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Google보통울트라

Gemini 3 Flash

최첨단 멀티모달 이해력, 박사급 추론 능력, 최고 수준의 코딩 성능을 갖춘 Google의 가장 진보된 추론 모델입니다.

500 크레딧
요청당
박사급 추론 능력
1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우
65,536 최대 출력 토큰
멀티모달 입력: 텍스트·이미지·비디오·오디오·PDF
Thinking, 구조화 출력, 함수 호출
검색 그라운딩, 코드 실행, 캐싱, Batch API
획기적인 수학 능력

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

llms.txt

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
1.0M
토큰
최대 출력
66K
토큰
학습 데이터
January 2025
호환 SDK
OpenAI, Google AI

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰3.6$0.00
출력 토큰21.6$0.02

* 1 크레딧 ≈ $0.001 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/llm/gemini/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gemini-3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "A researcher has 5 compounds. Compound A reacts with B to form C. C reacts with D only in the presence of a catalyst E. If only 3g of E is available and each reaction consumes 1g of catalyst, what is the maximum yield of the final product if we start with 10g each of A, B, and D?"
    }
  ],
  "max_tokens": 4096,
  "temperature": 0.5
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarrayYes-메시지 객체 배열 (OpenAI 형식)
temperaturefloatNo1샘플링 온도 (0-2)
top_pfloatNo0.95핵심 샘플링 파라미터
max_tokensintegerNo-최대 출력 토큰 수. 최대값: 65,536. 컨텍스트 윈도우 (입력+출력): 1,048,576 토큰.

예제

고급 추론

복잡한 다단계 추론 문제 해결

curl -X POST "https://api.core.today/llm/gemini/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gemini-3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "A researcher has 5 compounds. Compound A reacts with B to form C. C reacts with D only in the presence of a catalyst E. If only 3g of E is available and each reaction consumes 1g of catalyst, what is the maximum yield of the final product if we start with 10g each of A, B, and D?"
    }
  ],
  "max_tokens": 4096,
  "temperature": 0.5
}'

코드 리뷰

전문가 수준의 분석으로 코드 리뷰 및 개선

curl -X POST "https://api.core.today/llm/gemini/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gemini-3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a senior software engineer. Provide detailed code review with severity levels and concrete fixes."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Review this Python function for performance issues and security vulnerabilities, and suggest improvements."
    }
  ],
  "max_tokens": 2000,
  "temperature": 0.3
}'

팁 & 모범 사례

1최대 출력 토큰: 65,536 — max_tokens는 이 한도 내에서 설정
2컨텍스트 윈도우 1,048,576 토큰 (입력+출력)
3복잡한 수학, 논리, 다단계 추론 문제에는 thinking_level을 'high'로 설정하세요
4사실적, 분석적, 코딩 작업에는 낮은 온도(0.2-0.5)를 사용하세요
5전체 코드베이스나 긴 문서 처리에 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 활용하세요
6다이어그램 분석이나 문서 이해를 위해 비전과 텍스트 입력을 결합하세요

사용 사례

복잡한 추론 작업
연구 및 분석
코드 생성 및 리뷰
멀티모달 콘텐츠 이해
과학적 문제 해결

모델 정보

제공자Google
버전3.0
카테고리LLM
가격500 크레딧

API Endpoint

POST /llm/gemini/v1beta/openai/chat/completions
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