Nano Banana Pro는 Google의 가장 진보된 이미지 생성 및 편집 모델로, Gemini 3 Pro를 기반으로 구축되었습니다. 기존 Nano Banana에 비해 크게 개선된 멀티모달 추론, 실제 세계 기반(grounding) 및...
이 모델은 이미지 이해에 중점을 둔 곧 출시될 Gemini 3 Pro 변형의 Google 프리뷰 릴리스입니다. 이미지와 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성합니다. "Nano Banana Pro"라는 명칭은 내부 코드명이며, OrcaRouter의 모델 ID는 "google/gemini-3-pro-image-preview"입니다. 프리뷰 버전이므로 최종…
이 모델은 이미지 내용을 자세히 설명하고, 이미지에서 보이는 물체, 장면, 색상, 텍스트(예: 표지판이나 라벨 읽기)에 관한 질문에 답변할 수 있습니다. 두 이미지 비교, 차이점 식별, 시각적 단서로부터 추론과 같은 시각적 추론 작업을 지원합니다. 또한 다이어그램과 차트를 분석할 수 있지만, 복잡한 과학적 도형에 대한 정확도는 다를 수 있습니다.
강력한 사용 사례로는: 1) 접근성 도구를 위한 실시간 이미지 캡셔닝; 2) 전자상거래에서의 시각 검색 및 제품 분류; 3) 필기 또는 인쇄 텍스트가 포함된 문서 처리(양식, 영수증, 송장); 4) 다이어그램이나 사진을 설명하는 교육 도구 등이 있습니다. 이 모델은 선명하고 조명이 잘 들어온 이미지와 구체적이고 세분화된 프롬프트에서 가장 좋은 성능을 보입니다.
만약 작업에 이미지가 포함되지 않는다면(예: 순수 텍스트 생성, 요약, 번역), 텍스트 전용 모델(표준 Gemini 또는 Llama 변형 등)이 비용 효율적입니다. 자연어 추론이 필요하지 않은 단순 이미지 분류의 경우, 지연 시간이 더 짧은 전용 비전 모델이 더 나을 수 있습니다. 또한, 대량 요청에서 더 낮은 지연 시간이 필요하다면, 더 작은 멀티모달 모델이 선호될 수 있습니다.
미리 보기로, 이 모델에 대한 함수 호출 지원은 확정되지 않았습니다. OrcaRouter의 API는 OpenAI와 동일한 도구 정의를 지원하지만, 기본 모델이 함수 호출을 안정적으로 실행하지 못할 수 있습니다. 도구 사용에 의존하기 전에 철저히 테스트하십시오. 구조화된 출력(JSON 모드)은 OpenAI 호환 형식을 통해 지원되지만, 출력 품질은 다양합니다.
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)에 대한 벤치마크 점수는 공개되지 않았습니다. 프리뷰 모델로서 MMLU, VQAv2 또는 COCO Captions와 같은 표준 벤치마크로 평가되지 않을 수 있습니다. 개발자는 대표 데이터에 대해 자체 평가를 수행하여 성능을 평가해야 합니다. 최종 Gemini 3 Pro 릴리스에서 개선이 예상됩니다.
지연 시간은 이미지 크기, 입력 길이 및 OrcaRouter의 현재 부하에 따라 달라집니다. 이미지 처리는 텍스트 전용 모델에 비해 오버헤드를 추가합니다. 평균적으로 중간 해상도의 이미지 하나와 100개의 텍스트 토큰이 포함된 요청은 첫 번째 토큰을 받는 데 몇 초가 걸리고 나머지는 스트리밍 방식으로 전송될 수 있습니다. 이 프리뷰에 대해 공개된 초당 토큰 수치는 없습니다. 이미지를 더 작게 사용하고 요청을 배치 처리하여 지연 시간을 최소화하세요.
이 모델은 이미지 내의 객체, 사람, 텍스트 식별에 뛰어납니다. 공간적 관계를 추론하고 시각적 정보와 텍스트 정보를 결합해야 하는 질문에 답할 수 있습니다. 초기 피드백에 따르면 사진 기반 쿼리와 문서 이해에서 좋은 성능을 보입니다. 큰 컨텍스트 창을 통해 여러 이미지가 포함된 대화가 가능합니다.
미리 보기 단계에서 모델은 예상치 못한 출력을 생성하거나 이미지에 대한 세부 정보를 환각할 수 있습니다(예: 존재하지 않는 객체를 주장). 저해상도, 흐릿하거나 매우 추상적인 이미지에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 복잡한 다단계 시각적 추론(예: 손글씨로 작성된 수학 방정식)은 신뢰할 수 없을 수 있습니다. 모델은 오디오 또는 비디오 입력을 지원하지 않습니다. 이 미리 보기에는 미세 조정 옵션이 없습니다.
가격은 OrcaRouter가 google 공급자에 대한 토큰당 비용을 기준으로 설정합니다. 입력 토큰은 일반적으로 출력 토큰보다 저렴합니다. 이미지 토큰은 텍스트보다 훨씬 더 많은 입력 토큰을 소비합니다—각 이미지는 타일링되어 처리됩니다. 현재 요금은 OrcaRouter의 공식 가격 페이지를 참조하세요. 이 모델에는 무료 티어가 없으며, 요청당 비용을 지불합니다.
이미지 처리는 토큰을 많이 소모하므로, 고해상도 이미지를 많이 전송하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 비용을 관리하려면 이미지 해상도를 낮추고, 요청당 이미지 수를 제한하며, 짧은 프롬프트 텍스트를 사용하세요. 이미지가 필수적이지 않은 작업의 경우 텍스트 전용 모델을 고려하세요. OrcaRouter는 반복되는 이미지 임베딩에 대해 캐싱을 제공할 수 있습니다(자세한 내용은 문서 참조).
OrcaRouter는 자주 사용되는 이미지 임베딩을 캐싱할 수 있지만, 이 프리뷰 모델의 캐싱 동작은 문서화되어 있지 않습니다. 일반적으로 동일한 URL의 동일한 이미지 입력은 제공자 측에서 캐싱되어 반복 요청 시 토큰 비용을 줄일 수 있습니다. 구체적인 내용은 OrcaRouter 지원팀에 문의하십시오. 캐싱은 모델에 따라 다르며 프리뷰 모델에 대해 보장되지 않습니다.
이미지에 대한 토큰 소비는 (크기 조정 후) 이미지를 덮는 데 필요한 256×256 타일 수에 비례합니다. 512×512 이미지는 4개의 타일을 사용합니다 (타일당 4개의 입력 토큰? 제공되지 않음 — 정확한 공식은 모델에 따라 다릅니다). OrcaRouter는 API 응답 사용량 필드에 토큰 수를 제공할 수 있습니다. 자체 이미지로 실험하여 요청당 비용을 추정하세요.
OpenAI‑호환 엔드포인트 https://api.orcarouter.ai/v1을(를) API 키와 함께 사용하세요. 모델을 "google/gemini-3-pro-image-preview"로 설정하세요. 요청은 텍스트와 이미지 부분을 모두 포함하는 messages 배열로 포맷하세요. 이미지는 base64 데이터 URL 또는 image_url 객체가 포함된 URL로 전달됩니다. 예시: {"model":"google/gemini-3-pro-image-preview","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Describe this image"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/png;base64,..."}}]}]}. 스트리밍이 지원됩니다.
표준 OpenAI 매개변수: temperature (0–2), top_p, max_tokens (컨텍스트 창에서 프롬프트 토큰을 뺀 값까지), stop sequences, frequency_penalty, presence_penalty. 모델은 결정론적 출력을 위해 "seed" 매개변수도 허용합니다 (보장되지 않음). 매개변수 지원은 모델에 따라 다릅니다. 일부 매개변수는 무시되거나 기본값이 다를 수 있습니다. 원하는 구성으로 테스트하세요.
기본 URL을 https://api.openai.com/v1에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, API 키를 OrcaRouter 키로 업데이트한 후 모델 이름을 "google/gemini-3-pro-image-preview"로 변경하세요. 메시지 구조(텍스트와 image_url이 있는 콘텐츠 배열)는 동일합니다. openai Python 같은 라이브러리를 사용하는 경우, base_url과 api_key만 수정하면 됩니다. 참고: 속도 제한은 다릅니다.
인증은 Authorization 헤더의 API 키를 통해 이루어집니다 (Bearer your_key). 속도 제한은 키당이며 요금제에 따라 다릅니다. 초과 시 API는 429를 반환합니다. 모델 제공자에 대한 별도의 인증은 없으며, OrcaRouter가 라우팅을 관리합니다. 프로덕션 환경에서는 전용 키를 사용하고 OrcaRouter 대시보드에서 사용량을 모니터링하세요.
둘 다 멀티모달(이미지+텍스트 입력, 텍스트 출력)입니다. GPT‑4V는 더 광범위한 벤치마크 데이터를 보유한 성숙한 프로덕션 모델입니다. Nano Banana Pro는 프리뷰로서 실제 성능이 덜 알려져 있습니다. 컨텍스트 윈도우: GPT‑4V는 최대 128k, 이 모델은 65k입니다. GPT‑4V는 더 높은 해상도의 이미지를 지원합니다. 하지만 이 모델은 더 낮은 비용과 다른 추론 강점을 제공할 수 있습니다. 직접 비교를 위해서는 작업별 평가가 필요합니다.
OrcaRouter는 여러 멀티모달 모델(예: Claude 3 Vision, Llama 3.2 Vision)을 제공합니다. 이 Google 미리보기는 특정 Google 중심 작업(예: Google Docs 스크린샷 이해)에서 탁월할 수 있는 독특한 Gemini 기반 아키텍처를 제공합니다. 일부 경쟁사의 컨텍스트 윈도우의 절반 크기를 가지고 있습니다. 가격 및 지연 시간은 다양합니다. 모델별 요금은 OrcaRouter의 비교 표를 확인하세요.
핵심 장점은 별도의 비전 인코더 없이도 기본 이미지 입력이 가능하다는 점입니다. 하나의 프롬프트 안에 시각적 맥락과 텍스트를 결합할 수 있어, 두 개의 다른 모델을 연결하는 것보다 시스템 복잡성을 줄여줍니다. 하지만 이미지가 필요 없는 작업의 경우 텍스트 전용 모델이 더 저렴하고 빠릅니다. 작업에 시각적 이해가 필요한지 여부에 따라 선택하세요.
Gemini 2 Pro는 오랜 실적을 가진 프로덕션 모델입니다. 이 프리뷰는 Gemini 3 Pro의 아키텍처를 엿볼 수 있으며, 다른 장점(예: 특정 이미지 유형의 더 나은 처리)이 있을 수 있습니다. 그러나 프리뷰이므로 안정성과 지원이 제한적입니다. 프로덕션 배포의 경우 OrcaRouter를 통한 Gemini 2 Pro가 더 안전합니다. 이 프리뷰는 초기 테스트 및 피드백 용도로 사용하세요.
https://api.orcarouter.aimax_tokensresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_p| 요청당 | $0.2400 |
| 통화 | USD |
| API 호출당 고정 요금 (이미지 생성 모델) | |
GET /api/public/models/google/gemini-3-pro-image-preview열기 @misc{orcarouter_gemini_3_pro_image_preview,
title = {Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) API},
author = {Google},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
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}Google. (2025). Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3-pro-image-preview