Vertex AI 나노 바나나 API: 현재 모델 ID·인증·비용

2026년 9월 24일 기준으로 Vertex AI에서 나노 바나나(Nano Banana)를 호출할 때 쓰는 모델 ID는 gemini-3.1-flash-image(나노 바나나 2), gemini-3-pro-image(나노 바나나 프로), gemini-3.1-flash-lite-image(나노 바나나 2 라이트)입니다. 이름 끝에 -preview가 붙은 ID는 2026년 7월 17일에 폐기되어 더는 호출되지 않습니다. Python이라면 google-genai를 최신 버전으로 올리고 GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True, GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global, 프로젝트 ID를 환경 변수로 지정한 뒤 ADC(애플리케이션 기본 사용자 인증 정보)로 인증하면 첫 이미지가 나옵니다.

Vertex AI는 2026년 4월 22일 릴리스 노트부터 Gemini Enterprise Agent Platform의 일부가 됐습니다. 콘솔의 Vertex AI Studio는 Agent Studio로, Vertex AI API는 Agent Platform API로 이름이 바뀌었지만 엔드포인트 호스트는 여전히 aiplatform.googleapis.com입니다. SDK 플래그와 문서 주소 곳곳에 옛 이름이 남아 있어 아래에서도 Vertex라고 부릅니다.

가격은 AI Studio API 키로 쓰는 Gemini API 유료 등급과 global 기준으로 같습니다. 나노 바나나 2로 2K 이미지 한 장을 만들면 이미지 출력 요금만 약 $0.10, 나노 바나나 프로는 1K와 2K 모두 약 $0.134입니다. 그러니 Vertex를 고를 이유는 싼 가격이 아니라 서비스 계정과 IAM, VPC-SC·CMEK 같은 보안 통제, 회사 GCP 결제와의 통합, Provisioned Throughput 같은 운영 조건입니다.

지금 호출되는 모델 ID와 location

Vertex에서 이미지 생성을 지원하는 Gemini 모델은 네 가지이고, 같은 이름이라도 Gemini API(AI Studio 키) 쪽과 폐기 일정이 다릅니다. 아래 표는 각 모델 페이지의 2026년 9월 22일 갱신본 기준입니다.

gemini-2.5-flash-image의 폐기일은 Vertex에서 2026년 10월 2일에서 2027년 3월 15일로 늦춰졌지만, Gemini API 쪽은 2026년 10월 2일에 그대로 종료됩니다. 같은 모델 ID라도 플랫폼마다 수명이 다르므로, 초기 모델에 묶인 서비스라면 Vertex로 옮겨 시간을 버는 선택지가 생깁니다. Google이 권장하는 이전 대상은 나노 바나나 2 라이트입니다.

표에 없는 두 가지도 알아 두면 설계가 단순해집니다. 첫째, 네 모델 모두 모델 페이지의 Tuning 항목이 Not supported입니다. Cloud TPU로 학습시키거나 Model Registry에 배포하는 단계는 필요 없고, Google이 호스팅하는 모델을 바로 호출하면 됩니다. 둘째, 나노 바나나 2 라이트는 텍스트를 입력으로만 받습니다. 응답에는 이미지 파트만 오고, 해상도 선택지도 1K 하나뿐입니다.

2025년 튜토리얼 코드가 깨지는 이유

2025년이나 2026년 초에 작성된 예제는 대부분 세 곳에서 어긋납니다.

1. 모델 ID: gemini-3.1-flash-image-preview, gemini-3-pro-image-preview는 2026년 5월 28일 지원 중단 공지 후 7월 17일에 폐기됐습니다. 각각 gemini-3.1-flash-image, gemini-3-pro-image로 바꾸면 됩니다. 7월 17일 릴리스 노트 본문에는 gemini-3-flash-image라는 오타가 있는데, 모델 페이지와 5월 28일 공지의 이전 대상 표 모두 gemini-3-pro-image를 가리킵니다.
2. SDK 플래그: google-genai 2.25.0(2026년 9월 22일 배포)에서는 Agent Platform에 연결하는 플래그 이름이 enterprise이고, vertexai는 이전 이름으로 남아 있습니다. 둘 다 같은 엔드포인트로 가지만, 두 값을 서로 다르게 주면 오류가 납니다.
3. 콘솔 이름: 코드 없이 시험할 때는 Vertex AI Studio가 아니라 Agent Studio > Create prompt에서 Switch model로 모델을 고르고, Outputs 패널에서 Image and text를 선택합니다.

주의할 점은 SDK가 모델 ID를 검사하지 않는다는 것입니다. google-genai 2.25.0으로 네트워크 요청 없이 클라이언트를 만들어 보면, 폐기된 gemini-3.1-flash-image-preview도 .../publishers/google/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent라는 요청 주소로 문제없이 조립됩니다. 실패는 요청이 Google 서버에 닿은 뒤에야 일어나므로, 로컬 테스트를 통과했다고 모델 ID가 맞다는 뜻은 아닙니다.

Vertex로 갈지, AI Studio 키로 갈지

두 경로는 같은 모델과 같은 목록 가격을 쓰지만 인증, 엔드포인트, 처리량 관리 방식이 다릅니다.

Gemini API의 이전 안내도 "특정 엔터프라이즈 통제가 필요하지 않다면 대부분의 개발자는 Gemini Developer API를 쓰라"고 적고 있습니다. 판단 기준을 정리하면 다음과 같습니다.

• Vertex가 맞는 경우: 회사 GCP 조직과 결제 계정 안에서 권한을 관리해야 할 때, VPC-SC나 CMEK가 사내 규정일 때, 나노 바나나 2의 처리 위치를 미국이나 유럽으로 고정해야 할 때, 트래픽이 커서 Provisioned Throughput이 필요할 때, gemini-2.5-flash-image를 2026년 10월 이후에도 써야 할 때입니다.
• AI Studio 키가 맞는 경우: 개인 프로젝트나 작은 팀이 키 하나로 빨리 붙이고 싶을 때입니다. 키 발급과 코드는 Nano Banana API Key 가이드 2026: 공식 Gemini 모델, 가격, 동작하는 코드에, Gemini API 쪽 프로 요청 구조는 나노 바나나 프로 API 사용법에 정리돼 있습니다.
• 이미지 모델이 아닌 Gemini 전반의 플랫폼 선택은 Gemini API와 Vertex AI API 선택 기준에서 같은 축으로 비교합니다.

세 번째 선택지도 있습니다. GCP 결제 계정을 열기 어렵고 VPC-SC, CMEK, 데이터 상주, Google SLA가 필요 없다면 서드파티 게이트웨이인 laozhang.ai가 같은 모델 ID를 호출 1회 고정 요금으로 제공합니다. 2026년 9월 24일 기준 gemini-3.1-flash-image는 해상도와 관계없이 $0.055, gemini-3-pro-image는 $0.09, gemini-3.1-flash-lite-image는 $0.025이고, https://api.laozhang.ai에서 Gemini 형식 generateContent와 OpenAI 호환 형식을 모두 받습니다. 이것은 Vertex가 아니므로 위 보안 통제와 Provisioned Throughput은 따라오지 않습니다. 나노 바나나 2 기준으로 Vertex Standard의 1K 이상 단가는 이 고정 요금보다 높고, 512 해상도나 Batch로 처리하는 2K 이하는 Vertex 쪽이 더 쌉니다.

첫 이미지 생성: 인증, 환경 변수, 코드

아래 순서는 Google의 이미지 생성 빠른 시작과 같은 구성입니다. 결제가 연결된 GCP 프로젝트가 있다는 전제입니다.

1. 프로젝트에서 Agent Platform API(서비스 이름 aiplatform.googleapis.com)를 사용 설정합니다.
2. 로컬 개발이라면 gcloud auth application-default login으로 ADC를 만듭니다. Cloud Run, GKE, Compute Engine 같은 서버에서는 연결된 서비스 계정이 ADC로 잡히므로 키 파일이 필요 없습니다. 서비스 계정에는 예측 호출 권한만 있는 역할(보통 roles/aiplatform.user)이면 충분하고, Admin 권한까지 줄 이유는 없습니다.
3. SDK를 설치하고 환경 변수를 지정합니다.

pip install --upgrade google-genai pillow
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud auth application-default login

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

4. 나노 바나나 2로 16:9, 2K 이미지를 요청합니다. 환경 변수 대신 genai.Client(enterprise=True, project="your-project-id", location="global")처럼 인수로 넘겨도 같은 경로로 갑니다.

from io import BytesIO

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image

client = genai.Client()  # 위 환경 변수를 읽어 Agent Platform으로 연결

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    contents="비 내리는 서울 골목의 네온 간판, 35mm 필름 사진 느낌",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9", image_size="2K"),
    ),
)

saved = 0
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        saved += 1
        Image.open(BytesIO(part.inline_data.data)).save(f"output_{saved}.png")

if saved == 0:
    print("이미지 없음, finish_reason:", response.candidates[0].finish_reason)

image_size는 "1K", "2K", "4K"처럼 대문자 K로 쓰고, 생략하면 1K입니다. 나노 바나나 2는 "512"도 받습니다. 모델을 프로로 바꿀 때는 model="gemini-3-pro-image"만 고치면 되지만 location은 반드시 global이어야 합니다.

같은 요청을 REST로 보내면 다음과 같습니다. 인증 헤더는 ADC 토큰이고 API 키가 아닙니다.

PROJECT_ID=your-project-id
MODEL_ID=gemini-3.1-flash-image

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent" \
  -d '{
    "contents": {"role": "USER", "parts": [{"text": "비 내리는 서울 골목의 네온 간판"}]},
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }' > response.json

이미지는 candidates[0].content.parts[].inlineData.data에 Base64로 들어옵니다. 4K 이미지는 응답 JSON 자체가 커지므로, 자체 게이트웨이나 프록시를 거친다면 응답 크기 제한을 먼저 확인해 두는 편이 안전합니다. Python SDK는 v1beta1, 공식 REST 예제는 v1 경로를 쓰며 둘 다 같은 호스트입니다.

공식 예제를 옮겨 쓸 때 걸리는 두 곳

• Node.js 예제의 기본 location: 같은 빠른 시작 페이지의 Node.js 예제는 아직 vertexai: true를 쓰고, 환경 변수가 없으면 location을 us-central1로 채웁니다. 나노 바나나 2와 프로의 모델 페이지에는 us-central1이 없으므로 GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global을 반드시 지정하세요.
• ai.google.dev의 Interactions API 코드: Gemini API 문서는 나노 바나나 예제를 Interactions API(response_format, aspect_ratio, image_size)로 먼저 보여 주지만, Vertex 문서의 예제는 generateContent와 imageConfig입니다. Gemini API 문서의 코드를 Vertex 클라이언트에 그대로 붙이기보다 위 generate_content 형태로 맞추는 쪽이 문서와 일치합니다.

express 모드로 API 키만 쓰는 경우

express 모드는 @gmail.com 계정 전용 프리뷰 기능입니다. Google Cloud를 처음 쓰는 사용자는 결제 정보 없이 90일 동안 할당량 안에서 무료로 쓸 수 있고, 프로젝트와 location 대신 API 키로 인증합니다. Python에서는 genai.Client(enterprise=True, api_key="...")로 만들고, REST는 https://aiplatform.googleapis.com/v1/publishers/google/models/{model}:streamGenerateContent?key={API_KEY} 형태입니다.

다만 무료 나노 바나나 경로로 기대하기는 어렵습니다. 2026년 9월 24일 기준 express 모드의 모델 표에는 이미 폐기된 두 프리뷰 ID와 분당 10회의 gemini-2.5-flash-image만 있고, GA ID인 gemini-3.1-flash-image나 gemini-3-pro-image는 아직 없습니다. 기존 Google Cloud 사용자이거나 결제를 연결하면 90일 무료 등급은 사라지고, Google Cloud 무료 프로그램으로는 express 모드를 쓸 수 없습니다.

location 선택: global, us, eu, 그리고 서울 리전

location에 넣는 값이 엔드포인트 주소와 가격을 함께 바꿉니다. 아래 주소는 google-genai 2.25.0이 각 값으로 조립하는 기본 URL입니다.

global은 특정 지역을 뜻하는 이름이 아니라 코드에 그대로 넣는 값입니다. Google 문서는 global 엔드포인트가 여러 지역의 처리 용량을 묶어 가용성이 가장 높은 곳으로 요청을 보낸다고 설명하고, 429 대응으로도 global 엔드포인트를 먼저 권하므로 특별한 이유가 없으면 global이 기본값입니다.

us와 eu는 2026년 8월 31일부터 나노 바나나 2에만 추가된 멀티 리전으로, ML 처리 위치를 미국이나 유럽 안으로 묶어야 할 때 씁니다. 이 경우 나노 바나나 2의 이미지 출력 가격이 100만 토큰당 $60에서 $66으로 올라갑니다.

한국 팀에게 중요한 점은 아시아 리전이 하나도 없다는 것입니다. 네 모델의 페이지 어디에도 서울(asia-northeast3)을 포함한 아시아 엔드포인트가 없어서, 처리 위치를 국내로 고정해야 하는 요구사항은 Vertex의 나노 바나나로 충족할 수 없습니다. 개인정보가 담긴 이미지를 다룬다면 global 처리 또는 미국·유럽 처리를 사내 기준으로 허용할 수 있는지 먼저 확인해야 합니다.

이미지 한 장에 얼마인가: 해상도별 계산

Vertex는 이미지 출력도 토큰으로 과금합니다. 계산식은 다음과 같습니다.

이미지 한 장 출력 요금 = 출력 이미지 토큰 수 × 100만 토큰당 이미지 출력 가격 ÷ 1,000,000

예를 들어 나노 바나나 2의 2K 이미지는 1,680토큰이고 global Standard 가격이 100만 토큰당 $60이므로 1,680 × 60 ÷ 1,000,000 = $0.1008입니다. 아래 표는 Agent Platform 가격 페이지의 2026년 9월 24일 목록 가격과 각 모델 페이지의 토큰 수로 계산한 값입니다.

100만 토큰당 이미지 출력 가격은 Standard 기준 나노 바나나 2가 global $60, us·eu $66, 프로 $120, 라이트 $30, 초기 모델 $30이고 Flex와 Batch는 그 절반입니다.

표를 읽을 때 달라지는 판단이 몇 가지 있습니다.

• 프로의 2K는 1K와 같은 값입니다. 두 해상도 모두 1,120토큰이라 프로를 쓴다면 2K를 고르지 않을 이유가 거의 없습니다. 반대로 나노 바나나 2의 4K는 $0.1512로, 프로 2K보다 비쌉니다.
• 대량 작업은 Batch가 절반입니다. 나노 바나나 2로 2K 이미지 1,000장을 global Standard로 만들면 약 $100.80, Batch 추론이면 약 $50.40입니다. 즉시 응답이 필요 없는 상품 이미지 일괄 생성 같은 작업이 여기에 해당합니다.
• 입력과 텍스트는 별도입니다. 참조 이미지 한 장은 나노 바나나 2와 라이트에서 1,120토큰, 프로에서 560토큰으로 계산되어 각각 약 $0.00056, $0.00112가 더해집니다. 프롬프트 입력 토큰, 텍스트 응답과 사고(thinking) 토큰, 차단되어 이미지가 나오지 않은 시도도 청구서에 잡힐 수 있으므로 표의 값은 하한에 가깝습니다.
• Google 검색 연동은 따로 셉니다. 나노 바나나 2와 프로에서 Google 검색으로 그라운딩하면 모든 Gemini 3 모델을 합쳐 월 5,000건까지 무료이고, 그 뒤로는 검색 쿼리 1,000건당 $14입니다.

같은 모델을 Gemini API 유료 등급으로 호출해도 가격 페이지의 이미지 출력 단가는 위 global 값과 같습니다. 무료로 시작할 방법을 찾는다면, 나노 바나나 2와 프로는 Gemini API 무료 등급이 없고, Google Cloud 신규 가입자의 $300 무료 체험 크레딧은 제외 목록에 AI Studio의 Gemini API 비용만 들어 있습니다. 따라서 체험 크레딧을 Vertex의 나노 바나나에 쓰는 것은 문서상 막혀 있지 않습니다.

오류 진단: 설정 문제와 429를 구분하는 순서

오류가 언제 났는지로 원인의 절반이 갈립니다. 요청을 보내기 전에 SDK가 예외를 던졌다면 로컬 설정 문제이고, 요청이 나간 뒤 거부됐다면 모델 ID·location·권한 문제, 429라면 처리 용량 문제입니다.

요청 전에 SDK가 멈추는 경우

아래 메시지는 google-genai 2.25.0에서 네트워크 요청 없이 클라이언트를 만들어 그대로 재현되는 문구입니다. 요청 주소를 조립하는 단계까지만의 재현이므로 이미지 생성 속도나 성공률과는 관계가 없고, SDK 버전이 바뀌면 문구도 달라질 수 있습니다.

enterprise 인수를 인식하지 못하는 오래된 SDK라면 업그레이드하는 것이 먼저이고, 당장 올릴 수 없다면 vertexai=True가 같은 엔드포인트로 연결됩니다.

요청은 나갔는데 거부되는 경우

클라이언트는 정상인데 서버가 요청을 받아 주지 않는다면 다음 순서로 확인합니다.

1. 모델 ID에 -preview가 붙어 있는가. 7월 17일 이후 폐기된 ID는 SDK가 걸러 주지 않으므로 코드와 설정 파일, 환경 변수를 모두 검색해 GA ID로 바꿉니다.
2. 모델과 location 조합이 맞는가. 프로와 라이트는 global에서만, 나노 바나나 2는 global·us·eu에서만 호출됩니다. us-central1이나 asia-northeast3을 넣었다면 global로 바꿉니다.
3. ADC가 가리키는 프로젝트와 권한이 맞는가. 로컬 ADC 계정이나 서비스 계정이 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 프로젝트에서 예측 호출 권한을 갖고 있는지, 그 프로젝트에 결제와 Agent Platform API가 켜져 있는지 확인합니다.
4. ai.google.dev의 요청 형식을 섞지 않았는가. Interactions API의 response_format 대신 generationConfig.imageConfig(aspectRatio, imageSize)를 씁니다.

여러 서비스가 동시에 실패한다면 내 설정보다 Google 쪽 장애일 수 있습니다. 공식 상태 페이지로 구분하는 방법은 Nano Banana 2가 먹통인가요?에 정리돼 있습니다.

429 Resource exhausted

Standard PayGo에서 나오는 429의 메시지는 Resource exhausted, please try again later., Provisioned Throughput에서는 Too many requests. Exceeded the Provisioned Throughput.입니다.

나노 바나나 모델에는 공개된 처리량 숫자가 없습니다. 네 이미지 모델 페이지 모두 고정 할당량(Fixed quota)이 Not supported라서 프로젝트별로 올려 달라고 요청할 할당량이 없고, Standard PayGo 문서는 텍스트 모델에 적용되는 지출 기반 사용 등급이 Gemini 3.1 Flash Image, 3.1 Flash-Lite Image, 3 Pro Image, 2.5 Flash Image에는 적용되지 않는다고 명시합니다. 즉 이미지 생성은 모든 고객이 나눠 쓰는 공유 용량에서 최선 노력(best-effort)으로 처리되고, 지출을 늘리거나 할당량 상향을 요청해서 429를 줄이는 방법은 문서에 없습니다. 몇 장 만들지 않았는데 429가 났다면 내 사용량보다 그 순간 공유 용량이 붐빈 경우로 보는 것이 맞습니다.

공식 문서가 권하는 대응은 다음과 같습니다.

• 개별 리전 대신 global 엔드포인트를 씁니다.
• 잘린 지수 백오프(truncated exponential backoff)로 재시도합니다.
• 요청을 1분 안에 고르게 나눠 보내고, 초 단위로 몰아 보내거나 트래픽을 갑자기 늘리지 말고 단계적으로 올립니다.
• 정해진 처리 용량이 필요하면 Provisioned Throughput을 구매합니다.

google-genai 2.25.0은 기본 설정에서 재시도하지 않습니다. 클라이언트에 HttpRetryOptions를 넘기면 408, 429, 500, 502, 503, 504 응답을 지수 백오프와 지터를 섞어 자동으로 재시도합니다.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    http_options=types.HttpOptions(
        retry_options=types.HttpRetryOptions(
            attempts=5,         # 첫 호출 포함
            initial_delay=2.0,  # 초
            max_delay=60.0,
        ),
    ),
)

Provisioned Throughput 없이 받은 PayGo의 429는 SLA 오류율에 포함되지 않는다는 점도 알아 두세요. 서비스 수준을 계약으로 보장받아야 하는 사업이라면 이 부분이 Provisioned Throughput을 검토하는 이유가 됩니다.

사용자 보고도 참고가 됩니다. Google AI 개발자 포럼의 2026년 1월 2일 스레드에서는 프리뷰 시절 나노 바나나 프로를 Vertex로 드물게 호출해도 429 RESOURCE_EXHAUSTED가 계속 난다는 보고가 있었고, 작성자는 Gemini API로 바꾸자 오류가 멈췄다고 적었습니다. Google 직원은 1월 8일 수정이 배포됐다고 답했지만 2월과 3월에도 동시 요청 5, 6건에서 429가 난다는 댓글이 이어졌습니다. 모두 GA 전환 전 프리뷰 모델에 대한 개인 보고라 지금의 안정성을 판단하는 근거로는 약합니다. Gemini API 쪽 결제 등급별 한도는 나노바나나 2 한도 제한에서 따로 다룹니다.

워터마크와 인물 생성 설정

Vertex로 만든 이미지에 눈에 보이는 로고는 없지만, 워터마크가 없다고 말하기는 어렵습니다. Gemini API 문서는 생성된 모든 이미지에 보이지 않는 SynthID 워터마크가 들어간다고 밝히고 있고, Google Cloud 블로그는 나노 바나나 2의 엔터프라이즈 제공을 발표하며 SynthID와 C2PA 콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)을 함께 붙인다고 설명했습니다. 네 모델의 페이지에도 C2PA가 Supported로 표시되어 있습니다. 생성 이미지임을 숨겨야 하는 용도라면 Vertex도 답이 되지 않습니다.

"검열"이 궁금한 경우라면, Vertex의 요청에는 공식 REST 예제처럼 safetySettings로 위험 범주별 차단 기준을 지정할 수 있고, SDK의 ImageConfig에는 인물 생성 범위를 정하는 person_generation(ALLOW_ALL, ALLOW_ADULT, ALLOW_NONE)과 유명인 생성 허용 여부를 정하는 prominent_people 필드가 있습니다. google-genai 2.25.0 설명에 따르면 prominent_people, output_mime_type, output_compression_quality는 Gemini API에서는 지원되지 않는 Agent Platform 전용 필드입니다. 이 값들은 서비스 정책에 맞춰 생성 범위를 좁히거나 출력 형식을 정하는 설정이지, 모델의 기본 안전 필터를 해제하는 스위치가 아닙니다.

자주 묻는 질문

Vertex AI에서 나노 바나나를 무료로 쓸 수 있나요?

신규 Google Cloud 가입자라면 $300 무료 체험 크레딧을 Vertex의 나노 바나나 요금에 쓸 수 있습니다. 크레딧의 제외 목록에는 AI Studio의 Gemini API 비용만 있기 때문입니다. express 모드의 90일 무료 등급은 모델 표에 현재 GA 이미지 모델 ID가 없어 기대하기 어렵고, Gemini API 무료 등급에도 나노 바나나 2와 프로는 없습니다.

나노 바나나 프로 API 키는 Vertex 어디서 받나요?

일반 Vertex 경로에는 API 키가 없습니다. ADC나 서비스 계정으로 인증하고 project와 location="global"을 지정합니다. API 키 방식이 필요하다면 AI Studio에서 Gemini API 키를 받거나, @gmail.com 계정의 express 모드 키를 쓰는 두 가지뿐입니다.

Vertex가 AI Studio API 키보다 싼가요?

아닙니다. 이미지 출력 목록 가격은 global 기준으로 같고, 나노 바나나 2를 us나 eu로 호출하면 오히려 10% 비쌉니다. 비용을 줄이는 방법은 플랫폼을 바꾸는 것보다 Flex·Batch 사용(절반 가격)이나 해상도 조정입니다.

나노 바나나를 파인튜닝할 수 있나요?

할 수 없습니다. 나노 바나나 2, 프로, 라이트, 초기 모델 모두 모델 페이지의 Tuning 항목이 Not supported입니다. 브랜드 스타일을 맞추고 싶다면 참조 이미지(나노 바나나 2·프로·라이트는 요청당 최대 14장)를 함께 넣는 방식이 현실적입니다.