Microsoft의 프리미엄 편집 모델(1k 이미지당 약 $108.50)인 {{1}}MAI-Image-2.5-Pro{{/1}}와 Google의 범용 이미지 모델(1k 이미지당 약 $67)인 {{2}}Nano Banana 2{{/2}}의 대결을 위한 히어로 카드
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MAI-Image-2.5-Pro vs Nano Banana 2: 108달러 편집 왕좌 vs 구글의 67달러 프로덕션 워크호스

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Magnus Corvin

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두 숫자가 MAI-Image-2.5-ProNano Banana 2를 어느 문단보다도 더 잘 보여줍니다. MAI-Image-2.5-Pro는 2026년 7월 23일부터 공개 미리보기 중인 Microsoft의 프리미엄 이미지 티어로, 비용은 대략 1024×1024 이미지 1,000장당 $108.50 — 자사 제품군에서 가장 비싼 출력입니다. Nano Banana 2는 Google의 프로덕션 이미지 모델로, 약 1024×1024 이미지 1,000장당 $67, 2초도 안 되는 시간에 생성하고, 기본 4K 출력을 제공하며, 2026년 5월 28일부터 일반 공개되었습니다. 하나는 독립적인 편집 리더보드의 최상위에 오른 갓 출시된 특화 모델이고, 다른 하나는 더 빠르고 더 저렴하며 더 높은 해상도를 제공하고 이미 GA에 도달한 성숙한 범용 모델입니다. 어떤 것이 필요한지는 무엇을 만드는지에 달려 있으며, 어떤 것이 "더 나은지"에 달려 있지 않습니다.

같은 시장의 두 개의 슬롯

Nano Banana 2 — Go​gle의 소비자 대상 명칭인 Gemini 3.1 Flash Image Preview(실제로 호출하게 될 정확한 모델 ID) — 5월부터 프로덕션에 있었습니다. Go​gle의 "범용 워크호스"인 이 모델은 품질, 속도, 비용의 균형을 맞추며 이미 프리뷰에서 GA로 전환되는 주기를 거쳤습니다. MAI-Image-2.5-Pro는 Microsoft의 고품질 등급 모델로, 7월 23일 MAI-Voice-2-Flash와 함께 발표되었으며 Azure AI Foundry에서 여전히 공개 프리뷰 상태입니다. Microsoft 자체 모델 제품군(이미 Bing Image Creator, PowerPoint, OneDrive를 구동 중) 중 가장 새롭고, 가장 비싸며, 편집 기능에 가장 중점을 둔 모델입니다.

성숙도 격차는 이 비교에서 소리 없는 변수입니다. 프리뷰를 거쳐 GA에 도달하고 글로벌 API로 출시된 모델은 실제 트래픽과 속도 제한 피드백을 흡수했습니다. 그러나 프리뷰 상태로 한 달도 안 된 모델은 그렇지 못했습니다 — 그리고 프리뷰 가격은 GA 가격이 아닙니다. 이 두 가지 사실은 단 하나의 이미지가 생성되기도 전에 위험 구도를 Go​gle 쪽으로 기울입니다.

사양 시트, 한 줄씩

• 출시 — MAI-Image-2.5-Pro 2026년 7월 23일 (공개 미리보기) vs Nano Banana 2 미리보기 2026년 2월 26일, GA 2026년 5월 28일br />• 이미지 편집 순위 — Artificial Analysis 편집 부문 1위, Elo 1,272 vs 같은 부문 8위권, Elo 1,249br />• 텍스트-이미지 순위 — Artificial Analysis에서 7위, Elo 1,292 vs 같은 부문 3위, Elo 1,320br />• 출력 상한 — ~1,048,576 픽셀 (~1K) vs 극단적인 종횡비를 지원하는 네이티브 4Kbr />• 속도 — 공개된 지연 시간 없음 vs 이미지당 1.5초 미만 (Google 보고, 초기 사용자들이 대체로 확인)br />• 1,000개 이미지당 가격 — ~$108.50 (1024×1024, AA 환산) vs 1024×1024에서 ~$67, 512에서 ~$45, 2048에서 ~$101, 4096에서 ~$151br />• 출처 — Microsoft의 "증류(distillation) 없음" 주장 vs SynthID 워터마킹 및 C2PA 메타데이터br />• 근거(그라운딩) — 공개된 검색 근거 기능 없음 vs 웹 소스 전반에 걸친 검색 근거

두 열이 하는 일을 주목하세요: 서로 다른 보드에서 서로를 이깁니다. MAI-Image-2.5-Pro는 편집 보드에서 23 Elo로 이기고, Nano Banana 2는 텍스트-이미지 보드에서 28 Elo로 이깁니다. 이 대결은 "어느 쪽이 더 강한가"가 아니라 "어떤 종류의 강점이 필요한가"입니다.

Two-column scoreboard for MAI-Image-2.5-Pro and Nano Banana 2 comparing release, editing rank, text-to-image rank, output ceiling, speed, and price per 1k images

게시판을 주의 깊게 읽으세요.

편집 순위는 Pro 등급이 존재하는 이유 그 자체입니다. Artificial Analysis의 Image Editing Arena에서 이 순위는 Elo 1,272로 1위이며, 약 6,100건의 블라인드 사용자 비교를 기반으로 합니다 — Reve 2.1, MAI-Image-2.5, GPT Image 2보다 앞선 결과입니다. 메커니즘이 중요합니다: 동일한 입력 이미지와 지시문으로 진행되는 블라인드 인간 선호도 테스트에서 투표자가 더 나은 결과를 선택하며, 공급업체 스크립트가 점수를 쓰지 않습니다. 이는 시장에서 "사람들이 이 편집자의 출력을 선호했다"는 독립적인 평결에 가장 가까운 것이며, 최근의 결과이지 출시일의 일시적 현상이 아닙니다.

Nano Banana 2의 주장은 반대 축, 즉 생성에 있다. 텍스트-이미지 보드에서의 1,320 Elo는 Pro 등급보다 28포인트 높으며, 측정된 강점의 긴 꼬리를 지닌다. 다양한 시점에서 Image Arena를 이끌었고(거기서 약 1,280 Elo), 검색 그라운딩을 수행하며, 지연 시간이 결정에 거의 영향을 미치지 않을 만큼 빠르다. 편집 보드에서는 Pro 등급에 뒤처지는데, 이는 예상된 결과다. 편집 전문가가 아니라 대부분의 용도에 충분히 편집을 해내는 제너럴리스트이기 때문이다.

Screenshot of the Artificial Analysis Text-to-Image leaderboard showing MAI-Image-2.5-Pro at No. 7 with Elo 1,292 behind GPT Image 2, Reve 2.1, Nano Banana 2, and GPT Image 1.5

속도와 해상도: 스코어보드가 숨기는 격차

리더보드 수치는 선호도를 측정하는 것이지 처리량이나 픽셀 예산을 측정하는 것이 아니며, 바로 이 지점에서 이 대결이 가장 뚜렷하게 갈립니다.

해상도 — Nano Banana 2는 네이티브 4K를 출력하며 극단적인 화면 비율을 지원합니다. Pro 등급의 문서화된 API 출력은 마이크로소프트의 "8K" 마케팅 문구에도 불구하고 1,048,576픽셀, 즉 1024×1024 상당으로 제한됩니다. 작업 지시서가 인쇄용 또는 포스터용 해상도를 요구할 경우, Go​gle 모델이 두 모델 중 유일하게 이를 제공합니다.

속도 — Nano Banana 2는 표준 크기에서 이미지당 약 1.5초 미만으로 생성하며, 전작보다 약 4배 빠릅니다. Microsoft는 Pro 등급에 대해 비교할 수 있는 대기 시간 수치를 공개하지 않으며, 편집 작업(이미지를 보내고 수정본을 받는 작업)은 본질적으로 빈 캔버스 생성보다 더 무겁습니다. 이미지당 걸리는 시간을 측정하는 어떤 워크플로우에서든, 이것은 애매한 선택이 아닙니다.

이 둘 중 어느 것도 Elo 리더보드에는 표시되지 않으며, 대부분의 프로덕션 파이프라인에서 둘 다 23-Elo 편집 우위보다 더 중요합니다.

비용, 그리고 해상도 문제

토큰 기준으로 두 제품의 가격 책정 방식은 크게 다릅니다. MAI-Image-2.5-Pro는 텍스트 입력 토큰 100만 개당 $5, 이미지 입력 토큰 100만 개당 $8, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $106입니다. Nano Banana 2는 입력 100만 개당 $0.50, 출력 100만 개당 $3.00으로, 출력 토큰 가격에서 30~40배 차이가 납니다. 실제로 이미지 출력은 보통 Go​gle 측에서 이미지당 청구되며, 그 수치는 대략 1024×1024 이미지 1,000개당 $67 (Nano Banana 2 기준) 대비 1,000개당 $108.50 (Pro 등급 기준)입니다.

까다로운 점은 해상도입니다. 실제로 Nano Banana 2의 4K 출력을 사용한다면 4096×4096 이미지 한 장은 약 $0.151, 즉 1,000장당 약 $151로, Pro 티어의 1K당 가격을 넘어섭니다. 따라서 비용 비교는 출력 크기에 따라 달라집니다. 1K에서는 Go​gle 모델이 더 저렴하지만, 인쇄 크기에서는 Pro 티어의 1K 상한 가격보다 더 비쌉니다. Microsoft 모델은 4K에서 출력할 수 없으므로 4K 비교는 애초에 성립하지 않습니다.

Scoreboard for MAI-Image-2.5-Pro: image editing No. 1 at Elo 1,272, text-to-image No. 7 at 1,292, $108.50 per 1k images, 32k text input tokens, 131k context, ~1-megapixel output cap, public preview on Microsoft Foundry

라우터가 실제로 중요한 곳

이것은 라우팅 계층이 제 몫을 다하는 대목입니다. 왜냐하면 오늘날 Nano Banana 2는 OrcaRouter를 통해 접근할 수 있고 — 하나의 API 키, Go​gle의 정가를 0% 마크업으로 전달하는 것, 느린 리전이 파이프라인을 지연시키지 않도록 하는 공급자 간 자동 장애 조치, 그리고 단일 호출에서 Nano Banana 2를 다른 모델과 혼합하려는 경우를 위한 라우팅 DSL이 있기 때문입니다. 저희 쪽에서 보이는 가격은 Go​gle의 가격이며, 수수료는 당일 지급됩니다. MAI-Image-2.5-Pro는 아직 호출 가능한 타사 엔드포인트를 통해 접근할 수 없으므로 현재 OrcaRouter에 없습니다. 호스팅 제공업체가 이를 채택하면 Microsoft가 청구하는 금액에도 동일한 패스스루가 적용됩니다.

편집 왕관을 원하면서 프로덕션을 걸지 않으려는 팀을 위한 실용적인 선택: 호출 가능해지면 편집 트래픽의 일부를 Pro 티어로 라우팅하고, Nano Banana 2는 생성과 볼륨 처리를 위한 상시 가동 워크호스로 유지하며, 투표 수가 적은 리더보드가 볼 수 없는 엣지 케이스는 페일오버가 잡아내도록 하는 것이다. 두 모델 모두 하나의 키로 사용할 수 있으며, 가격은 벤더가 제시한 그대로다.

누가 어떤 것을 골라야 하나요

선택하세요: MAI-Image-2.5-Pro — 기존 이미지를 높은 충실도로 편집하는 작업(대상 객체 교체, 이미지 내 텍스트 변경, 제품 히어로 이미지 정리)에 적합하며, 독립 평가에서 편집 부문 1위를 차지한 성능과 토큰 단위 과금 제어가 프리미엄 가격을 정당화합니다. 선택하세요: Nano Banana 2 — 대규모 생성 작업(빈 캔버스 이미지, 4K 및 극단적 화면 비율, 지연 시간에 민감하거나 볼륨 중심의 작업)에 적합하며, Pro 등급이 출력할 수 있는 모든 해상도에서 Microsoft 모델보다 저렴한 가격을 제공합니다. 한 줄로 요약하는 결정 규칙: 이미지를 수정하는 작업이라면 현재 Microsoft의 편집기가 왕좌를 차지하고 있고, 이미지를 만드는 작업이라면 Go​gle의 워크호스가 이미 프로덕션에서 사용되고 있습니다.

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