Google: Nano Banana 2.1 대 Meta: Muse Image
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Nano Banana 2.1(US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075))와(과) Meta: Muse Image(US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | |
| 입력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | - |
| 출력 | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) | - |
| 이미지 출력 | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩141,508) | US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298) |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 이미지 입력 | - | US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 65,536 |
| 최대 출력 | 58,982 | 58,982 |
| 입력 | image, text | text, image |
| 출력 | image, text | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 6. | 2026. 8. 26. |
주요 차이점
- 도구 호출은(는) Google: Nano Banana 2.1만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Nano Banana 2.1만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Nano Banana 2.1만 지원합니다.
자세히 보기
Google: Nano Banana 2.1은 Google의 이미지 모델이고, Meta: Muse Image는 Meta의 이미지 모델입니다. 둘 다 api14에서 같은 카테고리에 속하므로, 이미지 모델과 텍스트 모델 사이에서 고르는 것이 아니라 두 공급업체의 이미지 생성기 사이에서 고르는 것입니다. Google은 2026-10-06에 Nano Banana 2.1을 출시했고, Meta는 그보다 앞선 2026-08-26에 Muse Image를 출시했습니다.
두 모델은 컨텍스트 길이에서 일치합니다. 둘 다 65536 토큰을 받습니다. 입력 모달리티에서도 일치하는데, 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받습니다. 차이가 나는 지점은 출력입니다. Nano Banana 2.1은 이미지와 텍스트를 모두 반환할 수 있지만, Muse Image는 이미지만 반환합니다. 파라미터 목록도 비슷한 이야기를 합니다. Nano Banana 2.1은 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning을 지원하고, Muse Image는 이 중 어느 것도 지원하지 않습니다. Muse Image는 대신 repetition_penalty와 top_k를 노출하는데, Nano Banana 2.1은 이를 나열하지 않습니다. 둘 다 max_tokens, temperature, top_p를 공유하고, Nano Banana 2.1은 seed를 추가합니다. 따라서 파이프라인에 함수 호출, JSON 형태 출력, 또는 이미지와 함께 수행하는 추론 패스가 필요하다면, 이 둘 중 하나만 그것을 할 수 있습니다.
단순히 픽셀만 돌려받으면 되는 텍스트-투-이미지 또는 이미지-투-이미지 생성에는 Muse Image가 합리적인 기본값이며, 그 샘플링 제어(top_k, repetition_penalty)는 일부 이미지 워크플로가 여전히 의존하는 손잡이를 제공합니다. 이미지가 더 큰 에이전트 루프의 일부일 때는 Nano Banana 2.1을 선택하세요. 모델이 도구를 호출하고, 파싱할 수 있는 구조화 출력을 내보내고, 이미지 옆에 텍스트 답변을 생성하기를 원하는 경우입니다. Muse Image가 추론 파라미터를 전혀 제공하지 않으므로 추론 제어를 노출하고 싶을 때도 이 선택입니다. 어느 모델도 입력이나 출력에서 더 저렴하다고 나열되지 않고, 어느 쪽도 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가지지 않으므로 비용과 컨텍스트가 이 결정을 내려서는 안 됩니다. 능력 적합성이 결정해야 합니다.
둘 중 하나를 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 같은 base URL로 향하게 하고, 같은 요청 형태를 보내고, 모델 id 문자열만 바꾸면 됩니다. Google 모델에는 "google/gemini-nano-banana-2.1"을, Meta 모델에는 "meta/muse-image"를 사용하세요. 요청의 나머지(messages, temperature, max_tokens)는 그대로 유지되지만, 모델이 지원하는 목록 밖의 파라미터는 그 모델에 적용되지 않습니다.
Nano Banana 2.1이 더 많이 지원함에도 Muse Image가 더 나은 선택으로 남는 경우가 있습니다. 작업이 순수 이미지 생성이고 샘플링을 조정하기 위해 top_k 또는 repetition_penalty를 특별히 원한다면, 그 파라미터는 Muse Image에만 존재합니다. 그 상황에서는 Nano Banana 2.1의 추가 도구, 구조화 출력, 추론 지원이 아무것도 주지 않으며, 더 단순한 파라미터 표면이 바로 당신에게 실제로 필요한 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-nano-banana-2.1"에서 "meta/muse-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": "meta/muse-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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