Imagen 4 종료 후 Nano Banana로 API를 옮기는 방법

Imagen 4를 쓰던 Gemini Developer API 서비스라면 현재 대체 모델은 Nano Banana 2.1이며, 정식 ID는 gemini-nano-banana-2.1입니다. Google 모델 종료 목록은 Imagen 4의 세 ID에 2026년 8월 17일 종료를 제시하고, 대체 모델로 2.1을 안내합니다. 예전 안내에 자주 나오는 Nano Banana 2(gemini-3.1-flash-image)는 Developer API에서 지원 중단 상태입니다. 종료일은 발표되지 않았지만 Google이 2.1로 이전하라고 안내하므로 새 서비스의 장기 기본값으로 삼기 어렵습니다. 공식 모델 종료 목록

2026년 10월 8일 기준으로 달라진 사실은 두 가지입니다. 2.1 출시일에 Nano Banana 2 항목에 잠시 표시됐던 2026년 10월 29일 종료일은 철회됐고, Google 가격표의 2.1 4K 이미지 출력 가격은 $0.113으로 바뀌었습니다.

다만 Firebase AI Logic으로 호출한다면 선택이 달라집니다. 현재 Firebase 지원 표에는 2.1이 없고 Pro·3.1·Lite가 나옵니다. Developer API의 모델 지원을 그대로 Firebase SDK 지원으로 간주하지 말고, 필요한 기능에 따라 표에 명시된 Pro나 Lite를 먼저 검토해야 합니다. 2.1이 표에 없다는 사실만으로 설치된 모든 SDK에서 거부된다고 단정할 수도 없습니다. Firebase 모델 지원 표

마이그레이션의 완료 조건은 새 모델 이름으로 요청을 보냈다는 것이 아닙니다. 필요한 크기의 이미지가 응답에서 빠짐없이 저장되고, 서비스의 검수 기준을 통과하며, 문제가 생겼을 때 살아 있는 대체 경로로 전환할 수 있어야 합니다. Gemini API와 Vertex AI의 일정·가격은 2026년 10월 8일, Firebase 지원 범위는 2026년 10월 7일 공식 문서 기준입니다. 아래 코드와 비용 계산은 실제 모델 호출 없이 오프라인 JSON·합성 응답·계산으로만 확인한 것이며, SDK 실행 결과나 모델 품질·지연을 보여 주지는 않습니다.

종료일은 API별로 확인합니다

먼저 기존 코드가 어느 API와 인증을 쓰는지 확인합니다. Gemini Developer API 키, Firebase SDK, Cloud 프로젝트 인증, 외부 제공업체의 키는 서로 바꿔 쓸 수 없습니다. 화면에 Imagen이라는 이름이 남아 있어도 원래의 Google 모델을 계속 호출할 수 있다는 뜻은 아닙니다.

이 표의 출처는 Developer API 종료 목록, Firebase Imagen 이전 안내, Firebase 지원 표, Cloud 이미지 생성 문서입니다. Developer API 종료 목록의 날짜는 가장 이른 제거 가능일이며, 오늘 특정 계정으로 호출해 확인한 결과는 아닙니다.

6월 24일도 구분해야 합니다. Developer API 표의 2025년 6월 24일은 Imagen 4 출시일입니다. 별도의 2026년 6월 24일은 구 Vertex AI SDK 생성 모듈의 제거 일정입니다. 이후 새 SDK 버전에서 vertexai.generative_models 같은 모듈이 제거되는 것이며, Cloud SDK 전체가 사라지거나 고정해 둔 예전 패키지가 삭제된다는 뜻은 아닙니다. 모델 종료와 SDK 교체를 각각 처리하세요. Vertex AI SDK 이전 안내

Nano Banana 2.1과 Pro 중 무엇을 선택할까요?

Developer API에서 새로운 일반 이미지 작업을 옮긴다면 2.1부터 검토하는 것이 합리적입니다. 현재 공식 권장 모델이고 입력 종류가 넓으며, 같은 크기의 이미지 출력 단가는 Pro보다 낮습니다. 이는 문서와 가격에 근거한 시작점이며, 기존 Imagen 스타일이나 Pro 품질을 항상 재현한다는 비교 결과는 아닙니다. 2.1의 출시 내용과 가격 전반은 Nano Banana 2.1 출시·가격·사용법 정리에서 볼 수 있습니다.

기능은 현재 이미지 생성 안내와 2.1 모델 사양, 일정은 Developer API 종료 목록과 Vertex AI 모델 버전·지원 종료 표를 기준으로 합니다. 2.1은 최대 14개 참고 이미지를 받지만 대상별 한도가 있습니다. 물체는 최대 10개, 인물은 최대 4개입니다. Pro의 물체 6개·인물 5개 조건과도 다르므로, 참고 이미지 수만 보고 모든 대상을 정확히 보존한다고 약속하면 안 됩니다.

다음처럼 실제 결과물의 요구부터 정하면 선택이 쉬워집니다.

• 상품 시안·썸네일·반복 수정: Developer API에서는 2.1로 시작하고, 크기와 검수 기준을 충족하는지 확인합니다.
• 텍스트가 많은 배너·복잡한 참고 이미지 편집·최종 납품: 2.1과 Pro를 후보로 두되, 오탈자·제품 변형·수정 시간·승인률로 결정합니다. Pro라는 이름만으로 승인률이 높다고 가정하지 않습니다. 같은 프롬프트 9건을 1K로 한 번씩 생성한 Nano Banana 2.1·Pro·GPT Image 2.5 비교에서는 Pro가 요청한 문구를 유지했고, 2.1은 텍스트 과제 3건에서 문구를 바꿨습니다. 프롬프트당 한 장이라 승인률로 일반화할 수는 없지만, 문구가 많은 작업에서 Pro를 후보에 남겨 둘 이유는 됩니다.
• 1K만 필요하고 검색이 없는 Firebase 작업: 지원 표에 있는 Lite를 검토할 수 있습니다. 2.1과 Lite의 1K 이미지 출력 단가는 같지만 입력 단가와 기능은 다릅니다.
• Firebase의 고해상도 작업: 표에 명시된 Pro를 검토합니다. Developer API의 2.1 출시를 이유로 Firebase 호환성이 확인됐다고 쓰지는 않습니다.

Firebase와 Developer API의 일정 표현도 다릅니다. Firebase 지원 표의 3.1·Pro 행은 2027년 5월 28일 이후라는 표현을 쓰며, Vertex AI 지원 종료 표도 두 모델에 같은 날짜를 제시합니다. 반면 Developer API는 3.1을 지원 중단으로 표시하고 2.1로 이전하라고 안내하며, Pro에는 종료일을 공지하지 않았습니다. Vertex AI 표의 날짜는 그 플랫폼의 지원 종료를 뜻하므로 Developer API 키로 호출하는 3.1에 그대로 적용할 수 없습니다. 3.1을 쓰는 서비스는 종료일이 공지되기 전에 사용 중인 공급 경로와 SDK 버전에서 대체 모델을 정해 두는 편이 안전합니다. Firebase 지원 표, Developer API 종료 목록, Vertex AI 지원 종료 표

모델 ID만 바꿔도 될까요? 요청과 응답도 옮겨야 합니다

기존 호출이 Imagen 전용 generate_images 계열이었다면 모델 ID만 Gemini로 바꾸는 것으로 끝나지 않습니다. 요청 설정과 이미지 응답 처리를 함께 교체해야 합니다. 반면 이미 Gemini의 generateContent를 쓰는 서비스라면 그 프로토콜은 계속 지원됩니다. 모델 교체 때문에 Interactions로 반드시 바꿔야 하는 것은 아닙니다. 이미지 생성 안내, Interactions 안내

새 Developer API 구현의 경우 다음 JSON은 Interactions로 1K, 16:9 이미지 한 작업을 요청하는 본문 예시입니다. 요청 주소는 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions, 헤더는 Content-Type: application/json과 해당 Google 프로젝트의 x-goog-api-key입니다. 외부 게이트웨이의 Bearer 키나 Cloud 인증으로 대체하지 않습니다. 이 글에서는 요청을 전송하지 않았습니다. 공식 Interactions 요청 형식, API 키 안내

{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "input": "흰 배경의 제품 소개 이미지를 만드세요. 중앙에 파란 머그컵 하나를 놓고, 상단 문구는 '가벼운 하루'로 표현하세요.",
  "response_format": {
    "type": "image",
    "mime_type": "image/png",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "image_size": "1K"
  },
  "store": false
}

이미지 편집 입력은 텍스트와 이미지 부분을 조합하며, 이미지 부분에는 type: "image", 원본 Base64인 data, 실제 파일 형식인 mime_type이 들어갑니다. Data URL 접두사를 그대로 data에 붙이는 방식과는 구분합니다. 크기의 K는 대문자이고, 2.1 요청에 기존 512px 설정을 남겨 두면 안 됩니다. 이미지 입력·출력 설정

store: false는 이 예제에서 서버의 저장된 대화 이력을 사용하지 않겠다는 선택입니다. 이 설정은 무보관 보장인 ZDR과 같지 않으며, background 작업이나 해당 ID를 이용한 서버 저장 이력 연결에도 쓸 수 없습니다. 저장 이력을 쓰는 구현에서는 previous_interaction_id가 도구·시스템 지시·생성 설정까지 물려준다고 가정하지 말고 필요한 현재 옵션을 다시 보내야 합니다. Interactions 수명 주기와 저장 설정

HTTP 200보다 이미지 저장 결과를 확인합니다

응답 처리에서는 전체 steps를 순서대로 읽고, type: "model_output"의 content 중 이미지 블록을 처리합니다. SDK의 output_image 편의 속성은 마지막 이미지에만 해당하므로, 복수 이미지가 가능한 흐름에서 그것만 저장하면 앞의 결과를 놓칠 수 있습니다. 반대로 편의 속성과 같은 블록을 중복 저장해서도 안 됩니다. 텍스트만 온 HTTP 200 응답도 이미지 작업의 성공으로 세면 안 됩니다. 공식 응답 처리 안내

아래는 이미 받아 둔 Interactions JSON 파일을 읽는 오프라인 저장기입니다. Python 표준 라이브러리만 사용하며 API 호출은 하지 않습니다. 이 코드를 save_interaction_images.py로 저장한 뒤 python3 save_interaction_images.py response.json output으로 실행하면 됩니다. 입력 JSON에는 실제 응답 전체가 들어 있어야 합니다. PNG·JPEG·WebP는 응답의 MIME에 맞춰 저장하고, 이미지가 없거나 데이터가 잘못됐으면 성공을 보고하지 않습니다.

import base64
import binascii
import json
from pathlib import Path
import sys

EXTENSIONS = {
    "image/png": ".png",
    "image/jpeg": ".jpg",
    "image/webp": ".webp",
}


def collect_images(payload):
    images = []
    for step in payload.get("steps", []):
        if step.get("type") != "model_output":
            continue
        for part in step.get("content", []):
            if part.get("type") != "image":
                continue
            mime = part.get("mime_type")
            encoded = part.get("data")
            if mime not in EXTENSIONS or not isinstance(encoded, str):
                raise ValueError("지원하지 않는 이미지 형식 또는 누락된 데이터")
            try:
                data = base64.b64decode(encoded, validate=True)
            except (binascii.Error, ValueError) as error:
                raise ValueError("잘못된 Base64 이미지 데이터") from error
            if not data:
                raise ValueError("빈 이미지 데이터")
            images.append((EXTENSIONS[mime], data))
    if not images:
        raise ValueError("저장할 모델 출력 이미지가 없습니다")
    return images


def main():
    if len(sys.argv) != 3:
        raise SystemExit("사용법: python3 save_interaction_images.py response.json output")
    payload = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
    images = collect_images(payload)
    destination = Path(sys.argv[2])
    destination.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    saved = []
    for index, (extension, data) in enumerate(images, start=1):
        path = destination / f"image-{index:03d}{extension}"
        with path.open("xb") as output:
            output.write(data)
        saved.append(str(path))
    print(json.dumps({"saved_images": saved}, ensure_ascii=False))


if __name__ == "__main__":
    main()

저장기는 응답 계약과 Base64 처리만 확인합니다. 이미지가 실제로 열리는지, 요청한 해상도인지, 문구와 제품이 맞는지는 별도 검사입니다. 기존 파일을 덮어쓰지 않으므로 작업마다 새 출력 디렉터리를 쓰세요. 기록에는 요청 식별자, 모델 ID, 생성 설정과 저장된 파일 목록을 함께 남깁니다. 사고 과정 등 다른 종류의 블록을 최종 납품 이미지로 취급하지 않습니다.

Firebase에서는 없어진 설정의 의미까지 바꿉니다

Firebase 이전 안내는 ImagenModel을 GenerativeModel로, ImagenGenerationConfig를 GenerationConfig와 ImageConfig로 바꾸도록 설명합니다. ImageConfig는 2026년 5월 SDK 릴리스부터 제공됩니다. 종횡비는 ImageConfig로 옮기고, 응답 모달리티는 이미지 또는 이미지와 텍스트로 설정합니다. Firebase SDK 이전 안내

이 경로에서는 numberOfImages 설정을 사용할 수 없고 한 번의 생성에서 이미지 한 장을 반환합니다. 여러 장을 얻으려고 반복 호출하면 요청과 비용이 늘어납니다. candidate 수를 예전 이미지 개수의 대체값으로 쓰지 마세요. imageFormat도 사용할 수 없으며 Firebase 이미지 응답은 PNG입니다. 앞의 Interactions 저장기처럼 다른 프로토콜에서 MIME을 처리하는 규칙과 섞으면 안 됩니다.

addWatermark는 없어도 Gemini 생성 이미지에는 SynthID가 들어갑니다. negativePrompt는 새 경로에서 지원하지 않으며, Imagen 4 자체도 지원하지 않았으므로 이번 이전으로 잃은 Imagen 4 기능이라고 설명하면 틀립니다. personGeneration도 사용할 수 없고 인물 생성은 기본 허용되지만 안전 정책을 따릅니다. 안전 설정 타입은 ImagenSafetySettings에서 SafetySetting으로 바꾸되, 타입 변경을 이유로 안전 임계값을 낮추지 않습니다. 동일 Firebase 이전 안내

Firebase 이미지 기능에는 공급자와 무관하게 결제가 활성화된 Blaze 요금제가 필요하고, 이미지 검색 기반 생성은 Firebase에서 제공되지 않습니다. 2.1의 기반 모델 기능을 모두 Firebase 기능으로 옮겨 적을 수 없습니다. Firebase 지원 범위

비용은 같은 크기와 채택 이미지 기준으로 비교합니다

2026년 10월 8일 기준 Gemini Developer API의 Standard 가격에서 2.1의 1K 이미지 출력 부분만 $0.0336입니다. 전체 요청 요금이 아니며 텍스트·이미지 등 입력, 텍스트와 thinking 출력, 검색, 재시도 비용은 별도로 고려합니다. 공식 API 가격표

모두 Developer API 가격표에 표시된 Standard 이미지 출력 단가이며, Vertex AI 가격표도 같은 값을 제시합니다. 2.1은 이미지 출력 100만 토큰당 $30이고 1K·2K·4K에 각각 1,120·1,680·3,780토큰을 쓰므로, 4K는 $0.1134이고 가격표에는 $0.113으로 표시됩니다. 1K·2K에서는 2.1이 Nano Banana 2의 절반 수준이지만, 4K에서는 약 25% 낮은 정도입니다. Nano Banana 2의 0.5K(512px) 출력은 $0.045입니다. 표에는 Firebase·외부 제공업체 가격이나 환율을 넣지 않았습니다. 모델별 가격과 크기별 토큰 수, Vertex AI 생성형 AI 가격표

2.1의 입력은 100만 토큰당 $1.50, 텍스트·thinking 출력은 $7.50입니다. Lite의 입력 단가는 $0.25이므로 두 모델의 1K 출력값이 같아도 총요금은 같지 않습니다. 2.1의 Batch 이미지 출력 단가는 Standard의 절반으로, 1K·2K·4K 각각 $0.0168·$0.0252·$0.0567입니다. 다만 모델의 Batch 지원이 /interactions/batch라는 엔드포인트의 존재를 증명하지는 않습니다. 별도의 지원되는 Batch 경로를 확인해야 합니다. Nano Banana 2의 크기별 단가와 Batch 조건은 Nano Banana 2 API 가격과 2.1 단가 비교에 정리되어 있습니다. 가격표, 2.1 모델 지원 기능

검색 비용도 요청 수와 다릅니다. 가격표에는 3.x 모델과 공유하는 월 5,000개 검색 쿼리와, 이후 실제 쿼리 1,000개당 $14가 제시되어 있습니다. 한 요청이 여러 쿼리를 만들 수 있으며 검색에서 가져온 문맥은 입력 토큰으로 과금하지 않습니다. 검색을 켠 서비스는 이미지 장수만으로 예산을 계산하지 마세요. 검색 과금 조건

외부 게이트웨이를 쓰면 과금 단위부터 달라집니다. 예를 들어 LaoZhang API의 Nano Banana 2.1 문서는 gemini-nano-banana-2.1을 출력 크기와 thinking 설정에 관계없이 호출당 $0.045로 안내하고, 검색은 1회당 $0.014를 더합니다(2026년 10월 8일 기준). 4K 위주 작업이라면 Google Standard의 이미지 출력 단가 $0.113보다 낮지만, 1K만 만드는 작업에서는 $0.0336보다 높습니다. Google 쪽은 입력과 thinking 토큰이 따로 붙으므로 실제 비교는 같은 작업의 총액으로 합니다. Nano Banana 2.1 출시 글에 기록된 2026년 10월 8일 호출에서는 이 경로에 512를 보내도 오류 없이 1K 이미지가 나오고 $0.045가 과금됐습니다. Nano Banana 2에서 쓰던 512px 설정은 2.1 요청에서 지워야 합니다. 키·인증·요청 형식은 Google 공식 API와 별개이므로 앞의 경로 표처럼 따로 확인합니다.

안내: laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다. 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.

내부 선택에는 다음 계산이 더 유용합니다.

채택 이미지당 생성 비용 = 해당 작업의 총 생성 비용 ÷ 실제 채택한 이미지 수

가령 가상의 1K 작업에서 2.1이 100장 중 80장, Pro가 100장 중 90장 채택됐다고 가정하면, 이미지 출력 부분의 채택 장당 비용은 2.1이 $3.36 ÷ 80 = $0.042, Pro가 $13.40 ÷ 90 ≈ $0.149입니다. 실제 승인률이나 청구 결과가 아니며, 입력·thinking·검색·수정 인건비를 제외한 계산입니다. Pro가 수작업이나 재납품 시간을 충분히 줄인다면 총비용의 결론은 달라질 수 있습니다.

결과물을 검수한 뒤 트래픽을 전환합니다

종료된 Imagen을 오늘 다시 호출하는 A/B 테스트를 계획하지 않습니다. 적법하게 보관한 기존 프롬프트·참고 이미지·Imagen 결과물을 기준으로 새 후보를 평가합니다. 과거 결과를 쓸 수 없다면 현재 납품 요구를 먼저 문서화하고, 살아 있는 후보끼리 비교합니다.

이 그림은 평가 절차를 설명하는 기존 자료이며 실제 모델 비교 결과가 아닙니다. 그림의 Nano Banana 2 실행 단계는 지금은 2.1 기준으로 진행하고, Imagen 유지 경로는 현재 롤백으로 사용하지 않으며, 아래의 살아 있는 대체 경로를 준비합니다.

검수 기준은 작업의 실패 비용을 기준으로 정합니다. 상품 이미지라면 제품 형상과 색이 바뀌지 않는지, 배너라면 문구와 배치가 맞는지, 납품 작업이라면 픽셀 크기·파일 형식·검수 승인까지 확인합니다. API가 이미지 바이트를 돌려줬다는 사실과 고객에게 제출할 수 있다는 판단을 나눠 기록해야 합니다.

설정에는 모델 ID와 API 종류를 따로 둡니다. 요청 본문과 저장 코드를 함께 배포하고, 제한된 작업부터 새 경로로 보냅니다. 그 작업에서 출력 누락, 검수 반려, 지연과 비용을 확인한 뒤 범위를 넓힙니다. 일정한 전환 비율이나 승인률을 모든 서비스의 정답으로 정할 필요는 없습니다. 중단 조건과 담당자, 재시도 상한은 전환 전에 정해 둡니다.

되돌리는 대상은 Imagen이 아니라 검증된 다른 Gemini 경로 또는 기존 서비스의 안전한 처리 방식입니다. 예를 들어 1K만 필요한 작업은 사용 중인 API가 지원하는 Lite 후보를 준비할 수 있고, 고해상도 작업은 해당 경로에서 확인한 Pro 후보가 필요할 수 있습니다. 대체 모델도 아직 검증하지 않았다면 요청을 대기열에 보관하거나 수동 처리로 넘기는 방법이 현실적입니다. 같은 크기와 입력을 지원하지 않는 모델로 무작정 재전송하면 복구가 아니라 다른 장애가 됩니다.

오류도 구분합니다. 404라면 모델 ID·호출 API·키 발급 주체를 먼저 확인하고 종료 모델에 반복 요청하지 않습니다. 429는 프로젝트 할당량, 402는 결제, 400은 설정, 403은 권한을 확인해야 합니다. 503·504와 타임아웃은 제한된 재시도가 필요할 수 있지만, 타임아웃 전에 생성이 완료됐는지 모르면 중복 생성·과금 가능성이 있습니다. 알려진 작업 ID와 저장 결과를 확인하고 다시 보내세요. 안전 차단이나 이미지 없음은 모델 종료의 증거가 아니며 안전 기준을 낮출 이유도 아닙니다. API 오류 안내, 프로젝트별 사용량 제한

자주 묻는 질문

Imagen 4를 Nano Banana 2로 바꾸면 계속 쓸 수 있나요?

Developer API의 새 기본 후보는 2.1인 gemini-nano-banana-2.1입니다. 예전 Nano Banana 2 ID인 gemini-3.1-flash-image는 종료일이 발표되지 않았지만 지원 중단 상태이고, Google이 2.1로 이전하라고 안내하므로 장기 이전 목표로 적합하지 않습니다. Vertex AI에서는 2027년 5월 28일 이후까지 지원하지만 이 일정은 Developer API에 적용되지 않습니다. Imagen 전용 요청이었다면 ID 외에 요청·설정·응답 처리도 바꿔야 합니다. Developer API 종료 목록, Vertex AI 지원 종료 표

Firebase에서도 Nano Banana 2.1을 바로 쓰면 되나요?

현재 Firebase 지원 표에는 2.1이 없습니다. 표에 명시된 Pro나 Lite가 작업 요구에 맞는지 먼저 확인하고, 2.1을 쓰려면 해당 공급자와 SDK의 지원을 별도로 확인해야 합니다. 하위 API에서 지원한다는 사실만으로 Firebase 호환성이 확인되는 것은 아닙니다. Firebase 지원 표

generateContent를 쓰는 코드도 Interactions로 바꿔야 하나요?

반드시 바꿀 필요는 없습니다. 기존 generateContent는 계속 지원됩니다. 선택한 모델이 요구하는 설정과 이미지 응답 처리를 확인하면 됩니다. Imagen 전용 생성 호출과 Gemini의 generateContent는 구분해야 하며, SDK 메서드가 남아 있어도 종료된 Imagen 모델을 살릴 수는 없습니다. 현재 이미지 생성 안내

무료 Nano Banana API를 대체 경로로 쓸 수 있나요?

2026년 10월 8일 기준 공식 가격표의 2.1·Pro 이미지 API에는 무료층이 없습니다. UI나 AI Studio의 체험이 같은 모델의 무료 API 권리를 뜻하지 않습니다. Gemini 앱도 무료 사용자에게는 Nano Banana 2를, Google AI 요금제 사용자에게는 2.1을 제공하며, 앱 사용 권한은 API 과금과 별개입니다. 원조 gemini-2.5-flash-image도 무조건 무료인 복구 경로로 안내하면 안 됩니다. Developer API 종료 목록은 2027년 3월 15일을 제시하지만, 같은 API의 가격표와 Firebase 표에는 이미 지난 2026년 10월 2일이 남아 있어 경로별 조건을 확인해야 합니다. API 가격표, Developer API 종료 목록, Firebase 지원 표

Imagen 4를 롤백 모델로 남겨도 되나요?

종료 일정이 지난 Imagen을 현재 복구 대상으로 계획하면 안 됩니다. 저장된 과거 결과는 비교 기준으로 활용할 수 있지만 새로운 호출의 성공을 보장하지 않습니다. 지원되는 다른 후보, 대기열 또는 수동 처리를 준비하고 입력·크기·비용이 맞는지 확인해야 합니다. Imagen 종료 및 이전 안내