미국 구글 딥마인드가 Gemini Decisions API를 공개했다. 소프트웨어가 작은 판단을 빠르게 연달아 내려야 하는 개발자를 겨냥했다. 새 모델 Gemini Decision 1은 같은 자료를 두고 한 번에 최대 1,000개 질문에 답하고, 답마다 신뢰도 점수를 돌려준다.
입력은 100만 토큰당 0.10달러, 출력은 무료
공통 입력은 요청당 한 번만 계산한다. 질문마다 추가되는 토큰만 따로 청구한다.
구글 가격표로 예를 들어 보자. 4,000토큰짜리 기록 하나에 토큰 50개씩 더하는 점검 20개를 붙이면 요청 하나가 5,000토큰이다. 기록 1,000건당 약 0.50달러가 든다. 같은 기록을 담아 20번 따로 호출하면 1,000건당 8.10달러다. 재시도와 후속 호출은 뺀 값이다.
시작은 Gemini Developer API의 v1beta 엔드포인트와 Google AI Studio 무료 티어에서 할 수 있다. 무료 티어 한도는 분당 200요청, 입력 5만 토큰이다. OpenRouter와 Vercel AI Gateway에도 올라 있고, Google Cloud의 Gemini 지원은 준비 중이라고 구글은 밝혔다. 고객 기록으로 시험한다면 약관부터 봐야 한다. 유료 서비스의 프롬프트와 응답은 제품 개선에 쓰지 않지만, 무료 서비스는 지역별 예외를 두고 제품 개선에 쓸 수 있다.
보험금 청구 한 건에 질문 수십 개
구글이 든 예는 보험금 청구 접수다. 스캔한 서류, 파손 사진, 고객 통화 메모를 한 요청에 담는다. 어느 담당 큐로 보낼지, 빠진 증빙이 있는지, 얼마나 급히 검토할지를 한꺼번에 묻는다.
질문 유형은 세 가지다.
- 예/아니오: 조건이 성립할 확률
- 객관식: 선택지 2~255개 각각의 확률
- 루브릭: 개발자가 정한 척도의 가중 점수와 구간별 확률
개발자는 이 확률로 애매한 건을 사람에게 넘기거나 다른 모델에 다시 물을 수 있다. 텍스트, 이미지, 오디오, 영상, PDF를 함께 읽고, 한도는 262,144토큰이다. 질문은 각각 독립적으로 평가되므로 두 번째 판단이 첫 번째에 기대면 코드나 후속 호출로 풀어야 한다. 설명문 작성이나 임의의 송장 번호 추출은 별도 단계가 필요하다.
독립 평가 지수는 18개 중 9위
독립 기관 Artificial Analysis의 Decision Index v2.1에서 Gemini는 18개 모델 중 9위다. 문서 검토, 도구 호출, 지식, 추론 등 6개 평가를 합산했다.
▼ Artificial Analysis Decision Index 주요 모델 비교 (출처: Artificial Analysis)
| 모델 | 지수 | 작업당 시간 (ms) | 100만 작업당 비용 ($) |
|---|---|---|---|
| Drex Max v1.1 | 72.62 | 283 | 103 |
| Jev 1.14 | 66.23 | 92 | 156 |
| Gemini Decision 1 | 65.98 | 211 | 345 |
| GPT-6 Luna (Decisions) | 60.25 | 206 | 339 |
| Clef-Omni | 57.75 | 192 | 529 |
이력서, 논문, 송장, 영수증마다 질문 15개를 던지는 AA-Paperclip에서 모든 답을 맞힌 문서 비율은 Gemini 33%, Jev 35.5%, Drex Max v1.1 63%였다. 필드 하나라도 틀리면 안 되는 업무라면 이 전부 맞힘 지표를 따로 봐야 한다.
구글 발표 성능: 7개 중 5개 1위
구글 발표 벤치마크에서 Decision 1은 네 모델이 모두 치른 7개 시험 중 5개에서 1위였다.
▼ 구글 발표 벤치마크 주요 결과 (출처: 구글)
| 시험 | Gemini Decision 1 (%) | 비교 모델 (%) | 비교 대상 |
|---|---|---|---|
| JevBench | 92.2 | 90.9 | GPT-6 Luna |
| JevBench | 92.2 | 90.0 | Jev 1.14 |
| MMAU(오디오) | 71.8 | 67.7 | Gemini 3.5 Flash-Lite |
| Video-MME | 69.1 | 63.3 | Gemini 3.5 Flash-Lite |
| Mind2Web Multimodal | 86.2 | 86.8 | Jev 1.14 |
| When2Call | 79.9 | 82.0 | Jev 1.14 |
마지막 두 시험은 Jev가 앞섰다. 구글이 제시한 보정 오차는 Decision 1이 0.0250으로 Jev의 0.0494의 약 절반이다. 보정 오차는 모델이 밝힌 확신이 실제 정답률과 얼마나 맞는지를 보는 지표다. 신뢰도 기준선으로 검토 대상을 가르는 업무에서 의미가 있다.
구글이 보고한 종단 간 지연은 입력 16K 토큰 이하에서 150~250밀리초다. 컨텍스트 한도나 질문 1,000개를 꽉 채워 쓸 팀은 미디어 업로드 시간까지 넣어 직접 재야 한다.
값은 Jev가 싸다
경쟁 서비스 가운데 가격이 가장 두드러지는 쪽은 TypeSafe Jev 1.14다. 입력 100만 토큰당 0.042달러에 출력은 무료다. 텍스트와 JSON 위주이고 이미지는 옵트인이다. OpenAI Decisions API는 GPT-6 Luna 하나만 지원하고 요청당 질문 400개까지 받는다. 입력 가격은 구글과 같은 0.10달러다. 짧은 텍스트 분류라면 더 싼 선택지가 있고, 녹취·영상·PDF가 섞이는 작업에서 Gemini의 입력 범위가 강점이다.
한국 개발자에게
한국어 자료에서의 성능은 이번 자료에 나오지 않는다. 실제 데이터로 따로 검증해야 한다.
구글은 실제 도입 전에 기존 업무 흐름과 병렬로 돌려 보라고 제안했다. 접근 권한, 승인 요건, 거래 한도는 애플리케이션 코드에 둬야 한다. VentureBeat가 보도한 프롬프트 주입 시험에서는 필드 하나를 심자 Jev가 행동을 차단할 확률이 0.76에서 0.48로 떨어졌다. 이 시험은 Jev를 대상으로 한 것이다.
