Google DeepMind, Gemini 2.5 Pro 코드 실행 환경 정식 GA
Google DeepMind가 Gemini 2.5 Pro의 서버사이드 코드 실행(Code Execution) 기능을 정식 GA로 전환했다. 샌드박스 내 Python 런타임이 API 응답 안에 통합되어, 별도 실행 서버 없이 데이터 분석·차트 생성·수치 계산을 단일 API 호출로 처리할 수 있다. 크리에이터 및 데이터 엔지니어링 워크플로에서 외부 코드 실행 인프라 의존도를 줄일 수 있어 비용과 레이턴시 모두 개선이 기대된다.
무엇이 바뀌었나
Google DeepMind는 2026년 9월 21일(KST) Gemini 2.5 Pro의 Code Execution 기능을 정식 GA(General Availability)로 전환했다. 기존 프리뷰 단계에서는 일부 리전·티어에 제한이 있었지만, 이번 GA를 통해 Google AI Studio 및 Gemini API 전 티어에서 동일하게 사용할 수 있다.
핵심 변경 사항:
- 서버사이드 Python 샌드박스: 모델이 자체 생성한 코드를 격리된 런타임에서 즉시 실행하고 결과를 응답에 포함
- 실행 타임아웃: 단일 코드 블록 최대 30초, 세션당 누적 120초
- 지원 라이브러리: NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy 등 데이터 사이언스 핵심 스택 사전 탑재
- 출력 형식: 텍스트·이미지(PNG base64)·JSON 중 선택 가능
개발자 실사용 시나리오
데이터 분석 파이프라인 단순화
import google.generativeai as genai
model = genai.GenerativeModel(
model_name="gemini-2.5-pro",
tools="code_execution"
)
response = model.generate_content(
"첨부 CSV의 월별 매출 추이를 분석하고 꺾은선 그래프를 그려줘",
# 파일은 File API로 사전 업로드
)
# response.candidates[0].content에 그래프 이미지 포함
별도 Lambda·Cloud Run 함수 없이 위 코드 한 블록으로 CSV 처리 → 시각화 → 인사이트 텍스트가 단일 응답으로 반환된다.
크리에이터 툴 연동 예시
- 유튜브 분석 데이터(JSON) → 시청자 이탈 구간 자동 탐지 그래프 생성
- 쇼핑몰 주문 로그 → 코호트 분석 테이블 자동 산출
가격 및 한국 개발자 유의사항
요금: Code Execution 기능 자체는 추가 과금 없이 Gemini 2.5 Pro 토큰 요금에 포함된다. 입출력 토큰 단가는 공식 페이지 참조.
레이턴시 고려: 코드 실행 시간이 응답 시간에 합산되므로, 복잡한 연산(예: 대용량 DataFrame 처리)은 타임아웃(30초)을 사전 설계에 반영해야 한다.
리전: GA 시점 기준 us-central1, europe-west4, asia-northeast1(도쿄) 지원. 한국 리전(asia-northeast3) 지원 일정은 공식 페이지 참조.
보안 주의: 샌드박스는 격리되어 있지만 응답에 포함된 코드 결과물(이미지·JSON)을 클라이언트에서 그대로 렌더링할 경우 XSS 등 추가 검증 로직을 반드시 적용할 것.