Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 대 OpenAI: GPT-5 Image
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) OpenAI: GPT-5 Image(US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 출력 | US$42.00 / 100만 토큰 (≈ ₩56,603) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 캐시 읽기 | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) |
| 캐시 쓰기 | US$1.31 / 100만 토큰 (≈ ₩1,769) | - |
| 추론 | US$42.00 / 100만 토큰 (≈ ₩56,603) | - |
| 이미지 출력 | US$420.00 / 100만 토큰 (≈ ₩566,032) | US$140.00 / 100만 토큰 (≈ ₩188,677) |
| 오디오 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | - |
| 이미지 | US$0.000007 / 이미지 (≈ ₩0.00943) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 131,072 | 400,000 |
| 최대 출력 | 32,768 | 128,000 |
| 입력 | image, text | image, text, file |
| 출력 | image, text | image, text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 6. 18. | 2025. 10. 14. |
주요 차이점
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)의 입력 토큰 가격이 80% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-5 Image의 출력 토큰 가격이 17% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-5 Image는(은) 3.1배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)만 지원합니다.
자세히 보기
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)는 Google의 이미지 모델이며, 모델 id google/gemini-3-pro-image로 등록되어 있습니다. OpenAI: GPT-5 Image는 OpenAI의 이미지 모델이며, 모델 id openai/gpt-5-image로 등록되어 있습니다. 둘 다 이미지 카테고리에 속하고, 둘 다 이미지와 텍스트를 입력으로 받아 이미지와 텍스트를 출력으로 반환할 수 있으므로, 언뜻 보면 같은 종류의 작업, 즉 한 번의 호출로 텍스트와 함께 이미지를 생성하고 편집하는 작업을 겨냥하고 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. GPT-5 Image는 400000 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지는 반면 Nano Banana Pro는 131072 토큰을 가지므로, OpenAI 모델이 약 세 배 더 많은 작업 여유를 제공합니다. GPT-5 Image는 또한 이미지와 텍스트 외에도 파일 입력을 받을 수 있는데, Nano Banana Pro는 이를 나열하지 않습니다. 파라미터에서는 Nano Banana Pro가 둘 중 유일하게 tools와 tool_choice를 지원하므로, 워크플로가 모델의 함수 호출을 필요로 한다면 그 기능은 Google 쪽에 있습니다. 그 외에는 공통 표면에서 두 모델이 비슷합니다. 둘 다 reasoning과 include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens, stop을 지원합니다. GPT-5 Image는 logprobs, top_logprobs, verbosity를 추가로 제공하는데, Nano Banana Pro는 이를 나열하지 않습니다. 가격에서는 Nano Banana Pro가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, GPT-5 Image는 출력에서 둘 중 더 저렴하므로, 어느 쪽이 더 나은 거래인지는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다.
실용적인 선택에서는 작업에 긴 입력, 많은 참조 이미지 또는 첨부 파일이 포함될 때 GPT-5 Image를 선택하세요. 더 큰 컨텍스트와 파일 모달리티 덕분에 직접 청크로 나누지 않고도 모든 것을 한 요청에 담을 수 있기 때문입니다. 또한 비용의 대부분이 생성된 출력에 발생할 때도 자연스러운 선택인데, 출력 가격이 둘 중 더 낮기 때문입니다. 도구 호출이 필요할 때는 Nano Banana Pro를 선택하세요. 둘 중 유일하게 tools와 tool_choice를 지원하며, 비용이 입력 토큰에 집중될 때도 더 저렴합니다. 작업이 도구 없이 적당한 프롬프트로 이미지와 텍스트를 요청하는 단순한 형태라면 어느 모델이든 처리할 수 있으며, 결정 요인은 단순히 사용량이 입력과 출력 비용 분할의 어느 쪽에 속하는지입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 이미지와 텍스트 콘텐츠를 담아 일반적인 chat completions 형태로 요청을 보내고, model 필드를 google/gemini-3-pro-image 또는 openai/gpt-5-image로 설정하세요. 둘 사이 전환은 해당 모델 id를 한 줄 바꾸는 일이며, 요청과 응답 구조는 그대로 유지됩니다. 파라미터 집합이 동일하지 않다는 점을 명심하세요. tools나 tool_choice에 의존한다면 Google 모델을 사용하는 것이고, logprobs, top_logprobs 또는 verbosity에 의존한다면 OpenAI 모델을 사용하는 것입니다. 이 페이지의 실시간 가격 표는 두 모델의 현재 요금을 보여줍니다.
첫 번째 모델로 시작했더라도 다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 더 저렴한 입력과 도구 지원 때문에 Nano Banana Pro로 시작했지만, 프롬프트가 긴 문서로 커지거나 파일을 첨부해야 한다면 GPT-5 Image가 더 큰 컨텍스트 윈도우와 파일 입력 덕분에 더 나은 선택이 됩니다. 반대로 컨텍스트와 더 저렴한 출력 때문에 GPT-5 Image로 시작했지만 나중에 모델이 도구를 호출해야 한다면, Nano Banana Pro가 tools와 tool_choice를 지원하는 쪽입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-3-pro-image"에서 "openai/gpt-5-image"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openai/gpt-5-image",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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