텍스트 렌더링에 가장 강한 AI 이미지 모델은? 직접 테스트한 2026년 결과

이제는 거의 모든 AI 이미지 모델이 텍스트를 잘 그린다고 말한다. 하지만 짧은 단어 하나를 제대로 쓰는 것과, 한 화면 안의 여러 텍스트 영역을 모두 정확하게 처리하는 일은 전혀 다르다. GPT Image 2, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Seedream 5 Pro에 4개 영역으로 구성된 패키지 프롬프트와 6개 라벨의 UI 목업 프롬프트를 각각 한 번씩 넣어 봤다. 결론부터 말하면, 한 번의 생성으로 네 텍스트 블록을 모두 깔끔하게 처리한 모델은 GPT Image 2뿐이었다. 다만 모든 작업에 이 모델이 정답인 것은 아니다.

텍스트가 많은 이미지로 4개 모델을 시험했다

단어 하나만 넣어 텍스트 렌더링을 비교하는 건 큰 의미가 없다. 포스터에 "HELLO"를 정확히 넣는 모델도, 네 개의 텍스트 영역이 있는 패키지 라벨에서는 쉽게 무너질 수 있다. 그래서 실제 작업에서 더 중요한 실패 지점, 즉 한 프레임 안에 크기가 다른 여러 텍스트 블록을 배치하는 능력을 확인할 수 있도록 두 가지 프롬프트를 구성했다.

테스트 1 — 커피 봉투 패키지: "PREMIUM ROAST"(큰 제목), "Single Origin Colombia"(부제), "340g / 12 oz"(작은 글자), "Ethically Sourced Since 2019"(태그라인). 하나의 제품에 서로 분리된 텍스트 영역이 네 곳이다.

테스트 2 — 모바일 로그인 UI: "Welcome Back"(헤더), "Sign in to your account"(보조 문구), "Email Address"와 "Password"(입력 필드 라벨), "Sign In"(버튼), "Forgot your password?"와 "Don't have an account? Sign Up"(하단 문구). 총 여섯 개의 독립적인 텍스트 요소로 구성했다.

각 프롬프트는 모델별로 1024×1024 또는 이에 준하는 해상도에서 한 번만 생성했다. 가장 잘 나온 결과를 골라낸 것이 아니라, 첫 번째 생성 결과 그대로다.

테스트한 모델:

Ideogram V3와 FLUX.2도 각 API를 통해 동일한 프롬프트로 확인했다. 이들의 결과는 선택 가이드 섹션에서 언급하지만, AIReiter 플랫폼에서는 사용할 수 없어 여기에는 전체 테스트 이미지를 포함하지 않았다.

커피 패키지: 4개 텍스트 영역에서 갈린 결과

커피 봉투 프롬프트는 크기가 서로 다른 텍스트 블록 네 개를 요구한다. 단어 하나를 우연히 깨끗하게 뽑아내는 모델과, 실제 텍스트 렌더링 역량을 갖춘 모델을 구분하기에 딱 맞는 상황이다.

GPT Image 2는 네 텍스트 블록을 모두 정확하게 구현했다. "PREMIUM ROAST"는 굵고 중앙에 정렬됐고, 부제 "Single Origin Colombia"에는 틀린 글자가 하나도 없었다. 작은 글자인 "340g / 12 oz"도 읽을 수 있었으며, 태그라인 역시 정확히 표기됐다. 임의의 문자가 생기거나 텍스트 영역이 빠진 곳도 없었다.

Nano Banana 2는 제목과 부제를 정확하게 처리했지만 작은 글자에서 흔들렸다. "340g"는 맞았으나 "12 oz" 부분은 주변 디자인 요소와 섞였다. 태그라인의 글자 간격도 일정하지 않았다. 다만 장면 자체의 품질은 네 모델 중 가장 좋았다. 테이블 표면과 조명은 렌더링보다 실제 제품 사진에 더 가까웠다.

Nano Banana Pro는 타이포그래피 스타일링이 더 강하고 에디토리얼한 분위기를 내며, 가장 인상적인 디자인을 만들었다. 제목은 깔끔했지만 부제에는 문자가 바뀐 부분이 있었고 작은 글자는 일부를 임의로 만들어 냈다. Nano Banana Pro는 텍스트를 정확히 맞춰야 하는 대상보다는 디자인 요소로 다루는 경향이 있다.

Seedream 5 Pro는 제목과 부제를 정확히 처리했고 중량 표기도 대부분 맞았지만, 태그라인에는 오타가 하나 있었다. ByteDance 모델은 중국어 텍스트에 특히 강했다. 별도의 중국어 라벨 프롬프트로도 이를 확인했다. 다만 영어로 된 다중 영역 텍스트에서는 GPT Image 2보다 한 단계 뒤처졌다.

로그인 UI: 한 화면에 들어간 6개 라벨

로그인 화면 프롬프트는 패키지 테스트보다 난도가 높다. 크기가 다른 텍스트 요소 여섯 개를 정확히 넣어야 하고, 버튼과 입력 필드 같은 UI 구조까지 갖춰야 한다. 텍스트 정확도와 레이아웃 규율을 함께 보는 테스트다.

GPT Image 2는 알아볼 수 있는 로그인 화면을 만들었으며, 여섯 가지 텍스트 요소가 모두 존재하고 철자도 정확했다. 버튼 문구는 가운데에 정렬됐고 필드 라벨은 입력 영역 위에 놓였으며 하단 문구도 읽을 수 있었다. 레이아웃이 픽셀 단위로 완벽한 것은 아니었지만, AI 생성 UI가 원래 그렇듯 모든 텍스트를 읽을 수 있고 제자리에 배치했다.

Nano Banana 2는 헤더와 버튼 텍스트가 정확한 깔끔한 UI를 만들었다. 필드 라벨도 있었지만, 자세히 보면 "Password"에 미세한 문자 오류가 있었다. 하단의 "Forgot your password?"는 읽을 수 있었으나 "Don't have an account? Sign Up" 행은 일부가 잘렸다. 전체 디자인은 GPT Image 2 결과보다 현대적으로 느껴졌지만, 텍스트 완성도는 더 낮았다.

Seedream 5 Pro는 구조가 잘 잡힌 기능적인 화면을 생성했다. 헤더는 정확했지만 필드 라벨과 하단 문구에서는 더 큰 오류가 나타났다. 버튼 텍스트는 깔끔했다. 전체적으로 여섯 개 텍스트 요소 중 네 개가 완전히 정확했다.

"AI image models still can't render text reliably... you will need photoshop" — 로컬 모델에 관해 언급한 r/StableDiffusion 사용자. 다만 2026년에는 로컬 모델과 API 모델의 격차가 크게 벌어졌다.

텍스트가 많을수록 실제 비용은 달라진다

텍스트가 많은 이미지는 숨은 비용 배수가 있다. 첫 생성에서 철자가 틀리면 다시 생성해야 하기 때문이다. 아래 가격은 이미지 1장당 공식 API 비용이지만, 텍스트 정확도가 중요한 작업의 실제 비용은 깨끗한 결과를 얻을 때까지 필요한 생성 횟수를 곱한 값이다.

텍스트 정확도가 중요하다면 재생성 비용까지 포함해 모델의 실질 비용을 계산해야 한다. 장당 $0.020인 이미지라도 깨끗한 텍스트를 얻기 위해 세 번 생성해야 한다면 비용은 $0.060이 된다.

출처: OpenAI API 가격(2026년 8월 확인), Google Gemini API 가격(2026년 8월 확인), AIReiter 가격 페이지.

텍스트 작업에서 GPT Image 2가 비용 면에서도 유리한 이유는 재생성을 줄여 주기 때문이다. 두 테스트 프롬프트 모두 첫 생성에서 깨끗한 텍스트를 만들었으므로 재생성이 필요 없었다. 다른 모델은 모든 텍스트 영역을 정확히 맞추려면 적어도 한 번의 재시도가 필요했다.

Imagen 4는 어떤가? Google은 2026년 8월 17일 Imagen 4 API 엔드포인트를 종료하고 개발자에게 Nano Banana 모델로 이동하라고 안내하고 있다. 기존 Imagen 4 텍스트 워크플로가 있다면 지금 마이그레이션 계획을 세우는 편이 좋다.

작업별 추천 모델

텍스트 블록이 많은 작업: GPT Image 2

인포그래픽, 성분표가 있는 패키지, UI 화면, 라벨이 달린 다이어그램, 다국어 표지판이 여기에 해당한다. GPT Image 2는 테스트한 모델 중 한 번의 생성으로 네 개 이상의 텍스트 영역을 깔끔하게 유지한 유일한 모델이었다. 마스크 기반 편집도 지원하므로 이미지 전체를 다시 만들지 않고 철자가 틀린 라벨 하나만 수정할 수 있다. OpenAI 문서에 따르면 긴 변 기준 최대 3840px까지 유연한 출력 크기를 지원한다.

GPT Image 2에 직접 텍스트 중심 프롬프트를 넣어 보기.

사실적인 장면 속 짧은 헤드라인: Nano Banana 2

거리 사진 속 간판, 라이프스타일 컷의 병에 들어간 브랜드명 같은 작업에 적합하다. Nano Banana 2는 테스트 모델 가운데 가장 사실적인 장면을 만들었고, 짧은 텍스트 요소 1~2개는 깔끔하게 처리했다. 서로 분리된 텍스트 영역이 세 개 이상이 되면 문제가 시작된다.

Nano Banana 2와 Nano Banana Pro는 모두 API로 사용할 수 있다.

디자인 중심 타이포그래피: Ideogram V3

포스터, 텍스트가 포함된 로고, 앨범 커버에는 Ideogram V3가 잘 맞는다. 이 모델은 자간, 글꼴 스타일 제어, 레이아웃을 고려한 프롬프트 확장 등 텍스트를 핵심 디자인 요소로 다룬다. 여러 독립 비교 결과에서도 단일 헤드라인 타이포그래피의 최상위 선택지로 평가한다. AIReiter에서는 제공하지 않아 전체 테스트에는 포함하지 않았다.

CJK·다국어 텍스트: 우선 GPT Image 2

경쟁사 테스트와 Google 공식 문서를 기준으로 보면, GPT Image 2는 라틴 문자가 아닌 문자 체계에서도 가장 신뢰할 만한 모델이다. ByteDance가 만든 Seedream 5 Pro는 특히 중국어 문자용 보조 선택지로 괜찮다. 어떤 모델을 쓰든 비라틴 문자 결과물은 반드시 원어민에게 교정받아야 한다.

텍스트가 거의 없는 대량 작업: Nano Banana 2 Lite 또는 Seedream 5 Lite

작은 워터마크나 단어 하나처럼 텍스트가 부차적이고, 저비용으로 많은 이미지를 만들어야 한다면 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)와 Seedream 5 Lite가 가장 저렴한 API 선택지다. 이들 모델은 빽빽한 텍스트를 별도로 강도 높게 테스트하지 않았으므로, 텍스트 성능은 풀사이즈 상위 모델보다 한 단계 낮다고 보는 편이 안전하다.

FAQ

2026년 기준 텍스트를 가장 정확히 렌더링하는 AI 이미지 모델은?

여러 텍스트 블록을 다룰 때는 GPT Image 2가 확실한 차이로 앞선다. 패키지 테스트에서 서로 분리된 텍스트 영역 네 곳을 첫 생성만에 모두 정확히 처리했다. Nano Banana 2와 Seedream 5 Pro는 각각 적어도 하나의 요소가 깨졌다. 짧은 헤드라인 하나라면 Nano Banana 2와 Ideogram V3도 모두 강력한 선택지다.

AI로 읽을 수 있는 텍스트가 포함된 로고를 만들 수 있나?

가능하다. 텍스트가 포함된 로고 작업에서는 Ideogram V3가 가장 강하다. 자간, 정렬, 글꼴 스타일링을 범용 모델보다 높은 수준에서 처리한다. GPT Image 2도 좋은 차선책이며 로고 안의 긴 텍스트는 더 잘 처리한다. 그래도 실제 사용 전에는 모든 문자를 최대 확대 상태에서 확인해야 한다.

AI는 왜 이미지 속 단어 철자를 틀릴까?

세 가지 이유가 겹친다. 먼저 문자는 오류 허용 범위가 거의 없다. "B"의 획 하나만 바뀌어도 "R"이나 알아볼 수 없는 글자가 되지만, 얼굴은 몇 퍼센트 정도 달라도 여전히 얼굴로 인식된다. 다음으로 텍스트 요소가 늘수록 오류 확률도 커진다. 각 텍스트 영역은 독립적인 정밀도 조건이므로 라벨이 다섯 개면 실패할 기회도 다섯 번 생긴다. 마지막으로 비라틴 문자 체계는 글리프 수가 훨씬 많고 깔끔한 학습 데이터도 부족해, 문자를 정확히 렌더링하기가 훨씬 어렵다.

Imagen 4는 아직 텍스트 렌더링 옵션인가?

새 프로젝트에는 아니다. Google은 2026년 8월 17일 Imagen 4 API를 종료하며 Nano Banana 모델로의 전환을 권장한다. 기존 Imagen 4 워크플로가 있다면 지금부터 마이그레이션을 시작해야 한다.

AI 이미지에서 정확한 텍스트를 가장 저렴하게 얻는 방법은?

중간 품질의 GPT Image 2(~$0.020/이미지)가 정확도 대비 비용 효율이 가장 좋다. 재생성이 적게 필요하기 때문이다. Nano Banana 2도 이미지당 가격은 비슷하지만, 다중 텍스트 블록을 깔끔하게 맞추려면 대체로 더 많은 생성이 필요해 텍스트가 중요한 작업에서는 실질 비용이 더 높아진다.

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