Google: Nano Banana 2.1 대 OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Nano Banana 2.1(US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075))와(과) OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst(US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Nano Banana 2.1 | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | |
| 입력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) |
| 출력 | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) |
| 이미지 출력 | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩141,508) | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩141,508) |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 캐시 읽기 | - | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 400,000 |
| 최대 출력 | 58,982 | 360,000 |
| 입력 | image, text | text, image |
| 출력 | image, text | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 6. | 2026. 9. 9. |
주요 차이점
- Google: Nano Banana 2.1의 입력 토큰 가격이 81% 더 저렴합니다.
- Google: Nano Banana 2.1의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst는(은) 6.1배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(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, OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst는 OpenAI의 이미지 모델입니다. 둘 다 api14의 이미지 카테고리에 속하므로, 문서 초안을 작성하거나 지원 티켓에 답변할 때 찾게 되는 범용 텍스트 모델이 아닙니다. 이들은 경쟁하는 연구소들이 만든, 이 비교의 두 이미지 옵션이며, 둘 사이의 선택은 얼마나 많은 컨텍스트가 필요한지, 이미지와 함께 텍스트를 돌려받고 싶은지, 그리고 도구 호출이나 추론 제어가 필요한지에 달려 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. GPT Image 2.5 Sunburst는 최대 400,000 토큰을 받아들이는데, 이는 Nano Banana 2.1의 65,536 토큰 윈도우보다 훨씬 크므로 긴 참조 문서, 대량의 소스 이미지 묶음 또는 확장된 지침이 OpenAI 모델에 더 편하게 들어갑니다. 모달리티도 다릅니다. Nano Banana 2.1은 이미지와 텍스트를 입력으로 받고 이미지와 텍스트를 출력으로 반환할 수 있는 반면, GPT Image 2.5 Sunburst는 텍스트와 이미지를 입력으로 받지만 이미지만 반환합니다. 파라미터에서는 Nano Banana 2.1이 도구, 도구 선택, 추론(추론 노력과 추론 포함 포함)을 지원하는 쪽이며, GPT Image 2.5 Sunburst에는 없는 temperature와 top p도 노출합니다. 구조화된 출력과 seed는 둘 다에서 사용할 수 있습니다. Nano Banana 2.1은 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 대량으로 생성한다면 비용 면에서 유리합니다.
실무에서는 작업이 대규모 컨텍스트로부터의 생성 위주일 때, 즉 긴 브리프, 많은 참조 이미지, 또는 큰 문서에서 조립된 프롬프트를 사용할 때 그리고 이미지만 돌려받으면 될 때 GPT Image 2.5 Sunburst를 선택하세요. 모델이 도구를 호출하기를 원할 때, 요청을 처리하는 방식을 추론 제어로 조정하고 싶을 때, 이미지 옆에 텍스트 답변을 반환받아야 할 때, 또는 temperature와 top p로 샘플링을 조정하고 싶을 때 Nano Banana 2.1을 선택하세요. 파이프라인이 비용에 민감하고 프롬프트가 65,536 토큰 안에 들어갈 만큼 짧다면, Nano Banana 2.1이 자연스러운 기본값입니다.
둘 중 하나를 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14로 향하게 하고, 평소의 요청 형태를 유지한 채 모델 id만 바꾸면 됩니다. Google 모델에는 "google/gemini-nano-banana-2.1"을, OpenAI 모델에는 "openai/gpt-image-2.5-sunburst"를 사용하세요. 호출의 나머지 모든 것, 즉 메시지, 이미지 입력, 응답 처리는 그대로 유지되므로, 테스트를 위해 둘 사이를 전환하는 것은 재작성이 아니라 한 줄 변경입니다.
다른 모델이 이기는 경우도 여전히 있습니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우가 필요하다면 가격과 무관하게 GPT Image 2.5 Sunburst가 더 나은 선택입니다. Nano Banana 2.1의 상한이 훨씬 낮기 때문입니다. 도구 호출이나 추론 파라미터가 필요하다면 그 반대가 성립하며, Nano Banana 2.1이 둘 중 유일하게 그것들을 제공합니다. 대량 작업에 어느 쪽을 확정하기 전에, 이 페이지의 실시간 가격 표에서 현재 요금을 확인하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-nano-banana-2.1"에서 "openai/gpt-image-2.5-sunburst"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-image-2.5-sunburst",
"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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