Nano Banana API 모델 비교와 가격: 5종 개요

OpenAI 호환:   POST https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions
Gemini 네이티브: POST https://api.laozhang.ai/v1beta/models/{model}:generateContent

"""LaoZhang API의 Nano Banana 이미지 모델용 공통 헬퍼."""
import base64
import json
import os
import re
import sys
from pathlib import Path

import requests
from openai import OpenAI

BASE_URL = "https://api.laozhang.ai"
INPUT_TYPES = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg", ".webp": "image/webp"}
DATA_URL = re.compile(r"data:image/[\w.+-]+;base64,([A-Za-z0-9+/=]+)")


def openai_client():
    """OpenAI 호환 클라이언트. SDK가 키를 Authorization: Bearer로 보냅니다."""
    # max_retries=0: 타임아웃 뒤 자동 재시도하면 이미지가 두 번 생성되어 두 번 과금될 수 있습니다
    return OpenAI(api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"], base_url=f"{BASE_URL}/v1", timeout=300, max_retries=0)


def generate_content(model, parts, image_config=None):
    """Gemini 네이티브 generateContent 요청을 보내고 JSON 응답을 반환합니다."""
    generation_config = {"responseModalities": ["IMAGE"]}
    if image_config:
        generation_config["imageConfig"] = image_config
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1beta/models/{model}:generateContent",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
        json={"contents": [{"role": "user", "parts": parts}], "generationConfig": generation_config},
        timeout=300,
    )
    if response.status_code != 200:
        raise RuntimeError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:500]}")
    return response.json()


def _extension(raw):
    if raw.startswith(b"\x89PNG"):
        return "png"
    if raw.startswith(b"\xff\xd8\xff"):
        return "jpg"
    if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP":
        return "webp"
    return "bin"


def _write(encoded, stem, number):
    encoded = "".join(encoded.split())
    raw = base64.b64decode(encoded + "=" * (-len(encoded) % 4))  # 빠진 패딩을 채웁니다
    suffix = "" if number == 1 else f"-{number}"
    path = Path(f"{stem}{suffix}.{_extension(raw)}")
    path.write_bytes(raw)
    return str(path)


def save_chat_images(content, stem):
    """OpenAI 호환: message.content에서 찾은 Base64 데이터 URL을 모두 저장합니다."""
    found = DATA_URL.findall(content or "")
    if not found:
        raise RuntimeError(f"message.content에 이미지가 없습니다: {(content or '')[:300]!r}")
    return [_write(data, stem, number) for number, data in enumerate(found, start=1)]


def save_native_images(result, stem):
    """Gemini 네이티브: candidates[].content.parts[]의 inlineData 이미지를 모두 저장합니다."""
    blobs = []
    for candidate in result.get("candidates") or []:
        for part in (candidate.get("content") or {}).get("parts") or []:
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and not part.get("thought"):
                blobs.append(blob)
    if not blobs:
        reasons = [candidate.get("finishReason") for candidate in result.get("candidates") or []]
        raise RuntimeError(f"반환된 이미지가 없습니다: {result.get('promptFeedback') or reasons}")
    return [_write(blob["data"], stem, number) for number, blob in enumerate(blobs, start=1)]


def _encode(path):
    mime = INPUT_TYPES.get(Path(path).suffix.lower())
    if mime is None:
        raise ValueError(f"PNG, JPEG, WebP 파일을 사용하세요: {path}")
    return mime, base64.b64encode(Path(path).read_bytes()).decode("ascii")


def to_data_url(path):
    """로컬 파일을 OpenAI 호환 image_url 파트에 쓸 데이터 URL로 변환합니다."""
    mime, data = _encode(path)
    return f"data:{mime};base64,{data}"


def to_inline_part(path):
    """로컬 파일을 Gemini 네이티브 inlineData 파트로 변환합니다."""
    mime, data = _encode(path)
    return {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": data}}


if __name__ == "__main__":
    # 응답 파일의 이미지를 저장합니다: python nano_banana.py response.json output-name
    body = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
    if "error" in body:
        sys.exit(f"API 오류: {body['error']}")
    if "choices" in body:
        saved = save_chat_images(body["choices"][0]["message"].get("content"), sys.argv[2])
    else:
        saved = save_native_images(body, sys.argv[2])
    for path in saved:
        print("저장됨:", path)

from nano_banana import generate_content, save_native_images

result = generate_content(
    "gemini-2.5-flash-image",
    [{"text": "해 질 녘 바위 해안에 서 있는 등대 이미지를 생성해 주세요. 시네마틱한 와이드 화면."}],
    image_config={"aspectRatio": "16:9"},
)
for path in save_native_images(result, "standard-lighthouse"):
    print("저장됨:", path)

from nano_banana import openai_client, save_chat_images, to_data_url

response = openai_client().chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "배경을 밝은 회색 스튜디오 벽으로 바꿔 주세요. 제품은 그대로 두세요."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": to_data_url("product.jpg")}},
        ],
    }],
)
for path in save_chat_images(response.choices[0].message.content, "standard-edit"):
    print("저장됨:", path)

from nano_banana import generate_content, save_native_images

result = generate_content(
    "gemini-3.1-flash-image",
    [{"text": "해 질 녘 바위 해안에 서 있는 등대 이미지를 생성해 주세요. 시네마틱한 와이드 화면."}],
    image_config={"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"},
)
for path in save_native_images(result, "lighthouse-2k"):
    print("저장됨:", path)

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [
      {"text": "첫 번째 이미지의 인물에게 두 번째 이미지의 재킷을 입혀 주세요."},
      {"fileData": {"mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "https://cdn.example.com/person.jpg"}},
      {"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<재킷 이미지의 Base64 데이터>"}}
    ]
  }],
  "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE"]}
}