Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

Google: Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 Google의 이미지 생성 및 편집 모델로, Gemini 3 Pro를 기반으로 구축되었습니다. 원래 Nano Banana의 후속 모델이며, Google은 이를 자사의 가장 발전된 이미지 생성 및 편집 모델이라고 설명하며, 이전 버전과 비교해 향상된 멀티모달 추론과 현실 세계 기반성을 갖추고 있습니다. 이미지 카테고리에 속하면서도 텍스트도 처리하므로, 순수 텍스트나 순수 이미지 시스템이 아닌 멀티모달 모델입니다.

이 모델은 이미지와 텍스트 입력을 받아들이고 이미지와 텍스트 출력을 모두 생성할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 131,072 토큰이고 최대 출력은 32,768 토큰입니다. 이미지 생성은 구성 가능합니다. 해상도는 1K, 2K 또는 4K로 설정할 수 있고, 종횡비는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 또는 21:9로 설정할 수 있습니다. n 파라미터는 1에서 1까지의 값을 받으므로 각 요청은 단일 이미지를 반환하며, input_references는 0에서 14개의 이미지를 받아들이는데, 이것이 참조 기반 편집과 구성을 가능하게 합니다.

이러한 기능들은 몇 가지 실용적인 패턴을 보여줍니다. 선택한 해상도와 종횡비로 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있으며, 이는 정사각형 소셜 자산부터 넓은 21:9 배너나 세로형 9:16 포맷까지 모두에 적합합니다. 이 모델은 텍스트와 함께 이미지 입력을 받으므로, 최대 14개의 참조 이미지를 전달해 스타일, 피사체 또는 구성을 안내하는 편집 및 변환 작업에도 사용할 수 있습니다. 텍스트 출력 측면은 단일 호출이 생성된 이미지와 함께 논평이나 구조화된 콘텐츠를 반환할 수 있음을 의미하며, 추론 및 구조화된 출력 파라미터는 모델이 결과를 생성하기 전에 계획해야 하는 워크플로를 지원합니다.

api14를 통해 OpenAI 호환 API를 사용해 id "google/gemini-3-pro-image"로 모델을 호출하므로, 기존 OpenAI SDK와 클라이언트는 base URL과 모델 id만 변경하면 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools 및 top_p입니다. resolution, aspect_ratio, n 및 input_references와 같은 이미지 관련 옵션은 이러한 파라미터와 함께 설정됩니다. seed 파라미터는 재현 가능한 생성을 원할 때 유용하며, tools와 tool_choice를 사용하면 에이전트 루프에서 이미지 생성과 함수 호출을 결합할 수 있습니다.

확정하기 전에 주목할 만한 두 가지 제약이 있습니다. n이 1에서 1 사이로 고정되어 있으므로 각 요청은 이미지를 하나만 반환하므로, 배치는 여러 번의 호출이 필요합니다. 입력 참조는 요청당 14개 이미지로 제한됩니다. 작업이 이미지 출력 없이 텍스트 전용 추론이나 채팅이라면, 전용 텍스트 모델이 보통 더 단순하고 더 적절한 선택이며, 이 모델은 이미지 생성이나 이미지 편집이 실제로 출력의 일부인 작업을 위해 남겨두는 것이 가장 좋습니다.