PaperBanana 서비스 재개: GPT Image 2.6, Nano Banana 2.1, Plot 모드

PaperBanana가 2026년 11월 10일 서비스를 재개했습니다. 8월 13일 무렵부터 이용할 수 없었지만 이제 다시 사용할 수 있습니다. 기존 유료 사용자의 크레딧 잔액은 보존되었습니다.

이번 업데이트에는 이미지 모델 선택, 별도의 통계 차트 생성 경로, 라운드별 요금 안내가 포함됩니다. 아래 이미지는 이번 릴리스를 위해 제공된 실제 출력물입니다. 벤치마크가 아니며 모든 입력에서 같은 품질을 보장하지 않습니다.

달라진 점

• Nano Banana 2.1: 비용과 결과의 균형을 위한 기본 이미지 모델입니다.
• GPT Image 2.6: 텍스트, 수식, 라벨이 많은 도표에 적합한 프리미엄 옵션입니다.
• Gemini 3.8 Flash: 텍스트 추론과 평가를 담당합니다.
• 2K 이미지 출력: 픽셀 크기는 비율에 따라 다르며 16:9 출력의 예는 2752×1536입니다. 이 글의 이미지는 축소·압축한 웹 미리보기입니다.
• Plot: matplotlib 코드를 생성하고 격리된 샌드박스에서 실행하여 300 DPI로 렌더링합니다. 이미지 모델은 사용하지 않습니다.
• Cloudflare 인프라: Workers, D1, Workflows, Containers로 이전하여 전 세계에 서비스를 제공합니다. 인용할 수 있는 속도 개선 측정값은 없습니다. 도표당 일반적으로 2–5분이 소요되며 라운드 수와 부하에 따라 달라집니다.

도표에 맞는 모델 선택

단순한 파이프라인, 프레임워크 개요, 여러 시안을 탐색할 때는 Nano Banana 2.1부터 시작할 수 있습니다. 라운드 비용이 낮아 반복 시도에 유리합니다.

텍스트와 수식이 많을 때는 GPT Image 2.6를 선택할 수 있습니다. GraphRAG 스타일 예시는 오프라인 인덱싱과 온라인 검색·생성 경로, 많은 텍스트 블록과 화살표를 포함합니다.

2단계 VLM 예시는 멀티모달 인코딩, 교차 주의, 추론, 검증을 결합합니다. 각 화살표, 기호, 라벨이 자신의 연구 방법과 맞는지 확인하세요.

라운드별 크레딧 요금

선택한 라운드 수만큼 선차감됩니다. 더 적은 라운드로 완료되면 미사용분은 해당 작업에 저장된 단가로 자동 환불됩니다. 초안 무료 방식은 아닙니다. 이미지 편집은 선택한 모델의 1라운드 요금입니다.

예를 들어 GPT Image 2.6 3라운드를 선택하면 45 크레딧이 예약됩니다. 2라운드만 사용하면 15 크레딧이 환불되고 최종 요금은 30입니다. 생성 전 모델과 예상 비용을 확인할 수 있습니다.

기존 도표 편집

자연어로 색상을 바꾸거나 범례를 추가할 수 있습니다. 아래 예시는 구조를 유지하면서 남색과 주황색으로 바꾸고 범례를 추가한 결과입니다. 편집 전 원본 보기.

자주 묻는 질문

실험 데이터에는 Plot을 사용해야 하나요?

숫자 데이터에서 통계 차트를 만들려면 Plot을 선택하세요. 데이터와 축, 그룹, 비교 목적을 설명하면 matplotlib 코드를 생성하고 격리된 샌드박스에서 300 DPI로 렌더링합니다. 값과 축의 범위를 직접 확인하세요.

2K 이미지와 벡터 도표 또는 300 DPI 차트는 같은가요?

다릅니다. 이미지 모델은 비율에 따른 래스터 이미지를 생성합니다. Plot은 별도의 코드 렌더링 경로로 300 DPI를 출력합니다. 최종 인쇄 크기에서 가독성을 확인하세요.

AI 평가가 정확성을 보장하나요?

AI 평가는 개선점을 제안하지만 연구자의 검토를 대신할 수 없습니다. 수식, 라벨, 데이터와 논리 관계를 확인하고 투고처의 AI 사용 공개 정책을 따르세요.

이전에 구매한 크레딧은 어떻게 되나요?

기존 유료 사용자의 잔액은 보존되었습니다. 같은 계정으로 로그인하여 잔액과 거래 내역을 확인하세요.

Paper Visualizer 열기에서 연구 방법이나 데이터를 붙여 넣고 Diagram 또는 Plot을 선택한 뒤 예상 크레딧을 확인하세요. 기존 도표에는 이미지 편집, 추가 크레딧에는 요금 페이지를 이용할 수 있습니다.