Google DeepMind, Gemini 2.5 Pro 네이티브 그라운딩 검색 정식 GA
Google DeepMind가 Gemini 2.5 Pro의 Google 검색 연동 그라운딩 기능을 API 레벨에서 정식 GA로 전환했다. 별도 RAG 파이프라인 없이 단일 API 호출로 실시간 웹 검색 결과를 모델 응답에 통합할 수 있으며, 인용(citation) 메타데이터가 구조화된 JSON으로 반환된다.
그라운딩 검색 GA 전환 개요
2026년 9월 23일, Google DeepMind는 Gemini 2.5 Pro 모델에 탑재된 google_search 그라운딩 도구를 정식 GA로 전환했다. 이 기능은 모델이 응답 생성 시 실시간으로 Google 검색을 호출해 최신 정보를 참조하고, 참조한 URL·제목·스니펫을 groundingMetadata 필드에 구조화해 반환한다. 기존 베타에서는 반환 형식이 비정형이었으나, GA부터는 OpenAPI 스키마가 확정되어 타입 안전한 파싱이 가능하다.
주요 스펙 및 요금
- 지원 모델:
gemini-2.5-pro-grounding-0923(GA 태그 모델) - 검색 쿼리 한도: 요청당 최대 10회 자동 검색 (동적 조정)
- 컨텍스트 윈도우: 1M 토큰 유지, 검색 결과 청크는 별도 슬롯 할당
- 인용 메타데이터 반환:
groundingMetadata.groundingChunks[]배열, 각 항목에uri,title,snippet포함 - 요금: 그라운딩 검색 호출 건당 과금 구조 적용, 구체적 단가는 Google AI Studio 공식 페이지 참조
- 지역: 글로벌 엔드포인트 단일화, 한국 리전 데이터 레지던시 옵션 추가 예정(Q4)
한국 개발자·크리에이터 활용 포인트
자체 RAG 파이프라인(벡터 DB·임베딩·리랭커)을 구축하지 않고도 최신 뉴스·공식 문서·가격 정보를 실시간으로 참조하는 챗봇·리서치 어시스턴트를 단일 API 호출로 구현할 수 있다. 인용 메타데이터가 구조화 JSON으로 확정 반환되므로, 프론트엔드에서 출처 카드 UI를 렌더링하거나 사실 검증 로직을 추가하기 수월하다. Google AI SDK for Python·Node.js에서 tools=[Tool(google_search=GoogleSearch())]를 명시하면 GA 엔드포인트로 라우팅된다. 한국어 검색 결과 품질도 베타 대비 크게 향상됐다는 내부 벤치마크가 공개됐으며, 특히 최신 IT 뉴스·공공 데이터 쿼리에서 한국어 스니펫 정확도가 유의미하게 개선됐다.