Google이 6월 30일 이미지 생성 모델 Nano Banana 2 Lite와 영상 생성·편집 모델 Gemini Omni Flash를 API로 공개했다. 두 모델 모두 Google AI Studio와 Gemini API에서 즉시 사용 가능하다.
Nano Banana 2 Lite — 4초, 장당 $0.034
Nano Banana 2 Lite는 고속 아이디에이션과 대량 처리 파이프라인을 겨냥한 텍스트-이미지 모델이다. 1K 해상도 이미지 한 장을 4초 만에 생성하며 단가는 $0.034(약 52원)다. API 모델명은 gemini-3.1-flash-lite-image다.
Google은 속도에 집중했음에도 프롬프트 이행도, 캐릭터 일관성, 이미지 내 텍스트 가독성을 유지한다고 밝혔다. Nano Banana 2 Lite는 기존 Gemini 2.5 기반 원조 Nano Banana 모델을 대체하며, Nano Banana 패밀리를 세 모델 체계로 완성한다.
▼ Nano Banana 이미지 모델 가격 비교 (해상도 1K 기준)
| 모델 | API 모델명 | 장당 가격 ($) | 해상도 | 포지셔닝 |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 Lite | gemini-3.1-flash-lite-image | 0.034 | 1K | 고속·저비용 |
| Nano Banana 2 | gemini-3.1-flash-image | 0.067 | 1K | 품질·비용 균형 |
| Nano Banana Pro | gemini-3.1-pro-image | 0.134 | 1K / 2K | 고품질·전문가용 |
Nano Banana 2 Lite는 Google Search AI Mode, Gemini 앱, NotebookLM, Google Photos, Stitch, Google Flow, Google Ads 등 소비자 제품에도 순차 적용된다.
Gemini Omni Flash — API 최초 영상 생성
Gemini Omni Flash는 Google I/O에서 처음 공개된 뒤 이번에 API로 개방됐다. Gemini의 멀티모달 추론 능력에 영상 생성·편집 기능을 결합한 모델로, 영상 출력 1초당 $0.10(약 154원)을 과금한다. Veo 3.1 Fast와 동일한 단가다.
자연어로 영상을 대화형으로 편집하고, 텍스트·이미지·영상을 혼합 입력할 수 있다. 텍스트와 그래픽을 영상 동작에 직접 동기화하는 것도 가능하다.
현재 제약도 있다. 생성 클립 최대 길이는 10초이며, 오디오 참조·장면 확장은 API에서 미지원이다. 영상 참조 입력은 3초 이하만 허용하지만 Google은 아직 모델이 이를 정확히 처리하지 못한다고 인정했다. 씬 전환·카메라 이동 시 캐릭터 일관성도 제한적이다.
두 모델 체이닝 — 이미지에서 영상으로
Google이 가장 강조하는 활용법은 두 모델의 연결이다. Nano Banana 2 Lite로 이미지를 빠르게 만든 뒤 Gemini Omni Flash에 참조로 넘겨 영상으로 변환하는 파이프라인이다. Google의 기본 AI API인 Interactions API는 세션 히스토리와 컨텍스트를 유지해 최대 3회 연속 편집을 지원한다.
Google은 세 가지 데모 앱도 함께 공개했다. "Anywhere"는 셀피로 유명 랜드마크 배경을 합성해 영상화하고, "Space Lift"는 방 사진으로 인테리어 컨셉을 만들어 영상으로 변환한다. "Omni Product Studio"는 정적 제품 이미지를 이커머스용 영상으로 전환한다.
두 모델 모두 SynthID 워터마크로 AI 생성 콘텐츠를 태깅한다. Gemini 앱, Chrome의 Gemini, Google Search에서 검증할 수 있다.
국내 콘텐츠·광고 스타트업에 미치는 영향
장당 $0.034(약 52원) 수준의 이미지 단가와 초당 $0.10(약 154원) 영상 단가는 생성형 AI API 도입을 검토해온 국내 콘텐츠·광고 스타트업의 진입 장벽을 낮춘다. 배너 소재 대량 생산, 상품 이미지 영상화, SNS 숏폼 자동 제작 등 반복 작업에 이미지→영상 체이닝 파이프라인을 적용하면 제작 단가를 크게 줄일 수 있다. 다만 Gemini Omni Flash의 10초 클립 제한과 캐릭터 일관성 문제는 실제 워크플로우 도입 전 검토가 필요한 항목이다.
