Google AI Gemini API 무료 사용 방법과 OpenAI와 차이점 #1

이번에는 Google AI, Gemini API에 대해 살펴보겠습니다. 물론, 지금까지 OpenAI API와 관련하여 여러가지를 다뤄봤으므로 이후 계속해서 Gemini API와 어떤 차이가 있고 어떤 특징들이 있는지 이 둘을 비교하며 정리해 보겠습니다.

Google AI Gemini API 사용 방법

올해 들어, Google AI인 Gemini API에는 많은 변화가 있었습니다. 물론 이것은 Gemini 2.0 모델과 2.5 모델의 출시에 따른 업데이트지만, 이전과 비교하면 매달 계속해서 뭔가 변경되는 모습을 보이고 있어요. 구글도 이제 AI에 상당히 집중하고 있는 모양입니다.

개인적으로 지금까지 OpenAI의 GPT 모델을 많이 다뤘어요. 이 블로그의 대부분 인공지능 관련 글과 테스트로 거의 OpenAI에 집중되어 있죠. 하지만, 이제 몇 가지 이유로 Google AI에 관심이 높아지고 있는 것 같습니다. 올해 발표된 Gemini 2.0, 2.5 그리고 Gemini API 에 대한 구글의 정책도 기존 OpenAI가 가장 좋은 환경이라는 기존의 생각을 바꿔야만 하는 이유가 되고 있어요.

개인적으로 일반 사용자 입장에서 챗GPT와 특히 GPT-4o 모델과 Gemini 2.0 flash 모델을 비교해 보면, 때에 따라 GPT가 더 완성형 대답을 하기도 하고 Gemini 2.0이 더 나은 대답을 하기도 합니다만, 분명한 것은 Gemini 2.0 이 GPT 보다 더 최신 정보를 학습하고 이를 활용한다는 것입니다. 챗GPT를 사용할때도 GPT-4o가 다루는 정보는 너무 오래전 것들이 아닐가 싶은게 있어요. 딱히 RAG 기능을 사용하지 않고서 말이죠.

두 번째 가장 큰 차이는 API 사용성에 있는데요, 다른 무엇보다도 Gemini API는 일단 1개월 무료라는 점이 가장 큰 장점이라 생각됩니다. 거기다 무료 버전임에도 불구하고, 상당히 많은 사용량을 제공하죠. 뭐, 대기업이라 이 정도의 마케팅 비용은 감당할 수 있어서 인지 알 수는 없지만, 일반 사용자 입장에서는 제품을 사용해 보고 구매 여부를 결정할 수 있다는 것은 상당히 큰 장점이라 생각합니다.

다른 부분들은 실제 Google AI를 사용해 보면서 OpenAI의 GPT 모델과 어떤 차별점이 있는지, 어느쪽이 어떤 특징을 갖고 있는지 차차 정리해 보도록 하죠.

Gemini API 무료로 시작하기

Gemini API를 무료로 사용하려면 Google AI Studio를 이용하는 거예요. Google AI의 Gemini API는 원래는 Google Cloud Platform(GCP)를 통해 사용하는 서비스예요. 하지만, GCP를 사용해 보신 분들은 잘 아시겠지만, GCP 페이지는 보자마자 떠나고 싶을 만큼 복잡하게 구성되어 있어요. 때문에 처음 접하신 분들은 이게 뭔가 한참 쳐다 보다 그냥 닫아버릴 수도 있죠.

Google AI Studio는 웹 기반 통합 개발환경이에요. 여기에서 API 키도 발급할 수 있고, 간단한 API 테스트까지 매우 직관적으로 할 수 있도록 환경을 구성해 놨어요. 자, 그럼 다음과 같은 순서로 시작해 볼게요.

Google AI Studio 페이지 접속한 후 계정 생성 및 로그인을 합니다.
API 키 생성. Gemini API를 사용하려면 OpenAI 에서와 같이 API 키를 생성해야 합니다.

로그인을 하면 화면 우측 상단에 바로 “API 키 만들기” 버튼을 볼 수 있어요. 이를 클릭하면 바로 API 키가 생성됩니다. 매우 직관적이죠. 만일, 기존에 키를 생성한 적이 있다면 같은 화면 하단에 기존에 생성한 키 리스트를 볼 수 있어요. 뭐, 다른 메뉴를 찾는다 거나, 어디로 이동할 필요 없이 가장 기본적인 정보가 첫 페이지에서 바로 안내해주세요.

API 키를 만들었으니, 이후부터 이 키 정보를 활용하여 API를 구성하면 될 것이고요, 그러면 1개월 무료 기간 동안 얼마만큼 API를 사용할 수 있을지 알아보죠. 비용은 각 모델마다 다른점을 고려해서 대표적으로 기본 모델인 Gemini 2.0 flash를 비교해 볼게요.

가격 비교는 위 그림과 같고, 같은 모델 기준으로 제공되는 사용량은 다음과 같습니다.

분당 요청 수 (RPM): 15회
분당 토큰 수 (TPM): 1백만 토큰
일일 요청 수 (RPD): 15,000회

일일 요청 수가 1만 회가 넘고, 분당 토큰 수가 1백만 토큰이면 사실, 하루에 풀 페이퍼 논문 2편은 만들 수 있는 분량이에요. 개인적으로는 꽤 많은 용량이 아닐까 싶어요. 물론 더 필요하신 분도 계실지 모르지만 말이에요.

Gemini API 파이썬 데모 코드

그러면 API 키도 생성하고, 비용과 사용량도 알았으니 실제 코드를 구성해 보죠.

일단, Google AI 패키지를 설치해야 해요, 다음과 같이 하면 됩니다.

pip install google-genai

지난 4월에 업데이트된 최신 라이브러리는 google-genai 입니다. 기존 라이브러리와 헷갈릴 수 있으니 꼭 확인해야 해요.

그러면, Gemini 2.0 모델과 대화를 해 보죠. 다음과 같이 Gemini API 가이드에 따라 코드를 구성합니다.

import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY) # GEMINI_API_KEY 부분에 앞에서 생성한 API 키로 대체해 주세요.

# 텍스트 생성 요청
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="인공지능 기술의 발전이 우리의 삶에 미치는 영향에 대해 간략하게 설명해 주세요."
)
print(response.text)

위와 같이 간단하게 코드를 구성했어요. GEMINI_API_KEY 부분에 API 키를 입력하는데, 사실 이 부분에 보안이 중요한 API 키를 직접 입력하는 방법은 좋지 못한 방법이에요. 때문에 환경 변수에 GEMINI_API_KEY를 보관하고 필요한 경우 이를 가져오는 방식으로 코드를 구성하는게 좋아요. 여기에서 간단하게 표현하기 위해 위와 같이 직접 입력하는 방식으로 사용했어요.

그런데, 뭔가 어디서 많이 본 코드 같지 않나요? 맞아요. OpenAI API의 구성과 거의 동일합니다.

Gemini API는 API 키 부분을 포함해서, client.models.generate_content()
OpenAI API 역시 API 키부분을 포함해서, openai.chat.completions.create()

그럼, 위의 코드를 실행하면 Gemini 2.0 모델은 뭐라고 응답했는지 보죠.

간단한 요청에 구체적이고 잘 구성된 대답을 합니다. 내용이 구체적인 것은 좋기도 하지만 토큰 수가 증가하여 비용이 증가하여 부담되기도 합니다. 하여간 OpenAI API 구성도 매우 비슷한 코드 구성으로 Gemini 모델과 대화할 수 있었어요.

오늘은 간단하게 여기까지 살펴보고요, 다음부터 Gemini API를 활용하여 다양한 내용을 다뤄보도록 하겠습니다.

Google AI Gemini API 사용 방법

Gemini API 무료로 시작하기

Gemini API 파이썬 데모 코드

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