> ## Documentation Index
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# Nano Banana API 이미지 편집 사용법(Standard)

> LaoZhang API에서 gemini-2.5-flash-image로 이미지를 편집·합성하고 결과를 저장하는 방법, 그리고 Nano Banana 2로 옮기는 방법을 안내합니다.

Nano Banana Standard(`gemini-2.5-flash-image`)는 텍스트 지시만으로 이미지를 편집하고, 최대 세 장의 이미지를 하나로 합성할 수 있는 최초의 Nano Banana 모델입니다.

> [!WARNING]
>
> **`gemini-2.5-flash-image`는 Google의 종료 일정을 지났습니다. LaoZhang API에서는 아직 제공하지만 언제든 중단될 수 있으니 서둘러 옮기세요.**
>
> * Google의 날짜는 서로 다릅니다. 2026년 10월 8일 기준 [지원 중단 페이지](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)에는 2027년 3월 15일로, 가격 페이지에는 여전히 2026년 10월 2일로 나와 있습니다. 2026년 10월 5일 기준 LaoZhang API는 같은 호출당 \$0.02로 과금하며, 종료 시점은 보장하지 않습니다.
> * 편집 요청을 Nano Banana 2(`gemini-3.1-flash-image`)나, 호출당 \$0.045로 더 저렴한 Nano Banana 2.1(`gemini-nano-banana-2.1`)로 옮기세요. 두 모델 모두 같은 요청을 받으므로 모델 ID만 바꾸면 됩니다. 아래 Nano Banana 2로 이전 절을 참고하세요.

| 항목 | 내용 |
| - | - |
| 모델 ID | `gemini-2.5-flash-image` |
| 편집 | 객체 추가·제거, 배경 교체, 사진 스타일 변경, 최대 세 장 합성 |
| 엔드포인트 | `https://api.laozhang.ai`의 OpenAI 호환 `POST /v1/chat/completions`. 종횡비를 지정하려면 Gemini 네이티브 `generateContent` |
| 입력 | 지시문 하나와 PNG, JPEG, WebP 이미지 1\~3장을 한 요청으로 전송 |
| 출력 | 약 1K 이미지 한 장. Base64로 반환되므로 디코딩해 저장 |
| 종횡비 | 10종, Gemini 네이티브 경로에서만 지정 가능 |
| 마스크 | 없음. 바꿀 영역을 지시문으로 설명 |
| 가격 | 호출당 \$0.02(2026년 9월 24일 기준 공개 가격, [AI 모델 API 가격표](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md) 참고) |
| 과금 | HTTP 200 응답은 이미지가 없어도 한 번 과금됨. [Nano Banana 개요](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-image.md)의 과금 절 참고 |

이 사이트에서는 모델 계열 이름과 구분하려고 최초 모델을 Standard라고 부릅니다. Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2, Nano Banana Pro와 비교하려면 [Nano Banana 개요](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-image.md)를 참고하세요.

## 시작하기 전에

**1. API 키 발급**

[토큰 관리](https://api.laozhang.ai/token)에서 토큰 생성(创建令牌) 창을 열고, **과금 방식**(计费模式)을 **사용량 우선**(按量优先, 권장) 또는 **건당 과금**(按次计费)으로 설정한 뒤 **생성**(创建)을 클릭합니다. Nano Banana 모델에는 호출당 가격만 있습니다. 사용량 우선 키는 이 모델과 사용량 과금 모델을 모두 호출할 수 있고, 건당 과금 키는 건당 과금 모델만 호출합니다. `default` 그룹에 `gemini-2.5-flash-image`가 포함되어 있습니다.

![LaoZhang API 콘솔의 토큰 생성 창. 과금 방식이 건당 과금(按次计费)으로 설정되어 있음](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/_loZ0Jy0ZI__xJ9z/images/token-create-per-request.png?fit=max\&auto=format\&n=_loZ0Jy0ZI__xJ9z\&q=85\&s=1fdceb804bb3ad50f83a21ec65b4d807)

**2. 키 설정과 의존성 설치**

```bash theme={null}
export LAOZHANG_API_KEY="sk-..."  # LaoZhang API 키로 바꾸세요
python -m pip install openai requests
```

cURL 예제에는 `jq`도 필요합니다. 예를 들어 `brew install jq`나 `sudo apt-get install jq`로 설치하세요.

**3. 응답 저장 헬퍼 저장**

아래 모듈을 `nano_banana_save.py`로 저장하세요. Python 예제는 이 모듈을 import하고, cURL 요청 뒤에는 저장된 응답 파일에 이 모듈을 실행합니다. chat completions와 `generateContent` 응답에서 이미지를 모두 찾아, 빠진 Base64 패딩을 복원하고 실제 형식에 맞는 확장자로 저장합니다.

```python theme={null}
"""chat completions 또는 generateContent의 Nano Banana 응답에서 이미지를 저장합니다."""
import base64
import json
import re
import sys
from pathlib import Path

DATA_URL = re.compile(r"data:image/[\w.+-]+;base64,([A-Za-z0-9+/=]+)")


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 save_images(body, stem):
    """응답 본문의 이미지를 stem.png, stem-2.png 순서로 저장합니다."""
    if body.get("error"):
        raise RuntimeError(f"API 오류: {body['error']}")
    if "choices" in body:  # chat completions: message.content 안의 데이터 URL
        text = body["choices"][0]["message"].get("content") or ""
        found = DATA_URL.findall(text)
        detail = text[:300]
    else:  # generateContent: inlineData 파트. thought 파트는 최종 결과가 아닙니다
        parts = [
            part
            for candidate in body.get("candidates") or []
            for part in (candidate.get("content") or {}).get("parts") or []
            if not part.get("thought")
        ]
        blobs = [part.get("inlineData") or part.get("inline_data") for part in parts]
        found = [blob["data"] for blob in blobs if blob]
        detail = body.get("promptFeedback") or [c.get("finishReason") for c in body.get("candidates") or []]
    if not found:
        raise RuntimeError(f"반환된 이미지가 없습니다: {detail!r}")
    saved = []
    for number, encoded in enumerate(found, start=1):
        encoded = "".join(encoded.split())
        raw = base64.b64decode(encoded + "=" * (-len(encoded) % 4))
        suffix = "" if number == 1 else f"-{number}"
        path = Path(f"{stem}{suffix}.{_extension(raw)}")
        path.write_bytes(raw)
        saved.append(path)
    return saved


if __name__ == "__main__":
    # cURL 요청 뒤에 실행: python nano_banana_save.py response.json output-name
    response_body = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
    for saved_path in save_images(response_body, sys.argv[2]):
        print("저장됨:", saved_path)
```

## 이미지 편집

같은 사용자 메시지에 지시문을 먼저, 이미지를 그 뒤에 넣습니다. 로컬 파일은 `data:image/jpeg;base64,...`처럼 파일과 일치하는 MIME 유형을 붙인 데이터 URL로 보냅니다.

> [tab] Python
>
> 아래 스크립트를 `nano_banana_edit.py`로 저장하세요. 지시문과 함께 로컬 파일이나 공개 HTTPS URL 이미지 1\~3장을 보내고 결과를 저장합니다.
>
> ```python theme={null}
> """Nano Banana Standard(gemini-2.5-flash-image)로 이미지를 편집하거나 합성합니다."""
> import argparse
> import base64
> import os
> import sys
> from pathlib import Path
>
> from openai import OpenAI
>
> from nano_banana_save import save_images
>
> MIME_TYPES = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg", ".webp": "image/webp"}
>
> parser = argparse.ArgumentParser(description="이미지 한 장을 편집하거나, 최대 세 장을 합성합니다.")
> parser.add_argument("prompt", help="편집 지시문")
> parser.add_argument("images", nargs="+", help="로컬 PNG, JPEG, WebP 파일 또는 공개 HTTPS URL")
> parser.add_argument("--out", default="nano-banana-edit", help="확장자를 뺀 출력 파일 이름")
> args = parser.parse_args()
> if len(args.images) > 3:
>     sys.exit("gemini-2.5-flash-image는 입력 이미지가 최대 3장일 때 가장 잘 동작합니다.")
>
> content = [{"type": "text", "text": args.prompt}]
> for source in args.images:
>     if source.startswith("https://"):
>         url = source  # 공개 이미지 URL은 그대로 보냅니다
>     else:
>         mime = MIME_TYPES.get(Path(source).suffix.lower())
>         if mime is None:
>             sys.exit(f"PNG, JPEG, WebP 파일을 사용하세요: {source}")
>         url = f"data:{mime};base64," + base64.b64encode(Path(source).read_bytes()).decode("ascii")
>     content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": url}})
>
> # max_retries=0: 타임아웃 뒤 자동 재시도하면 이미지가 두 번 생성되어 두 번 과금될 수 있습니다
> client = OpenAI(api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"], base_url="https://api.laozhang.ai/v1", timeout=300, max_retries=0)
> reply = client.chat.completions.create(
>     model="gemini-2.5-flash-image",
>     messages=[{"role": "user", "content": content}],
> )
> for path in save_images(reply.model_dump(), args.out):
>     print("저장됨:", path)
> ```
>
> 제품 사진의 배경을 바꿉니다.
>
> ```bash theme={null}
> python nano_banana_edit.py "배경을 밝은 회색 단색 스튜디오 벽으로 바꿔 주세요. 제품, 라벨, 그림자는 그대로 유지하세요." product.jpg --out product-studio
> ```

> [tab] cURL
>
> 파일을 인코딩해 `jq`로 본문을 만든 다음, 큰 이미지가 셸 인자 길이 제한을 넘지 않도록 파일에서 본문을 보냅니다. 데이터 URL의 MIME 유형(여기서는 `image/jpeg`)은 파일과 일치해야 합니다.
>
> ```bash theme={null}
> base64 < product.jpg | tr -d '\n' > product.b64
> jq -n --rawfile image product.b64 '{
>   model: "gemini-2.5-flash-image",
>   stream: false,
>   messages: [{
>     role: "user",
>     content: [
>       {type: "text", text: "배경을 밝은 회색 단색 스튜디오 벽으로 바꿔 주세요. 제품, 라벨, 그림자는 그대로 유지하세요."},
>       {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/jpeg;base64," + $image)}}
>     ]
>   }]
> }' > edit-request.json
>
> curl --fail-with-body --max-time 300 \
>   "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions" \
>   -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
>   -H "Content-Type: application/json" \
>   --data-binary @edit-request.json \
>   -o edit-response.json
>
> python nano_banana_save.py edit-response.json product-studio
> ```

편집된 이미지는 모델이 반환한 형식에 따라 `product-studio.png`, `.jpg`, `.webp` 중 하나로 저장됩니다. 변경 사항은 지시문으로 요청하세요. 질문처럼 쓴 프롬프트에는 텍스트로만 답할 수 있습니다.

### 이미지 두세 장 합성

지시문 뒤에 프롬프트에서 언급하는 순서대로 파일을 나열하고, 프롬프트에서 각 이미지의 역할을 밝히세요.

```bash theme={null}
python nano_banana_edit.py "첫 번째 이미지의 고양이를 두 번째 이미지의 소파 위에 앉혀 주세요. 방의 조명에 맞추고 소파는 그대로 유지하세요." cat.png sofa.jpg --out cat-on-sofa
```

Google은 `gemini-2.5-flash-image`가 입력 이미지 3장 이하에서 가장 잘 동작한다고 설명합니다. 참조 이미지가 더 많거나 여러 인물을 이미지 사이에서 일관되게 유지하려면, 최대 14장을 받는 [Nano Banana 2.1](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-2-1-image.md), [Nano Banana 2](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana2-image.md), [Nano Banana Pro](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-pro-image-edit.md)를 쓰세요.

### URL로 이미지 보내기

로컬 파일 대신 공개 `https://` 주소를 넘기면, 스크립트가 그 주소를 `image_url`로 그대로 보냅니다.

```bash theme={null}
python nano_banana_edit.py "언덕 위에 무지개를 추가해 주세요. 나머지는 모두 그대로 유지하세요." https://example.com/images/hills.jpg --out hills-rainbow
```

이미지는 요청 중에 해당 주소에서 내려받으므로 로그인, 쿠키, 봇 검사 없이 열려야 합니다. 내려받을 수 없다면 파일을 받아 로컬 사본을 넘기세요.

## 종횡비 지정

OpenAI 호환 경로에는 종횡비 설정이 없습니다. 결과 이미지의 모양을 정하려면 Gemini 네이티브 엔드포인트를 호출하고, `generationConfig.imageConfig.aspectRatio`를 다음 값 중 하나로 설정하세요.

| 모양 | 허용 값 |
| - | - |
| 정사각형 | `1:1` |
| 세로형 | `2:3`, `3:4`, `4:5`, `9:16` |
| 가로형 | `3:2`, `4:3`, `5:4`, `16:9`, `21:9` |

* Standard는 어떤 종횡비에서도 약 1K를 출력하므로 `imageSize`는 넣지 마세요.
* `aspectRatio`를 생략하면 Google 문서상 기본 동작은 입력 이미지 크기에 맞추는 것입니다.

> [tab] cURL
>
> ```bash theme={null}
> base64 < street.jpg | tr -d '\n' > street.b64
> jq -n --rawfile image street.b64 '{
>   contents: [{
>     role: "user",
>     parts: [
>       {text: "이 낮 거리 사진을 네온이 비치는 비 오는 밤 장면으로 바꿔 주세요. 건물은 그대로 유지하세요."},
>       {inlineData: {mimeType: "image/jpeg", data: $image}}
>     ]
>   }],
>   generationConfig: {
>     responseModalities: ["IMAGE"],
>     imageConfig: {aspectRatio: "16:9"}
>   }
> }' > native-edit-request.json
>
> curl --fail-with-body --max-time 300 \
>   "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent" \
>   -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
>   -H "Content-Type: application/json" \
>   --data-binary @native-edit-request.json \
>   -o native-edit-response.json
>
> python nano_banana_save.py native-edit-response.json street-night
> ```

> [tab] Python
>
> ```python theme={null}
> """Gemini 네이티브 경로에서 Nano Banana Standard로 이미지를 편집하고 종횡비를 지정합니다."""
> import base64
> import os
> import sys
> from pathlib import Path
>
> import requests
>
> from nano_banana_save import save_images
>
> image = base64.b64encode(Path("street.jpg").read_bytes()).decode("ascii")
> response = requests.post(
>     "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent",
>     headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
>     json={
>         "contents": [{
>             "role": "user",
>             "parts": [
>                 {"text": "이 낮 거리 사진을 네온이 비치는 비 오는 밤 장면으로 바꿔 주세요. "
>                          "건물은 그대로 유지하세요."},
>                 {"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": image}},
>             ],
>         }],
>         "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9"}},
>     },
>     timeout=300,
> )
> if response.status_code != 200:
>     sys.exit(f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:500]}")
> for path in save_images(response.json(), "street-night"):
>     print("저장됨:", path)
> ```

이 경로에서는 이미지를 파일마다 맞는 `mimeType`을 붙인 `inlineData` 파트로 보내며, 키는 `Authorization: Bearer`나 `x-goog-api-key` 중 어느 쪽으로든 넘길 수 있습니다. Google Gen AI SDK로 클라이언트를 설정하는 방법은 [Gemini 프로토콜](https://docs.laozhang.ai/ko/api-reference/gemini.md)을 참고하세요.

## 응답 처리

`nano_banana_save.py`는 두 응답 형식을 모두 처리합니다. 응답을 직접 파싱한다면 다음을 참고하세요.

* **chat completions**: 이미지는 `choices[0].message.content` 텍스트 안에 있으며, 보통 `![image](data:image/png;base64,iVBORw0...)` 같은 Markdown 이미지 형태입니다. PNG라고 단정하지 말고 데이터 URL에서 형식을 읽은 뒤, 디코딩 전에 `data:image/...;base64,` 접두사를 떼어 내고 길이가 4의 배수가 아니면 `=` 패딩을 붙이세요.
* **generateContent**: 각 이미지는 `candidates[].content.parts[]`의 `inlineData` 파트이며 `mimeType`과 Base64 `data`를 가집니다.
  * `thought: true`로 표시된 파트는 최종 결과가 아니므로 건너뛰세요.
* **이미지 없음**: 답변에 텍스트만 있거나 `inlineData`가 있는 파트가 없습니다.
  * 네이티브 응답에서는 각 후보의 `finishReason`을 확인하고, `promptFeedback`이 있으면 그것도 확인하세요.
  * 값의 예: `IMAGE_SAFETY`, `IMAGE_PROHIBITED_CONTENT`, `NO_IMAGE`

## 명확한 편집 지시문 쓰기

* 바꿀 것과 그대로 둘 것을 함께 적으세요. 예: "파란 소파만 갈색 가죽 소파로 바꿔 주세요. 쿠션, 방의 나머지 부분, 조명은 그대로 유지하세요." 마스크 파라미터는 없으며, Google은 이 방식을 시맨틱 마스킹이라고 부릅니다.
* 합성할 때는 "첫 번째 이미지의 드레스", "두 번째 이미지의 여성"처럼 순서와 역할로 각 이미지를 가리키세요.
* 얼굴이나 로고를 보존하려면 자세히 묘사하고 바꾸지 말라고 적으세요.
* "더 좋게", "더 예쁘게" 대신 원하는 스타일, 조명, 배치를 구체적으로 설명하세요.
* 정확도가 중요하면 요청마다 하나만 바꾸세요. 여러 단계로 편집할 때는 저장한 결과를 다음 요청의 입력으로 보내세요.

## 오류와 과금

호출마다 호출당 가격이 과금되며, 안전 검사가 출력을 차단해 이미지 없이 HTTP 200이 반환된 요청도 마찬가지입니다. 이런 요청은 그대로 다시 보내지 말고 [Nano Banana 개요](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-image.md)의 빈 응답 과금 피하기 절을 참고하세요. 같은 페이지의 과금 규칙이 모든 Nano Banana 모델에 적용되며, 요청별 상태와 청구 금액은 [호출 로그](https://api.laozhang.ai/log)에서 볼 수 있습니다.

* **HTTP 401**: API 키와 `Authorization: Bearer` 헤더를 확인하세요. 계정 AccessToken이 아니라 토큰 관리에서 발급한 API 키를 써야 합니다.
* **HTTP 400**: 모델 ID, JSON 본문, `aspectRatio` 값을 확인하세요. Standard에는 `imageSize`를 보내지 마세요.
* **HTTP 429, 5xx, 타임아웃**: 지수 백오프로 재시도하세요. 타임아웃이 난 뒤에는 같은 편집에 두 번 결제하지 않도록 호출 로그에서 해당 요청을 찾아본 다음 다시 보내세요.
* **큰 사진**: Base64는 파일 크기를 약 3분의 1 늘리므로, 아주 큰 이미지는 인코딩하기 전에 줄이세요.

## Nano Banana 2로 이전

Nano Banana 2(`gemini-3.1-flash-image`)는 Standard와 같은 chat completions·`generateContent` 요청을 받으므로, 편집 요청을 옮길 때는 값 하나만 바꾸면 됩니다.

```diff theme={null}
- "model": "gemini-2.5-flash-image"
+ "model": "gemini-3.1-flash-image"
```

Gemini 네이티브 경로에서는 모델 ID가 URL에 들어갑니다: `https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent`. 이 페이지의 스크립트에서는 `model` 인자나 요청 URL의 `gemini-2.5-flash-image`를 바꾸세요. 전환하면 다음이 달라집니다.

* 호출당 \$0.055입니다(2026년 9월 24일 기준 공개 가격).
* 편집 한 번에 참조 이미지를 최대 14장(객체 이미지 최대 10장, 캐릭터 이미지 최대 4장) 쓸 수 있습니다.
* Gemini 네이티브 경로에서 종횡비 14종 중에서 고를 수 있고, `imageSize`를 다음 값 중 하나로 추가할 수 있습니다.
  * `512`, `1K`, `2K`, `4K`
* 같은 프롬프트라도 결과가 달라질 수 있으므로, 운영 트래픽을 옮기기 전에 평소 쓰는 편집을 표본으로 실행해 보세요.

Google의 이미지 생성 가이드는 Standard에서 옮겨 가는 사용자에게 Nano Banana 2 Lite(`gemini-3.1-flash-lite-image`, 호출당 \$0.025)를 권장합니다. Lite는 같은 요청 형식으로 단일 이미지를 1K로 편집합니다.

Google은 Lite가 여러 참조 입력이나 멀티턴 순차 편집에 최적화되어 있지 않다고 설명하므로, 합성 작업은 Nano Banana 2.1이나 Nano Banana 2에 두세요. Lite 편집 예제는 [Nano Banana 2 Lite 가이드](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-2-lite-api.md)의 이미지 편집 절에 있습니다.

## 자주 묻는 질문

### 2026년 10월 2일 이후에도 `gemini-2.5-flash-image`를 호출할 수 있나요?

현재는 가능합니다. Google 가격 페이지는 2026년 10월 2일 종료를 예고했고, 지원 중단 페이지에는 지금 2027년 3월 15일로 나와 있습니다(2026년 10월 8일 기준). 2026년 10월 5일 기준 LaoZhang API는 같은 가격으로 계속 제공합니다.

* LaoZhang API는 이 모델을 언제까지 제공할지 보장하지 않으며, 언제든 중단될 수 있습니다.
* 중단되면 요청이 실패합니다. `-preview` ID와 달리 다른 모델로 매핑되지 않으므로, 요청이 새 모델로 저절로 넘어가지 않습니다.

편집이 끊기지 않도록 지금 Nano Banana 2.1이나 Nano Banana 2로, 단일 이미지 1K 편집이라면 Nano Banana 2 Lite로 요청을 옮기세요.

### Standard 편집으로 2K·4K 이미지를 받을 수 있나요?

아니요. Standard는 어떤 종횡비에서도 약 1K를 출력하고 `imageSize`를 받지 않습니다. 위 종횡비 지정 절처럼 종횡비만 고를 수 있습니다. 2K·4K 편집이 필요하면 위 Nano Banana 2로 이전 절에 따라 옮기거나 Nano Banana Pro를 쓰고, 요청에 `imageSize`를 추가하세요.

### `gemini-2.5-flash-image-preview`는 아직 쓸 수 있나요?

아니요. Google [지원 중단 페이지](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)에 따르면 2026년 1월 15일에 종료되었고, LaoZhang API 모델 목록에도 없습니다. `gemini-2.5-flash-image`도 종료 일정을 지나 언제든 중단될 수 있으므로, 곧바로 Nano Banana 2(`gemini-3.1-flash-image`)로 옮기세요.

## 관련 페이지와 출처

* [Nano Banana 개요](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-image.md) — 5종 모델, 두 요청 형식, 과금 규칙 비교
* [Nano Banana 2](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana2-image.md) — 이전 대상 모델, 참조 이미지 최대 14장과 512px\~4K 출력
* [Nano Banana 2 Lite](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-2-lite-api.md) — 저비용 1K 생성과 단일 이미지 편집
* [Pro 편집](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/nano-banana-pro-image-edit.md) — 참조 이미지 최대 14장과 4K 출력을 쓰는 다중 이미지 편집
* [호출 로그](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md) — 요청별 상태와 청구 금액 확인
* [Google: Nano Banana image generation](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) — 편집 프롬프트, 입력 제한, 모델 안내
* [Google: Gemini API 지원 중단](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations) — `gemini-2.5-flash-image`의 종료 일정
* [Google: generateContent 레퍼런스](https://ai.google.dev/api/generate-content) — `imageConfig` 필드


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