Gemini 3.8

포지셔닝 개요

이 모델은 텍스트 출력을 위한 빠르고 저렴한 범용 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환하며 1,048,576 token 컨텍스트 창과 1회 최대 65,536 token 출력을 지원합니다. 높은 동시성과 낮은 지연이 요구되는 일상 텍스트 작업에 적합하고, 에이전트 코딩, 기업 지식 업무 자동화, 전문 영역의 다단계 추론에도 활용할 수 있습니다. 개발자는 이 모델로 자료 이해, 요약 생성, 단계별 결론 도출을 수행할 수 있습니다.

핵심 기능

• 백만 단위 컨텍스트와 64k 출력——1,048,576 token 컨텍스트 창과 1회 최대 65,536 token 출력으로 장거리·대용량 입력 작업을 포괄합니다.
• 텍스트 및 이미지 입력——텍스트와 이미지를 직접 받아 통일된 텍스트 결과를 반환하므로 이미지와 텍스트가 섞인 자료를 일관되게 처리하기 쉽습니다.
• 조정 가능한 추론 깊이——reasoning_effort의 low, medium, high 세 단계를 지원하여 작업 복잡도에 따라 추론 투입과 응답을 절충합니다.

기능 설명

텍스트·이미지 자료 이해: 텍스트나 이미지를 입력하면 이미지·텍스트 내용 이해, 요약, 질의응답을 수행하며 최종 결과는 텍스트이므로 자료 검토와 지식 정리에 적합합니다.

긴 컨텍스트와 긴 출력: 1,048,576 token 컨텍스트를 지원하고 1회 최대 65,536 token을 출력하므로 긴 문서 이해와 장거리 작업 흐름에 적합합니다.

조정 가능한 추론 강도: reasoning_effort를 통해 low, medium, high 세 단계 중 선택할 수 있어 작업 복잡도에 맞춰 추론 투입을 조정하며, minimal은 지원하지 않습니다.

적용 시나리오

• 개발자의 에이전트 코딩——코드와 요구사항 텍스트를 입력하면 수정 제안이나 구현 방안을 얻어 장거리 소프트웨어 공학 작업을 자동화해 추진하는 데 사용합니다.
• 기업 지식 업무 자동화——업무 문서와 프로세스 설명을 입력하면 정리된 텍스트 결론을 출력하여 복잡한 워크플로의 의사결정 지원과 실행에 사용합니다.
• 이미지·텍스트 자료 요약——긴 문서나 이미지 자료를 입력하면 텍스트 요약과 핵심 사항을 생성하여 자료 검토와 지식 아카이빙에 사용합니다.
• 전문 영역 다단계 추론——금융·법률 등 전문 자료를 입력하면 단계별 추론과 결론 텍스트를 출력하여 에이전트형 분석 작업에 사용합니다.

제한 사항 및 선택 가이드

출력은 텍스트로 한정되며 음성 합성이나 실시간 음성 대화를 담당하지 않습니다. 입력은 텍스트와 이미지만 지원합니다. 사고 수준은 minimal을 지원하지 않으며 low, medium, high 중에서만 선택할 수 있습니다. 1회 출력 상한은 65,536 token이므로 초과 내용은 여러 차례 나누어 처리해야 합니다.