적합한 용도대량 생성, 반복 편집, 포스터, 인포그래픽, 제품 변형의 출발점입니다.
이미지당 · 1K와 4K 정가
GPTProto에서 Nano Banana 2.1과 Nano Banana Pro로 이미지를 생성하고 편집할 수 있습니다. 둘 다 최대 4K로 생성과 편집이 되지만, 출발점이 다릅니다. Nano Banana 2.1은 잦은 생성과 반복 편집을 위한 Google의 더 새로운 Flash급 효율 모델입니다. Nano Banana Pro는 전문 그래픽, 고충실도 목업, 복잡한 시각 브리프를 위한 추론 중심 모델입니다. Pro라는 이름이 모든 이미지 작업에서 이긴다는 보장은 아닙니다.
짧게 말하면, 더 낮은 이미지당 비용으로 많은 이미지를 만들고 고쳐야 하면 Nano Banana 2.1로 시작하세요. 까다로운 레이아웃, 현지화된 텍스트, 제품 콘셉트가 두 번째 후보를 정당화하면 Nano Banana Pro를 시험하세요. 프로덕션 기본값을 정하기 전에 실제 출력을 브리프와 대조해 판단하세요.
아래 GPTProto 요금은 2026년 10월 13일에 확인한 카탈로그의 이미지당 가격이며, 이후 가격에 대한 약속이 아닙니다. 공식 정가는 ext_price_model_config의 크기 행입니다. GPTProto는 price_multiplication 0.6을 적용합니다. 호출할 경로에 대해 실시간 모델 페이지를 확인하세요.
curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A product photo on a white background",
"resolution": "1k"
}'curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A product photo on a white background",
"resolution": "1k"
}'이미지당. 카탈로그 스냅샷은 2026년 10월 14일입니다. Google 직접 API 모델 코드는 GPTProto 엔드포인트 경로의 식별자와 별개입니다.
고시된 GPTProto 1K 요금에서 Nano Banana 2.1은 이미지당 $0.02016, Nano Banana Pro는 $0.0804로, 같은 1K 출력 크기에 약 4배입니다. 성공한 1K 이미지 1,000장이면 그 표시 기본 요금은 재시도와 다른 과금 전에 약 $20.16 대 약 $80.40입니다. 해상도를 바꾸거나, 다른 경로를 쓰거나, 승인된 에셋을 얻으려 여러 번 생성해야 하면 이 비교는 달라집니다.
같은 카탈로그 할인은 더 큰 크기에도 적용됩니다. Nano Banana 2.1은 2K에서 $0.03024, 4K에서 $0.0678입니다. Nano Banana Pro는 2K에서 $0.0804 (1K와 같은 정가), 4K에서 $0.144입니다. 한쪽의 1K 초안과 다른 쪽의 4K 최종본을 비교하지 마세요. 먼저 해상도, 화면 비율, 프롬프트, 합격 기준을 고정한 다음, 쓸 수 있는 이미지를 내기까지 각 모델이 몇 번 시도하는지 세세요.
쓸 설정에 대해 실시간 Nano Banana 2.1 가격과 Nano Banana Pro 가격을 확인하세요.
같은 이미지 수에, 선택한 출력 크기의 각 모델 GPTProto 요금을 곱해 기본 생성 비용을 추정하세요. 프로덕션 예산에는 승인된 이미지당 초안 반복, 편집, 거절된 출력의 평균 횟수를 더하세요.
충전 보너스 크레딧과 재시도는 빠집니다. 더 비싼 모델도 재작업이 줄면 승인된 에셋당으로는 더 쌀 수 있습니다. 그것을 재세요. 그렇다고 가정하지 마세요.
Google은 Nano Banana 2.1이 Flash급 속도와 비용 효율을 유지한다고 설명합니다. Nano Banana Pro는 추론을 앞세운 전문 이미지 작업에 위치합니다. 이것은 제품 설명이며, 측정된 GPTProto 지연 비교가 아닙니다. 응답 시간이 애플리케이션에 영향을 주면, 같은 프롬프트를 두 실시간 경로로 생성하세요.
GPTProto 이미지 편집 능력은 두 모델 모두 참조 이미지를 최대 8장으로 적습니다. Google이 Nano Banana 2.1에 대해 적은 14장이라는 숫자는 플랫폼 경로 한도와 같지 않습니다.
하나의 GPTProto 계정으로, 표시된 이미지당 요금의 두 모델에 같은 브리프를 시험할 수 있습니다. 한 번 충전한 다음, 첫 렌더가 아니라 승인된 에셋을 비교하세요.
시작용입니다. 엔드포인트 확인과 새 모델 시험에 맞습니다.
개인 개발과 프로덕션에 올리는 작은 프로젝트에 맞는 균형입니다.
프로덕션 워크로드를 돌리는 팀용입니다. 이미 할인된 모델 요금에 보너스 크레딧이 더해집니다.
더 새로운 모델이 단순히 더 싼 하위 모델은 아닙니다. Google DeepMind의 2026년 10월 모델 카드 평가에서, 사고가 켜진 Nano Banana 2.1은 보고된 텍스트-이미지와 편집 지표 여러 개에서 Nano Banana Pro보다 높았습니다. 그 점수는 Google의 평가 설정을 설명하며, 모든 캠페인, 제품 사진, GPTProto 요청을 예측하지는 않습니다. 자신의 브리프와 사람 검토 기준을 쓰세요.
OpenRouter에 Nano Banana Pro로 실린 Design Arena 이미지 카테고리. 2026년 10월 14일. 이번 확인에서 Nano Banana 2.1에는 Design Arena 순위가 없었습니다.
더 저렴한 모델로 초안을 만들고, 시험에서 효과가 보이는 곳에만 Pro 요금을 쓰세요.
효율적인 워크플로는 콘셉트 탐색과 수정에 Nano Banana 2.1을 쓰고, 추린 최종 브리프를 Pro와 비교할 수 있습니다. 최종 시험에서는 프롬프트와 참조 집합을 같게 유지하세요. Nano Banana 2.1이 품질 기준을 충족하면 그것을 프로덕션 기본값으로 두고, 시험에서 분명한 이점이 보이는 곳에만 Pro를 쓰세요.
두 모델 페이지 모두 텍스트에서 이미지 경로와 별도의 이미지 편집 경로가 있습니다. Google은 Nano Banana 2.1에 참조 이미지 최대 14장(객체 참조 최대 10개, 캐릭터 4개)을 문서화하고, Pro에는 다중 참조 편집을 설명합니다. 두 GPTProto 페이지 모두 1K, 2K, 4K 출력을 적습니다. GPTProto의 준비된 이미지 편집 능력은 각 모델의 참조 이미지를 최대 8장으로 적습니다. 받아들이는 입력이 정확한지는 API 사용 패널에서 확인하세요. 기반 Google 모델 능력이 모든 컨트롤이 열려 있다는 뜻은 아닙니다.
실시간 요청 스키마를 확인하려면 Nano Banana 2.1 이미지 편집 경로 또는 Nano Banana Pro 이미지 편집 경로를 여세요.
실제 프롬프트를 작게 모으세요. 깨끗한 제품 이미지, 다중 참조 편집, 텍스트가 많은 그래픽, 그리고 워크플로에서 가장 어려운 구도입니다. 화면 비율, 해상도, 참조, 지시를 맞추세요. 텍스트 정확도, 객체와 캐릭터 일관성, 레이아웃, 원하지 않은 변경, 생성 시간, 승인까지의 시도 횟수를 채점하세요. 최종 이미지는 쓸 표시 크기에서 검토하세요. 어느 모델도 작은 글자, 사실 라벨, 참조한 대상의 완전한 보존을 보장하지 않습니다.
속도와 처리량이 중요하면, 하나의 결과에 기대지 말고 전형적인 완료 시간이 보일 만큼 예시를 실행하세요. 사실 정확도가 중요하면, 게시하기 전에 생성된 내용을 따로 검증하세요.
어느 모델 페이지에서든 Playground, API 예시, 현재 이미지당 가격을 볼 수 있습니다. 하나의 GPTProto 계정으로 같은 브리프를 시험하고, 출력을 비교하고, 받아들일 수 있는 비용으로 승인된 에셋을 내는 모델이나 라우팅 규칙을 고르세요. GPTProto 이미지 도구 살펴보기. Google 이미지 모델 둘러보기.
예. 2026년 10월 13일에 확인한 고시 1K 이미지 요금은 Nano Banana 2.1이 $0.02016, Nano Banana Pro가 $0.0804입니다. 이것은 같은 출력 크기의 이미지당 비교이며, 모든 해상도의 고정 요금이 아닙니다. 2K는 $0.03024 대 $0.0804, 4K는 $0.0678 대 $0.144입니다. 예산을 잡기 전에 두 실시간 모델 페이지를 확인하세요.
아니요. Google은 Pro를 전문적이고 복잡한 이미지 작업에 두지만, 2026년 10월 모델 카드 평가는 여러 이미지와 편집 지표에서 Nano Banana 2.1이 앞선다고 보고합니다. 같은 브리프를 둘 다에서 시험하세요. 더 나은 결과는 작업, 설정, 합격 기준에 따라 달라집니다.
두 GPTProto 모델 페이지 모두 1K, 2K, 4K 출력을 적고, 생성과 이미지 편집 경로를 제공합니다. 해당 API 사용 패널에 나온 해상도와 경로를 고르고, 그 출력 크기의 실시간 가격을 확인하세요.
GPTProto는 모델별 엔드포인트 경로를 씁니다. 생성은 /api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image와 /api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image이고, 편집은 /text-to-image를 /image-edit로 바꿉니다. 예시에서는 본문에 model 필드가 필요 없습니다. 전체 엔드포인트와 지원 필드는 해당 API 사용 패널에서 복사하세요.
고시된 더 낮은 이미지당 비용으로 많은 변형이나 잦은 수정이 필요하면 Nano Banana 2.1로 시작하세요. 에셋의 레이아웃, 브랜드, 사실 요건이 유난히 복잡하면 최종 시험에 Nano Banana Pro를 넣으세요. 어느 결과든 게시하기 전에 생성된 텍스트와 제품 세부 사항을 살펴보세요.
예. 카탈로그에는 API 예시, Playground, 현재 가격이 있는 Nano Banana 2.1과 Nano Banana Pro 페이지가 있습니다. Google 모델 카탈로그에 현재 라인업이 나옵니다.
실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.
브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣을 수 있습니다. 할인 요금도 확인할 수 있습니다.