Nano Banana 2.1 API
Google Nano Banana 2.1 — 최신 Nano Banana 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Google에 따르면 이전 모델 대비 전반적으로 향상되었으며, 특히 비주얼 디자인과 피사체 일관성이 크게 개선되었고 프롬프트 충실도가 높아지고 텍스트 렌더링도 더 깔끔해졌습니다.
두 개의 엔드포인트: google/nano-banana-2.1/text-to-image와 최대 14장의 레퍼런스 이미지를 받는 google/nano-banana-2.1/edit. 1:4, 4:1, 1:8, 8:1을 포함한 14가지 화면비, 1K / 2K / 4K 출력, 선택형 웹·이미지 검색, PNG 또는 JPEG 출력을 지원하며 요청 형식은 Nano Banana 2와 같습니다.
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개요
Nano Banana 2.1 API 소개
Nano Banana 2.1의 기능, Google 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.
Google의 이미지 생성 및 편집 모델 Nano Banana 2.1. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. Google Nano Banana 2.1 — 최신 Nano Banana 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Google에 따르면 이전 모델 대비 전반적으로 향상되었으며, 특히 비주얼 디자인과 피사체 일관성이 크게 개선되었고 프롬프트 충실도가 높아지고 텍스트 렌더링도 더 깔끔해졌습니다.
두 개의 엔드포인트: google/nano-banana-2.1/text-to-image와 최대 14장의 레퍼런스 이미지를 받는 google/nano-banana-2.1/edit. 1:4, 4:1, 1:8, 8:1을 포함한 14가지 화면비, 1K / 2K / 4K 출력, 선택형 웹·이미지 검색, PNG 또는 JPEG 출력을 지원하며 요청 형식은 Nano Banana 2와 같습니다.
WaveSpeedAI의 Nano Banana 2.1 제품군은 Image-To-Image, Text-To-Image 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 2개를 제공합니다. 각 변형은 고유한 가격, 파라미터, 예시 출력을 갖고 있으니 입력 방식과 운영 조건에 맞는 것을 고르거나, 같은 API 키로 여러 개를 호출해 다단계 파이프라인을 구성하세요.
Nano Banana 2.1 실행에도 WaveSpeedAI의 다른 1,000개 이상의 AI 모델과 같은 API 키, 결제 계정, 요청 한도 체계를 그대로 사용합니다. 별도의 벤더 설정도, 제공사별 SDK도, 벤더별 요청 한도 체계도 필요 없습니다. 하나의 연동으로 텍스트 → 이미지, 텍스트 → 비디오부터 오디오 합성, 3D 생성, 업스케일링, 편집까지 모두 지원합니다.
사양
Nano Banana 2.1 API 기능 및 출시 현황
API를 고르기 전에 개발자가 찾아보는 모델별 세부 정보입니다. 제공 여부, 예상 출력 길이, 레퍼런스 지원, 현재 사용 가능한 대체 모델을 담았습니다.
엔드포인트
2가지 변형
텍스트-투-이미지와 편집이며, 편집은 최대 14장의 레퍼런스 이미지를 받습니다.
해상도
1K / 2K / 4K
세 가지 출력 등급이며 기본값은 1K입니다.
화면비
14
1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1.
출력
PNG / JPEG
요청마다 선택할 수 있으며, 웹·이미지 검색 기반 생성은 선택 사항입니다.
엔드포인트
Nano Banana 2.1 API 전체 엔드포인트
Nano Banana 2.1 엔드포인트 2개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.
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Nano Banana 2.1 Edit
Google Nano Banana 2.1 Edit is the latest Nano Banana image editing model, with gains in visual design, subject consistency and prompt adherence, up to 14 reference images and 1K to 4K output. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Nano Banana 2.1 Text To Image
Google Nano Banana 2.1 is the latest Nano Banana image generation model, with gains in visual design, subject consistency and prompt adherence, cleaner text rendering, 1K to 4K output and optional web search. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
예시
Nano Banana 2.1 활용 예시
Nano Banana 2.1 API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.
사용 방법
Nano Banana 2.1 API 사용 방법
가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.
- 01
API 키 받기
WaveSpeedAI 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 복사하세요. 신규 계정에는 무료 스타터 크레딧이 제공되어, 요금이 청구되기 전에 Playground를 수십 번 실행해 볼 수 있습니다.
- 02
Prediction 제출
입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.
- 03
완료될 때까지 폴링
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result로 GET 요청을 보내세요. completed이면 outputs를 반환하고, failed, cancelled, timeout, deleted이면 오류로 종료하며, 그 밖의 모든 status에서는 폴링을 계속합니다.
- 04
출력 URL 읽기
status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 Nano Banana 2.1 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.
활용 사례
Nano Banana 2.1 활용 사례
개발자와 크리에이터가 Nano Banana 2.1 API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.
디자인 중심 비주얼
Google은 비주얼 디자인을 2.1의 가장 큰 개선점 중 하나로 꼽습니다. 피사체만큼 구도와 타이포그래피가 중요한 포스터, 소셜 그래픽, 패키지 목업, 레이아웃에 활용하세요.
편집 간 일관된 피사체
피사체 일관성은 또 하나의 핵심 개선점입니다. google/nano-banana-2.1/edit는 장면, 의상, 스타일을 바꾸는 동안에도 인물, 제품, 캐릭터를 알아볼 수 있게 유지하며, 호출당 최대 14장의 레퍼런스 이미지를 지원합니다.
복잡한 다중 요소 프롬프트
프롬프트 충실도가 높아져 여러 피사체, 위치, 스타일 제약이 담긴 긴 지시도 더 정확하게 따릅니다. 후속 편집에 기대기보다 모든 요구 사항을 명시하세요.
깔끔한 이미지 내 텍스트
라벨, 간판, 헤드라인이 이전보다 선명하게 렌더링됩니다. 메뉴, 배너, 제품 라벨에는 정확한 문구를 따옴표로 감싸고 위치를 지정하세요.
최신 정보 기반 생성
enable_web_search를 설정하면 모델이 최신 실세계 정보(최근 제품, 장소, 이벤트)를 검색하고, enable_image_search를 설정하면 생성 전에 실제 사물이 어떻게 생겼는지 확인합니다.
최대 4K의 극단적인 화면비
1:4, 4:1, 1:8, 8:1을 포함한 14가지 화면비로 세로형 배너, 와이드 헤더, 스카이스크래퍼 광고를 1K, 2K, 4K 출력으로 제작할 수 있습니다.
팁
Nano Banana 2.1 프롬프트 작성 팁
Nano Banana 2.1에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 이미지 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.
- 01
브리프 전체를 명시하기
2.1은 길고 여러 요소로 된 프롬프트를 더 정확히 따릅니다. 이후 편집에서 세부 사항을 고치기보다 피사체, 구도, 조명, 스타일, 텍스트를 하나의 프롬프트에 모두 설명하세요.
- 02
정확한 문구 인용하기
간판, 라벨, 헤드라인은 문구를 그대로 따옴표로 감싸고 표시 위치를 지정하세요(“상단에 제목”, “오른쪽 하단에 가격표”).
- 03
편집 시 유지할 요소 명시하기
google/nano-banana-2.1/edit에서는 변경 사항을 설명한 뒤 그대로 유지해야 할 부분을 적으세요 — “배경을 해 질 녘 해변으로 바꾸고, 인물, 포즈, 조명은 유지”.
- 04
레퍼런스는 순서로 지칭하기
여러 레퍼런스 이미지를 보낼 때는 주요 피사체를 첫 번째에 두고 나머지는 순서로 지칭하세요(“이미지 2의 재킷”).
- 05
1K로 초안, 2K 또는 4K로 최종본
1K로 반복 작업한 뒤 선택한 프롬프트를 최종 해상도로 다시 실행하세요. 웹 검색이나 이미지 검색은 프롬프트가 최신 실세계 정보나 실제 사물의 생김새에 의존할 때만 켜세요.
가격
Nano Banana 2.1 API 가격
가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.
| 엔드포인트 | 유형 | 시작 가격 |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Nano Banana 2.1 API 호출하기
wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": false,
"enable_image_search": false,
"output_format": "png"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": false,
"enable_image_search": false,
"output_format": "png"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": False,
"enable_image_search": False,
"output_format": "png"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)비교
Nano Banana 2.1 vs 대안
비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 Nano Banana 2.1의 선택 기준.
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2
파라미터가 거의 같아 전환은 모델 ID만 바꾸면 됩니다. 2.1은 비주얼 디자인, 피사체 일관성, 프롬프트 충실도가 향상된 Google의 최신 모델이며, Nano Banana 2는 0.5K 등급과 Fast 변형을 추가로 제공합니다.
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro
Nano Banana Pro는 Ultra와 Multi 변형을 갖춘 프리미엄 등급으로 유지됩니다. Nano Banana 2.1은 Google의 최신 개선 사항을 더 빠르고 저렴한 Flash 라인에 제공합니다.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5
GPT Image 2.5는 다섯 가지 품질 수준과 두 가지 등급을 제공합니다. Nano Banana 2.1은 웹 검색 기반 생성, 최대 14장의 레퍼런스 이미지, 1:8까지의 극단적인 화면비로 맞섭니다.
FAQ
Nano Banana 2.1 API — 자주 묻는 질문
가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 Nano Banana 2.1 실행에 관한 자주 묻는 질문.
Nano Banana 2.1 API란 무엇인가요?
Nano Banana 2.1 — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 Google의 이미지 생성 모델입니다. Google Nano Banana 2.1 — 최신 Nano Banana 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Google에 따르면 이전 모델 대비 전반적으로 향상되었으며, 특히 비주얼 디자인과 피사체 일관성이 크게 개선되었고 프롬프트 충실도가 높아지고 텍스트 렌더링도 더 깔끔해졌습니다. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.
Nano Banana 2.1 API는 어떻게 호출하나요?
WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 반환합니다. 결과 엔드포인트 폴링은 약 2초마다 시작하고, 오래 걸리는 작업은 간격을 늘리며, 종료 status가 나오면 중단하세요. 운영 환경용 Python / Node.js / cURL 예시는 위에 있습니다.
Nano Banana 2.1 API 요금은 얼마인가요?
Nano Banana 2.1의 가격은 회당 $0.05부터입니다. 정확한 비용은 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다. Playground의 생성 버튼 옆 실시간 비용 미리보기에서 현재 입력 기준의 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.
Nano Banana 2.1에는 어떤 변형이 있나요?
WaveSpeedAI에는 라이브 Nano Banana 2.1 엔드포인트가 2개 있습니다: google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.
Nano Banana 2.1 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 사용 권한은 Google 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 Google 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.
직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 Nano Banana 2.1 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
API 키 하나와 결제 계정 하나로 Nano Banana 2.1 모델과 다른 제공사의 1,000개 이상의 AI 모델을 모두 사용합니다. 벤더별 SDK 설정도, 별도의 요청 한도 체계도, 벤더마다 연동 코드를 다시 쓸 일도 없습니다. 가격은 대체로 Google의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.
제공사
Google 소개
WaveSpeedAI의 Nano Banana 2.1 및 Google 전체 모델 라인업을 만든 팀.
Google의 AI 연구는 주로 Google DeepMind와 Google Research에서 이루어집니다. Imagen, Veo 같은 이미지 및 비디오 모델과 Nano Banana(Gemini 3 Image) 같은 Gemini 계열 멀티모달 모델은 더 넓은 Gemini 라인업과 아키텍처 및 학습 인프라를 공유합니다. 정확한 텍스트 렌더링, 폭넓은 스타일 범위, 상업용 수준의 라이선스로 평가받습니다.
WaveSpeedAI에서 Nano Banana 2.1 시작하기
가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. Google 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.
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/filters:quality(82)/examples/99da63b333b1471187f3edf2a74c16fe/5bc79c97-2253-49e3-a0c0-a49679986dcf-1ea4d9e65faf.webp)