Gemini 3 Pro의 요금은 어떻게 되나요?

입력 100만 token당 $2.00, 출력 100만 token당 $12.00입니다. context window 내에서 20만 token을 초과하는 요청의 경우 비용이 두 배로 청산됩니다.

context window의 크기는 어느 정도인가요?

이 모델은 100만 token이라는 대규모 context window를 지원합니다. 이를 통해 한 번의 호출로 약 75만 단어 또는 2시간 분량의 영상을 처리할 수 있습니다.

Deep Think 모드란 무엇인가요?

Deep Think 모드는 모델이 내부적으로 심사숙고할 수 있게 해주는 전용 reasoning 계층입니다. 복잡한 수학 과제에서 논리를 검증하고 환각(hallucination)을 줄이는 데 도움을 줍니다.

Gemini 3 Pro는 코딩에 적합한가요?

네, 현재 코딩 과제에서 선도적인 모델로 평가받고 있습니다. 레포지토리 전반에 대한 이해와 CLI 기반의 자율적인 작업 수행 능력이 뛰어납니다.

오디오와 비디오를 직접 처리할 수 있나요?

네, Gemini 3 Pro는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 transformer pass 내에서 직접 처리합니다. 이는 전사(transcription) 기반 계층에서 흔히 놓치기 쉬운 미묘한 정보를 보존해 줍니다.

공식 API 문서는 어디에서 찾을 수 있나요?

공식 문서는 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models#gemini-3-pro 에서 확인할 수 있습니다. 최신 모델 정보를 보려면 이 링크를 참조하세요.

GPT-5.1과 비교하면 어떤가요?

전반적으로 논리 및 수학 benchmark에서 GPT-5.1보다 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 3D reasoning 능력과 압도적으로 큰 context window 면에서 주목받고 있습니다.

Gemini 3 Pro

Google의 Gemini 3 Pro는 100만 token context window, 네이티브 비디오 처리, 업계 최고의 reasoning 성능을 갖춘 멀티모달 강자입니다.

Multimodal AILong ContextFrontier ModelAGI-Ready

googleGemini 32025년 11월 17일

컨텍스트

1.0M토큰

최대 출력

66K토큰

입력 가격

$2.00/ 1M

출력 가격

$12.00/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

91.9%

HLE

45.8%

MMLU

91.8%

MMLU Pro

85%

SimpleQA

72.1%

IFEval

85%

AIME 2025

100%

MATH

94%

GSM8k

99%

MGSM

93%

MathVista

79%

SWE-Bench

76.2%

HumanEval

93%

LiveCodeBench

81.3%

MMMU

81%

MMMU Pro

81%

ChartQA

81.4%

DocVQA

92%

Terminal-Bench

54.2%

ARC-AGI

31.1%

API 문서 보기

Gemini 3 Pro 소개

Gemini 3 Pro의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

네이티브 멀티모달 아키텍처

Gemini 3 Pro는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 transformer pass 내에서 네이티브로 처리하도록 설계된 Google의 핵심 flagship 모델입니다. 별도의 인코더에 의존했던 이전 모델들과 달리, 이 아키텍처는 여러 모달리티 전반에 걸쳐 미묘한 데이터들을 보존합니다. 2025년 말에 출시된 이 모델은 지능과 운영 효율성 사이의 균형을 맞춘 고성능 frontier model 대안으로 자리매김했습니다.

reasoning 및 기술적 성능

기술적으로 이 모델은 AIME 2025 수학 시험에서 100%를 기록하며 정량적 분야에서 압도적인 성능을 보입니다. 시스템이 답변을 생성하기 전에 복잡한 논리 구조를 심사숙고할 수 있게 하는 내부 Deep Think 계층이 포함되어 있습니다. 이를 통해 과학 연구, GPQA Diamond의 전문가 수준 Q&A, 그리고 논리 검증이 중요한 고급 경쟁 프로그래밍 작업에 매우 효과적입니다.

엔터프라이즈급 context 활용성

방대한 100만 token context window를 갖춘 이 모델은 대규모 데이터 통합을 위해 구축되었습니다. 표준 RAG 아키텍처에서 발생하는 정보 손실 없이 전체 코드베이스나 몇 시간 분량의 고해상도 영상을 입력받아 구체적인 통찰을 추출할 수 있습니다. 이러한 긴 context 처리 능력은 최적화된 캐싱과 결합되어 기업들이 기존 flagship 시스템보다 훨씬 낮은 비용으로 복잡한 자율 워크플로우를 운영할 수 있게 해줍니다.

Gemini 3 Pro 사용 사례

Gemini 3 Pro을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율 코드베이스 엔지니어링

100만 token context window에 전체 GitHub 레포지토리를 불러와 아키텍처를 이해한 상태에서 레포지토리 전체에 대한 디버깅 및 기능 구현을 수행합니다.

멀티모달 비디오 인텔리전스

1시간 분량의 비디오 파일을 직접 분석하여 시간적 통찰을 추출하고, 복잡한 장면을 요약하거나 시각-오디오 상관관계를 식별합니다.

박사급 과학 연구

최상위권 GPQA 점수와 방대한 과학적 표를 파싱하는 능력을 활용해 물리학 및 화학 분야의 대학원 수준 문제를 해결합니다.

3D 공간 계획

모델의 고유한 3D reasoning 기능을 활용해 가상 환경을 설계하거나 UI 레이아웃을 구성하고, 공간적 퍼즐을 해결합니다.

Zero-Shot 게임 개발

고급 코딩 및 논리 합성 능력을 활용하여 단 하나의 prompt만으로도 기능적인 레트로 스타일 게임이나 물리 엔진을 생성합니다.

기업 문서 통합

수천 페이지에 달하는 비정형 금융 문서를 동시에 처리하여 리스크를 식별하고 구조화된 보고서를 생성합니다.

강점

제한

압도적인 3D reasoning: 공간 퍼즐을 해결하고 3D 환경을 계획하는 데 탁월한 능력을 보여주며, 시각적 논리 측면에서 경쟁 모델을 앞섭니다.

장황한 답변 문제: 커뮤니티 benchmark에서 이 모델은 매우 장황한 것으로 분류되며, 간단한 작업에도 불필요하게 많은 token을 사용하는 경향이 있습니다.

대규모 context 활용성: 100만 token window를 통해 RAG 시스템에서 발생하는 데이터 손실 없이 전체 프로젝트나 장시간의 영상을 처리할 수 있습니다.

환각 현상의 변동성: 논리 능력은 개선되었으나, 개방형 평가에서는 소규모 모델과 비교했을 때 여전히 측정 가능한 수준의 환각 현상이 나타납니다.

최상위 수학 성능: AIME 2025 수학 시험에서 100% 점수를 기록하며 정량적이고 과학적인 분석을 위한 최고의 선택지로 자리 잡았습니다.

Context 확장 시 비용 부담: 20만 token 이후에는 가격이 즉시 두 배가 되어, 대규모 기업 운영 시 예기치 않은 비용이 발생할 수 있습니다.

공격적인 요금 정책: 입력 100만 token당 $2.00의 가격으로 flagship 모델보다 훨씬 저렴하게 frontier model의 지능을 제공합니다.

지역별 기능 차이: 일부 고급 agentic 및 Deep Think 기능은 초기에 특정 지역이나 영어 설정으로 제한될 수 있습니다.

API 빠른 시작

google/gemini-3-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-pro",
  thinkingConfig: { includeThoughts: true }
});

const prompt = "이 100만 token 코드베이스가 갖는 아키텍처상의 의미를 설명해줘.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Gemini 3 Pro에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Gemini 3 Pro에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“Gemini 3 Pro의 100만 context는 코드베이스 분석의 판도를 바꿨습니다. 드디어 전체 프로젝트를 업로드했는데 구조를 전혀 혼동하지 않더군요.”

— dev_guru_2026

“Deep Think 모드는 GPT-4o보다 논리적인 면에서 훨씬 뛰어납니다. 단순히 첫 답변을 내뱉는 대신, 멈추고 심사숙고합니다.”

— AIExpertX

twitter

“Google이 드디어 3.1 릴리스로 따라잡았군요. ARC-AGI-2 benchmark 결과가 말해주듯, 현재로서는 reasoning 분야의 왕좌입니다.”

— hackernews_reader

hackernews

“속도와 멀티모달 기능은 마음에 들지만, 가끔 너무 장황합니다. 간단한 prompt에도 10페이지짜리 보고서를 주네요.”

— TheTechReviewer

youtube

“수학 성능이 핵심입니다. AIME 2025에서 100%라니, 사실상 고등학교 수학 경시대회 수준을 해결하는 것이죠.”

— logic_king

“네이티브 오디오 처리가 엄청난 차이를 만듭니다. 텍스트 전용 모델이 놓치는 어조와 풍자까지 잡아내네요.”

— prompt_engineer

twitter

Gemini 3 Pro에 대한 동영상

Gemini 3 Pro에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“Gemini 3 Pro는 진정한 인공지능을 향한 경주에서 새로운 장을 열었습니다.”

“저만의 독자적인 benchmark인 Simple Bench에서 경쟁 모델들을 압도했습니다.”

“이 모델은 이전 버전에서는 볼 수 없었던 내부 심사숙고의 형태를 보여줍니다.”

“사전 처리 없이 장문의 비디오 콘텐츠를 이해하는 능력은 가장 저평가된 기능입니다.”

“평범한 인간보다 Gemini 3 Pro가 더 나은 성능을 내지 못하는 benchmark는 사실상 거의 없습니다.”

“Gemini 3 Pro Deep Think는 적어도 일반인이 접근할 수 있는 모델 중 가장 똑똑한 LLM이라고 할 수 있습니다.”

“고급 병렬 reasoning을 사용하여 여러 가설을 동시에 탐색합니다.”

“100만 token window 전반에 걸친 일관성은 1.5 Pro보다 훨씬 높습니다.”

“생각의 흔적에서 모델 스스로 논리적 오류를 수정하는 것을 볼 수 있습니다.”

“비행기 애니메이션이 하늘에서 떨어지는 모습을 제대로 묘사한 몇 안 되는 모델 중 하나입니다.”

“Gemini 2.5에서 Gemini 3 Pro로의 기능적 도약은 GPT-4 이후 가장 큰 변화입니다.”

“reasoning 성능을 고려했을 때 요금은 정말 말도 안 될 정도로 저렴합니다.”

“Karpathy가 Google 검색 도구를 활성화했을 때, 모델은 소위 '시간적 충격'을 경험했습니다.”

“제가 올해 테스트한 어떤 모델보다 TypeScript 타입을 더 잘 다룹니다.”

“Gemini 3는 알아볼 수 있는 게임 컨트롤러를 성공적으로 생성한 반면, GPT 5.1은 형태를 거의 알아볼 수 없었습니다.”

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Gemini 3 Pro 프로 팁

Gemini 3 Pro을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Reasoning 토글 활용

Deep Think 구성을 사용하여 속도와 정확성 사이의 균형을 맞추고, 경쟁 프로그래밍과 같은 작업에는 High 설정을 사용하세요.

ROI를 위한 Context Caching

장기 프로젝트에서 동일한 100만 token 데이터셋을 반복적으로 쿼리할 경우, context caching을 활용해 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다.

전체 레포지토리 context 제공

코딩 시에는 파편화된 코드 조각보다는 전체 파일 구조를 업로드하여 모델이 아키텍처의 일관성을 유지하도록 하세요.

시간적 prompt 작성

비디오를 분석할 때 prompt에 특정 타임스탬프를 명시하면 모델이 중요한 시각적 이벤트에 집중하도록 도울 수 있습니다.

후기

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