last_updated: 2026-05-20 · status: active · 출처: 2026-05 웹 검색 (fal.ai, AI/ML API, Atlas Cloud Benchmark, AVB)

이 페이지가 답하는 질문

"이미지 1장이 필요한데, 어떤 모델을 써야 하나?" 라는 질문에 1분 안에 답이 나오게 만든 라우팅 표입니다. studio.soluta 안에서 발생하는 모든 이미지 작업(카드뉴스, SOLV 강의, 상세페이지, 인물 사진형, 브랜드덱)에 공통 적용됩니다.

한 줄 원칙

생성은 노드 하나일 뿐, 파이프라인이 본체. use-case별로 모델 라우팅을 고정해서, 매번 "뭐 쓰지" 고민을 없앤다.

업계 컨센서스(2026-05)도 같은 방향입니다. Medium: AI Image Workflow That Actually Scales — "image generation is one node in a larger workflow, not the entire workflow itself."

왜 이걸 시스템화하는가

• 이미지 프롬프트 패턴을 보유하고 있어도 흩어져 있어서 매번 처음부터 다시 작성하고 있었음
• 모델별 강점이 명확히 갈리는데 (텍스트=GPT, 한글 본문=Claude Design, 일관성=Nano Banana Pro, 벡터=Recraft) 선택 기준이 사람 머리에만 있음
• 유료 API 비용 확인 차원에서 호출 전 사전 체크가 필수가 됨

모델별 상세 카드

GPT Image 2 (OpenAI)

• 출시: 2026-04-21
• 강점: 이미지 안 텍스트 렌더링이 현재 최강. 카드뉴스 표지/포스터처럼 "한글 한 줄이 또박또박 박혀야" 하는 경우 1순위
• 약점: 일관성(같은 인물 여러 장)이 Nano Banana Pro보다 약함. 본문 슬라이드 다수 생성에는 단가가 높음
• 대표 비용: API 유료 (호출당 단가, 정확한 환산은 호출 시점 OpenAI 페이지 확인)
• 쓰지 말아야 할 때: 같은 캐릭터 여러 컷, 벡터 결과물 필요, 상업 라이선스 안전성이 핵심인 작업

Nano Banana Pro (Google)

• 강점: multi-reference 이해도가 가장 높음. 인물·제품 동일성을 여러 컷에 걸쳐 유지하는 시리즈 작업의 1순위
• 약점: 이미지 안 한글 텍스트가 GPT Image 2 대비 약함. 표지/포스터형에는 부적합