Gemini 사고 방식 사용

Gemini 2.5 Pro Experimental 및 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental은 대답을 생성하는 동안 내부 '사고 과정'을 사용하는 모델입니다. 이 과정을 통해 추론 능력이 향상되고 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다. 이 가이드에서는 사고 기능이 있는 Gemini 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.

사고 모델 사용

사고 기능이 있는 모델은 Google AI Studio 및 Gemini API를 통해 사용할 수 있습니다. 사고 과정은 Google AI Studio 내에서 볼 수 있지만 API 출력의 일부로 제공되지는 않습니다.

기본 요청 보내기

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",  # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    contents=prompt
)

print(response.text)

자바스크립트

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

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-pro-exp-03-25",  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    contents: prompt,
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Go

// import packages here

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer client.Close()

  model := client.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro-exp-03-25:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -X POST \
 -d '{
   "contents": [
     {
       "parts": [
         {
           "text": "Explain the concept of Occam\''s Razor and provide a simple, everyday example."
         }
       ]
     }
   ]
 }'
 ```

멀티턴 사고 대화

이전 채팅 기록을 고려하려면 멀티턴 대화를 사용하면 됩니다.

SDK를 사용하면 채팅 세션을 만들어 대화 상태를 관리할 수 있습니다.

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY')

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.5-pro-exp-03-25',  # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

자바스크립트

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

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
    const chat = ai.chats.create({
        model: 'gemini-2.5-pro-exp-03-25'  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    });

    const response = await chat.sendMessage({
        message: 'What is your name?'
    });
    console.log(response.text);

    response = await chat.sendMessage({
        message: 'What did you just say before this?'
    });
    console.log(response.text);
}

main();

다음 단계