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Gemini API

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()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Explain how AI works in a few words"
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});

console.log(interaction.output_text);

자바

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-4-argon"))
        .input(InteractionsInput.of("Explain how AI works in a few words"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-4-argon"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain how AI works in a few words"),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'
시작하기 API 키 만들기

모델 소개

모두 보기

Gemini 4 Argon 신규

100만 개의 컨텍스트 윈도우를 공유하고 최대 100만 개의 토큰을 디코딩하는 Google의 대표 추론 모델입니다.

Gemini 3.8 Flash New

장기 소프트웨어 엔지니어링, 자율 에이전트, 복잡한 엔터프라이즈 워크플로를 위해 설계된 Google의 가장 지능적인 Flash 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

지연 시간이 짧고 처리량이 높은 하위 에이전트 작업에 최적화된 대량의 비용에 민감한 모델입니다.

Nano Banana

현존 최고 수준의 이미지 생성 및 편집 모델입니다.

Gemini Omni Flash

Google의 현존 최고 수준(SOTA) 동영상 생성 및 편집 모델입니다.

Gemini 3.5 Transcribe New

발화 기반 언어 감지, 화자 분할, 단어 타임스탬프를 지원하는 지연 시간이 짧은 음성 텍스트 변환 모델입니다.

Gemini Robotics

Gemini의 에이전트 기능을 로봇 공학에 적용하고 물리적 세계에서 고급 추론을 지원하는 비전 언어 모델 (VLM)입니다.

기능 살펴보기

이미지 생성

Nano Banana를 사용하여 맥락에 맞는 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.

에이전트 만들기

관리형 에이전트는 Gemini가 자체적으로 작업을 계획하고 완료할 수 있는 작업공간을 제공합니다. Gemini는 단일 요청으로 코드를 작성 및 실행하고, 웹을 검색하고, 호스팅된 샌드박스 환경에서 파일을 만들 수 있습니다. 사전 빌드된 Antigravity 에이전트로 시작하거나 자체 안내와 도구로 맞춤설정하세요.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=(
        "Research the top 5 sustainable fashion brands, "
        "compare their materials and pricing tiers, and "
        "build an interactive dashboard in analysis.html."
    ),
    environment="remote"
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input:
    "Research the top 5 sustainable fashion brands, " +
    "compare their materials and pricing tiers, and " +
    "build an interactive dashboard in analysis.html.",
  environment: "remote",
});

console.log(interaction.output_text);

자바

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params =
    CreateAgentInteraction.builder()
        .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Research the top 5 sustainable fashion brands, "
                    + "compare their materials and pricing tiers, and "
                    + "build an interactive dashboard in analysis.html."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params))
        .interaction()
        .get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent: interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput(
                "Research the top 5 sustainable fashion brands, " +
                    "compare their materials and pricing tiers, and " +
                    "build an interactive dashboard in analysis.html.",
            ),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Research the top 5 sustainable fashion brands, compare their materials and pricing tiers, and build an interactive dashboard in analysis.html.",
    "environment": "remote"
  }'
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Interactions API

Interactions API는 2026년 6월부터 기본 인터페이스가 되었으며, 앞으로 Gemini 모델과 에이전트를 사용하여 빌드하는 가장 좋은 방법입니다. 새 프로젝트를 시작하는 경우 Interactions API를 사용해야 합니다. generateContent API는 계속 지원되지만 이제 기존 API로 간주됩니다.

상호작용 개요

Interactions API가 대화 상태, 메시지, 출력 형식을 관리하는 방법을 알아봅니다.

이전 가이드

generateContent에서 Interactions API로 코드를 전환하는 단계별 안내입니다.

스트리밍

실시간 토큰, 증분 사고, 도구 호출 이벤트를 스트리밍합니다.

Google AI Studio

프롬프트를 테스트하고, API 키를 관리하고, 사용량을 모니터링하고, 프로토타입을 빌드하세요.

개발자 커뮤니티

다른 개발자 및 Google 엔지니어에게 질문하고 해결 방법을 찾으세요.

API 참조

공식 참고 문서에서 Gemini API에 관한 자세한 정보를 확인하세요.

상태

Gemini API, Google AI Studio, 모델 서비스의 상태를 확인하세요.