nano Banana Pro API 식별 방법 1: 파라미터 경계 탐지법

이것이 가장 빠르고 신뢰할 수 있는 식별 방법입니다. NB Pro와 NB2는 파라미터 지원에 있어 명확한 "동시에 성립할 수 없는" 차이가 있습니다.

식별 원리

핵심 통찰: NB Pro는 512px 해상도와 1:4, 4:1, 1:8, 8:1의 4가지 극단적인 가로세로 비율을 지원하지 않습니다. API가 이러한 파라미터를 성공적으로 처리할 수 있다면, 그것은 확실히 NB Pro가 아닙니다.

식별 코드

import google.generativeai as genai
import time

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# 테스트 1: 512px 해상도 탐지
def test_512px_support(model_name):
    """NB Pro는 512px를 지원하지 않고, NB2는 지원합니다."""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    try:
        response = model.generate_content(
            "A simple red circle on white background",
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                response_modalities=["IMAGE"],
                image_config={"image_size": "512"}  # NB Pro는 오류를 반환해야 합니다
            )
        )
        return "NB2"  # 성공적인 생성 = NB Pro가 아님
    except Exception as e:
        if "not supported" in str(e).lower() or "invalid" in str(e).lower():
            return "NB Pro일 가능성 있음"  # 오류 반환 = NB Pro 동작과 일치
        return f"알 수 없는 오류: {e}"

# 테스트 2: 극단적인 가로세로 비율 탐지
def test_extreme_ratio(model_name):
    """NB Pro는 1:8 가로세로 비율을 지원하지 않고, NB2는 지원합니다."""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    try:
        response = model.generate_content(
            "A simple blue gradient background",
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                response_modalities=["IMAGE"],
                image_config={"aspect_ratio": "1:8"}  # NB Pro는 오류를 반환해야 합니다
            )
        )
        return "NB2"
    except Exception:
        return "NB Pro일 가능성 있음"

result_512 = test_512px_support("your-model-endpoint")
result_ratio = test_extreme_ratio("your-model-endpoint")
print(f"512px 테스트: {result_512}")
print(f"1:8 비율 테스트: {result_ratio}")

import google.generativeai as genai
import json
import time

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

class NBProAuthenticator:
    """Nano Banana Pro API 진위 검증기"""

    def __init__(self, model_name):
        self.model_name = model_name
        self.model = genai.GenerativeModel(model_name)
        self.results = {}

    def test_512px(self):
        """512px 해상도 지원 테스트 - NB Pro 미지원"""
        try:
            response = self.model.generate_content(
                "A red dot",
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    image_config={"image_size": "512"}
                )
            )
            self.results["512px"] = {"support": True, "verdict": "NB2"}
        except Exception:
            self.results["512px"] = {"support": False, "verdict": "NB Pro"}

    def test_extreme_ratios(self):
        """극단적인 가로세로 비율 테스트 - NB Pro는 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 미지원"""
        nb2_only_ratios = ["1:4", "4:1", "1:8", "8:1"]
        for ratio in nb2_only_ratios:
            try:
                response = self.model.generate_content(
                    "A simple gradient",
                    generation_config=genai.GenerationConfig(
                        response_modalities=["IMAGE"],
                        image_config={"aspect_ratio": ratio}
                    )
                )
                self.results[f"ratio_{ratio}"] = {"support": True, "verdict": "NB2"}
                return  # 하나라도 통과하면 판정 가능
            except Exception:
                continue
        self.results["extreme_ratios"] = {"support": False, "verdict": "NB Pro"}

    def test_image_search_grounding(self):
        """Image Search Grounding 테스트 - NB2 독점 기능"""
        try:
            response = self.model.generate_content(
                "Generate an image of the Eiffel Tower at sunset",
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"]
                ),
                tools=[{"google_search": {}}]
            )
            self.results["search_grounding"] = {"support": True, "verdict": "NB2"}
        except Exception:
            self.results["search_grounding"] = {"support": False, "verdict": "NB Pro"}

    def run_all_tests(self):
        """모든 파라미터 탐지 실행"""
        print("NB Pro API 식별 시작...")
        self.test_512px()
        time.sleep(2)
        self.test_extreme_ratios()
        time.sleep(2)
        self.test_image_search_grounding()

        nb2_signals = sum(
            1 for r in self.results.values() if r["verdict"] == "NB2"
        )
        total = len(self.results)
        print(f"\n식별 결과: {nb2_signals}/{total} 항목이 NB2를 가리킵니다.")
        if nb2_signals > 0:
            print("⚠️ 판정: 이 API는 Nano Banana 2일 가능성이 높으며, NB Pro가 아닙니다.")
        else:
            print("✅ 판정: 파라미터 탐지를 통과했으며, NB Pro 특징과 일치합니다.")
        return self.results

# 사용 예시
auth = NBProAuthenticator("your-model-endpoint")
auth.run_all_tests()

🔍 실측 팁: 파라미터 경계 탐지법은 가장 결정적인 식별 방법입니다. 512px 테스트와 극단적인 가로세로 비율 테스트가 모두 NB2를 가리킨다면 바로 결론을 내릴 수 있습니다. APIYI apiyi.com 플랫폼에서 공식 NB Pro와 NB2를 함께 테스트하여 기준점으로 삼는 것을 권장합니다.

Nano Banana Pro API 식별 방법 2: 4K 직접 출력 타이밍 식별법

NB Pro와 NB2는 4K 해상도에서의 생성 속도에 현저한 차이가 있으며, 이는 정량화 가능한 식별 지표입니다.

식별 원리

NB Pro는 Gemini 3 Pro 아키텍처를 기반으로 하여 계산 밀도가 높기 때문에, 4K 생성에 NB2(Flash 아키텍처 기반)보다 훨씬 오래 걸립니다.

판정 기준: 4K 생성을 5회 연속으로 실행했을 때, 평균 소요 시간이 25초 미만이면 NB2일 가능성이 높습니다.

식별 코드

import time
import statistics

def timing_test(model_name, rounds=5):
    """4K 생성 타이밍 식별 - NB Pro는 NB2보다 현저히 느려야 합니다."""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    times = []

    for i in range(rounds):
        start = time.time()
        response = model.generate_content(
            "A detailed landscape painting of mountains at sunset "
            "with realistic clouds and reflections in a lake",
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                response_modalities=["IMAGE"],
                image_config={"image_size": "4K", "aspect_ratio": "16:9"}
            )
        )
        elapsed = time.time() - start
        times.append(elapsed)
        print(f"  {i+1}번째 라운드: {elapsed:.1f}초")
        time.sleep(3)  # 속도 제한 트리거 방지

    avg = statistics.mean(times)
    median = statistics.median(times)
    print(f"\n평균 소요 시간: {avg:.1f}초 | 중앙값: {median:.1f}초")

    if avg >= 35:
        print("✅ 소요 시간이 NB Pro 특징과 일치합니다 (4K 생성 보통 30-90초).")
    elif avg <= 25:
        print("⚠️ 속도가 너무 빠릅니다. NB2로 의심됩니다 (4K 생성 보통 15-30초).")
    else:
        print("⚡ 소요 시간이 애매한 구간입니다. 다른 방법과 종합적으로 판단해야 합니다.")

timing_test("your-model-endpoint")

⏱️ 주의사항: 타이밍 측정은 네트워크 지연 및 서버 부하의 영향을 받으므로, 여러 시간대에 걸쳐 여러 번 테스트하여 평균값을 내는 것이 좋습니다. 단일 테스트는 식별 가치가 없으며, 최소 5회 이상 실행해야 합니다.

Nano Banana Pro API 감정 방법 3: 중국어 렌더링 품질 감정

NB Pro와 NB2는 중국어 텍스트 렌더링에서 미묘하지만 구별 가능한 차이를 보입니다. 이를 위해서는 어느 정도의 시각적 판단 경험이 필요합니다.

감정 원리

두 모델의 중국어 렌더링은 각각의 특징을 가지고 있습니다.

• NB Pro: 텍스트 질감이 더 섬세하고, 획의 굵기 변화가 더 자연스럽지만, 정확도는 약 85%입니다 (가끔 오타 발생).
• NB2: 정확도는 약 92%로 더 높습니다 (더 많은 CJK 훈련 데이터 덕분). 하지만 질감이 약간 기계적으로 느껴질 수 있습니다.

중국어 렌더링 감정 테스트 케이스

감정 코드

def chinese_text_test(model_name, rounds=3):
    """중국어 렌더링 품질 테스트"""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    test_prompts = [
        "包含中文文字「大模型 API」的科技风格海报，"
        "深蓝色背景，白色粗体中文字，字号大且清晰",
        "包含中文「人工智能技术」的极简风格卡片，"
        "黑色背景，金色中文大字居中",
        "包含中文「深度学习框架优化策略」的技术文档封面，"
        "白色背景，黑色宋体中文，正式排版"
    ]

    for i, prompt in enumerate(test_prompts):
        for r in range(rounds):
            response = model.generate_content(
                prompt,
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    image_config={"image_size": "2K", "aspect_ratio": "1:1"}
                )
            )
            # 이미지를 저장한 후 수동 비교
            if response.candidates[0].content.parts:
                for part in response.candidates[0].content.parts:
                    if hasattr(part, "inline_data"):
                        with open(f"chinese_test_{i}_{r}.png", "wb") as f:
                            f.write(part.inline_data.data)
            time.sleep(3)

    print("图片已保存，请人工对比以下特征：")
    print("1. 笔画粗细是否自然（Pro 更自然）")
    print("2. 字间距是否协调（Pro 更协调）")
    print("3. 长文本错字率（NB2 错字更少）")
    print("4. 整体质感（Pro 更精致，NB2 更清晰）")

수동 비교 요점

NB Pro로 판정하는 특징:

• 획에 자연스러운 굵기 변화가 있으며, 서예 붓 터치와 유사합니다.
• 텍스트와 배경의 통합이 더 자연스럽습니다.
• 빛과 그림자 효과가 더 풍부합니다.
• 하지만 가끔 오타나 빠진 획이 나타날 수 있습니다 (약 15% 확률).

NB2로 판정하는 특징:

• 획이 균일하고 정돈되어 있으며, 인쇄체와 유사합니다.
• 텍스트 가장자리가 더 날카롭고 선명합니다.
• 오타율이 더 낮습니다 (약 8%).
• 하지만 전반적인 질감이 약간 "AI 느낌"이 납니다.

💡 경험 공유: 중국어 렌더링 감정은 시각적 경험을 축적해야 합니다. APIYI apiyi.com 플랫폼에서 먼저 공식 NB Pro와 NB2를 사용하여 동일한 테스트 이미지 세트를 생성하고 기준 샘플로 삼은 후, 감정 대상 API의 출력과 비교하는 것이 좋습니다.

Nano Banana Pro API 감정 방법 4: 지시 사항 준수 일관성 테스트

NB Pro는 플래그십 추론 모델인 Gemini 3 Pro를 기반으로 하므로, 복잡한 지시 사항을 이해하고 따르는 능력이 Flash 아키텍처 기반의 NB2보다 훨씬 뛰어납니다.

감정 원리

NB2의 성능은 NB Pro의 약 95% 수준이지만, 이 5%의 격차는 주로 다음과 같은 부분에서 나타납니다.

• 다중 제약 조건 동시 충족: NB Pro는 구도, 색상, 객체 수 등 여러 요구 사항을 동시에 더 잘 처리할 수 있습니다.
• 부정 지시 처리: 둘 다 부정 지시("X를 포함하지 마세요")에 약하지만, NB Pro가 약간 더 낫습니다.
• 세밀한 제어: NB Pro는 특정 수량, 위치, 크기에 대한 제어가 더 정확합니다.

복잡한 지시 사항 감정 테스트 케이스

def instruction_following_test(model_name, rounds=3):
    """지시 사항 준수 일관성 테스트 - 복잡한 제약 조건 하에서 NB Pro가 더 안정적인 성능을 보입니다."""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)

    # 다중 제약 조건 테스트 - NB Pro의 준수율이 더 높음
    complex_prompt = (
        "Generate an image with ALL of the following requirements: "
        "1. Exactly 3 red roses in a clear glass vase "
        "2. The vase is placed on a wooden table "
        "3. Behind the vase is a window showing a rainy day "
        "4. There is exactly 1 open book next to the vase "
        "5. Warm indoor lighting from the left side "
        "6. Photorealistic style, not illustration"
    )

    results = []
    for r in range(rounds):
        response = model.generate_content(
            complex_prompt,
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                response_modalities=["IMAGE"],
                image_config={"image_size": "2K", "aspect_ratio": "1:1"}
            )
        )
        if response.candidates[0].content.parts:
            for part in response.candidates[0].content.parts:
                if hasattr(part, "inline_data"):
                    with open(f"instruction_test_{r}.png", "wb") as f:
                        f.write(part.inline_data.data)
        time.sleep(5)

    print("请检查生成图片中以下约束的满足情况：")
    print("□ 玫瑰数量是否恰好 3 朵")
    print("□ 花瓶材质是否透明玻璃")
    print("□ 桌面材质是否为木质")
    print("□ 窗外是否显示雨天")
    print("□ 书本是否恰好 1 本且打开状态")
    print("□ 光线是否从左侧照射")
    print("\nNB Pro 通常满足 5-6 项，NB2 通常满足 4-5 项")

판정 기준

🎯 기술 조언: 지시 사항 준수 테스트의 핵심은 "복잡성"과 "반복성"입니다. 간단한 프롬프트에서는 두 모델의 차이가 크지 않으므로, 5개 이상의 구체적인 제약 조건을 사용해야 구별할 수 있습니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 두 모델을 편리하게 A/B 비교 테스트할 수 있으며, 통일된 인터페이스로 전환 비용을 절감할 수 있습니다.

Nano Banana Pro API 감정 방법 5: 세계 지식 및 디테일 표현

NB Pro는 Gemini 3 Pro 아키텍처를 기반으로 하며, 더욱 풍부한 세계 지식을 계승했습니다. Search Grounding을 사용하지 않을 경우, NB Pro는 실제 세계 사물에 대한 복원력이 더 높습니다.

감정 원리

• NB Pro: 풍부한 세계 지식이 내장되어 있어 유명 건축물, 자연 경관, 종의 특징을 정확하게 복원합니다.
• NB2: 세계 지식이 상대적으로 약하지만, 전용 Image Search Grounding을 통해 이를 보완할 수 있습니다.

핵심 감정 로직: Search Grounding을 활성화하지 않은 상태에서 세계 지식을 테스트할 때, NB Pro의 성능은 NB2보다 명확하게 우수해야 합니다.

감정 코드

def world_knowledge_test(model_name):
    """세계 지식 테스트 - 검색 강화 비활성화, 모델 내장 지식만 사용"""
    model = genai.GenerativeModel(model_name)

    # 실제 세계 사물에 대한 모델의 지식 깊이 테스트
    knowledge_prompts = [
        {
            "prompt": "A photorealistic image of the Sydney Opera House "
                      "from the harbor side at golden hour",
            "check": "건축물 형태 정확성, 돛 모양 지붕 개수 및 각도"
        },
        {
            "prompt": "A realistic Bengal tiger walking through "
                      "tall grass in morning mist",
            "check": "줄무늬 패턴 정확성, 체형 비율, 환경과의 조화"
        },
        {
            "prompt": "A detailed close-up of a mechanical watch "
                      "movement showing the balance wheel and escapement",
            "check": "기계 구조 정확성, 부품 디테일, 금속 질감"
        }
    ]

    for i, test in enumerate(knowledge_prompts):
        response = model.generate_content(
            test["prompt"],
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                response_modalities=["IMAGE"],
                image_config={"image_size": "2K", "aspect_ratio": "16:9"}
            )
        )
        if response.candidates[0].content.parts:
            for part in response.candidates[0].content.parts:
                if hasattr(part, "inline_data"):
                    with open(f"knowledge_test_{i}.png", "wb") as f:
                        f.write(part.inline_data.data)
        print(f"테스트 {i+1} 점검 항목: {test['check']}")
        time.sleep(5)

world_knowledge_test("your-model-endpoint")

세계 지식 감정 판단 요점

NB Pro 특징:

• 유명 건축물의 비율과 디테일이 매우 정확합니다.
• 동물의 종 특징(무늬, 체형) 복원력이 높습니다.
• 복잡한 사물(기계, 악기)의 구조가 합리적입니다.
• 빛, 그림자, 재질, 반사 등 물리적 효과가 자연스럽습니다.

NB2 특징 (Search Grounding 없음):

• 유명 건축물에서 디테일 오류(창문 개수, 비율 왜곡)가 발생할 수 있습니다.
• 동물의 종 특징이 혼동될 수 있습니다(무늬 패턴이 전형적이지 않음).
• 복잡한 구조에서 물리적으로 비합리적인 상황이 발생할 수 있습니다.
• 전반적인 효과는 괜찮지만, 디테일은 따져볼 만합니다.

Nano Banana Pro API 원클릭 감정: 종합 검증 스크립트

5가지 감정 방법을 하나의 완전한 검증 도구로 통합합니다:

import google.generativeai as genai
import time
import statistics
import json

# APIYI를 통해 통합 인터페이스 호출
genai.configure(api_key="YOUR_APIYI_KEY")

class NBProVerifier:
    """NB Pro API 종합 감정기"""

    def __init__(self, model_name):
        self.model = genai.GenerativeModel(model_name)
        self.scores = {"nb_pro": 0, "nb2": 0}

    def test_params(self):
        """방법 1: 파라미터 경계 탐색"""
        # 512px 테스트
        try:
            self.model.generate_content(
                "A dot",
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    image_config={"image_size": "512"}
                )
            )
            self.scores["nb2"] += 3  # 강한 신호
            print("  512px: ✅ 지원 → NB2 신호 (+3)")
        except Exception:
            self.scores["nb_pro"] += 3
            print("  512px: ❌ 미지원 → NB Pro 신호 (+3)")

    def test_speed(self, rounds=3):
        """방법 2: 4K 시간 측정 감정"""
        times = []
        for _ in range(rounds):
            start = time.time()
            self.model.generate_content(
                "A beautiful mountain landscape",
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    image_config={"image_size": "4K"}
                )
            )
            times.append(time.time() - start)
            time.sleep(3)

        avg = statistics.mean(times)
        if avg >= 35:
            self.scores["nb_pro"] += 2
            print(f"  4K 평균 소요 시간: {avg:.1f}s → NB Pro 신호 (+2)")
        elif avg <= 25:
            self.scores["nb2"] += 2
            print(f"  4K 평균 소요 시간: {avg:.1f}s → NB2 신호 (+2)")
        else:
            print(f"  4K 평균 소요 시간: {avg:.1f}s → 애매한 영역, 판정 불가")

    def verdict(self):
        """종합 판정"""
        pro = self.scores["nb_pro"]
        nb2 = self.scores["nb2"]
        total = pro + nb2
        print(f"\n{'='*50}")
        print(f"NB Pro 점수: {pro} | NB2 점수: {nb2}")
        if pro > nb2:
            confidence = pro / total * 100 if total > 0 else 0
            print(f"✅ 판정: Nano Banana Pro (신뢰도 {confidence:.0f}%)")
        else:
            confidence = nb2 / total * 100 if total > 0 else 0
            print(f"⚠️ 판정: Nano Banana 2 (신뢰도 {confidence:.0f}%)")

# 감정 실행
verifier = NBProVerifier("your-model-endpoint")
print("🔍 NB Pro API 종합 감정 시작\n")
print("[1/5] 파라미터 경계 탐색...")
verifier.test_params()
print("\n[2/5] 4K 시간 측정 감정...")
verifier.test_speed()
print("\n[3-5] 중국어 렌더링/지시 따르기/세계 지식은 수동 평가 필요")
verifier.verdict()

🚀 빠른 시작: APIYI apiyi.com을 통해 NB Pro 및 NB2의 API 키를 얻는 것을 추천합니다. 각 스크립트를 실행하여 기준 데이터를 구축한 다음, 동일한 스크립트로 감정할 API를 테스트하여 비교하세요. 플랫폼은 무료 테스트 할당량을 제공하며, 5분 안에 첫 번째 감정을 완료할 수 있습니다.

Nano Banana Pro API 감정 빠른 참조 의사 결정 트리

빠르게 판단해야 할 때는 이 우선순위에 따라 실행하세요:

가장 빠른 감정 경로: 파라미터 경계 탐색 (512px + 1:8 가로세로 비율) → 명확하면 바로 판정 → 불확실하면 4K 시간 측정 추가 → 여전히 불확실하면 중국어 렌더링 비교 진행.

자주 묻는 질문

요약: Nano Banana Pro API 식별 핵심 요점

Nano Banana Pro API 식별의 본질은 두 모델의 아키텍처 수준 차이를 이용하는 것입니다. 5가지 식별 방법은 신뢰도 순으로 다음과 같습니다.

1. 파라미터 경계 탐색 (가장 신뢰도 높음): 512px 및 극단적인 가로세로 비율이 결정적인 구분선입니다.
2. 4K 타이밍 측정법 (정량화 가능): Pro 아키텍처는 필연적으로 더 긴 추론 시간을 유발합니다.
3. 중국어 렌더링 비교 (경험 필요): 질감 대 정확도의 스타일 차이입니다.
4. 명령어 준수 테스트 (샘플 필요): 복잡한 제약 조건 하에서의 일관성 차이입니다.
5. 세계 지식 검증 (보조적): Pro의 내장 지식이 더 풍부합니다.

실제 식별 시, 파라미터 경계 탐색만으로도 높은 신뢰도의 결론을 얻을 수 있습니다. 만약 API가 512px 해상도 또는 1:8의 가로세로 비율을 지원한다면, 이는 NB2입니다. 이는 위조할 수 없는 하드웨어 수준의 차이입니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 Nano Banana Pro API를 호출하는 것을 추천합니다. 이 플랫폼은 Google 공식 API에 직접 연결되며, NB Pro와 NB2 모델을 유연하게 전환하여 사용할 수 있고, 가격이 투명하며 모델의 진위 여부를 검증할 수 있습니다.

기술 지원: APIYI(apiyi.com) — 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 대규모 언어 모델 API 중계 플랫폼