Nano Banana 2 입력 크기 제한 해결: 토큰 계산 공식 및 65536 오류 수정 6가지 방법

Nano Banana 2로 이미지를 생성할 때, The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536)라는 오류를 겪어보셨을 겁니다. 이는 개발자들이 Gemini 이미지 생성 API를 호출할 때 가장 흔히 겪는 혼란 중 하나입니다. 공식 모델 카드에는 입력 토큰 제한이 131,072로 명시되어 있는데, 실제 제한은 왜 65,536일까요?

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Nano Banana 2의 입출력 토큰 제한, 이미지 토큰의 정확한 계산 공식, 그리고 65536 오류를 해결하는 6가지 실용적인 방법을 완벽하게 이해하실 수 있을 겁니다.

Nano Banana 2 모델 사양 전체 파라미터 표

Nano Banana 2의 기반 모델 ID는 gemini-3.1-flash-image-preview입니다. 다음은 공식 모델 카드에서 발췌한 전체 사양입니다:

Nano Banana 2 기능 지원 매트릭스

🎯 핵심 알림: Nano Banana 2는 캐싱(컨텍스트 캐싱)을 지원하지 않으므로, 매 요청마다 전체 입력 내용을 다시 전송해야 합니다. 이는 많은 참조 이미지를 포함하는 시나리오에서 토큰 소모를 크게 증가시킵니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 호출할 때는 매 요청의 토큰 사용량을 제어하기 위해 입력 내용을 최적화하는 것이 좋습니다.

Nano Banana 2 토큰 제한 핵심 문제: 65536인가, 아니면 131072인가?

이것은 개발자들이 가장 혼란스러워하는 문제입니다: 공식 문서에는 131,072로 명시되어 있지만, API는 상한이 65,536이라고 오류를 반환합니다.

진실: 플랫폼 정책 차이, 모델 능력 차이가 아닙니다

왜 차이가 있을까요?

Nano Banana 2는 이미지 생성 모델로서, 이미지 합성 과정(확산 헤드)에 많은 컴퓨팅 리소스를 할당해야 합니다. 순수 텍스트 모델이 전체 컨텍스트 용량을 입력 이해에 사용할 수 있는 것과 달리, 이미지 생성 모델은 생성 파이프라인을 동시에 유지해야 합니다.

• Firebase AI Logic은 모바일 및 엣지 디바이스의 안정성을 고려하여 더 보수적인 65,536 제한을 적용합니다.
• Vertex AI / Google AI는 서버 및 클라우드 개발을 위해 완전한 131,072 제한을 제공합니다.

실제 영향: 표준 Gemini API 호출을 통해 65,536 오류를 받았다면, 다음 중 하나일 수 있습니다:

1. 사용 중인 SDK 버전이 기본적으로 Firebase 채널을 통해 호출될 수 있습니다.
2. 프리뷰 단계에서 플랫폼 제한이 아직 통일되지 않았을 수 있습니다.
3. 특정 지역 또는 계층의 할당량 제한일 수 있습니다.

💡 실제 테스트 조언: APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 Nano Banana 2를 호출할 때, 입력 토큰을 65,536 이내로 제어하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 어떤 플랫폼으로 라우팅되든 제한에 걸리지 않습니다. APIYI 플랫폼은 자동으로 최적의 호출 경로를 선택합니다.

Nano Banana 2 입력 이미지 토큰 계산 공식

이미지가 토큰으로 어떻게 변환되는지 이해하는 것이 입력 크기 문제를 해결하는 핵심입니다. Gemini는 이미지의 토큰 소모량을 계산하기 위해 타일링(Tiling) 전략을 사용합니다.

기본 계산 규칙

규칙 1: 작은 이미지 (양쪽 변 모두 ≤ 384px)

Token 消耗 = 258 tokens (固定值)

양쪽 변이 모두 384픽셀을 초과하지 않는 모든 이미지는 실제 크기와 관계없이 258개의 토큰을 소모합니다. 이것이 가장 경제적인 선택입니다.

규칙 2: 큰 이미지 (어느 한 변이라도 > 384px)

Token 消耗 = ceil(width ÷ 768) × ceil(height ÷ 768) × 258

큰 이미지는 768×768 크기의 타일로 분할되며, 각 타일은 258개의 토큰을 소모합니다.

일반적인 이미지 크기별 토큰 소모량 빠른 참조표

media_resolution 매개변수 제어

Gemini 3 시리즈 모델은 media_resolution 매개변수를 지원하여 각 입력 이미지의 토큰 소모량을 정밀하게 제어할 수 있습니다.

핵심 발견: 기본 HIGH 설정은 이미지 한 장당 1,120 토큰을 소모합니다. 만약 한 번의 요청에서 14장의 참조 이미지(Nano Banana 2의 상한)를 전달한다면, 이미지 자체만으로 15,680 토큰을 소모하게 됩니다. 여기에 텍스트 프롬프트까지 더하면 65,536 제한에 쉽게 도달할 수 있습니다.

Nano Banana 2 출력 토큰 소모량 상세 설명

출력단에도 토큰 제한이 있습니다: 32,768 토큰. 생성되는 이미지 한 장당 해상도에 따라 다른 양의 출력 토큰이 소모됩니다:

단일 요청 최대 출력량

32,768 출력 토큰 제한을 기준으로:

🚀 대량 생성 권장 사항: 대량의 이미지를 생성해야 하는 경우, 단일 요청에 많은 이미지를 넣는 대신 Batch API (50% 가격 할인)를 사용하는 것을 권장합니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 Batch API 호출을 지원하며, 1K 이미지 한 장당 약 $0.015만 필요합니다.

Nano Banana 2 입력 형식 및 제한 상세 설명

지원되는 입력 이미지 형식

파일 크기 제한

입력 이미지 해상도 제한

• 최대 입력 해상도: 3072×3072 픽셀
• 이 해상도를 초과하는 이미지는 3072×3072 이내로 자동으로 등비율 축소됩니다.
• 축소 후 가로세로 비율은 유지됩니다.

PDF 입력 지원

Nano Banana 2는 PDF 입력을 지원하지만, 토큰 소모량에 주의해야 합니다:

• PDF는 페이지당 이미지로 처리되며, 이미지와 동일한 토큰을 소모합니다.
• HIGH 해상도 (기본값)에서 페이지당 약 1,120 토큰이 소모됩니다.
• 65,536 토큰 제한 내에서 최대 약 58 페이지의 PDF를 지원합니다.
• 권장 사항: 필요한 페이지만 전달하고, 전체 문서를 전달하지 마세요.

Nano Banana 2 지원 화면 비율

Nano Banana 2는 Nano Banana Pro에 비해 몇 가지 극단적인 화면 비율을 새로 추가했습니다.

💡 새로운 비율 설명: Nano Banana 2에 새로 추가된 4:1, 1:4, 8:1, 1:8 극단적인 비율은 웹사이트 배너, 긴 정보 그래픽, 사이드바 이미지 등 특수 시나리오에 적합합니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 모든 비율을 직접 사용할 수 있습니다.

Nano Banana 2 토큰 제한 65536 오류 해결 6가지 방법

65536 토큰 오류를 해결하는 6가지 방법 효과 및 추천도 순으로 정렬, 조합 사용 시 효과 최고

방법 토큰 절약 난이도 추천도 한 문장 설명

① 미디어 해상도 낮추기 높음→중간 또는 낮음 50%-75% ↓ 간단 ★★★★★ 한 줄 파라미터 변경

② 입력 이미지 크기 축소 384px 이하로 전처리 75% 이상 감소 간단 ★★★★★ 고정 258 토큰

③ 참조 이미지 수를 줄이다 14장 → 3-5장 선형 감소 간단 ★★★★ 필요한 이미지만 전송

④ 요청 분할 여러 이미지/긴 PDF 분할 처리 제한 우회 중간 ★★★★ 코드 개조가 필요합니다.

⑤ Files API 사용 인라인 base64 대체 약 33% 감소 중간 ★★★ 요청 본문 팽창을 줄이다

⑥ 텍스트 프롬프트 간소화 500단어→100단어 약 600 간단 ★★★ 정제된 표현이 더 효과적입니다

추천 조합: ① + ② + ③ 동시 사용 · 데이터 출처: APIYI apiyi.com 기술팀

The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536) 오류가 발생했을 때, 다음 6가지 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다:

방법 1: media_resolution 매개변수 낮추기 (권장)

효과: 토큰 소모 50%-75% 감소

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

# 입력 이미지 해상도를 낮춰 토큰 소모를 줄입니다.
# HIGH (기본값) = 1,120 tokens/장
# MEDIUM = 560 tokens/장 (50% 감소)
# LOW = 280 tokens/장 (75% 감소)

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")

# 이미지 업로드 시 해상도 지정
image = genai.upload_file("input.jpg")

response = model.generate_content(
    contents=[
        "Edit this image to add a sunset background",
        image
    ],
    generation_config={
        "response_modalities": ["IMAGE", "TEXT"],
        "media_resolution": "MEDIUM"  # HIGH에서 MEDIUM으로 낮춤
    }
)

# MEDIUM: 560 tokens/장 (HIGH: 1,120 tokens/장과 비교)
# 14장 이미지: 7,840 tokens (15,680 tokens와 비교)

방법 2: 입력 이미지 크기 줄이기

효과: 장당 258 토큰으로 극대화 압축

API로 보내기 전에 참조 이미지를 384×384 이내로 줄입니다:

from PIL import Image

def optimize_for_token(img_path, max_size=384):
    """이미지를 384px 이내로 줄여 토큰 소모를 258로 고정합니다."""
    img = Image.open(img_path)
    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.LANCZOS)
    optimized_path = img_path.replace(".", "_optimized.")
    img.save(optimized_path, quality=85)
    return optimized_path

# 최적화 전: 1024x1024 = 1,032 tokens
# 최적화 후: 384x384 = 258 tokens (75% 절약)

방법 3: 참조 이미지 수 줄이기

효과: 토큰 소모 선형 감소

Nano Banana 2는 최대 14장의 입력 이미지를 지원하지만, 대부분의 시나리오에서는 그렇게 많은 이미지가 필요하지 않습니다:

권장: 정말 필요한 참조 이미지만 전달하세요. 캐릭터 일관성 시나리오에서는 보통 2-3장이면 충분하며, 14장을 모두 전달할 필요는 없습니다.

방법 4: 요청 분할

효과: 단일 요청 제한 우회

많은 이미지나 긴 PDF를 처리해야 하는 경우, 요청을 여러 개의 작은 요청으로 분할하세요:

def split_process(images, prompt, batch_size=3):
    """여러 이미지 요청을 작은 배치로 분할합니다."""
    results = []
    for i in range(0, len(images), batch_size):
        batch = images[i:i+batch_size]
        response = client.images.generate(
            model="nano-banana-2",
            prompt=prompt,
            # 매번 batch_size 장의 이미지만 전달합니다.
        )
        results.append(response)
    return results

방법 5: Files API를 사용하여 인라인 base64 대체

효과: 요청 본문 과대화 방지, 더 큰 파일 업로드 가능

인라인 base64 인코딩은 요청 본문을 약 33% 증가시킵니다. Files API를 사용하면 파일을 먼저 업로드하여 참조를 얻은 다음, 요청에서 참조를 사용할 수 있습니다:

# Files API를 사용하여 대용량 이미지 업로드 (20-100MB 지원)
file = genai.upload_file("large_image.png")

# 요청에서 참조, 인라인 아님
response = model.generate_content([
    "Based on this reference, generate a similar style image",
    file  # base64가 아닌 참조
])

방법 6: 텍스트 프롬프트 간결화

효과: 이미지에 더 많은 토큰 할당

텍스트 프롬프트도 토큰을 소모한다는 점을 간과하지 마세요. 장황한 프롬프트는 귀중한 토큰 예산을 차지합니다:

• ❌ 500단어의 상세 설명 → ~750 토큰
• ✅ 100단어의 간결한 프롬프트 → ~150 토큰
• 절약: ~600 토큰, MEDIUM 해상도 이미지 한 장을 더 넣을 수 있는 양

🎯 종합 권장 사항: 실제 개발에서는 방법 1 + 방법 2 + 방법 3을 조합하여 사용하는 것을 권장합니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 Nano Banana 2를 호출할 때, media_resolution을 MEDIUM으로 설정하고, 입력 이미지를 384px로 사전 처리하며, 필요한 참조 이미지만 전달하면 토큰 소모를 5,000 이내로 제어하여 65,536 제한에서 벗어날 수 있습니다.

Nano Banana 2와 다른 모델의 토큰 제한 비교

주요 차이점:

1. Nano Banana 2의 입력 토큰 상한은 순수 텍스트 Gemini 3 Flash(65K vs 1M)보다 훨씬 적은데, 이는 이미지 생성 아키텍처의 제한 때문입니다.
2. Nano Banana Pro의 입력 상한(~200K)은 Nano Banana 2보다 높아, 많은 컨텍스트가 필요한 복잡한 편집에 적합합니다.
3. Gemini 2.5 Flash Image는 장당 고정 토큰을 사용하는 간소화된 모델로, 복잡한 토큰 계산이 필요 없습니다.

자주 묻는 질문

요약

Nano Banana 2의 토큰 제한은 어려운 문제가 아니라, 이해해야 할 메커니즘입니다. 다음 핵심 사항들을 숙지하면 쉽게 다룰 수 있습니다:

1. 입력 상한 65,536-131,072 — 65,536으로 계획하는 것이 가장 안전합니다.
2. 이미지 토큰 계산 — 작은 이미지는 258로 고정되며, 큰 이미지는 768×768 블록으로 나뉩니다.
3. media_resolution은 가장 효과적인 조절 수단입니다 — HIGH→MEDIUM으로 설정 시 50% 즉시 감소합니다.
4. 출력 상한 32,768 — 한 번에 최대 43장의 512px 이미지 또는 13장의 4K 이미지를 생성할 수 있습니다.
5. 6가지 해결 방법 — 조합하여 사용하면 가장 효과적입니다.

APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 Nano Banana 2를 호출하는 것을 추천합니다. 장당 $0.03의 가격으로 모델의 모든 기능을 활용할 수 있으며, 플랫폼은 상세한 토큰 사용량 통계를 제공하여 각 호출을 정확하게 최적화하는 데 도움을 줍니다.

📝 저자: APIYI Team | APIYI 기술팀
🔗 기술 교류: apiyi.com에서 Nano Banana 2 전체 연동 가이드를 확인하세요.
📅 업데이트 날짜: 2026년 2월 27일