구글, 기업 타깃 '제미나이 2.5' 모델군 강화..."라인업 늘리고 가격 인하"

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데이터 과학/AI

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인공지능

대상자

• AI 개발자 및 기업 IT 책임자
• 고비용 AI 모델 사용에 부담을 느끼는 중소/중견 기업
• 복잡한 추론 작업이 필요한 기술 팀
• 난이도 관점: 중간~고급 (모델 성능, 가격 전략, 기술적 세부사항 포함)

핵심 요약

• 제미나이 2.5 모델군 출시
• Gemini 2.5 Pro: 멀티모달, 100만 토큰 처리, 수학 및 코딩 성능 강화
• Gemini 2.5 Flash: 성능/효율 균형, 대규모 문서 요약 및 챗봇 애플리케이션 최적화
• Gemini 2.5 Flash-Light: 번역/분류 성능 향상, 초저가 요금제로 기업 타깃
• "사고 예산(thinking budget)" 기능 도입
• 사용자 지정으로 추론 시간 할당 가능, 정확도와 일관성 향상
• 가격 전략 변화
• Flash-Light: 입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 100만 토큰당 0.40달러 (기존 대비 10~25분의 1 수준)

섹션별 세부 요약

1. 모델군 출시 및 특징

• 제미나이 2.5 모델군 구성
• Pro: 멀티모달, 100만 토큰 입력 처리
• Flash: 대규모 문서 요약, 챗봇 애플리케이션에 최적화
• Flash-Light: 번역, 분류 등 지연 시간이 중요한 작업에 특화
• "사고 예산" 기능
• 사용자 요청에 따라 추론 시간 조정 가능
• 복잡한 문제 해결 능력 강화
• "전문가혼합(MoE)" 구조 채택
• 매개변수 중 일부만 활성화, 하드웨어 자원 효율화

2. 성능 및 벤치마크

• Gemini 2.5 Pro 성능
• 내부 테스트 결과: o3-미니 모델 대비 수학/코딩 성능 우수
• Gemini 2.5 Flash-Light 성능
• 번역, 분류 등 지연 시간 작업에 특화
• 코드, 수학, 과학, 추론, 멀티모달 등 다양한 기준에서 품질 향상

3. 가격 전략 및 기업 타깃

• Flash-Light 요금제
• 입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 100만 토큰당 0.40달러 (기존 2.5 Pro 대비 10~25분의 1)
• Flash 모델 가격 조정
• 입력 요금 인상: 0.15달러 → 0.30달러
• 출력 요금 인하: 3.50달러 → 2.50달러
• 비용 효율성 균형 설계

결론

• "사고 예산" 기능과 MoE 구조 도입으로 복잡한 추론 작업 최적화
• 가격 전략 변화를 통해 기존 고비용 AI 사용자 유치
• 기업용 작업에 맞춘 모델 라인업 확대
• 실무 적용 시: 작업 유형에 따라 모델 선택 (예: 문서 요약 → Flash, 복잡한 추론 → Pro) 및 비용 효율성 분석 필수