Gemini API는 Gemini, Veo, Nano Banana 등을 사용하여 프롬프트에서 프로덕션까지 가장 빠르게 도달할 수 있는 경로입니다. 이러한 생성 모델을 애플리케이션에 통합하여 텍스트와 이미지를 생성하고, 멀티모달 입력을 분석하고, 대화형 에이전트를 빌드할 수 있습니다.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-4-argon",
contents="Explain how AI works in a few words",
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-4-argon",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
await main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-4-argon",
genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
nil,
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result.Text())
}
Java
package com.example;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
public class GenerateTextFromTextInput {
public static void main(String[] args) {
Client client = new Client();
GenerateContentResponse response =
client.models.generateContent(
"gemini-4-argon",
"Explain how AI works in a few words",
null);
System.out.println(response.text());
}
}
C#
using System.Threading.Tasks;
using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
public class GenerateContentSimpleText {
public static async Task main() {
var client = new Client();
var response = await client.Models.GenerateContentAsync(
model: "gemini-4-argon", contents: "Explain how AI works in a few words"
);
Console.WriteLine(response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
}
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works in a few words"
}
]
}
]
}'
모델 소개
모두 보기Gemini 4 Argon 신규
100만 개의 컨텍스트 윈도우를 공유하고 최대 100만 개의 토큰을 디코딩하는 Google의 대표 추론 모델입니다.
Gemini 3.6 Flash New
속도와 인텔리전스의 균형을 맞춰 에이전트형 및 멀티모달 작업에서 강력한 성능을 제공하는 Google의 최신 모델입니다.
Gemini 3.8 Flash TTS 신규
표현력 있는 연기, 커스텀 음성 설계, 음성 복제 기능을 갖춘 스튜디오급 텍스트 음성 변환 모델입니다.
Gemini 3.5 Flash-Lite New
지연 시간이 짧고 처리량이 높은 하위 에이전트 작업에 최적화된 대량의 비용에 민감한 모델입니다.
Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3 시리즈의 성능과 품질을 갖춘 비용에 민감한 대용량 모델입니다.
Gemini 3 Flash
대규모 모델에 필적하는 최첨단 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공합니다.
Nano Banana
현존 최고 수준의 이미지 생성 및 편집 모델입니다.
Gemini Omni Flash
Google의 현존 최고 수준(SOTA) 동영상 생성 및 편집 모델입니다.
Gemini Robotics
Gemini의 에이전트 기능을 로봇 공학에 적용하고 물리적 세계에서 고급 추론을 지원하는 비전 언어 모델 (VLM)입니다.
기능 살펴보기
네이티브 이미지 생성 (Nano Banana)
Gemini 2.5 Flash Image를 사용하여 컨텍스트가 풍부한 이미지를 기본적으로 생성하고 수정하세요.
긴 컨텍스트
Gemini 모델에 수백만 개의 토큰을 입력하고 비정형 이미지, 동영상, 문서에서 이해를 도출합니다.
구조화된 출력
자동 처리에 적합한 정형 데이터 형식인 JSON으로 응답하도록 Gemini를 제한합니다.
함수 호출
Gemini를 외부 API 및 도구에 연결하여 에이전트형 워크플로를 빌드합니다.
Gemini Omni Flash를 사용한 동영상 생성
현존 최고 수준(SOTA) 모델을 사용하여 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 고품질 동영상 콘텐츠를 만드세요.
Live API를 사용하는 음성 에이전트
Live API를 사용하여 실시간 음성 애플리케이션과 에이전트를 빌드합니다.
도구
Google 검색, URL 컨텍스트, Google 지도, 코드 실행, 컴퓨터 사용과 같은 기본 제공 도구를 통해 Gemini를 세상과 연결하세요.
문서 이해
전체 멀티모달 이해 또는 기타 텍스트 기반 파일 형식을 사용하여 최대 1,000페이지의 PDF 파일을 처리합니다.
생각 중
사고 기능이 복잡한 작업과 에이전트의 추론을 어떻게 개선하는지 살펴보세요.