Google Gemini

만든 곳 Google

Google AI Studio API로 쓰는 Gemini 모델 — 긴 컨텍스트, 멀티모달, 무료 티어 제공

웹사이트 ↗ 문서 ↗

API독점

#llm #multimodal #long-context #free-tier

무료 티어 유료

문서버전 1.0 · 업데이트 2026년 6월 28일

개요

Gemini는 Google의 프런티어 모델 제품군으로, AI Studio API로 접근하며 무료 티어가 있어 데모의 기본 선택지로 삼기 좋습니다.
아주 큰 컨텍스트 윈도와 네이티브 멀티모달 입력(텍스트·이미지·오디오·비디오)을 지원합니다.

자주 쓰는 모델 id:

gemini-2.5-flash — 빠르고 저렴, 넉넉한 무료 티어
gemini-2.5-pro — 가장 강력, 어려운 추론용

flowchart LR
  app[your app] --> g[Gemini API]
  g --> reply[reply]

코드 샘플 탭에는 네이티브 SDK와 LiteLLM 경유 예시가 있습니다 — 선택기에서 골라 비교해 보세요.

언제 쓰면 좋은가

프로토타이핑용 무료 티어, 아주 긴 컨텍스트, 내장 멀티모달 입력이 필요할 때 Gemini를 쓰고, 이식성을 위해 LiteLLM으로 라우팅하세요.

가격

Flash·Flash-Lite에 무료 티어가 있고(카드 불필요, 속도 제한), 유료 가격은 100만 토큰당 입력/출력 기준입니다.

플랜	가격	비고
Flash-Lite (무료)	$0	속도 제한, 카드 불필요.
Gemini 2.5 Flash-Lite	$0.10 / $0.40	가장 저렴한 유료
Gemini 2.5 Pro	$1.25 / $10	최상위 성능

출처 ↗ · 기준일 2026-06-27

예제

Python · generate

언제 쓰나

멀티모달 입력이나 큰 컨텍스트 윈도 같은 Gemini 고유 기능이 필요할 때 네이티브 SDK를 쓰세요.

흐름

generate_content가 프롬프트를 AI Studio API로 보내고, 응답 텍스트는 resp.text에 담깁니다.

구조

flowchart LR
  app[your app] --> g[Gemini API]
  g --> reply[reply]

from google import genai

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Summarize Gemini in one line.",
)
print(resp.text)

언제 쓰나

에이전트를 제공자 독립적으로 유지하려면 LiteLLM으로 라우팅하세요 — 문자열 하나로 모델을 바꿉니다.

흐름

gemini/<model>이 LiteLLM에 Google AI Studio 호출을 지시하고, 나머지는 OpenAI 스타일 형식 그대로입니다.

구조

flowchart LR
  app[your app] --> lite[LiteLLM]
  lite -->|gemini/| g[Gemini API]

from litellm import completion

# The gemini/ prefix routes to Google AI Studio with your GEMINI_API_KEY.
resp = completion(
    model="gemini/gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize Gemini in one line."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

예제

Google Gemini — 최소 생성 호출

실제로 실행 가능한 미니 프로젝트입니다. 받아서 Docker로 실행해 보세요.

GitHub에서 samples/gemini_1 보기 ↗

2026년 6월 28일

Google Gemini — 최소 생성 호출

아주 작은 Gemini 스크립트입니다. google-genai SDK로 프롬프트 하나를 Gemini 모델에 보내고 응답을 출력합니다.

설정

cd samples/gemini_1
cp .env.sample .env
# .env 편집: GEMINI_API_KEY 설정 (필요하면 MODEL도)

키는 aistudio.google.com에서 발급받으세요 — 무료 티어가 있습니다. MODEL 기본값은 gemini-2.5-flash입니다. .env는 gitignore 처리되어 있고, .env.sample만 커밋됩니다.

Docker로 실행

cd samples/gemini_1
docker build -t aas-gemini .
docker run --rm --env-file .env aas-gemini "Summarize Gemini in one line."

Docker로 실행 (DooD를 쓰는 devcontainer에서)

호스트 Docker 데몬과 통신하는 dev container(Docker-outside-of-Docker)에서는 위의 포그라운드 docker run이 종종 아무것도 출력하지 않고 exit 0으로 끝납니다. 하지만 실행 자체는 성공한 것입니다. 스크립트는 끝까지 실행되고 출력도 Docker가 모두 캡처하는데, 실시간 attach 스트림만 그 출력을 VM 경계에서 흘려버립니다. 같은 컨테이너에 docker logs를 실행하면 전체 출력이 그대로 보이고, 컨테이너는 exit 0으로 끝나며 OOM도 아닙니다. detached로 실행하고 로그를 따라가세요:

cd samples/gemini_1
docker build -t aas-gemini .
docker logs -f "$(docker run -d --env-file .env aas-gemini \
  "Summarize Gemini in one line.")"

로컬에서 실행

cd samples/gemini_1
pip install -r requirements.txt
python app.py "Summarize Gemini in one line."

python-dotenv가 .env를 자동으로 불러옵니다.

실행 결과

모델과 실행마다 결과가 달라집니다 — LLM은 비결정적이라 표현이 매번 다릅니다. 아래는 gemini-2.5-flash로 실행한 한 예입니다.

Google Gemini is Google's multimodal AI model designed to understand, process,
and generate various forms of information, including text, images, audio, and
video.

파일

.env.sample

# Copy this file to `.env` and add your Google AI Studio key.
#   cp .env.sample .env
#
# Get a key at https://aistudio.google.com (free tier available)
GEMINI_API_KEY=

# Model id — see https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
MODEL=gemini-2.5-flash

app.py

"""Google Gemini: a minimal generate call with the google-genai SDK.

Sends one prompt to a Gemini model and prints the reply.

Run:
    docker build -t aas-gemini .
    docker run --rm --env-file .env aas-gemini "Summarize Gemini in one line."
"""

import os
import sys

from dotenv import load_dotenv
from google import genai

# Load .env when running locally; in Docker the key comes from --env-file.
load_dotenv()

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY
MODEL = os.environ.get("MODEL", "gemini-2.5-flash")


def main() -> None:
    prompt = " ".join(sys.argv[1:]) or "Summarize what Google Gemini offers in one sentence."

    resp = client.models.generate_content(model=MODEL, contents=prompt)
    print(resp.text)


if __name__ == "__main__":
    main()

Dockerfile

# Minimal image for the Google Gemini sample.
FROM python:3.13-slim

ENV PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY app.py .

# Provide your config at run time (.env is NOT baked into the image):
#   docker run --rm --env-file .env aas-gemini "<prompt>"
ENTRYPOINT ["python", "app.py"]

Google Gemini

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언제 쓰면 좋은가

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흐름

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로컬에서 실행

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