Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1: 같은 프롬프트 비교 테스트와 가격

2026년 10월 25일, 같은 프롬프트 4개를 Qwen Image 3와 Nano Banana 2.1에 넣었습니다. 영어와 중국어 모두 두 모델이 모든 단어를 정확히 적었습니다. Nano Banana 2.1이 2개 항목을 가져갔고 Qwen Image 3이 1개를 가져갔으며, 1개는 무승부였습니다. 2K 이미지 한 장 값은 Alibaba 정가로 $0.03, Google 정가로 약 $0.057이며 thinking 토큰까지 포함한 금액입니다.

Nano Banana 2를 아직 쓰고 있다면 바꿀 때입니다. Google은 2026년 10월 6일 Nano Banana 2를 지원 중단 예정(deprecated)으로 지정했고, 2.1은 2K 이미지 한 장 값이 절반입니다.

두 모델 모두 OmniaKey에서 쓸 수 있습니다: Qwen Image 3와 Nano Banana 2.1.

어떻게 테스트했나

• 모델과 ID: OmniaKey의 qwen-image-3와 gemini-nano-banana-2.1. OmniaKey의 qwen-image-3는 Alibaba의 qwen-image-3.0이므로 아래 Alibaba 문서와 가격은 이 ID를 씁니다.
• 보낸 파라미터: Qwen Image 3에는 {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}, Nano Banana 2.1에는 {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}를 보냈습니다. 모든 이미지는 2048×2048입니다.
• 실행은 모두 2026년 10월 25일입니다. 포스터와 중국어 간판은 모델마다 2회, 인물 사진과 편집은 1회씩 돌렸습니다. 테스트 이미지 12장에 편집 원본 1장이 더해지고, 모든 작업이 첫 시도에 성공했습니다.
• 공정하게 맞추려고 Qwen의 프롬프트 재작성(prompt_extend, 기본 켜짐)을 껐습니다. thinking 모드도 함께 꺼지므로 Qwen은 저희가 쓴 문장을 그대로 그립니다. Nano Banana 2.1은 기본 thinking 설정을 유지했습니다.
• 편집 원본은 GPT Image 2로 1024×1024 크기로 만들었습니다. 두 모델 모두 자기 이미지를 편집한 것이 아닙니다.
• 시간은 작업을 보낸 순간부터 상태가 succeeded가 될 때까지입니다.
• 판정은 원본 크기에서 했습니다. 요청한 단어를 한 글자씩 확인하고, 이어서 레이아웃과 장소, 심도가 프롬프트를 따르는지 봤습니다. 편집에서는 제품과 라벨이 남았는지도 확인했습니다.
• OmniaKey는 두 모델의 API를 판매하므로 테스트도 OmniaKey로 돌렸습니다. 아래 가격은 모두 Alibaba와 Google의 정가이며 저희 가격이 아닙니다.
• 출처: Alibaba의 Qwen image API reference, Model Studio pricing, newly released models, Google의 Gemini API pricing, image generation, changelog를 2026년 10월 25일에 확인했습니다.

프롬프트마다 이미지가 한두 장뿐이라 표본이 작습니다. 결과는 벤치마크가 아니라 눈으로 확인할 수 있는 예로 읽어 주세요.

테스트 4개, 같은 프롬프트

테스트 1: 영어 재즈 포스터 (1:1)

대소문자가 섞인 포스터 문장을 단어마다 확인하고, 결과물이 포스터 자체인지 포스터를 찍은 사진인지 봅니다.

프롬프트:

A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography.

• Qwen Image 3(23.1 s, 23.5 s): 두 번 모두 모든 단어가 맞았습니다. 작은 줄은 "Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room"으로 프롬프트와 같은 대소문자입니다. 미색 종이, 전체를 채운 평면 포스터, 파란 그라데이션 위의 거의 검은 색소폰 실루엣이 두 번 모두 같았습니다.
• Nano Banana 2.1(32.2 s, 36.5 s): 두 번 모두 단어는 맞았지만 작은 줄이 전부 대문자로 "FRIDAY 14 NOVEMBER · 8 PM · THE LANTERN ROOM"이 되었습니다. 색소폰은 금색이고 1회차에는 파란 원 위, 2회차에는 파란 면 위에 놓였습니다. 두 번 모두 포스터를 회색이나 어두운 배경 위에 놓인 종이로 그려서 쓰기 전에 잘라내야 합니다.

결론: Qwen Image 3. 두 모델 모두 두 번씩 단어를 정확히 적었습니다. Qwen은 저희가 쓴 대소문자를 지키고 바로 인쇄할 수 있는 평면 포스터를 줍니다. Nano의 금색 색소폰은 프롬프트에 더 가깝지만 작은 줄을 대문자로 바꾸고 두 번 모두 촬영한 목업처럼 만들었습니다. Nano로 포스터를 만들 때는 "flat design, no mockup, keep the capitalization"을 덧붙이세요.

테스트 2: 중국어 찻집 간판 (1:1)

간판에 걸린 중국어 두 줄이 맞는지, 그리고 결과가 프롬프트가 요구한 사실적인 사진처럼 보이는지 봅니다.

프롬프트:

一家老茶馆的门面，傍晚暖光，写实摄影。门楣上挂着一块深色木质牌匾，金色大字写着“清风茶舍”，牌匾下方一行小字“始于一九八六”。门两侧各挂一盏红灯笼，门口摆着几把竹椅。

번역: 오래된 찻집의 정면, 저녁의 따뜻한 빛, 사실적인 사진. 문 위의 어두운 나무 현판에 금색 큰 글씨로 清风茶舍(칭펑 찻집), 그 아래 작은 줄에 始于一九八六(1986년부터). 문 양쪽에 홍등 하나씩, 입구에 대나무 의자 몇 개.

• Qwen Image 3(23.1 s, 23.2 s): 두 번 모두 "清风茶舍"와 "始于一九八六"이 정확합니다. 광택 있는 금색 글자, 깔끔한 어두운 나무, 위쪽 기와, 따뜻한 빛, 홍등, 대나무 의자가 다 있습니다. 마감은 사진보다 3D 렌더에 가깝습니다.
• Nano Banana 2.1(36.5 s, 32.0 s): 두 번 모두 두 줄이 맞았습니다. 현판은 페인트가 벗겨진 낡은 나무이고 글자는 무광 금색입니다. 안에 사람이 있고 홍등에 불이 들어왔으며, 화분과 찻기구, 벽에는 에어컨 실외기까지 보여서 진짜 사진처럼 읽힙니다.

결론: Nano Banana 2.1. 네 장 모두 중국어 두 줄이 맞아 텍스트는 무승부입니다. 프롬프트는 写实摄影, 즉 사실적인 사진을 요구했고 Nano는 사진처럼, Qwen은 깔끔한 렌더처럼 보입니다.

테스트 3: 리스본 생선시장 인물 사진 (1:1)

인물 사진에서 장소 단서, 얕은 심도, 피부 질감을 봅니다.

프롬프트:

Candid street portrait of a woman in her sixties laughing at a fish market stall in Lisbon, holding a paper-wrapped bundle of sardines in both hands. Morning light, shallow depth of field, natural skin texture with fine wrinkles, ice and silver fish blurred in the background. Shot on a 50mm lens.

• Qwen Image 3(27.4 s): 웃고 있는 적갈색 머리 여성이 종이에 싼 정어리를 두 손에 들고 있습니다. 뒤로 실내 생선 진열대와 얼음 위 은색 생선이 있고 배경은 살짝 흐립니다. 화면 어디에도 리스본이라는 표시는 없습니다.
• Nano Banana 2.1(37.1 s): 웃고 있는 백발 여성이 목도리를 두르고 종이에 싼 정어리를 두 손에 들고 있습니다. 벽에는 청백색 타일, 손으로 쓴 가격표에는 "SARDINHAS 1,40", 배경의 사람들은 흐리고 바닥은 돌입니다.

결론: Nano Banana 2.1. 장면을 리스본에 두고 타일과 포르투갈어 가격표를 넣었으며 배경도 더 강하게 흐렸습니다. "얕은 심도"라는 요청에 맞는 결과입니다. Qwen의 인물 사진은 어느 실내 생선시장에서 찍어도 성립합니다.

테스트 4: 제품 사진 편집 (1:1)

편집이 배경만 바꾸고 병과 라벨 글자는 그대로 두는지 봅니다. 원본은 GPT Image 2로 만들었고 두 모델에 같은 파일을 넣었습니다.

프롬프트:

Place this exact bottle on a sunlit white marble kitchen counter with a blurred window behind it and a sprig of rosemary beside it. Keep the bottle, the cork, the label and every word on the label exactly the same.

• Qwen Image 3(41.5 s): 병 모양과 코르크, 라벨을 지켰습니다. "OLIVA", 올리브 가지 그림, "Extra Virgin · 500 ml"도 그대로입니다. 대리석 조리대와 옆의 로즈메리. 뒤의 창은 선명합니다. 병은 원본에 가장 가깝습니다.
• Nano Banana 2.1(28.4 s): 코르크와 라벨 글자, 그림을 지켰습니다. 대리석 조리대, 로즈메리, 그리고 프롬프트대로 뒤의 창을 강하게 흐렸습니다. 오일은 원본보다 조금 더 금빛이고 화면 전체가 사진처럼 보입니다.

결론: 무승부. 라벨의 모든 글자를 둘 다 지켰습니다. 병을 원본에 가장 가깝게 유지한 쪽은 Qwen입니다. Nano는 "흐린 창"을 따랐고 더 사진처럼 보이며 이 편집에서는 더 빨랐습니다. 제품이 조금도 바뀌면 안 될 때는 Qwen을 고르세요.

테스트별 결과

포스터와 간판 8장 모두 영어와 중국어에서 요청한 단어를 정확히 적었습니다. 텍스트로는 승부가 나지 않았고, 대소문자와 레이아웃, 사진처럼 보이는 정도가 갈랐습니다. Qwen은 문장을 문자 그대로 따랐습니다. Nano는 타일과 가격표 같은 장소 디테일을 스스로 더했습니다.

가격과 속도

Alibaba 정가, Alibaba Cloud Model Studio 가격 페이지 기준, 2026년 10월 25일 확인:

Google 정가, Gemini API pricing 기준, 2026년 10월 25일 확인:

이 정가로 계산한 이번 테스트의 이미지 한 장 비용:

Qwen의 편집은 $0.03에 입력 이미지 $0.003을 더한 값이고 토큰 요금은 없습니다. Nano Banana 2.1의 생성 5회는 thinking 토큰을 812, 825, 860, 878, 1,011개 썼고 중앙값은 860입니다. 860 × $7.50/100만 = $0.0065가 $0.0504에 더해집니다. Nano 편집은 thinking 토큰 87개와 입력 이미지 1,120토큰을 썼습니다.

차이는 thinking에서 나옵니다. Google은 thinking 토큰을 텍스트 출력으로 100만 개당 $7.50에 청구하고 기본값인 medium에서 thinking을 끄지 않으므로, 가격표의 이미지 한 장 값은 하한입니다.

새 이미지는 모두 Qwen이 빨랐습니다. 23.1에서 27.4 s인 반면 Nano는 32.0에서 37.1 s였습니다. 편집 한 번만 Nano가 더 빨랐습니다. OmniaKey의 현재 요금은 Qwen Image 3와 Nano Banana 2.1 모델 페이지에서 볼 수 있습니다.

Nano Banana 2는 어떻게 되었나

Google은 2026년 10월 6일 Nano Banana 2(gemini-3.1-flash-image)를 지원 중단 예정(deprecated)으로 지정했습니다. 2.1을 공개한 바로 그날입니다. 대체 모델로 2.1을 지정했고 종료일은 공지하지 않았습니다. Google changelog(2026년 10월 25일 확인)에 이렇게 나옵니다. Google 문서는 아직 Nano Banana 2를 stable 및 지원 대상으로 표시하지만 새 프로젝트에는 2.1을 안내합니다.

가격만 보면 2.1로 옮기는 것이 답입니다. 2K 이미지 한 장이 $0.0504이고 Nano Banana 2는 $0.101, Batch API에서는 $0.0252와 $0.050입니다. "qwen image 3 vs nano banana 2"를 검색했다면 2.1을 테스트하세요. Google이 새 프로젝트를 2.1로 안내하고 있고 위의 간판과 인물 사진 결과도 2.1의 것입니다. 2와 2.1의 차이, 2.1과 Pro의 비교는 Nano Banana 2.1 vs Pro 테스트에 정리했습니다.

장점과 단점

• 장점: 대소문자까지 정확한 텍스트. 목업이 없는 평면 레이아웃. 생성이 가장 빠르고 중앙값 23 s. 2K 이미지 한 장 $0.03으로 정가가 가장 낮음.
• 단점: 사진 프롬프트에서 렌더 같은 느낌. 요청하지 않으면 장소 디테일을 더하지 않음. 편집이 가장 느려 41.5 s. 최대 2048×2048에서 멈춤.

• 장점: 가장 사진다운 결과. 장소와 실제 디테일을 더함. 편집이 빠름. 최대 4K. Batch API는 절반 가격.
• 단점: 작은 줄의 대소문자를 바꿈. 두 번 모두 포스터를 목업으로 만듦. 생성이 느리고 중앙값 36.5 s. 모든 이미지에서 thinking 토큰을 씀.

작업별 선택

같은 API로 같은 테스트 돌리기

아래 요청은 포스터 프롬프트를 Qwen Image 3에 2048×2048로 보내고 프롬프트 재작성과 워터마크를 끕니다. 테스트와 같은 설정입니다:

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: blue-hour-poster-001" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-3",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography."},
    "parameters": {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}
  }'

1. 응답은 202와 작업 ID입니다.
2. 몇 초마다 https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}를 불러 status가 succeeded가 될 때까지 기다립니다.
3. assets[0].url에서 이미지를 내려받습니다.

Nano Banana 2.1은 model을 gemini-nano-banana-2.1로, parameters를 {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}로 바꿉니다. 편집할 때는 operation을 edit로 둡니다. Qwen은 원본을 input.images에 URL 또는 data URL 배열로 넣고, Nano Banana 2.1은 input.image에 {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}를 넣습니다.

Qwen Image 3와 Nano Banana 2.1 모델 페이지에서 바로 실행할 수 있습니다. 모든 파라미터는 이미지 API 문서에 있습니다.

자주 묻는 질문

Qwen Image 3가 Nano Banana 2.1보다 좋나요?

작업에 따라 다릅니다. 포스터처럼 텍스트가 한 글자도 틀리면 안 되는 평면 레이아웃에는 Qwen입니다. 포스터 테스트에서 이기고 23 s 만에 평면 파일을 냈습니다. 사진에는 Nano Banana 2.1이 낫습니다. 중국어 매장과 리스본 인물 사진을 모두 가져갔습니다.

Qwen Image 3는 오픈소스인가요?

아닙니다. Qwen Image 3.0 가중치는 없습니다. Qwen 팀의 Hugging Face 페이지에는 Qwen-Image-2.1 계열이 있고 3.0 항목은 없습니다. 가장 최신 오픈 Qwen 이미지 모델은 Qwen-Image-2.1(7B)이며 Qwen Research License를 씁니다. 내 컴퓨터에서 어디까지 되는지는 Qwen-Image-2.1 리뷰에서 다룹니다.

Qwen Image 3로 4K 이미지를 만들 수 있나요?

아니요. 최대 출력이 2048×2048이고 비율은 1:8에서 8:1까지라 2K가 한계입니다. Nano Banana 2.1은 1K, 2K, 4K를 출력하며 4K는 Google 요금으로 $0.113입니다.

Qwen Image 3와 Nano Banana 2.1 중 어느 쪽이 싼가요?

각사 정가로 Qwen Image 3가 약 절반입니다. 2K 이미지 한 장이 $0.03이고 Nano Banana 2.1은 $0.0504, thinking 토큰까지 더하면 약 $0.057입니다. 편집은 Qwen이 $0.033, Nano가 약 $0.053입니다.

Nano Banana 2.1은 워터마크를 넣나요?

Nano Banana 2.1 이미지에는 모두 SynthID 워터마크가 들어가고 눈에 보이지 않습니다. Google 이미지 생성 문서에 그렇게 적혀 있습니다. Qwen Image 3는 요청할 때만 넣습니다. watermark 기본값이 false이기 때문입니다.

업데이트 기록

• 2026년 10월 25일: 첫 버전. 같은 날 같은 프롬프트로 테스트 4개를 실행했습니다.