로그 및 데이터 세트

이 가이드에서는 Google AI Studio 대시보드에서 Gemini API 사용량의 로그를 확인하여 모델 동작과 사용자가 애플리케이션과 상호작용하는 방식을 더 잘 이해하는 방법을 알아봅니다. 로깅을 사용하여 개발자 사용 사례 전반에서 Gemini를 개선할 수 있도록 Google과 사용량 의견을 관찰, 디버그, 선택적으로 공유 합니다.*

관리형 에이전트를 제외한 모든 GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent API 호출 및 Interactions API 호출이 지원됩니다. 여기에는 OpenAI 호환성 엔드포인트를 통해 이루어진 호출이 포함됩니다.

*참고: Gemini API 로그의 스토리지는 Gemini API 유료 등급의 프로젝트에서만 사용할 수 있습니다.

프로젝트 로깅 구성

기본적으로 API는 서버 측 상태 관리 기능의 사용을 간소화하기 위해 모든 상호작용 객체 (store=true)를 저장합니다. 반면 Generate Content API는 기본적으로 요청을 저장하지 않으며 AI Studio에서 요청별 또는 프로젝트 수준으로 스토리지를 사용 설정해야 합니다.

Google AI Studio에서는 모든 프로젝트 또는 특정 프로젝트의 로깅을 사용 설정 또는 사용 중지하고 설정 패널의 로그 및 데이터 세트 페이지를 통해 언제든지 이러한 환경설정을 변경할 수 있습니다. 로깅은 generateContent API와 Interactions API에 대해 독립적으로 전환하여 프로젝트의 기본 스토리지 동작을 변경할 수 있습니다.

요청 수준 로깅

스토리지 및 로깅 동작은 API에 따라 다릅니다.

  • Interactions API: 서버 측 상태 관리를 간소화하기 위해 기본적으로 요청을 저장합니다 (store=true).
  • Generate Content API (generateContent): 기본적으로 요청을 저장하지 않습니다 (store=false).

store 속성을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

generateContent API

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.5-flash',
    contents='Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config={'store': False} # Set to True to enable logging of this request
)

print(response.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.5-flash',
    contents: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config: {
        store: false // Set to true to enable logging of this request
    }
});

console.log(response.text);

Interactions API

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="Explain quantum entanglement in simple terms.",
    store=True # Set to False to disable logging of this request
)

print(interaction.outputs[-1].text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3.5-flash',
    input: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    store: true // Set to false to disable logging of this request
});

console.log(interaction.outputs[interaction.outputs.length - 1].text);

AI Studio에서 프로젝트 로그 보기

  1. AI Studio의 로그 페이지로 이동합니다.
  2. 드롭다운에서 프로젝트를 선택합니다.
  3. 로그가 있는 경우 Interactions API의 테이블에 시간 역순으로 표시됩니다.
  4. Generate Content API의 프로젝트 로그를 관찰하려면 먼저 설정 패널에서 이 기능을 사용 설정하세요.

페이로드 미리보기를 보려면 항목을 클릭합니다. Gemini의 전체 프롬프트와 대답, 이전 턴의 컨텍스트를 검사할 수 있습니다. Interactions API 요청의 경우 로그에는 previous_interaction_id에 대한 직접 링크도 포함됩니다.

프로젝트 스토리지 보관 기간 구성

로그는 기본 보관 기간인 55일이 지나면 만료되고 삭제 대상으로 표시됩니다 (만료되지 않는 데이터 세트에 저장되지 않는 한). 프로젝트 로그의 보관 기간을 최대 7일, 14일, 28일 또는 55일로 구성할 수 있습니다.

데이터 세트 만들기 및 공유

로그를 데이터 세트에 저장하여 더 효과적으로 정리하고 내보낼 수 있습니다.

  • 로그 페이지에서 상단의 필터 바 를 찾아 필터링할 속성을 선택합니다.
  • 필터링된 뷰에서 체크박스를 사용하여 모든 로그 또는 개별 로그를 선택합니다.
  • 목록 상단에 표시되는 데이터 세트 만들기 버튼을 클릭합니다.
  • 새 데이터 세트의 이름과 선택적 설명을 입력합니다.
  • 선별된 로그 세트가 포함된 방금 만든 데이터 세트가 표시됩니다.
  • 추가 분석을 위해 데이터 세트를 CSV, JSONL 파일 또는 Google 스프레드시트로 내보냅니다.

데이터 세트는 다양한 사용 사례에 유용할 수 있습니다.

  • 선별된 챌린지 세트: AI를 개선하려는 영역을 타겟팅하는 향후 개선사항을 추진합니다.
  • 선별된 샘플 세트: 예를 들어 실제 사용량의 샘플을 사용하여 다른 모델에서 대답을 생성하거나 배포 전에 일상적인 검사를 위한 특이 사례 모음입니다.
  • 평가 세트: 중요한 기능 전반에서 실제 사용량을 나타내는 세트로, 다른 모델 또는 시스템 명령어 반복과 비교합니다.

데모 예시로 Google과 데이터 세트를 공유하도록 선택하여 Gemini 연구 및 개발에 참여할 수 있습니다.

제한사항

현재 다음에는 로깅이 지원되지 않습니다.

  • Imagen 및 Veo 모델
  • Gemini 임베딩 모델
  • Gemini Robotics 모델
  • 동영상, GIF 또는 PDF가 포함된 입력
  • Gemini API의 공개 미리보기 에이전트

다음 단계

  • 세션 기록으로 프로토타입 제작: AI Studio Build를 사용하여 바이브 코딩 앱을 만들고 API 키를 추가하여 AI 기능의 Gemini API 로그 기록을 사용 설정합니다.
  • Gemini Batch API로 로그 다시 실행: Gemini Batch API로 로그를 다시 실행하여 대답 샘플링 및 모델 또는 애플리케이션 로직 평가에 데이터 세트를 사용합니다. Gemini Batch API