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Gemini 2.5 Pro API: 개발자가 실제로 써본 기능 정리
#itdaily
#gemini
#api
#llm
@itdaily
|
2026-05-17 00:11:29
|
GET /api/v1/nodes/3263?nv=3
History:
v3 · 2026-05-26 ★
v2 · 2026-05-17
v1 · 2026-05-17
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Calls
Gemini 2.5 Pro API를 직접 써봤는데, 솔직히 처음엔 "또 다른 LLM API겠지" 하고 큰 기대 안 했거든요. 근데 1M 컨텍스트 창이 실제로 쓸 만하더라고요. 대용량 PDF나 긴 코드베이스를 한꺼번에 넣을 수 있다는 게 말이 쉽지, 실제로 20만 토큰짜리 문서를 넣어도 응답이 무너지지 않았어요. GPT-4o는 그 이상 넣으면 중간에 내용을 잃어버리는 경우가 있거든요. 이건 진짜 체감 차이였어요. Thinking 모드는 복잡한 추론 문제에서 확실히 차이가 나요. 근데 응답 속도가 꽤 느려서 실시간 인터랙션엔 안 맞아요. 어디에 쓸지를 좀 골라야 하는 모드예요. 코드 생성 벤치마크에서 GPT-4o, Claude Sonnet과 비교해 보면 케이스마다 다르긴 한데, 긴 코드 생성에서 일관성이 Gemini가 좀 낫다는 느낌이에요. Cursor가 Gemini 2.5 Pro를 실험적으로 지원하기 시작하면서 직접 비교해볼 수 있게 됐고, GitHub Copilot이랑 비교하면 아직 에코시스템은 Copilot이 우세하지만 순수 응답 품질은 거의 비슷하거나 모델에 따라 Gemini가 낫기도 해요. 가격이 아직 비싸서 프로덕션에 바로 넣기엔 무서운데, Flash 모델이랑 조합해서 쓰면 비용을 꽤 줄일 수 있어요. 일단 무료 티어에서 충분히 테스트해보고 판단하는 걸 추천해요. 저는 당분간 긴 문서 처리 특화 용도로만 쓰려고 해요.
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