기업용 Gemini 3 Pro Image, '미쳤다' 극찬 받은 고해상도 모델

Google ‘Gemini 3 Pro Image(Nano Banana Pro)’가 기업을 사로잡는 이유

맞춤법 하나 틀리지 않은 인포그래픽, 문단 프롬프트 한 번으로 완성되는 복잡한 다이어그램, 파편에서 복원된 로고, 그리고 높은 텍스트 밀도와 정확도를 갖춘 이미지까지. 한 개발자는 이를 두고 “말 그대로 미쳤다(absolutely bonkers)”고 평했다. 구글 딥마인드의 새 모델 Gemini 3 Pro Image는 화제성 너머로, Gemini API·Vertex AI·Workspace·Ads·Google AI Studio 전반에 깊이 통합되도록 설계된 엔터프라이즈 지향형 모델이다. 취미·예술 위주의 기존 생성 모델과 달리, 구조화된 워크플로를 위한 스튜디오급 멀티모달 생성에 초점을 맞춘 점이 핵심이다.

구조화된 멀티모달 추론에 최적화

Gemini 3 Pro Image는 단순한 그림 그리기가 아니라 Gemini 3 Pro의 추론 계층을 활용해 구조·의도·사실 근거를 전달하는 시각물을 만든다. 언어 프롬프트만으로 UX 플로우, 교육용 다이어그램, 스토리보드, 목업을 생성하고, 최대 14장의 소스 이미지를 받아 인물·오브젝트의 정체성과 레이아웃 일관성을 유지한다. 이 모델은 Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI에서 바로 사용할 수 있으며, 구글의 신규 AI 코딩 플랫폼 Antigravity에서는 코드 작성 전에 동적 UI 프로토타입과 이미지 에셋을 먼저 렌더링하는 데 쓰이고 있다. Workspace Vids·Slides·Google Ads에도 동일 역량이 적용돼 레이아웃, 조명, 타이포그래피, 컴포지션까지 정밀 제어가 가능하다.

고해상도 출력·현지화·실시간 그라운딩

출력은 최대 2K·4K까지 지원하고, 카메라 앵글·컬러 그레이딩·초점·라이팅 등 스튜디오급 제어가 가능하다. 다국어 프롬프트, 의미 기반 현지화, 이미지 내 텍스트 번역을 지원해 레이아웃을 유지한 채 포장재·사인 번역, 지역별 UX 목업 업데이트, 상품명·가격이 다른 광고 변형 생성이 수월하다. 면역학자 Derya Unutmaz 박사는 실험실부터 환자까지 CAR-T 치료 단계를 설명하는 의학 일러스트를 만들어 “완벽하다”고 평했고, AI 교육자 Dan Mac은 비전공자용 트랜스포머 개요 가이드를 ‘믿기 어렵다’고 소개했다. 전체 메뉴판, 칠판 강의, 다수 캐릭터의 만화 스트립 등 복잡한 구조의 시각물도 한 번의 프롬프트로 타이포·레이아웃·주제 연속성이 유지된 채 생성되는 사례가 공유되고 있다.

벤치마크와 성능 우위

독립 GenAI-Bench에서 Gemini 3 Pro Image는 전반적 사용자 선호도 1위를 기록해 시각적 일관성과 프롬프트 부합도가 높음을 보였다. 시각 품질에서도 GPT-Image 1, Seedream v4를 앞섰고, 특히 인포그래픽 생성 부문에서 구글의 이전 모델인 Gemini 2.5 Flash까지 상회했다. 구글이 추가 공개한 지표에 따르면 다국어 텍스트 오류율과 이미지 편집 충실도 모두 개선되었고, 패널 간 일관성, 공간적 관계 정확성, 문맥 기반 디테일 보존이 뛰어나 대규모 다이어그램·문서·교육 시각물을 생산하는 시스템에 적합하다.

가격과 비용 효율

Gemini 3 Pro Image는 해상도·사용량에 따라 과금된다. 이미지 입력은 이미지당 약 $0.067(560토큰)이며, 출력은 1K/2K가 약 $0.134(1,120토큰), 4K가 $0.24(2,000토큰) 수준이다. 텍스트는 Gemini 3 Pro 기준과 동일하게 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 100만 토큰당 $12.00(컨텍스트 최대 약 20만 토큰)이다. 무료 등급에는 Nano Banana Pro가 포함되지 않으며, 유료 등급 생성물은 구글 시스템 학습에 사용되지 않는다. 비교하면 OpenAI DALL·E 3는 1024×1024가 약 $0.04, 더 큰 해상도/HD는 약 $0.08이고, GPT-Image-1은 저가~고가 티어가 각각 약 $0.01/$0.04/$0.17 수준이다. Google Gemini 2.5 Flash Image는 1024×1024 기준 약 $0.039, 일부 소형 API는 $0.02~$0.03도 가능하다. 대량 생성 시 1만 장을 $0.04로 만들면 약 $400, $0.134면 약 $1,340로 격차가 커지므로 해상도, 거버넌스, 기존 스택 정합성에 따라 선택이 갈린다.

SynthID와 엔터프라이즈 출처성

Gemini 3 Pro Image로 생성된 모든 이미지는 눈에 보이지 않는 디지털 워터마크 SynthID가 삽입된다. 업데이트된 Gemini 앱에서는 이미지를 업로드해 구글 생성 여부를 확인할 수 있다. 구글은 출처성(provenance)을 기능을 넘어 운영 필수 요건으로 규정하며, 의료·교육·미디어처럼 중요 영역의 규제·내부 거버넌스 대응을 지원한다. Google Cloud 상에서 SynthID는 자산·사용 로그·감사 추적 전반에서 AI 생성물과 서드파티 미디어를 구분하는 데 도움을 준다.

초기 반응과 한계

디자이너 Travis Davids는 레이아웃과 타이포가 완벽한 원샷 메뉴판을 두고 “긴 텍스트 생성은 공식적으로 해결됐다”고 평했고, Derya Unutmaz 박사는 “Google, 무슨 짓을 한 거죠?!”라며 놀라움을 표했다. Nikunj Kothari는 한 번에 칠판 강의 스타일로 에세이를 시각화했고, 엔지니어 Deedy Das는 “포토샵급 편집과 브랜드 복원” 성능을 칭찬했다. Parker Ortolani는 “Nano Banana는 여전히 미쳤다”고 요약했다. 한편 연구자 Lisan al Gaib는 스도쿠처럼 규칙 제약이 강한 문제에서 퍼즐과 해답을 환각한 사례를 제시하며, 이 모델이 AGI는 아니며 시각 추론에도 한계가 있음을 상기시켰다.

플랫폼 프리미티브로서의 의미

Gemini 3 Pro Image는 Google Ads, Workspace(Slides, Vids), Vertex AI, Gemini API, Google AI Studio 전반에 배치되어 텍스트 완성·음성 인식처럼 1급 멀티모달 프리미티브로 기능한다. 내부적으로는 Antigravity에서 디자인 에이전트가 코드 이전에 레이아웃 초안을 렌더링한다. 엔터프라이즈 환경에서 시각물은 장식이 아니라 데이터·문서·디자인·커뮤니케이션이며, 시스템은 이를 제어 가능하고 확장 가능한 방식으로 일관되게 생산할 수 있다. 플랫폼 경쟁이 벤치마크를 넘어 생태계로 이동하는 국면에서, Nano Banana Pro는 생성형 AI의 미래가 말이나 글만이 아니라 ‘보이는 것’임을 조용히 증명한다.

실제 적용 예시

홈페이지 제작 전 필수 체크리스트

웹사이트 제작을 앞두고 Gemini 3 Pro Image로 와이어프레임, 인포그래픽, 로고 복원, 지역별 배너를 생성하려면 브랜드 가이드와 톤·매너를 프롬프트에 명시하고, 최종 산출물 해상도(2K/4K)와 합성 텍스트 언어, 현지화 범위(가격·단위·법적 문구)를 확정해야 한다. SynthID 워터마킹 정책과 라이선스/소스 출처 표기를 운영 가이드에 포함하고, 예상 생성량 기준으로 1K/2K와 4K 출력 단가를 비교해 예산을 산정한다. 워크스페이스 Slides·Vids, Google Ads 연동 계획도 미리 세워 산출물 전달과 협업 흐름을 표준화한다.

홈페이지 제작 프로세스 단계별 안내

초안 단계에서 카피와 IA를 정리한 뒤 Gemini 3 Pro Image에 히어로 섹션, 기능 다이어그램, 가격표 인포그래픽, 팀 소개 썸네일을 한 번에 요청해 시안을 만든다. 피드백을 반영해 레이아웃/타이포/색보정을 반복하며 지역별 변형을 다국어 프롬프트로 생성하고, Slides에 버전 히스토리를 남겨 이해관계자 검토를 받는다. 개발 단계에서는 Antigravity나 디자인 에이전트로 컴포넌트 목업을 렌더링해 코드 전에 구조를 확정하고, 배포 전 SynthID 검수와 접근성 점검을 거친다. 이 과정 전반에서 Gemini 3 Pro Image를 핵심 생성 엔진으로 두면 자산 품질과 일관성을 유지하면서도 제작 리드타임을 크게 줄일 수 있다.