Gemini 4

포지셔닝 소개

텍스트 생성을 위한 추론 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 받아 통일된 텍스트를 출력합니다. 입력과 출력이 최대 1,048,576 token의 컨텍스트 윈도우를 공유하여 긴 문서와 이미지 자료를 처리하기에 적합합니다. 복잡한 추론과 대규모 텍스트 산출이 필요한 개발자를 대상으로 하며, 요약 질의응답, 정보 추출, 보고서 및 코드 작성 등 일상적인 생산 시나리오에 활용할 수 있고 소프트웨어 엔지니어링과 지식 작업에서 균형 잡힌 성능을 보입니다.

핵심 하이라이트

• 텍스트·이미지 입력, 통일된 텍스트 출력——텍스트와 이미지를 받아 동일한 모델이 이해하고 텍스트 결과를 생성하므로 다양한 소재를 통일된 방식으로 처리할 수 있습니다.
• 입출력 공유 백만 단위 컨텍스트——컨텍스트 윈도우가 최대 1,048,576 token이며 긴 입력과 긴 출력이 동일한 예산을 공유하여 초장문 자료 처리에 적합합니다.
• 요청당 최대 출력 65,536 token——요청마다 최대 출력이 65,536 token으로, 장문 보고서와 대량 코드 생성이 가능합니다.
• 3단계 추론 강도 조절 지원——reasoning_effort 파라미터로 low, medium, high 세 단계를 선택해 추론 깊이와 응답 속도 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.

기능 설명

텍스트·이미지 이해 및 생성: 텍스트나 이미지를 입력하면 모델이 이해한 뒤 통일된 텍스트를 출력하므로, 동일한 인터페이스로 문자 자료와 이미지 소재를 처리할 수 있습니다.

초장문 컨텍스트 처리: 입력과 출력이 최대 1,048,576 token의 윈도우를 공유하여 긴 문서와 긴 코드의 전체적인 이해 및 질의응답에 적합합니다.

제어 가능한 장문 생성: 요청당 최대 출력이 65,536 token으로, 장문 보고서와 긴 문서, 대량 코드 텍스트를 생성할 수 있습니다.

조절 가능한 추론 강도: reasoning_effort로 low, medium, high 세 단계를 선택하여 작업 복잡도에 따라 추론 깊이와 응답 속도 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.

추론 지향 일상 작업: 복잡한 추론과일상 질의응답에 적합하며, 질문과 배경 자료를 입력하면 텍스트 답변을 출력하여 대부분의 소프트웨어 엔지니어링과 지식 작업을 아우릅니다.

적용 시나리오

• 장문 문서 요약 및 질의응답——개발자가 긴 보고서나 문서를 입력하면 요약, 질의응답 결과, 정보 추출 텍스트를 얻어 지식 베이스와 검색 시스템에 활용합니다.
• 이미지 콘텐츠 정보 추출——스크린샷이나 이미지를 입력하면 그 안의 문자 설명과 핵심 요점 텍스트를 얻어 자료 정리 및 콘텐츠 아카이빙 프로세스에 활용합니다.
• 장문 보고서 및 장문 코드 작성——요구사항과 참고 자료를 입력하면 최대 65,536 token의 보고서나 코드 텍스트를 생성하여 문서 납품과 개발 보조에 활용합니다.
• 범용 복잡 추론 질의응답——일상 질의응답과 복잡한 추론 작업에 적합하며, 질문과 배경 자료를 입력해 텍스트 답변을 출력하여 어시스턴트형 애플리케이션에 활용합니다.

제한 사항 및 모델 선택 제안

출력은 텍스트에 한정되며 이미지, 오디오, 비디오를 생성할 수 없습니다. 컨텍스트 윈도우는 입력과 출력이 공유하므로 긴 입력은 생성에 사용할 수 있는 token 예산을 차지하며, 요청당 최대 출력은 65,536 token입니다. 이 인터페이스는 현재 도구 호출, 웹 검색, computer use, 구조화 출력을 지원하지 않으므로 이러한 기능이 필요한 작업은 별도로 고려해야 합니다. 추론 강도는 reasoning_effort로 low, medium, high 중에서 선택할 수 있습니다.