Gemini 3에 대한 새로운 Gemini API 업데이트

발행: (2025년 12월 16일 오전 09:29 GMT+9)
8 min read

Source: Google Developers Blog

2025년 11월 25일

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Gemini 3용 Gemini API의 새로운 기능

  • 사고 제어를 위한 간소화된 파라미터
    Gemini 3부터는 모델이 응답을 생성하기 전에 사고 과정의 최대 깊이를 제어하는 새로운 파라미터 thinking_level를 도입했습니다. Gemini 3은 이 수준을 엄격한 토큰 보장이 아닌 추론을 위한 상대적인 가이드라인으로 취급합니다.

    • "high" – 최적의 사고가 필요한 복잡한 작업(예: 전략적 비즈니스 분석, 코드 취약점 스캔)용.
    • "low" – 구조화된 데이터 추출이나 요약과 같이 지연 시간·비용에 민감한 애플리케이션용.
      자세한 내용은 여기를 참고하세요.
  • 멀티모달 비전 처리에 대한 세밀한 제어
    media_resolution 파라미터를 사용하면 이미지, 비디오, 문서 입력에 사용되는 토큰 수를 설정할 수 있어 시각적 충실도와 토큰 사용량 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. 각 미디어 파트별로 혹은 전체적으로 media_resolution_low, media_resolution_medium, media_resolution_high 중 하나로 지정합니다. 지정하지 않으면 모델이 미디어 유형에 따른 최적 기본값을 사용합니다. 높은 해상도는 미세한 텍스트를 읽거나 작은 디테일을 식별하는 능력을 향상시키지만 토큰 사용량과 지연 시간이 증가합니다.

  • 함수 호출 및 이미지 생성 성능 향상을 위한 Thought Signatures
    Gemini 3부터 API는 Thought Signatures—모델 내부 사고 과정을 암호화한 표현—의 반환을 강제합니다. 이후 호출 시 이 서명을 전달하면 Gemini 3이 대화 전반에 걸쳐 추론 체인을 유지할 수 있어 복잡하고 다단계인 에이전트 워크플로에 필수적입니다.

    • 공식 SDK(라이브러리)와 표준 채팅 히스토리를 사용할 경우 Thought Signatures가 자동으로 처리됩니다.
    • 함수 호출: 현재 턴에 대한 엄격한 검증이 적용되며, 서명이 누락되면 400 오류가 반환됩니다. 자세한 내용은 여기를 확인하세요.
    • 텍스트/채팅 생성: 검증이 엄격하게 적용되지는 않지만, 서명을 생략하면 추론 및 답변 품질이 저하됩니다.
    • 이미지 생성/편집: 모든 모델 파트에 대해 thoughtSignature를 포함한 엄격한 검증이 적용되며, 서명이 없을 경우 400 오류가 반환됩니다.
  • 구조화된 출력과 함께하는 Grounding 및 URL 컨텍스트
    이제 Gemini가 제공하는 도구—특히 Google Search를 통한 GroundingURL 컨텍스트—를 구조화된 출력과 결합할 수 있습니다. 이는 웹이나 특정 웹페이지에서 실시간 정보를 가져와 정확한 JSON 형태로 추출해 후속 작업에 활용해야 하는 에이전트에 매우 유용합니다. 예시는 여기를 참고하세요.

  • Google Search Grounding 가격 업데이트
    동적 에이전트 워크플로를 보다 잘 지원하기 위해, 기존의 고정 요금(US $35 / 1k 프롬프트)에서 보다 세분화된 사용량 기반 요금인 US $14 / 1,000 검색 쿼리로 전환합니다.

Gemini 3 Pro API 사용 시 모범 사례

우리는 Gemini 3 Pro에 대한 큰 관심을 목격했습니다—특히 바이브 코딩, 제로샷 생성, 수학 문제 해결, 복합 멀티모달 이해 등 다양한 사용 사례에서요. Gemini 3의 한계를 뛰어넘으며 최상의 결과를 얻으려면 다음 가이드라인을 따르세요 (자세한 내용은 here 참고):

  • Temperaturetemperature 매개변수를 기본값인 1.0으로 유지하세요.
  • Consistency & defined parameters – 프롬프트 전반에 걸쳐 일관된 구조(예: 표준화된 XML 태그)를 유지하고 모호한 용어는 명시적으로 정의하세요.
  • Output verbosity – 기본적으로 Gemini 3은 간결하며 직접적이고 효율적인 답변을 선호합니다. 필요하면 보다 대화형이거나 “수다스러운” 응답을 명시적으로 요청하세요.
  • Multimodal coherence – 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동등한 입력으로 다루세요. 특정 모달리티를 명확히 언급하여 모델이 이를 개별적으로 분석하기보다 통합하도록 하세요.
  • Constraint placement – 행동 제약 및 역할 정의를 System Instruction에 넣거나 프롬프트 가장 상단에 배치하여 모델의 추론 과정을 고정하세요.
  • Long‑context structure – 큰 컨텍스트(책, 코드베이스, 긴 비디오)를 다룰 때는 구체적인 지시를 프롬프트 (데이터 컨텍스트 뒤)에 배치하세요.

Gemini 3 Pro는 **agentic coding**에 대한 우리 가장 진보된 모델입니다. 개발자들이 그 능력을 최대한 활용할 수 있도록 연구팀과 협력해 System Instructions 템플릿을 만들었습니다.

Agentic SI Template – 여러 에이전시 벤치마크에서 성능을 향상시킨 모델용 템플릿입니다.
새로운 기능으로 빌드를 시작하려면 시스템 프롬프트에 템플릿을 포함하고 위에서 설명한 대로 매개변수를 조정하세요.

**Gemini 3 documentation**을 확인하고, 기술 구현 세부 사항은 **Developer Guide**를 읽어보세요.


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