Gemini 2.5 Pro, 200만 토큰 컨텍스트 그라운딩 API 정식 GA
Google DeepMind가 Gemini 2.5 Pro의 200만 토큰 컨텍스트 윈도우에 Google 검색 그라운딩을 결합한 API를 정식 GA로 전환했다. 기존에는 그라운딩 기능이 짧은 컨텍스트에서만 안정적으로 동작했으나, 이번 업데이트로 대용량 문서·코드베이스와 실시간 웹 정보를 동시에 참조하는 파이프라인 구축이 가능해졌다. 장문 기술 문서 분석이나 대규모 레거시 코드 이해 작업을 처리하는 한국 개발팀에게 즉시 실용적인 옵션이 된다.
무엇이 바뀌었나
Google DeepMind는 2026년 9월 30일부로 Gemini 2.5 Pro의 2,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우와 Google 검색 그라운딩 기능을 단일 API 호출에서 함께 사용할 수 있도록 정식 GA 전환을 발표했다. 기존 프리뷰 단계에서는 그라운딩 활성화 시 컨텍스트 한도가 내부적으로 축소되는 제약이 있었으나, 이번 릴리스에서 해당 제한이 완전히 해제됐다.
주요 변경 사항:
tools파라미터에google_search_retrieval과 대용량 문서를 동시에 전달 가능- 그라운딩 청크 최대 반환 수: 기존 5개 → 20개로 상향
- 응답 내 인용 메타데이터(
groundingMetadata) 구조 개선 — 소스 URL·신뢰도 점수 포함
개발자 관점 — 실제 달라지는 것
import google.generativeai as genai
model = genai.GenerativeModel(
model_name="gemini-2.5-pro",
tools=["google_search_retrieval"],
)
# 200만 토큰 분량의 레거시 코드베이스 + 최신 라이브러리 문서 동시 참조
response = model.generate_content([
large_codebase_text, # 최대 2M 토큰
"위 코드베이스에서 deprecated된 API를 최신 SDK 기준으로 마이그레이션 가이드를 작성해줘"
])
print(response.candidates[0].grounding_metadata)
이전까지는 대용량 컨텍스트를 넣으면 그라운딩이 자동으로 비활성화되거나 오류를 반환했다. 이제 레거시 코드베이스 전체를 컨텍스트로 제공하면서 동시에 최신 공식 문서를 실시간으로 검색해 마이그레이션 가이드를 생성하는 워크플로우가 안정적으로 동작한다.
크리에이터 활용 예시: 대형 기술 블로그나 유튜브 스크립트 제작 시, 수십만 자 분량의 기존 콘텐츠 아카이브를 컨텍스트로 넣고 최신 뉴스를 그라운딩으로 보완해 일관된 목소리의 콘텐츠를 자동 초안화하는 파이프라인 구성이 가능하다.
가격 및 한국 서비스 가용성
- 입력 토큰 단가 및 그라운딩 쿼리 비용: 공식 페이지 참조 (Google AI Studio → Pricing)
- Google Cloud Vertex AI를 통한 엔터프라이즈 계약 시 한국 리전(
asia-northeast3) 지원 여부는 Google Cloud 콘솔에서 확인 필요 - Google AI Studio 무료 티어에서도 그라운딩 포함 테스트 가능 (일일 요청 한도 적용)
한국어 문서에 대한 그라운딩 정확도는 영어 대비 소폭 낮을 수 있으며, 프로덕션 적용 전 한국어 쿼리 기준 자체 벤치마크를 권장한다.