Gemini 3.1 Flash Image Preview, 일명 "Nano Banana 2"는 Google의 최신 최첨단 이미지 생성 및 편집 모델로, Pro급 시각적 품질을 Flash 속도로 제공합니다. 이 모델은...
Google: Nano Banana 2는 이미지와 텍스트 입력을 모두 처리하는 멀티모달 모델입니다. 이 모델은 빠른 추론을 강조하는 Gemini 3.1 Flash 아키텍처를 기반으로 합니다. 모델은 이미지 업로드(예: 사진, 다이어그램, 스크린샷)와 함께 텍스트 프롬프트를 받아들이고 텍스트 응답을 생성합니다. 65,536 토큰의 컨텍스트 윈도우를 통해…
The Gemini 3.1 Flash Image Preview 모델은 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 응답, 문서 이해(예: 송장이나 양식에서 정보 추출), 이미지와 텍스트 분석을 결합한 콘텐츠 조정 등 다양한 멀티모달 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 다이어그램과 차트에 대한 추론(예: 그래프나 순서도 해석)을 수행할 수 있습니다. 플래시 모델이므로 속도에 최적화되어 있어 빠른 처리 시간이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 복잡한 추론 작업에서는 더 크고 느린 모델의 깊이에 미치지 못할 수 있습니다. 사용자는 특정 사용 사례에서 모델을 평가하여 성능을 확인해야 합니다.
컨텍스트 윈도우는 65,536 토큰입니다. 즉, 모델이 단일 프롬프트에서 텍스트와 인코딩된 이미지 데이터를 포함하여 최대 그 수만큼의 토큰을 처리할 수 있습니다. 텍스트 전용 프롬프트의 경우 약 50,000 단어의 문서를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 입력의 경우 이미지 토큰이 윈도우의 일부를 차지하므로 사용 가능한 텍스트 용량이 줄어듭니다. 이미지당 정확한 토큰 비용은 명시되어 있지 않지만, 사용자는 이미지가 상당한 수의 토큰을 소비한다는 점을 고려해야 합니다. 이 컨텍스트 크기는 이미지가 포함된 중간 길이의 문서를 처리할 수 있게 해주지만, 매우 긴 문서나 많은 이미지는 한도를 초과할 수 있습니다. 이러한 경우 청킹 또는 요약이 필요할 수 있습니다.
작업에 이미지 이해가 필요하지 않다면, 텍스트 전용 모델(예: Gemini 1.5 Flash 또는 유사 모델)이 더 저렴하고 빠를 수 있습니다. 또한, 애플리케이션이 지연 시간에 매우 민감하고 이미지 처리 오버헤드가 필요하지 않다면, 경량 텍스트 모델이 더 적합할 수 있습니다. 복잡한 다중 이미지 추론이나 매우 높은 디테일이 필요한 작업의 경우, 더 크고 non-flash 비전 모델이 속도를 희생하더라도 더 나은 정확도를 제공할 수 있습니다. Flash 변형은 중간 지점으로 설계되었습니다. 사용자는 자신의 워크로드를 벤치마킹하여 속도와 품질 간의 절충이 비용을 정당화하는지 결정해야 합니다. OrcaRouter는 다양한 모델을 제공합니다. 카탈로그를 참조하면 대안을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Gemini 3.1 Flash 아키텍처는 저지연 추론에 최적화되어 있습니다. 따라서 이 모델은 실시간 채팅 도우미, 대화형 Q&A 시스템, 또는 몇 초 내에 응답해야 하는 자동화된 중재 도구와 같은 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 속도 이점은 더 적은 파라미터나 최적화된 어텐션 메커니즘과 같이 계산 오버헤드를 줄이는 아키텍처 선택에서 비롯됩니다. 구체적인 지연 시간 수치가 제공되지는 않지만, 일반적으로 플래시 모델은 표준 모델보다 더 빠르게 토큰을 출력합니다. 이는 최종 사용자가 느끼는 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 하지만 정확한 속도는 입력 크기, 이미지 복잡성, OrcaRouter의 서버 부하와 같은 요인에 따라 달라집니다. 개발자는 대표적인 입력으로 테스트를 수행해야 합니다.
이 특정 모델에 대한 공식 벤치마크 점수는 현재 공개적으로 제공되지 않습니다. 프리뷰 버전(이름에 "Image Preview"라고 표시됨)이므로 Google이 표준화된 평가 결과를 공개하지 않았을 수 있습니다. 사용자는 다른 Gemini Flash 모델의 성능 수준을 가정해서는 안 됩니다. 이미지 프리뷰 변형은 기능이 다를 수 있기 때문입니다. 모델 품질을 평가하기 위해 OrcaRouter는 자체 데이터셋에서 맞춤 평가를 실행할 것을 권장합니다. 멀티모달 작업의 일반적인 지표로는 VQA 벤치마크의 정확도, 캡셔닝의 BLEU, 문서 이해의 F1 등이 있습니다. 벤치마크가 없으면 경험적 테스트에 의존해야 합니다.
이 모델은 Gemini 3.1 Flash를 기반으로 구축되었으므로 일관된 언어, 요약, 추론 등 해당 아키텍처의 전형적인 강력한 텍스트 생성 능력을 보여줄 것입니다. 하지만 멀티모달 변형이기 때문에 이미지 처리 분기의 오버헤드로 인해 텍스트 전용 Flash 모델과 비교하여 텍스트 전용 성능이 다를 수 있습니다. 비교 벤치마크는 제공되지 않습니다. 순수 텍스트 작업의 경우 사용자는 더 간단한 텍스트 전용 Flash 모델이 더 낮은 비용과 지연 시간으로 동등하거나 더 나은 품질을 제공한다는 점을 발견할 수 있습니다. 주로 텍스트로 작업하는 경우 OrcaRouter에서 gemini-3.1-flash 또는 유사한 모델 사용을 고려하세요.
미리보기 모델로서, 완전히 문서화되지 않은 제한이나 한계가 있을 수 있습니다. 알려진 잠재적 제한사항은 다음과 같습니다: 전용 비전 모델만큼 고해상도 이미지를 잘 처리하지 못할 수 있으며, 컨텍스트 공유로 인해 단일 프롬프트에서 여러 이미지를 처리하는 데 신뢰성이 떨어질 수 있고, 특화된 모델보다 프롬프트 표현 방식에 더 민감할 수 있습니다. 또한 플래시 모델이기 때문에 속도를 위해 일부 추론 깊이를 희생할 수 있으므로, 복잡한 다단계 시각적 추론 작업에서 오류가 발생하기 쉽습니다. 사용자는 에지 케이스를 철저히 테스트해야 합니다. OrcaRouter는 적용될 수 있는 모든 안전 필터 또는 콘텐츠 정책에 대해 Gemini에 대한 Google의 문서를 검토할 것을 권장합니다.
Gemini 3.1 Flash 이미지 미리보기는 낮은 지연 시간을 위해 설계되었지만, 정확한 속도 지표는 게시되지 않았습니다. OrcaRouter의 다른 플래시 모델(예: Gemini 1.5 Flash 또는 기타 플래시 변형)과 비교할 때, 이미지 처리가 추가되면 이미지를 인코딩하고 주의를 기울여야 하므로 요청당 지연 시간이 증가할 수 있습니다. 그러나 플래시 클래스 내에서는 이미지를 처리하는 더 큰 비플래시 모델보다 빠를 것입니다. 속도와 시각적 처리가 모두 필요한 사용자에게 이 모델은 합리적인 선택입니다. 지연 시간이 중요하고 이미지가 필요하지 않은 경우, 텍스트 전용 플래시 모델이 더 빠를 것입니다. OrcaRouter의 API는 응답 시간을 제공합니다. 고객은 자신의 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
OrcaRouter에서 이 모델의 가격은 플랫폼에 의해 결정되며 변경될 수 있습니다. 일반적으로 OrcaRouter는 처리된 토큰(입력 + 출력)당 요금을 부과하며, 이미지 토큰의 경우 추가 요금이 적용됩니다. 멀티모달 모델의 경우 이미지가 많은 토큰을 소비하므로 요청당 비용이 텍스트 전용 모델보다 높습니다. 사용자는 google/gemini-3.1-flash-image-preview의 현재 요금을 확인하기 위해 OrcaRouter의 공식 가격 페이지를 참조해야 합니다. 여기에는 특정 토큰당 비용이 제공되지 않습니다. 샘플 요청을 테스트하고 API 응답 헤더에 보고된 토큰 사용량을 검토하여 비용을 추정하는 것이 좋습니다.
네, 이미지 입력은 요청당 토큰 수를 크게 증가시킵니다. 각 이미지가 많은 토큰(일반적으로 해상도에 따라 수백에서 수천 개)으로 토큰화되기 때문입니다. 이는 유사한 길이의 텍스트 전용 프롬프트와 비교하여 직접적으로 비용을 증가시킵니다. 애플리케이션이 이미지에 대한 텍스트 전용 설명으로 충분히 작동할 수 있다면 텍스트 전용 모델이 더 저렴할 수 있습니다. 반대로, 이미지 이해가 필수적이라면 이 모델은 두 개의 개별 서비스를 결합하는 대신 단일 모델 솔루션을 제공합니다. 사용자는 모델의 이미지 해석 품질과 추가 비용을 비교해야 합니다. OrcaRouter는 대량 사용 고객에게 사용 할인을 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 문의하세요.
OrcaRouter는 프롬프트 캐싱이나 세션 재사용과 같은 기능을 제공하여 이미지 토큰의 중복 처리를 줄일 수 있습니다. 그러나 이 모델의 구체적인 구현 세부 사항은 공개적으로 문서화되어 있지 않습니다. 캐싱은 동일한 이미지가 반복적으로 전송되는 애플리케이션(예: 고정 문서가 있는 Q&A 봇)에서 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 사용자는 OrcaRouter의 지원 팀에 캐싱 기능에 대해 문의해야 합니다. 또한 OrcaRouter는 약정 사용량에 대해 토큰당 비용을 낮추는 계층형 가격 또는 월간 요금제를 제공할 수 있습니다. 정확한 비용 최적화 전략을 위해 서비스 약관을 검토하거나 영업팀에 문의하는 것이 좋습니다.
모델을 사용하려면 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API 엔드포인트(https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions)로 HTTP POST 요청을 보내세요. model 매개변수를 "google/gemini-3.1-flash-image-preview"로 설정하세요. Authorization 헤더(Bearer 토큰)에 API 키를 포함하세요. 요청 본문에는 messages 배열이 포함되어야 하며, 각 메시지에는 role(system, user, assistant)과 content가 있을 수 있습니다. 이미지의 경우 type이 "image_url"인 객체와 이미지 URL 또는 base64 데이터를 포함하세요. 예: "content": [{"type": "text", "text": "Describe this photo"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}]. API는 표준 채팅 완성 응답을 반환합니다.
API는 표준 OpenAI 채팅 완성 파라미터를 지원합니다: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, stream 등. 이미지 입력의 경우, content 배열에는 type이 "image_url"인 객체가 포함되어야 합니다. image_url 객체는 공개 URL 또는 base64로 인코딩된 데이터 URI를 가질 수 있습니다. OrcaRouter는 max_image_tokens 또는 detail 설정(OpenAI의 low/high 등)과 같은 선택적 파라미터를 지원할 수 있지만, 이는 확인되지 않았습니다. 멀티모달 모델에 특화된 추가 파라미터는 OrcaRouter의 API 문서를 참조하세요. 응답에는 prompt_tokens(이미지 토큰 포함), completion_tokens, total_tokens와 같은 사용 정보가 포함되어 비용 모니터링에 유용합니다.
구글의 네이티브 Vertex AI 또는 AI Studio API에서 OrcaRouter로 마이그레이션하려면 기본 URL과 모델 식별자를 변경해야 합니다. Google 엔드포인트를 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions로 바꾸세요. 모델 이름을 "google/gemini-3.1-flash-image-preview"로 변경하세요. 인증: Google 서비스 계정 자격 증명 대신 OrcaRouter API 키를 사용하세요. 요청 형식은 OpenAI 호환 형식(역할과 콘텐츠가 있는 메시지 배열)이 됩니다. Google의 멀티모달 입력 형식을 사용 중이었다면, 이미지를 위에서 설명한 image_url 형식으로 변환해야 합니다. 대부분의 SDK(예: OpenAI Python)는 간단한 구성 업데이트로 작동합니다. 프로덕션 마이그레이션 전에 작은 페이로드로 테스트하여 동작을 확인하세요.
OrcaRouter는 API 키 인증을 사용합니다. OrcaRouter 대시보드에서 API 키를 발급받아야 합니다. 요청 헤더에 다음과 같이 포함하십시오: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. API 키는 비밀로 유지해야 하며 클라이언트 측 코드에 노출되어서는 안 됩니다. 서버 간 통신의 경우 환경 변수를 사용하십시오. OrcaRouter는 속도 제한 및 사용 할당량을 제공할 수 있습니다. 계정 설정을 확인하십시오. 추가적인 OAuth 흐름이나 Google 관련 인증은 필요하지 않습니다. API 키는 귀하의 OrcaRouter 계정 및 요금제에 연결됩니다. 속도 제한을 초과하면 HTTP 429 상태를 받을 수 있습니다. 이에 따라 재시도 로직을 구현하십시오.
표준 Gemini 3.1 Flash는 텍스트 전용 모델(또는 최신 버전에서 제한된 시각 기능을 가질 수 있음)입니다. Image Preview 변형은 명시적으로 시각 기능을 추가하여 멀티모달 작업에 적합합니다. 그 대가로, 이미지 미리보기 모델은 내부 아키텍처가 약간 다를 수 있으며 이미지 처리로 인해 지연 시간이나 비용이 더 높을 수 있습니다. 텍스트 전용 작업의 경우 표준 Flash가 더 빠르고 저렴할 가능성이 높으며 동일하거나 더 나은 품질을 제공할 수 있습니다. 사용자는 이미지 입력이 필요한 경우에만 이미지 미리보기 변형을 선택해야 합니다. OrcaRouter는 두 모델을 모두 제공합니다. 모델 ID를 비교해 보세요.
OrcaRouter에서 사용 가능한 다른 멀티모달 모델로는 GPT-4V, Claude 3 Vision, Gemini Pro Vision 및 오픈소스 변형 모델들이 있습니다. Gemini 3.1 Flash Image Preview는 GPT-4V 같은 대형 비전 모델 대비 빠르고 저렴한 대안으로 자리잡고 있습니다. 추론의 깊이 일부를 속도와 가격과 맞바꾼 것으로 보입니다. 전용 이미지 캡셔닝 모델과 비교할 때 이 모델은 보다 범용적인 멀티모달 채팅 경험을 제공합니다. OCR이나 세밀한 시각 인식 같은 특정 작업에는 전문화된 모델(예: Google의 Document AI)이 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 사용자는 자신의 사용 사례에 따라 평가해야 하며, 이 Flash 모델은 중간 수준의 시각 능력으로 충분한 속도 중심 애플리케이션에 가장 적합합니다.
OrcaRouter는 이 Google 모델을 위한 통합 OpenAI 호환 API를 제공하며, 이미 해당 인터페이스를 사용 중인 경우 통합을 간소화합니다. Google Cloud 리소스, IAM 권한 또는 별도의 SDK를 직접 관리할 필요가 없습니다. OrcaRouter는 로드 밸런싱, 캐싱, 폴백 모델, 통합 빌링과 같은 추가 기능을 제공할 수 있습니다. 또한 여러 공급자를 집계하여 코드 변경 없이 모델을 쉽게 전환할 수 있습니다. 이 특정 모델의 경우 OrcaRouter는 Google 인프라에 대한 백엔드 연결을 처리하며, 라우팅을 최적화할 수 있습니다. 그러나 타사 게이트웨이를 사용하면 의존성이 생기고 약간의 지연 오버헤드가 추가될 수 있습니다. 편의성이 직접 액세스보다 나은지 평가하십시오.
애플리케이션이 사진, 다이어그램, 스캔 문서 등 텍스트와 결합된 시각적 콘텐츠를 이해해야 할 경우 이 모델을 선택하세요. 고객 지원 봇이 스크린샷을 읽는 것처럼 추론 과정의 일부로 이미지를 해석해야 하는 작업이라면, 이 모델은 별도의 vision API를 사용할 필요를 없애줍니다. 하지만 이미지가 단순히 장식용이거나 텍스트로 설명 가능한 경우에는 텍스트 전용 모델이 더 경제적이고 빠릅니다. 또한 세밀한 객체 인식과 같은 특화된 시각 작업에서 매우 높은 정확도가 필요하다면 전용 컴퓨터 비전 모델이 더 우수할 것입니다. 이 모델은 편리한 중간 지점을 제공합니다.
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