제미나이 3.1 Pro 업데이트 총정리: 100일 만의 진화가 '쇼킹'한 5가지 이유

구글이 2026년 2월 19일 공식 발표한 제미나이 3.1 Pro가 AI 업계를 뒤흔들고 있습니다. Gemini 3 Pro 출시 이후 약 100일 만에 등장한 이번 업데이트는 단순한 AI 모델 업그레이드가 아닙니다. '일을 완주하는 방식' 자체를 바꾸는 패러다임 변화로 평가받고 있어요.

 

이 글에서는 제미나이 3.1 Pro 업데이트의 핵심 5가지를 정확하게 짚어드립니다. 제미나이 3.1 Pro 업데이트를 통해 달라진 점을 지금 바로 확인하세요:

• 뭐가 바뀌었는지 (압도적 벤치마크 점수와 실제 의미)
• 왜 '쇼킹'인지 (경쟁 모델 대비 어떤 점이 다른지)
• 어떻게 써먹는지 (AI Studio Thinking 레벨 활용법)

 

 

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1. 제미나이 3.1 Pro 업데이트란? .1 버전의 의미와 변화

제미나이 3.1 Pro는 구글이 처음으로 선보인 .1 버전 업데이트입니다. .1이라는 네이밍은 '대폭 개편'보다는 '코어 추론 능력 집중 강화'라는 업데이트 성격을 반영한 것으로 보입니다.

 

구글은 제미나이 3.1 Pro를 "복잡한 작업을 계획하고 실행하며 검증하는 에이전틱 워크플로우"에 최적화된 모델로 포지셔닝했어요. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어서 멀티스텝 실행과 도구 사용 안정성을 대폭 강화했죠.

 

VentureBeat의 분석에 따르면 제미나이 3.1 Pro는 "단순 채팅에서 실제 업무를 완수하는 AI로의 전환"을 상징한다고 평가했습니다. 이는 ChatGPT나 Claude처럼 대화형 AI를 넘어서 자율적으로 파일 시스템을 탐색하고 코드를 실행하는 에이전트 시대로의 진입을 의미해요. (Google 공식 발표 보기)

 

참고로 제미나이 3.1 Pro의 기반이 된 제미나이 3.0의 핵심 기능들은 여기서 확인할 수 있습니다.

 

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2. 제미나이 3.1 Pro 벤치마크 성능: ARC-AGI-2 77.1% 달성

제미나이 3.1 Pro 업데이트 이후 가장 주목받는 것은 압도적인 추론 능력입니다. 제미나이 3.1 Pro 사용법을 찾아보신 분들이 가장 먼저 만나게 되는 숫자가 바로 ARC-AGI-2, 77.1%입니다. 이 점수가 왜 중요할까요?

 

제미나이 3.1 Pro 벤치마크 비교표

모델	ARC-AGI-2	GPQA Diamond	SWE-Bench Verified	LiveCodeBench Elo
Gemini 3.1 Pro	77.1%	94.3%	80.6%	2,887
Gemini 3 Pro	31.1%	-	-	2,439
Claude Opus 4.6	68.8%	-	80.8%	-
GPT-5.2	52.9%	-	-	2,393

표 1. 제미나이 3.1 Pro 벤치마크 비교 (출처: Gemini 3.1 Pro Model Card, 2026)

 

ARC-AGI-2는 "외워서 푸는 문제"가 아니라 완전히 새로운 논리 패턴을 스스로 찾아내는 능력을 테스트합니다. 77.1%라는 점수는 기존 Gemini 3 Pro의 31.1% 대비 2배 이상 향상된 수치에요. (ARC-AGI 공식 리더보드에서 확인하기)

 

더 중요한 건 이것이 실무에서 뭘 의미하냐는 거죠. DataCamp의 실제 테스트 결과에 따르면 제미나이 3.1 Pro는 색상 규칙과 도형 규칙을 독립적으로 추론해서 정답을 도출했습니다.

 

예를 들어 "빨간 원 → 파란 삼각형, 파란 사각형 → 빨간 원"이라는 패턴을 보고 "파란 삼각형 → ?" 문제에서 정확히 "빨간 사각형"을 맞췄어요.

 

이런 추론 능력 향상은 업무 완주율로 직접 연결됩니다. 단순 반복 작업이 아니라 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 프로젝트에서 중간에 막히지 않고 끝까지 해낸다는 의미거든요.

 

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3. 제미나이 3.1 Pro 에이전틱 워크플로우: 실행까지 완수하는 AI

제미나이 3.1 Pro 업데이트에서 눈에 띄는 건 가격 대비 강력해진 에이전트 기능입니다. 제미나이 3.1 Pro 가격은 기존과 동일한 티어 구조를 유지하지만 에이전트 기능은 확실히 달라졌습니다.

 

💡 에이전틱 AI가 처음이라면? Agentic AI 개념을 쉽게 정리한 글을 먼저 읽어보세요.

 

구글이 특별히 출시한 gemini-3.1-pro-preview-customtools 엔드포인트가 그 증거에요. 이 엔드포인트는 bash 명령어와 커스텀 함수를 혼합해서 사용하는 개발자를 위해 최적화됐습니다. 기존 모델들은 로컬 파일을 읽으면 될 상황에서도 웹 검색을 시도하는 등 도구 우선순위를 제대로 못 잡았는데 이제는 파일 읽기와 코드 검색 같은 시스템 도구를 더 정확하게 우선순위화한다고 해요.

 

실제 사례를 볼까요? MarkTechPost 분석에 따르면:

• Terminal-Bench 2.0: 56.9% → 68.5% (터미널 코딩 안정성 대폭 향상)
• MCP Atlas: 69.2% (도구 사용 조율 능력 1위)
• APEX-Agents: 33.5% (자율 에이전트 작업 수행 능력)

 

여행 계획을 예로 들면 기존 AI는 "파리 여행 일정 짜줘"라고 하면 정보를 나열했지만 제미나이 3.1 Pro는 예산과 취향을 물어본 뒤 교통편 예약 시간대까지 고려해서 실행 가능한 계획을 만들어냅니다.

 

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4. 제미나이 3.1 Pro 신기능: 3D 시뮬레이션과 공간 이해

제미나이 3.1 Pro 벤치마크 중 눈에 띄는 건 물리와 공간 개념 이해입니다.

 

구글 공식 블로그에서 소개한 사례를 보면 제미나이 3.1 Pro는 "새떼 군무(starling murmuration)를 3D로 구현해줘"라는 요청에 단순히 비주얼 코드만 생성한 게 아니라 손 트래킹으로 조작 가능한 인터랙티브 경험과 새들의 움직임에 따라 변하는 제너레이티브 음악까지 완성했어요.

 

Cartwheel의 공동 창업자 Andrew Carr는 "3D 변환(transformation) 이해가 대폭 개선됐다"며 3D 애니메이션 파이프라인에서 오랫동안 문제였던 회전 순서 버그를 해결했다고 밝혔습니다.

 

이게 왜 중요하냐면 건축 시뮬레이션 제품 디자인 프로토타입 물리 엔진 구현 등 공간 개념이 필수인 작업에서 코드를 훨씬 빠르게 만들 수 있다는 거예요.

 

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5. 제미나이 3.1 Pro 사용법: YouTube 분석과 창작 도구 활용

제미나이 3.1 Pro 업데이트가 가져온 실용적 변화는 멀티모달 기능입니다. 제미나이 3.1 Pro 사용법에서 가장 실용적인 부분이 바로 멀티모달 기능 강화입니다.

 

제미나이 3.1 Pro YouTube 영상 분석 기능

Gemini API는 YouTube URL을 직접 입력으로 받아 영상 내용을 분석하는 기능을 지원합니다. 제미나이 3.1 Pro는 멀티모달 이해 성능이 향상되면서 영상 분석의 정확도와 실용성이 크게 개선됐어요. 링크만 붙여넣으면 비디오의 시각적 내용과 오디오를 함께 분석할 수 있습니다.

 

제미나이 3.1 Pro 사용법 중 YouTube 영상 분석은 실무에서 바로 활용 가능합니다. 예를 들어 1시간짜리 강의 영상의 핵심 내용을 3분 안에 요약하거나 특정 타임스탬프의 내용을 질문할 수 있어요.

 

참고로 Gemini API 플랫폼 전체 업데이트(2026년 1월)로 파일 크기 제한이 20MB에서 100MB로 확대되어 더 큰 영상이나 문서 처리가 가능해졌습니다.

 

제미나이 3.1 Pro SVG 애니메이션 생성

제미나이 3.1 Pro의 대표적인 창작 기능은 코드로 animated SVGs를 직접 생성하는 능력입니다. 구글 공식 블로그에서 소개한 예시를 보면 "펠리컨이 자전거를 타는 애니메이션"부터 "개구리가 페니파딩을 타는 모습"까지 텍스트 설명만으로 동적인 SVG를 만들어냅니다.

 

업로드한 기획서를 바탕으로 슬라이드 구조화나 초안 생성도 가능해요. Google Workspace나 Slides 툴과 연계하면 문서에서 프레젠테이션으로 전환하는 시간을 대폭 줄일 수 있습니다.

 

제미나이 3.1 Pro 멀티모달 성능

항목	점수
MMMLU (멀티모달 이해)	92.6%
YouTube 영상 분석	성능 향상 (API 지원)
최대 파일 크기 (API)	100MB

표 2. 제미나이 3.1 Pro 멀티모달 성능 (출처: Gemini 3.1 Pro Model Card, Google API Documentation)

 

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6. 제미나이 3.1 Pro 가격 및 Thinking 레벨 설정 가이드

제미나이 3.1 Pro 업데이트의 가장 큰 매력은 가성비입니다. 제미나이 3.1 Pro 가격은 Gemini 3 Pro와 동일한 티어 구조를 유지합니다.

 

Claude Opus 4.6 대비 훨씬 경쟁력 있는 가격으로 비슷하거나 더 높은 벤치마크 점수를 기록했죠.

 

제미나이 3.1 Pro 가격 구조

컨텍스트 길이	Input 가격	Output 가격
200K 토큰 이하	$2	$12
200K~1M 토큰	$4	$18

표 3. 제미나이 3.1 Pro 가격 티어 (출처: Gemini API Pricing Documentation, per 1M tokens)

 

200K 토큰 이하 구간은 Gemini 3 Pro와 완전히 동일한 $2/$12이며 긴 컨텍스트 작업의 경우 $4/$18입니다. Claude Opus 4.6 ($15/$75)와 비교하면 입력 비용은 7.5배 저렴하고 출력 비용은 6.25배 저렴해요. (최신 가격 정보 확인하기)

 

여기에 Thinking 레벨 조절 기능이 추가됐습니다:

 

제미나이 3.1 Pro Thinking 레벨 설정

레벨	특징	사용 케이스
Low	빠른 응답 효율적	단순 질문 챗봇 대량 처리
Medium (신규)	균형잡힌 추론	대부분의 일반 작업
High	Deep Think mini	복잡한 문제 수학/과학 연구

표 4. AI Studio Thinking 레벨 설정 가이드

 

제미나이 3.1 Pro 사용법 가이드: Thinking 레벨을 상황에 맞게 조절하세요. AI Studio나 API에서 thinking_level 파라미터를 Low/Medium/High로 설정하면 모델이 얼마나 깊게 생각할지 조절할 수 있어요. The Neuron의 테스트에서 High 모드로 국제 수학 올림피아드 문제를 풀었을 때 8분 이상 사고 시간을 거쳐 정답을 도출했습니다. (Gemini 3 개발자 가이드 보기)

 

중요한 건 Medium 레벨이 기존 3 Pro의 High 레벨과 비슷하다는 점이에요. 즉 같은 비용으로 더 나은 추론을 얻을 수 있다는 의미죠.

 

공식 모델 카드의 벤치마크 표도 'Thinking (High)' 기준으로 표기돼 있어서 최대 성능을 확인할 수 있습니다. Thinking 레벨을 실전에서 어떻게 활용하는지 궁금하다면 제미나이 활용법 가이드를 참고해보세요.

 

 

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7. 제미나이 3.1 Pro 추천 대상: 누구에게 필요한가?

제미나이 3.1 Pro 업데이트를 누가 써야 할까요? 아래 체크리스트에서 2개 이상 해당되면 제미나이 3.1 Pro 업데이트 체감이 클 거예요:

 

✅ 긴 문서나 자료 묶음을 한 번에 구조화해야 한다 (1M 토큰 컨텍스트 활용)
✅ 멀티스텝 작업(계획→실행→검증)을 자주 한다 (에이전틱 워크플로우)
✅ 코딩에서 **"한 방 생성"보다 "디버깅 루프"**가 중요하다 (SWE-Bench 80.6%)
✅ 영상/이미지/문서가 섞인 멀티모달 업무가 많다 (YouTube URL 분석 지원)
✅ 비용 대비 성능(가성비)을 따진다 (Claude 대비 훨씬 저렴)

 

특히 과학 연구자 코드 리뷰 담당자 데이터 분석가 콘텐츠 크리에이터라면 지금 바로 Google AI Studio에서 체험해볼 수 있습니다 (쿼터 및 지역 정책에 따라 다름).

 

제미나이 3.1 Pro는 Google의 전체 AI 생태계 전략에서 어떤 위치일까요? 구글의 에이전틱 AI 전략 전체 그림 보기

 

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제미나이 3.1 Pro 업데이트는 "짧은 주기 안에 얼마나 큰 진화가 가능한가"를 보여준 사례입니다. ARC-AGI-2 점수를 2배 이상 끌어올리고 가격 구조는 그대로 유지하면서 Thinking 레벨로 세밀한 제어까지 제공하는 건 이례적인 일이에요.

 

VentureBeat의 표현처럼 "다음 AI 경쟁은 다음 단어를 예측하는 게 아니라 문제를 끝까지 생각해내는 모델이 이긴다"는 시대가 왔습니다. 구글 제미나이 최신 버전인 3.1 Pro는 그 시작점에 서 있어요.

 

제미나이 3.1 Pro 사용법 완벽 가이드에서 단계별 활용 방법을 확인하세요. 이 글이 도움이 되셨다면 공유 버튼을 눌러주세요. 제미나이 3.1 Pro와 관련해 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주시면 다음 콘텐츠에 반영하겠습니다! 💡

 

 

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❓ 제미나이 3.1 Pro 업데이트 FAQ

Q1. 제미나이 3.1 Pro는 완전히 새로운 모델인가요, 아니면 업데이트인가요?

A. 제미나이 3.1 Pro는 완전히 별개의 계열이라기보다 Gemini 3 Pro 계열의 다음 이터레이션에 가깝습니다. Gemini 3 Pro 출시 이후 약 3개월 내(짧은 주기) 안에 등장했으며, 코어 추론 능력과 에이전틱 작업 완주력을 끌어올린 업데이트로 보는 해석이 많습니다. 구글이 이례적으로 .1 버전 네이밍을 사용한 것도 대폭 개편보다는 집중 강화라는 성격을 반영한 것으로 보입니다.

 

Q2. 제미나이 3.1 Pro 가격이 "동결"됐다는데, 정확히 얼마인가요?

A. 많은 분들이 헷갈려하시는 부분인데, "동결"이라는 표현보다는 티어 구조 유지가 정확합니다. 제미나이 3.1 Pro는 컨텍스트 길이에 따라 가격이 달라집니다:

• 200K 토큰 이하: Input $2, Output $12 (per 1M tokens)
• 200K~1M 토큰: Input $4, Output $18 (per 1M tokens)

Gemini 3 Pro와 동일한 가격 구조를 유지했다는 의미입니다. 중요: 출력 단가에는 thinking(사고) 토큰이 포함될 수 있어, Thinking 레벨을 High로 설정할수록 실제 청구 금액이 늘어날 수 있습니다.

 

Q3. YouTube 영상 분석이 제미나이 3.1 Pro의 신기능인가요?

A. 아니요, 이 부분이 가장 많이 오해받는 내용입니다! YouTube URL을 직접 입력으로 받는 기능은 Gemini API가 이미 2025년 5월(Google I/O 시즌)부터 지원하던 기능입니다.

제미나이 3.1 Pro의 진짜 개선점은 멀티모달 이해 성능 향상입니다. 기능 자체는 신기능이 아니지만, 영상 분석의 정확도와 실용성이 좋아졌다는 평가가 많습니다. 즉, YouTube URL 지원은 기존 기능이고, 3.1 Pro는 이를 더 잘 활용할 수 있게 된 것입니다.

 

Q4. 파일 크기가 100MB로 늘어난 게 제미나이 3.1 Pro의 기능인가요?

A. 이것도 자주 헷갈리는 부분입니다! 파일 크기 20MB→100MB 확대는 2026년 1월 초(릴리즈 노트 1/8, 공식 블로그 1/12 안내)의 Gemini API 플랫폼 전체 업데이트이며, 특정 모델(3.1 Pro) 고유 기능은 아닙니다.

즉, Gemini 3 Pro를 사용하더라도 100MB 파일을 업로드할 수 있어요. 다만 제미나이 3.1 Pro는 큰 파일을 더 정확하게 분석하는 성능을 갖췄다는 차이가 있습니다.

 

Q5. Thinking 레벨 Low/Medium/High 중 어떤 걸 써야 하나요?

A. 작업 복잡도에 따라 선택하시면 됩니다:

• Low: 단순 질문, 챗봇, 대량 처리 (빠른 응답 필요시)
• Medium: 비용·속도·추론의 균형을 노린 옵션 (일반 작업) ← 가장 추천
• High: 복잡한 문제, 수학/과학 연구, 국제 수학 올림피아드급 문제

Medium은 대부분의 실무 작업에서 충분한 추론 품질을 제공하며, 작업 난도가 높을 때만 High로 올리는 방식이 현실적입니다. Thinking 레벨이 높을수록 사고 시간(thinking tokens)이 늘어나 비용도 증가할 수 있다는 점 유의하세요.

 

Q6. ARC-AGI-2 77.1%가 왜 중요한 건가요? 다른 벤치마크와 뭐가 다른가요?

A. ARC-AGI-2는 "외워서 푸는 문제"가 아니라 완전히 새로운 논리 패턴을 스스로 찾아내는 능력을 테스트합니다. 기존 벤치마크들은 대량의 훈련 데이터로 "암기"할 수 있지만, ARC-AGI-2는 진짜 추론 능력을 측정하죠.

Gemini 공식 모델 카드 기준:

• Gemini 3.1 Pro: 77.1%
• Gemini 3 Pro: 31.1% (2배 이상 향상)

외부 비교표 기준으로는 Claude Opus 4.6(68.8%), GPT-5.2(52.9%)보다 높은 수치로 보고되고 있습니다. 실무에서는 "중간에 막히지 않고 복잡한 프로젝트를 끝까지 해낸다"는 의미로 해석됩니다.

 

Q7. gemini-3.1-pro-preview-customtools는 뭐고, 일반 사용자도 쓸 수 있나요?

A. gemini-3.1-pro-preview-customtools는 주로 API로 커스텀 툴/명령을 엮는 개발자에게 유용한 엔드포인트입니다. bash 명령어와 커스텀 함수를 혼합해서 사용하는 환경에 최적화됐어요.

일반 사용자는 Google AI Studio에서 기본 제미나이 3.1 Pro 체험만으로도 충분합니다. 이 엔드포인트의 핵심 개선점은 도구 우선순위화 능력으로, 로컬 파일을 읽으면 될 상황에서 불필요하게 웹 검색을 하지 않는 등 더 똑똑한 판단을 한다는 거예요.

 

Q8. 제미나이 3.1 Pro를 무료로 쓸 수 있나요?

A. Google AI Studio에서 체험 가능하지만, "완전 무료"라고 단정할 수는 없습니다. 쿼터 및 지역 정책에 따라 다르기 때문이에요. 일반적으로:

• AI Studio: 일정 쿼터 내 무료 사용 가능 (지역별 상이)
• API: 유료 ($2/$12 per 1M tokens 기준)

무료 쿼터는 Google 정책에 따라 수시로 변경될 수 있으니 최신 정보는 공식 문서를 확인하세요.

 

Q9. 제미나이 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6, 실제로 어떤 게 더 나은가요?

A. 벤치마크와 사용 조건에 따라 각각 장단점이 있습니다:

제미나이 3.1 Pro 우위:

• ARC-AGI-2: 77.1% vs 68.8% (추론 능력, 외부 비교표 기준)
• 가격: 컨텍스트에 따라 유리할 수 있음

가격 비교 정확한 정보:

• Gemini 3.1 Pro: $2/$12 (≤200K), $4/$18 (200K~1M)
• Claude Opus 4.6: 기본 $5/$25, 200K 토큰 초과 프롬프트는 프리미엄 $10/$37.5

따라서 "몇 배 저렴"은 사용자가 쓰는 컨텍스트 길이에 따라 달라집니다. 짧은 프롬프트에서는 Gemini가 저렴하고, 초대형 프롬프트에서는 비교가 복잡해집니다.

코딩 성능:

• SWE-Bench에서는 거의 동급 수준 (80%대)

결론: 추론 능력과 일반적인 가성비는 제미나이 3.1 Pro가 유리하고, Claude 생태계를 이미 사용 중이거나 특정 작업에서 Claude가 더 적합하다면 Opus 4.6를 선택하시면 됩니다.

 

Q10. 3D 시뮬레이션 코딩 기능은 누가 쓸 수 있나요? 코딩 몰라도 되나요?

A. 제미나이 3.1 Pro의 3D 시뮬레이션 기능은 코드를 생성해주는 기능입니다. "새떼 군무를 3D로 구현해줘"라고 텍스트로 요청하면, 3D 관련 코드를 작성해줍니다.

코딩 경험 있으면:

• 생성된 코드를 직접 수정하고 최적화 가능
• 건축 시뮬레이션, 제품 디자인, 물리 엔진 구현 등에 바로 활용

코딩 경험 없으면:

• 코드를 '생성'하는 데는 도움이 되지만, 실행·수정·디버깅은 로컬 환경/웹IDE/노트북에서 추가 작업이 필요할 수 있습니다
• 간단한 코드는 복사해서 온라인 에디터에 붙여넣기로 시험 가능
• 복잡한 3D 프로젝트는 개발 환경 구축이 필요

추천 대상: 프로토타입 제작자, 3D 애니메이터, 게임 개발자, 건축가, 물리 엔진 개발자 등 코드 작성을 가속화하고 싶은 전문가

 

 

중요: 이 FAQ의 가격, 날짜, 벤치마크 수치는 2026년 2월 기준이며, Google 및 Anthropic의 공식 정책 변경에 따라 업데이트될 수 있습니다. 최신 정보는 각 회사의 공식 문서를 확인하세요.