구글, 개선된 제미나이 1.5 출시…프로 가격 최대 64% 인하

대규모 문서나 긴 영상을 다루는 개발자들에게 높은 API 비용과 모델의 지나친 장황함은 항상 골칫거리였습니다. Google이 이 두 가지 문제를 동시에 겨냥했습니다.

Google은 실제 서비스 환경을 위한 최신 업데이트 모델인 Gemini-1.5-Pro-002와 Gemini-1.5-Flash-002를 출시했습니다. 이와 함께 소형 실험 모델인 Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924도 선보였습니다. 개발자들은 Google AI Studio와 Gemini API를 통해 바로 이용할 수 있으며, 기업 고객은 Vertex AI에서 활용할 수 있습니다.

수학 성능 20% 향상과 최대 64% 가격 인하

새 모델들은 전반적인 벤치마크 성능이 크게 뛰었습니다. 난이도가 높은 MMLU-Pro에서 두 모델 모두 약 7% 향상되었고, 수학 벤치마크인 MATH와 내부 경쟁 수학 데이터셋인 HiddenMath에서는 약 20%라는 높은 성능 개선을 보였습니다. 시각적 이해와 파이썬 코드 생성 능력도 2%에서 7%가량 올랐습니다.

엔지니어링 측면에서 체감되는 변화는 답변 스타일입니다. 요약, 질의응답, 정보 추출 작업 시 기본 답변 길이가 기존보다 5%에서 20% 짧아졌습니다. 불필요한 설명을 줄여 응답 지연을 낮추고 출력 토큰 비용도 절감할 수 있게 조정한 것입니다.

가격 인하 폭도 큽니다. 2024년 10월 1일부터 128K 토큰 미만 프롬프트 기준 Gemini 1.5 Pro의 입력 토큰 비용은 64%, 출력 토큰은 52%, 컨텍스트 캐싱 증분 토큰 비용은 64% 인하됩니다. 유료 티어의 속도 제한도 대폭 완화되어 1.5 Flash는 분당 요청 수(RPM)가 2,000으로, 1.5 Pro는 1,000 RPM으로 상향되었습니다. 안전 필터 역시 기본 적용을 해제해 개발자가 서비스 성격에 맞춰 직접 설정할 수 있도록 변경되었습니다.

왜 중요한가

Gemini 1.5 Pro의 200만 토큰 컨텍스트 창은 독보적이었지만, 책 수십 권 분량의 PDF나 긴 영상을 상시 분석하기엔 비용과 호출 한도가 걸림돌이었습니다. 이번 64% 가격 인하와 요청 한도 확대로 인해 대규모 컨텍스트 기반 서비스의 경제성이 확보되었습니다. 비용 문제로 도입을 미뤄왔던 개발자라면 지금 즉시 테스트해볼 만합니다.

산업 측면에서는 Google이 자체 인프라 효율성을 앞세워 OpenAI 등 경쟁사들을 상대로 본격적인 가격 인하 압박을 시작한 것으로 보입니다. 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 프로덕션 환경의 단위 비용과 처리 속도 싸움으로 전선이 이동하고 있습니다.

우리는 Google이 기본 답변 길이를 줄여 개발자의 지출을 아껴주고, 안전 필터 기본 적용을 꺼서 개발자에게 통제권을 넘겨준 점을 높게 평가합니다. 모델이 혼자 길게 늘어놓는 말과 과도한 거절을 줄이고 실용적인 소프트웨어 부품으로 진화하려는 영리한 조치입니다.