구글 제미니 3.1 프로: 추론 능력이 두 배로 향상된 구글의 새로운 AI 모델 – 질문과 답변

구글의 새로운 AI 플래그십, 제미니 3.1 프로가 경쟁 구도를 어떻게 뒤흔들고 있는가

2026년, 치열한 AI 경쟁 속에서 구글은 놀랍고도 매우 효과적인 과도기적 행보를 보였습니다. 바로 제미니 3.1 프로를 통해 문제 해결 및 논리적 추론 분야에서 새로운 기준을 제시하는 모델을 선보인 것입니다. 과거처럼 일반적인 0.5 버전 업데이트나 완전히 새로운 세대의 제품을 기다리는 대신, 구글은 이번 0.1 버전 업데이트를 통해 자사 시스템의 핵심 지능이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여주고 있습니다.

수치가 모든 것을 말해줍니다. 특히 훈련 데이터 암기를 넘어 진정한 추상적 추론 능력을 테스트하는 까다로운 ARC-AGI-2 벤치마크에서 새로운 모델은 놀라운 77.1%의 성능을 달성했습니다. 이로써 Gemini 3.1 Pro는 이전 모델보다 성능이 두 배 이상 향상되었을 뿐만 아니라 OpenAI의 GPT-5.2나 Anthropic의 Opus 4.6과 같은 강력한 경쟁 모델도 능가합니다. 이러한 획기적인 성능 향상은 구글이 특수 연구 모델인 "Gemini 3 Deep Think"의 아키텍처 혁신 기술을 일상적인 사용을 위한 보다 광범위한 모델에 적용했기 때문에 가능했습니다.

하지만 Gemini 3.1 Pro는 이론상으로만 뛰어난 것이 아닙니다. 실제로 이 모델은 소위 "사고 토큰" 처리 효율성이 크게 향상되어 복잡한 작업에서 더 빠르고 정확한 결과를 제공합니다. 실시간 대시보드를 자율적으로 생성하거나, 텍스트 명령만으로 웹사이트를 "바이브 코딩"하거나, 에이전트 기반 워크플로에서 안정적인 엔진 역할을 수행하는 등, 이 모델은 고도로 복잡한 프로그래밍 인터페이스와 직관적인 사용성 사이의 간극을 메워줍니다. 특히 개발자와 기업에게 반가운 점은 성능이 대폭 향상되었음에도 불구하고 API 가격이 이전 버전과 동일한 수준으로 유지된다는 것입니다.

이번 행보로 구글은 치열한 경쟁이 벌어지고 있는 AI 시장에서 일시적으로나마 선두 자리를 되찾았습니다. 하지만 이러한 급속한 발전은 사용자, 개발자, 그리고 인공지능의 미래에 구체적으로 어떤 의미를 갖는 것일까요? 무한한 가능성은 어디에 있으며, 이러한 도구를 사용하는 데 있어 여전히 존재하는 약점은 무엇일까요? 다음 질문과 답변을 통해 구글의 새로운 핵심 모델의 모든 측면을 살펴보겠습니다.

제미니 3.1 프로는 무엇이며, 구글은 왜 이 모델을 출시했을까요?

제미니 3.1 프로는 구글이 기존 제미니 3 시리즈를 업그레이드한 새로운 AI 모델로, 2026년 2월 19일에 공개되었습니다. 2025년 11월에 출시된 제미니 3 프로의 진화된 버전으로, 문제 해결 및 논리적 추론 능력이 크게 향상된 것을 목표로 합니다. 구글은 이 모델을 단순한 답변으로는 부족한 작업을 위해 설계된 향상된 기본 지능이라고 설명합니다. 이 모델은 출시 당일부터 다양한 플랫폼에서 개발자, 기업 및 최종 사용자에게 미리 보기 버전으로 제공되었습니다.

제미니 3.1 프로 출시는 구글이 모델 번호에 0.1을 도입한 첫 사례라는 점에서 주목할 만합니다. 이전 세대에서는 0.5 업데이트가 일반적인 중간 단계였습니다. 이러한 결정은 구글이 완전히 새로운 모델 세대는 아니지만, 개선 사항이 충분히 중요하다고 판단하여 별도의 출시를 결정했음을 시사합니다.

Gemini 3.1 Pro와 Gemini 3 Deep Think는 어떤 관계가 있나요?

제미니 3.1 프로 출시 일주일 전, 구글은 제미니 3 딥씽크(Deep Think)에 대한 주요 업데이트를 배포했습니다. 딥씽크는 과학, 연구 및 엔지니어링 분야의 특히 복잡한 작업을 위해 설계된 특수 모델입니다. 딥씽크의 혁신적인 성능을 뒷받침하는 향상된 핵심 인텔리전스가 이제 제미니 3.1 프로에서도 사용할 수 있게 되었습니다. 즉, 이전에는 특수 딥씽크 모델에서만 사용할 수 있었던 추론 능력 향상이 이제 일상적인 응용 분야에 활용 가능한 보다 광범위한 모델에 통합되었다는 의미입니다.

하지만 중요한 차이점이 하나 있습니다. Gemini 3 Deep Think는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 약 85%의 성능을 달성하여 Gemini 3.1 Pro의 77.1%보다 더 강력합니다. 이는 훨씬 더 높은 컴퓨팅 성능을 의미하며, 결과적으로 작업당 비용도 더 높습니다. 따라서 Gemini 3.1 Pro는 더 광범위한 애플리케이션에서 성능과 효율성 사이의 더 나은 균형을 제공합니다.

ARC-AGI-2 벤치마크는 정확히 무엇이며 왜 중요한가요?

ARC-AGI-2 벤치마크는 공식 명칭이 '인공 일반 지능을 위한 추상화 및 추론 코퍼스 버전 2'이며, 인공지능 모델이 완전히 새로운 논리적 패턴을 해결하는 능력을 평가하는 테스트입니다. 암기된 지식을 테스트하는 기존의 많은 벤치마크와 달리, ARC-AGI-2는 시스템의 추상적 추론 및 일반화 능력을 테스트합니다. 이 과제들은 단순히 훈련 데이터의 패턴을 일치시키는 것만으로는 해결할 수 없도록 설계되어 진정한 논리적 추론을 요구합니다.

ARC-AGI-2는 기존 벤치마크가 고성능 모델로 포화 상태에 이르자 ARC-AGI-1의 후속 버전으로 개발되었습니다. 첫 번째 버전은 때때로 거의 해결된 것으로 여겨졌으며, 최고 성능 모델은 90점대 후반의 점수를 기록했습니다. ARC-AGI-2는 무차별 대입 방식에 저항력이 강하고 보다 유연하고 일반적인 사고를 요구하는 과제를 포함함으로써 기준을 크게 높였습니다. 채점 시스템은 '두 번의 시도로 통과' 방식을 사용하는데, 이는 특정 과제에 어느 정도 모호성이 존재함을 인정하고 두 번의 시도를 허용하는 방식입니다.

ARC-AGI-2에서 특히 주목할 만한 점은 인간 참가자를 대상으로 한 통제된 테스트에서 직업, 기술 경험, 프로그래밍 능력 또는 수학적 배경과 같은 인구통계학적 요인이 성능과 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이지 않았다는 것입니다. 이는 해당 벤치마크가 특정 분야 지식이 아닌 일반적인 문제 해결 능력을 측정한다는 것을 시사합니다.

Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 어떤 성능을 보였습니까?

Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 77.1%의 검증된 점수를 달성했습니다. 이는 이전 모델인 Gemini 3 Pro의 31.1%보다 두 배 이상 높은 수치입니다. 대부분의 Frontier 모델이 이처럼 까다로운 벤치마크에서 50%를 넘는 데 어려움을 겪는다는 점을 고려하면, 이러한 성능 향상은 매우 인상적입니다. 구형 ARC-AGI-1 벤치마크에서는 Gemini 3.1 Pro가 98.0%라는 더욱 높은 점수를 기록했으며, 작업당 비용은 단 $0.522에 불과합니다.

경쟁 모델들과 비교했을 때, Gemini 3.1 Pro는 확실히 앞서 있습니다. 구글에 따르면 Anthropic의 Opus 4.6은 68.8%, OpenAI의 GPT-5.2는 52.9%의 정확도를 기록했습니다. 하지만 77%라는 수치가 ARC-AGI-2의 문제를 완전히 해결했다고 볼 수는 없습니다. 벤치마크 개발자들은 이러한 추상적 시각 추론 작업에서 인간과 유사한 성능을 보이려면 100%에 가까운 점수가 필요하다고 주장합니다. 그럼에도 불구하고, 이 점수는 질적인 전환점을 의미하며, 최첨단 모델과 벤치마크 상한선 사이의 격차가 이제 근본적인 능력의 차이보다는 정교함의 차이에 더 가깝다는 것을 보여줍니다.

Gemini 3.1 Pro는 다른 벤치마크에서 어떤 성능을 보여주나요?

Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2 벤치마크 외에도 여러 표준화된 테스트에서 뛰어난 결과를 보여줍니다. 과학적 전문성을 측정하는 벤치마크인 GPQA Diamond에서 94.3%의 점수를 획득하여 최고 수준을 기록했습니다. GitHub에서 실제 소프트웨어 문제를 해결하는 능력을 측정하는 SWE-Bench Verified에서는 80.6%의 점수를 받았습니다. 이 수치는 Anthropic의 Opus 4.6(80.8%)과 거의 비슷한 수준이지만, 일부 자료에서는 Opus의 점수가 72.6%로 더 낮게 보고되기도 하는데, 이는 테스트 조건의 차이 때문일 수 있습니다.

경쟁 코딩 벤치마크인 LiveCodeBench Pro에서 Gemini 3.1 Pro는 2887의 Elo 점수를 달성하여 이전 버전인 Gemini 3 Pro(2439)와 OpenAI의 GPT-5.2(2393)를 크게 앞섰습니다. MCP Atlas와 같은 에이전트 기반 벤치마크에서는 69.2%, BrowseComp에서는 85.9%의 성능을 보였습니다. 또한 멀티모달 이해에서도 MMMLU에서 92.6%라는 높은 점수를 기록하며 우수한 결과를 보여주었습니다.

벤치마크 비교에서 Gemini 3.1 Pro의 약점은 무엇입니까?

전반적으로 뛰어난 성능을 보여주지만, 제미니 3.1 프로가 모든 부문에서 최고는 아닙니다. 멀티모달 MMMU Pro 테스트에서는 이전 모델인 제미니 3 프로가 81.0%로 신형 모델의 80.5%보다 약간 앞섰습니다. 후속 모델이 특정 영역에서 이전 모델보다 약간 뒤처지는 드문 사례입니다.

인류의 마지막 시험(Humanity's Last Exam)은 외부 도구 사용을 포함하는 특히 까다로운 테스트인데, 이 테스트에서 Anthropic의 Opus 4.6이 53.1%라는 최고 점수를 기록했습니다. 구글의 현재 모델에 대한 흔한 비판 중 하나는 OpenAI나 Anthropic의 모델만큼 도구를 효율적으로 사용하지 못한다는 점입니다. 심층적인 터미널 상호 작용을 요구하는 특수 코딩 벤치마크인 Terminal-Bench 2.0에서도 OpenAI의 Codex 모델은 77.3%의 점수로 68.5%를 기록한 Gemini 3.1 Pro를 능가했습니다.

인공지능 벤치마크는 일반적으로 얼마나 의미가 있을까요?

벤치마크는 AI 모델의 성능을 측정하는 중요한 도구이지만, 근본적인 한계를 가지고 있습니다. 벤치마크는 모델의 실제 능력 중 일부만을 보여줄 뿐이며, 실제 응용 시나리오에서의 성능을 완벽하게 반영할 수는 없습니다. 특히 버전 3.0에서 3.1로의 업그레이드처럼 점진적인 개선이 이루어지는 경우, 실제 사용 환경에서의 차이는 벤치마크 수치에서 나타나는 것만큼 크지 않을 수 있습니다.

게다가, 높은 벤치마크 점수만으로는 인공지능의 세계를 근본적으로 바꿀 수 없습니다. 과거에도 다른 인공지능 시스템들이 특정 벤치마크에서 인상적인 점수를 기록했지만, 이것이 실제 응용 분야에서 눈에 띄는 패러다임 변화로 이어지지는 않았습니다. 새로운 모델의 실제 성능 향상을 평가하는 가장 좋은 방법은 사용자가 직접 설정한 과제, 특히 출력에 대한 기대치가 명확하고 이전 모델의 결과를 알고 있는 과제를 사용하여 테스트하는 것입니다. 이것이 새로운 모델이 실제로 의미 있는 개선을 가져오는지 판단하는 가장 확실한 방법입니다.

제조업체들이 자사 모델의 성능이 특히 뛰어난 벤치마크 결과를 강조하는 것은 일반적인 관행입니다. 구글 역시 예외는 아니므로, 제시된 수치를 꼼꼼히 검토하는 것이 항상 바람직합니다.

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구글은 제미니 3.1 프로의 구체적인 사용 사례를 무엇이라고 언급했습니까?

구글은 제미니 3.1 프로의 향상된 기능을 보여주는 몇 가지 실용적인 사용 사례를 강조합니다. 대표적인 예로 실시간 항공우주 대시보드 구축을 들 수 있습니다. 이 모델은 공개된 원격 측정 스트림을 독립적으로 구성하여 국제 우주 정거장의 궤도를 실시간으로 시각화했습니다. 이는 모델이 복잡한 API를 이해하고 이를 기반으로 기능적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 능력을 보여줍니다.

또 다른 응용 사례로는 텍스트 입력에서 애니메이션 SVG 그래픽을 직접 생성하는 것이 있습니다. 이러한 그래픽은 별도의 그래픽 프로그램이나 전문 개발자 없이도 웹사이트에 바로 삽입할 수 있습니다. 나아가, 이 모델은 텍스트 설명만으로 완전한 웹사이트를 생성할 수도 있습니다. 이러한 기능들은 자연어 설명을 기능적인 코드로 직접 변환하는 소위 바이브 코딩(vibe coding)이라는 개념에 속합니다.

구글은 3.1 Pro가 복잡한 프로그래밍 인터페이스와 사용자 친화적인 디자인 사이의 간극을 메우기 위해 고급 추론 방식을 사용하도록 설계되었다고 강조합니다. 이 모델은 기술적으로 정교한 시스템과 프로그래밍 지식이 부족한 사용자 사이에서 중개자 역할을 할 수 있다는 것이 핵심 아이디어입니다.

Gemini 3.1 Pro는 어떤 플랫폼에서 사용할 수 있나요?

구글은 더 많은 사용자를 확보하기 위해 Gemini 3.1 Pro를 여러 플랫폼에 동시에 출시했습니다. 개발자는 Google AI Studio의 Gemini API, Gemini CLI, 에이전트 기반 개발 플랫폼인 Google Antigravity, 그리고 Android Studio를 통해 미리 보기 모드로 모델에 액세스할 수 있습니다. 기업은 Vertex AI와 Gemini Enterprise를 통해 모델을 사용할 수 있습니다. 최종 사용자는 Gemini 앱을 통해 액세스할 수 있으며, Google AI Pro 및 Ultra 플랜 구독자는 사용량 제한이 완화됩니다. 또한 NotebookLM을 통해서도 액세스할 수 있는데, NotebookLM은 Pro 및 Ultra 플랜 구독자에게만 제공됩니다.

구글 안티그래비티(Google Antigravity)는 플랫폼으로서 특별히 언급할 만합니다. 2025년 11월 제미니 3(Gemini 3)과 함께 출시된 이 플랫폼은 자율 AI 에이전트를 개발 프로세스의 중심에 두는 에이전트 기반 개발 환경입니다. 안티그래비티 내에서 에이전트는 브라우저 기반 상호 작용을 통해 독립적으로 계획을 수립하고, 코드를 작성하고, 결과를 검증할 수 있습니다. 이 플랫폼은 제미니 모델 외에도 앤스로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)의 모델도 지원합니다.

Gemini 3.1 Pro를 API를 통해 사용하는 데 드는 비용은 얼마입니까?

Gemini 3.1 Pro의 API 가격은 이전 버전인 Gemini 3 Pro와 동일하며, 프롬프트 길이에 따라 단계별로 책정됩니다. 입력이 최대 20만 토큰인 경우, 입력 가격은 100만 토큰당 2달러, 출력 가격은 100만 토큰당 12달러입니다. 20만 토큰을 초과하는 긴 컨텍스트의 경우, 입력 가격은 4달러, 출력 가격은 18달러로 인상됩니다. 컨텍스트 창은 최대 100만 토큰을 저장할 수 있으며, 최대 출력 길이는 6만 5천 토큰입니다.

경쟁 모델과 비교했을 때, 제미니는 가격 경쟁력이 뛰어난 옵션으로 자리매김하고 있습니다. 백만 토큰당 2달러라는 입력 비용은 앤트로픽의 오푸스 모델보다 훨씬 저렴하며, 오픈아이얼의 GPT 모델과도 경쟁력 있는 수준입니다. 가격은 그대로 유지하면서 성능이 크게 향상되었기 때문에 제미니의 가격 대비 성능비는 상당히 개선되었습니다. 제미니 3.1 프로는 구글 AI 프로 플랜(월 약 19.99달러) 또는 울트라 플랜(월 124.99달러)을 통해 최종 사용자에게 제공됩니다.

Gemini 3.1 Pro의 현재 상태는 어떻고, 향후 계획은 무엇입니까?

Gemini 3.1 Pro는 현재 프리뷰 버전입니다. 즉, 이 모델은 이미 널리 사용 가능하지만, Google은 사용자 피드백을 기반으로 지속적으로 변경 및 개선 작업을 진행하고 있습니다. 특히 Google은 안정 버전으로 정식 출시하기 전에 에이전트 기반 워크플로, 즉 모델이 여러 단계를 거쳐 자율적으로 작동하는 작업 영역에서 더욱 발전된 기능을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

구글은 이미 프리뷰 단계를 마치고 곧 정식 출시될 것이라고 발표했습니다. 이전 모델 출시 사례를 보면, 구글은 모델이 안정화되면 가격을 인하하는 것이 일반적이며, 보통 20~50% 정도 할인합니다. 따라서 제미니 3.1 프로의 가격은 정식 출시 후 더욱 낮아질 가능성이 있습니다.

Gemini 3.1 Pro는 현재 AI 경쟁 제품들과 비교했을 때 어떤 차이가 있나요?

최첨단 AI 모델 시장은 현재 구글, 오픈AI, 앤스로픽 간의 치열한 경쟁으로 특징지어집니다. 구글은 2025년 말 제미니 3 프로를 출시하며 잠시 선두를 차지했지만, 몇 주 만에 오픈AI와 앤스로픽이 새로운 모델 버전을 선보이며 다시 선두 자리를 빼앗았습니다. 제미니 3.1 프로로 구글은 다시 1위 자리를 탈환했지만, 현재 AI 개발 속도를 고려할 때 이러한 선두 자리는 오래가지 못하는 것으로 나타났습니다.

독립적인 평가 기관인 아티팩트 애널리시스(Artificial Analysis)는 현재 평가를 기준으로 제미니 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)가 전 세계에서 가장 강력하고 성능이 뛰어난 AI 모델이라고 확인했습니다. 그러나 이는 특정 시점의 평가일 뿐이며, 오픈AI와 앤스로픽(Anthropic) 모두 지속적으로 새로운 버전을 개발하고 있습니다. AI 기술 리더십 경쟁은 어느 한 기업이 영구적으로 시장을 장악하는 것이 아니라, 빠르고 점진적인 개선이 이루어지는 양상으로 진화하고 있습니다.

추론 능력과 과학적 지식 측면에서 강점을 보이는 Gemini 3.1 Pro도 일부 전문 분야에서는 경쟁 제품에 비해 뒤처진다는 점에 유의해야 합니다. 특히 효율적인 도구 사용과 특정 전문 코딩 작업에서 이러한 차이가 두드러집니다. 따라서 최적의 모델을 선택하는 것은 구체적인 사용 사례에 따라 크게 달라집니다.

추론 능력 향상의 실질적인 의미는 무엇일까요?

ARC-AGI-2 벤치마크에서 추론 성능이 두 배로 향상된 것은 모델이 단순히 훈련 데이터의 패턴을 인식하는 데 그치지 않고, 유연한 규칙을 자발적으로 개발하고 새로운 상황에 적용할 수 있게 되었음을 나타냅니다. 이는 여러 분야에서 실질적인 의미를 갖습니다. 복잡한 프로그래밍 작업에서 모델은 다단계 문제를 더 잘 이해하고 해결 전략을 개발할 수 있습니다. 과학 연구에서는 훈련 데이터에 명시적으로 포함된 지식을 넘어선 연결 고리를 찾아낼 수 있습니다.

기업과 개발자에게 있어 이는 모델이 독립적으로 작업을 계획하고 실행하는 에이전트 기반 워크플로가 더욱 안정적으로 작동함을 의미합니다. Gemini 3.1 Pro의 향상된 아키텍처 기능은 모델이 사고 토큰을 더욱 효율적으로 사용하고 더 적은 출력 토큰으로 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 하여 비용 효율적인 배포를 가능하게 합니다. 하지만 실제로는 이러한 개선 사항을 항상 특정 작업의 맥락에서 평가해야 하며, 모든 모델 업데이트와 마찬가지로 자체 사용 사례를 통해 개별 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

Gemini 3.1 Pro의 보안 측면은 무엇인가요?

구글 자체 보안 평가에 따르면 제미니 3.1 프로는 어떤 영역에서도 임계치를 넘지 않았습니다. 화학, 생물학, 방사능 및 핵 위험 테스트에서 정확한 정보를 제공할 수 있지만, 심각한 위협으로 간주되는 임계치에는 미치지 못합니다. 사이버 보안 영역에서는 제미니 3 프로에 비해 성능이 향상되어 경고 수준에 도달했지만, 여전히 임계치에는 미치지 못합니다. 이러한 경고 수준은 추가 평가 및 완화 조치를 촉발했으며, 이는 확립된 보안 프로세스에 따른 것입니다.

Gemini 3.1 Pro 모델 맵에서 주목할 만한 점은 모델이 향상된 자기 인식 능력을 보여준다는 것입니다. 이 모델은 자체 토큰 제한, 컨텍스트 창의 크기, 출력 모니터링 빈도 등을 높은 정확도로 추정할 수 있습니다. 이는 당장 위협이 되지는 않더라도 AI 보안 연구에 새로운 질문을 제기합니다.

Gemini 3.1 Pro 출시가 AI 시장 전체에 미치는 영향은 무엇일까요?

Gemini 3.1 Pro의 출시로 주요 언어 모델 분야의 개발 속도가 가속화되고 있음이 분명해졌습니다. Gemini 3 Pro와 3.1 업데이트 사이의 간격이 불과 3개월에 불과하다는 것은 업데이트 주기가 점점 짧아지고 있음을 보여줍니다. 구글이 처음으로 0.1 버전 번호를 사용한 것은 주요 세대 도약을 기다리기보다는 더 빈번하고 작은 업데이트가 새로운 표준이 될 가능성을 시사합니다.

AI 모델에 의존하는 기업과 개발자에게 이는 한편으로는 지속적인 개선을 의미하지만, 다른 한편으로는 빠르게 변화하는 환경에 발맞춰 나가야 하는 과제를 안겨줍니다. Gemini 3.1 Pro가 동일한 가격에 훨씬 뛰어난 성능을 제공한다는 사실은 업계 전체에 가격 경쟁력을 부여하고, 고급 AI 기능을 도입하는 비용을 더욱 절감하는 효과를 가져옵니다.

ARC-AGI-2 벤치마크 결과는 인공지능 모델의 추상적 사고 능력이 많은 사람들이 예상했던 것보다 빠르게 발전하고 있음을 보여줍니다. 이러한 추세가 지속된다면 ARC-AGI-2 벤치마크 또한 가까운 시일 내에 포화 상태에 이를 수 있으며, 더욱 정교한 테스트 절차 개발이 필요해질 것입니다.

소위 '사고 토큰'의 효율성 향상은 어떻게 이루어지는 것일까요?

Gemini 3.1 Pro의 핵심적인 아키텍처 개선 사항 중 하나는 소위 '사고 토큰' 처리 방식입니다. AI 모델이 논리적 추론이 필요한 작업을 수행할 때, 내부적으로 사고 토큰이라고 알려진 중간 단계를 생성합니다. 이러한 토큰은 일반적으로 사용자에게는 보이지 않지만 컴퓨팅 성능을 소모하므로 비용이 발생합니다. 구글에 따르면 Gemini 3.1 Pro는 동일한 작업을 수행할 때 더 나은 또는 동등한 결과를 제공하면서도 이러한 중간 토큰을 더 적게 생성합니다.

젯브레인즈의 AI 담당 이사인 블라디슬라프 탄코프는 이 모델이 더욱 강력하고 빠르며 효율적이라고 설명했습니다. API를 통해 모델을 배포하는 사용자의 경우, 이러한 개선으로 인해 생성되는 출력 토큰 수가 줄어들어 요청당 비용이 절감됩니다. 또한 Gemini 3.1 Pro는 추론 수준을 낮음, 중간, 높음으로 선택할 수 있는 기능을 제공하여 비용과 추론 깊이 간의 관계를 더욱 세밀하게 제어할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성은 특히 실제 운영 환경에 모델을 배포하고 운영 비용을 최적화하려는 기업에 유용합니다.

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