Gemini 3.1 Pro의 가격은 어떻게 되나요?

입력 토큰은 1M당 $2.00, 출력 토큰은 1M당 $12.00입니다. 200,000 토큰의 context window 임계값을 초과하는 요청의 경우 가격이 두 배로 적용됩니다.

Gemini 3.1 Pro는 context caching을 지원하나요?

네, 1M 토큰당 $0.20의 비용과 별도의 시간당 스토리지 요금으로 context caching을 지원합니다. 자주 액세스하는 코드베이스나 대규모 문서 세트에 적합합니다.

context window 크기는 어느 정도인가요?

이 모델은 1,048,576 토큰의 context window를 갖추고 있습니다. 이를 통해 수 시간 분량의 고화질 비디오와 같은 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다.

DeepThink 모드는 어떻게 작동하나요?

Low, Medium, High의 세 가지 단계로 구성된 System 2 reasoning 계층입니다. 개발자는 이 단계들을 전환하여 내부 reasoning 깊이와 속도 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro로 비디오와 오디오를 처리할 수 있나요?

네, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 위한 네이티브 multimodal 기능을 갖추고 있습니다. 복잡한 시각적 reasoning을 측정하는 MMMU benchmark에서 81%의 점수를 기록했습니다.

Claude Sonnet 4.6과 비교하면 어떤가요?

Gemini 3.1 Pro는 비용이 약 절반 수준이며 GPQA와 같은 원시 지식 benchmark에서 앞서 있습니다. 다만, 특정 대화 톤을 선호하는 일부 개발자들은 Claude를 선호하기도 합니다.

추상적 reasoning 성능은 어느 정도인가요?

ARC-AGI-2에서 77.1%의 점수를 달성했습니다. 이는 훈련 중 보지 못한 새로운 논리 패턴을 해결하는 데 있어 상당한 도약을 의미합니다.

출력 길이에 제한이 있나요?

모델은 최대 65,536 토큰의 출력을 지원합니다. 이는 많은 경쟁 모델보다 훨씬 높은 수치로, 긴 코드 생성 작업에 유리합니다.

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro는 DeepThink reasoning 엔진, 1M 이상의 context window, 업계 최고의 ARC-AGI 논리 점수를 갖춘 Google의 엘리트 multimodal 모델입니다.

MultimodalDeep ReasoningVideo GenerationWorkspace AIGoogle Gemini

googleGemini2026년 2월 19일

컨텍스트

2.0M토큰

최대 출력

66K토큰

입력 가격

$2.50/ 1M

출력 가격

$15.00/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

94.3%

HLE

44.4%

MMLU

80.6%

MMLU Pro

79.2%

SimpleQA

79.6%

IFEval

92.4%

AIME 2025

92%

MATH

92%

GSM8k

98.4%

MGSM

96.5%

MathVista

89.4%

SWE-Bench

71%

HumanEval

91.2%

LiveCodeBench

82%

MMMU

84.2%

MMMU Pro

62.5%

ChartQA

91.8%

DocVQA

94.2%

Terminal-Bench

58%

ARC-AGI

77.1%

API 문서 보기

Gemini 3.1 Pro 소개

Gemini 3.1 Pro의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

Gemini 3.1 Pro는 고급 multimodal 처리 엔진과 결합된 Sparse Mixture-of-Experts (MoE) 프레임워크를 성숙하게 구현한 모델입니다. 이 아키텍처의 가장 눈에 띄는 특징은 모델이 출력 토큰을 확정하기 전에 내부적으로 숙고할 수 있도록 하는 DeepThink System 2 계층의 민주화입니다. 이 모델은 Low, Medium, High의 독특한 3단계 thinking 시스템을 도입하여 개발자가 latency, 비용, reasoning 깊이 간의 균형을 명시적으로 제어할 수 있게 합니다.

방대한 100만 토큰의 context window를 갖춘 Gemini 3.1 Pro는 금융, 데이터 분석, 전체 레포지토리 코드 마이그레이션 등 복잡한 워크플로우에 최적화되어 있습니다. ARC-AGI-2 벤치마크에서 전례 없는 77.1%의 점수를 기록하며 새로운 논리 패턴을 해결하는 능력을 보여줍니다. 이는 저지연 multimodal 상호작용과 자율형 agentic 작업을 위한 높은 수준의 인지 성능을 모두 필요로 하는 개발자들에게 선호되는 선택지가 될 것입니다.

Gemini 3.1 Pro 사용 사례

Gemini 3.1 Pro을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

전체 레포지토리 코드 분석

1M context window를 활용하여 전체 소프트웨어 레포지토리를 수집하고 리팩토링 및 의존성 매핑 수행.

자율형 에이전트 위원회

내부 서브 에이전트들이 실행 전 솔루션을 토론하고 검증하는 다단계 agentic 워크플로우 구동.

과학 연구 종합

수천 개의 연구 논문과 복잡한 데이터셋을 분석하여 구조화된 정보와 사실적 통찰 도출.

Multimodal 콘텐츠 제작

텍스트, 이미지, 오디오를 동시에 처리하여 복잡한 교육 자료 및 인터랙티브 미디어 생성.

터미널 기반 자동화

고급 reasoning 모드를 통해 정밀하게 복잡한 bash 명령어를 실행하고 파일 시스템 조작.

엔터프라이즈 데이터 감사

비정형 금융 데이터와 법률 문서를 파싱하여 거의 완벽한 사실 기억력으로 규정 준수 격차 식별.

강점

제한

ARC-AGI-2 Reasoning 리더: ARC-AGI-2에서 77.1%를 기록하며 기존 flagship 모델들의 reasoning 능력을 두 배 이상 향상시킴.

대용량 context 가격 부담: prompt가 200,000 토큰 임계값을 초과하면 입력 및 출력 가격이 두 배가 되어 대규모 배치 작업에 영향을 미침.

1M 토큰 context window: 대규모 다중 파일 코드베이스와 긴 형식의 비디오를 state-of-the-art 수준의 회상 능력과 낮은 latency로 처리.

과도한 출력 분량: 벤치마크 결과, 모델이 지나치게 장황하게 답변하여 간단한 작업에도 필요한 것보다 훨씬 많은 토큰을 생성할 수 있음.

경쟁력 있는 가격 전략: 100만 토큰당 $2/$12로 책정되어 Anthropic이나 OpenAI의 동급 모델보다 훨씬 저렴함.

미묘한 톤 조절의 어려움: 커뮤니티 피드백에 따르면 Claude 3.5 시리즈에 비해 대화 톤이 덜 자연스럽거나 세밀하지 않다는 평가가 있음.

세분화된 컴퓨팅 계층: 내부 reasoning 깊이와 비용을 개발자가 정밀하게 제어할 수 있는 3단계 thinking 시스템 탑재.

일관되지 않은 reasoning 계층: 계층 간 reasoning 품질 차이가 커서 최적의 설정을 찾기 위해 수동 실험이 필요한 경우가 많음.

API 빠른 시작

google/gemini-3.1-pro-preview

문서 보기

google SDK

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  thinkingConfig: { tier: "high" }
});

const prompt = "이 코드베이스 전체에서 보안 취약점을 분석해줘.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Gemini 3.1 Pro에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Gemini 3.1 Pro에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“Gemini 3.1 Pro의 77.1% 점수는 가장 파괴적인 시장 변화를 보여줍니다. ARC-AGI 최고 기록을 두 배 이상 경신했습니다.”

— enoumen

“코딩 벤치마크는 거짓말을 하지 않네요. 이 모델은 3.5와 GPT-4o가 완전히 놓친 제 레포지토리의 버그를 찾아냈습니다.”

— SiliconValleyCoder

hackernews

“Gemini 3.1 이슈는 정말 흥미롭네요. 벤치마크는 박살 냈지만 실제 사용자들은 톤과 분위기가 일관되지 않다고 말합니다.”

— cryptopunk7213

twitter

“DeepThink 엔진은 심층 논리가 필요한 작업을 처리할 때 때때로 90초 이상 걸리는 등 상당한 지연을 유발할 수 있습니다.”

— TechReviewer2026

youtube

“Context caching이 여기서 핵심 기능입니다. GPT-4o 대비 거의 푼돈 수준으로 전체 문서 봇을 운영하고 있습니다.”

— CloudArchitect

“Gemini는 복잡한 계획 작업에서 Python에 대해 논의하는 데 실패했습니다... 최종 계획에 일부 논리가 아예 빠져 있었어요.”

— Temporary-Mix8022

Gemini 3.1 Pro에 대한 동영상

Gemini 3.1 Pro에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“Gemini 3.1 Pro는 지금까지 나온 것 중 가장 상세한 파고다 버전을 생성합니다”

“Gemini는 단연코 100만 토큰이라는 가장 넓은 window를 가지고 있습니다”

“오디오 처리의 multimodal 충실도는 3.0보다 눈에 띄게 좋습니다”

“context window가 차올라도 토큰 throughput은 안정적으로 유지됩니다”

“100만 토큰 전체에 걸친 장기 회상 능력은 사실상 완벽합니다”

“훈련 데이터에 없을 법한 퍼즐에서 Gemini 3 시리즈는 다른 모든 모델을 능가합니다”

“3.1 Pro는 fine-tuning 스크립트 실행 시간을 300초에서 47초로 단축할 수 있습니다”

“DeepThink 논리 단계가 추적 내에서 명확하게 보이며 실제 숙고 과정을 보여줍니다”

“우리는 벤치마크 포화 상태에 도달했으며, 이제 ARC-AGI만이 발전의 진정한 척도가 됩니다”

“이러한 추상적 reasoning의 도약을 바탕으로 AGI 궤적이 가속화되고 있습니다”

“3.1은 아주 미세할지라도 분명히 한 단계 업그레이드된 느낌입니다”

“정확히 동일한 prompt로 사이드 바이 사이드 테스트를 했을 때 Gemini 3.0 Pro를 능가하는 것으로 보입니다”

“복잡한 Python 리팩토링에서 코딩 정확도가 제가 본 것 중 가장 높습니다”

“지난 한 달간 테스트한 결과 API 안정성이 크게 향상되었습니다”

“실제 성능이 마침내 벤치마크 점수의 기대치와 일치하게 되었습니다”

단순한 프롬프트 이상

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Gemini 3.1 Pro 프로 팁

Gemini 3.1 Pro을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Reasoning 계층 선택

복잡한 수학이나 논리 작업에는 High thinking 모드를 사용하고, 일반적인 포맷팅 작업에는 Low 모드를 사용하여 컴퓨팅 자원을 절약하세요.

Context Caching

정적 문서에 대해 context caching을 구현하여 100만 토큰당 입력 비용을 최대 90%까지 절감하세요.

구조화된 아티팩트(Artifacts)

agentic 워크플로우 실행 시 인간의 감독을 용이하게 하기 위해 모델의 구조화된 작업 목록 생성 능력을 활용하세요.

Multimodal Prompting

비디오와 오디오 입력을 결합하여 텍스트 전용 설명보다 실제 상황에 대한 완전한 context를 모델에 제공하세요.

후기

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