Gemini 3.1 Pro Preview API APIYI 출시: 추론 성능 2배 향상의 6대 핵심 업그레이드 분석

반가운 소식입니다! Gemini 3.1 Pro Preview가 APIYI에 출시되어, 지금 바로 API를 통해 호출할 수 있습니다. 모델 명칭은 gemini-3.1-pro-preview이며, 입력 가격은 $2.00/1M tokens, 출력 가격은 $12.00/1M tokens로 Gemini 3.0 Pro Preview와 동일한 가격을 유지하고 있습니다.

하지만 성능은 차원이 다릅니다. Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2 추론 벤치마크에서 **77.1%**를 기록하며 3.0 Pro 대비 2배 이상의 성능을 보여줍니다. SWE-Bench Verified 코딩 점수는 **80.6%**로, 처음으로 Claude 3.5 Sonnet의 80.9%에 육박하며 정면 승부를 펼치고 있습니다. 또한 출력 효율이 15% 향상되어 더 적은 토큰으로 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있게 되었습니다.

핵심 가치: 이 글에서는 Gemini 3.1 Pro Preview의 6대 핵심 업그레이드 내용, API 호출 방법, 경쟁 모델과의 상세 비교, 그리고 다양한 시나리오별 최적의 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

Gemini 3.1 Pro Preview 핵심 파라미터 일람

🚀 지금 바로 체험하기: Gemini 3.1 Pro Preview는 이미 APIYI(apiyi.com)에 출시되었습니다. OpenAI 호환 형식을 통해 별도의 구글 계정 없이도 5분 만에 연동하여 호출할 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro Preview의 6대 핵심 업그레이드

업그레이드 1: 추론 성능 2배 향상——ARC-AGI-2 77.1% 달성

이번 업데이트에서 가장 눈에 띄는 부분입니다. 모델이 완전히 새로운 논리 패턴을 해결하는 능력을 평가하는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro는 **77.1%**를 기록했습니다. 이는 Gemini 3.0 Pro 대비 2배 이상 향상된 수치예요.

동시에 Model Context Protocol을 사용하는 다단계 워크플로우 능력을 측정하는 MCP Atlas 벤치마크에서도 3.1 Pro는 69.2%를 기록하며, 3.0 Pro(54.1%)보다 15% 포인트나 상승했습니다.

이는 복잡한 추론, 다단계 논리 체인, 에이전트 워크플로우 등의 시나리오에서 Gemini 3.1 Pro가 질적으로 완전히 도약했음을 의미합니다.

업그레이드 2: 3단계 사고 깊이 시스템——Deep Think Mini

Gemini 3.1 Pro는 새로운 3단계 사고 깊이 시스템을 도입했습니다. 개발자는 작업의 복잡도에 따라 '추론 예산'을 유연하게 조절할 수 있어요.

핵심 포인트: 3.1 Pro의 high 수준은 의미가 재정의되었습니다. 이제 Gemini Deep Think의 '미니 버전'으로서 3.0 Pro의 high를 훨씬 뛰어넘는 추론 깊이를 보여줍니다. 반면 3.1의 medium은 기존 3.0의 high와 거의 비슷해서, medium만 사용해도 이전 최고 수준의 추론 품질을 얻을 수 있습니다.

업그레이드 3: 코딩 능력의 정점——SWE-Bench 80.6%

코딩 분야에서 Gemini 3.1 Pro의 성장은 비약적입니다.

SWE-Bench Verified에서 80.6%를 기록했다는 것은 Gemini 3.1 Pro가 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 Claude Opus 4.6(80.9%)과 단 0.3% 포인트 차이로 어깨를 나란히 하게 되었음을 의미해요.

에이전트의 터미널 코딩 능력을 평가하는 Terminal-Bench 2.0에서도 56.9%에서 68.5%로 크게 향상되어, 에이전트 환경에서의 신뢰성이 대폭 강화되었습니다.

업그레이드 4: 출력 능력 및 효율성 전면 개선

65K의 출력 제한 덕분에 모델은 이제 긴 문서 전체, 방대한 코드 블록, 상세 분석 보고서를 여러 번 요청해서 이어 붙일 필요 없이 한 번에 생성할 수 있습니다.

파일 업로드 용량도 20MB에서 100MB로 확장되었으며, 1M 토큰 컨텍스트와 결합하여 대규모 코드 저장소, 긴 영상 또는 방대한 문서를 직접 분석할 수 있게 되었어요.

YouTube URL 직접 입력 기능도 매우 실용적입니다. 개발자가 프롬프트에 YouTube 링크를 직접 넣으면 모델이 자동으로 영상 내용을 분석하므로, 수동으로 다운로드해서 업로드할 필요가 없습니다.

업그레이드 5: customtools 전용 엔드포인트——에이전트 개발의 강력한 도구

구글은 에이전트 개발 시나리오에 최적화된 gemini-3.1-pro-preview-customtools 전용 엔드포인트를 함께 출시했습니다.

• 도구 호출 우선순위 최적화: view_file, search_code 등 개발자가 자주 사용하는 도구의 호출 우선순위를 특별히 튜닝했습니다.
• Bash + 사용자 정의 함수 혼합: bash 명령과 사용자 정의 함수 사이를 전환해야 하는 에이전트 워크플로우에 특히 적합합니다.
• 에이전트 시나리오 안정성: 다단계 에이전트 작업에서 범용 버전보다 높은 신뢰성을 보여줍니다.

AI 프로그래밍 도우미, 코드 리뷰 봇, 자동화 운영 에이전트 등을 구축하고 있다면 customtools 엔드포인트가 훨씬 더 좋은 선택이 될 거예요.

업그레이드 6: 웹 검색 능력의 비약적 발전——BrowseComp 85.9%

에이전트의 웹 검색 능력을 평가하는 BrowseComp 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro는 **85.9%**를 기록했습니다. 3.0 Pro가 59.2%였던 것에 비하면 26.7% 포인트나 향상된 수치입니다.

이 능력은 연구 보조 도구, 경쟁사 분석, 뉴스 요약 등 실시간 정보 검색이 필요한 애플리케이션에 매우 큰 의미가 있습니다.

💡 기술 인사이트: Gemini 3.1 Pro는 bash 명령과 사용자 정의 함수를 혼합하여 사용하는 개발자를 위해 최적화된 gemini-3.1-pro-preview-customtools 엔드포인트를 제공합니다. 특히 view_file, search_code 등의 도구 우선순위가 튜닝되어 있습니다. APIYI(apiyi.com)를 통해 이 전용 엔드포인트를 바로 호출해 보실 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro Preview API 호출 실전

간단한 호출 예시 (Python)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议:\n\ndef two_sum(nums, target):\n    for i in range(len(nums)):\n        for j in range(i+1, len(nums)):\n            if nums[i] + nums[j] == target:\n                return [i, j]"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

# 예시 1: 높은 추론 깊이 - 복잡한 수학 추론
response_math = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 必然能被 6 整除。请给出严格的数学证明。"
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

# 예시 2: 멀티모달 분석 - 이미지 이해
with open("architecture.png", "rb") as f:
    img_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response_vision = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "详细分析这张系统架构图,指出潜在的性能瓶颈和改进建议"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_data}"}}
        ]
    }],
    max_tokens=8192
)

# 예시 3: 긴 컨텍스트 코드 분석
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    code_content = f.read()  # 수십만 토큰 가능

response_code = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深软件架构师,请仔细分析整个代码仓库。"},
        {"role": "user", "content": f"以下是完整代码仓库:\n\n{code_content}\n\n请分析:\n1. 整体架构 design\n2. 潜在的 bug\n3. 性能优化建议\n4. 代码重构方案"}
    ],
    max_tokens=16384  # 65K 출력 능력 활용
)

print(f"수학 추론: {response_math.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"시각 분석: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"코드 분석: {response_code.choices[0].message.content[:200]}...")

🎯 연동 팁: APIYI(apiyi.com)를 통해 Gemini 3.1 Pro Preview를 호출하면 표준 OpenAI SDK를 그대로 사용할 수 있어 별도의 라이브러리 설치가 필요 없습니다. 기존 OpenAI 형식의 프로젝트라면 base_url과 model 파라미터만 수정하여 바로 전환할 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro Preview와 경쟁 모델 상세 비교

핵심 벤치마크 종합 비교표

모델별 권장 사용 시나리오

💰 비용 대비 성능: 동일한 플래그십급 성능에서 Gemini 3.1 Pro의 Input 가격($2.00)은 Claude Opus 4.6($15.00)의 13% 수준에 불과해요. 추론 및 멀티모달 시나리오에서 가성비 우위가 매우 뚜렷합니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 이용하면 하나의 인터페이스로 빠르게 전환하며 테스트해 볼 수 있어요.

Gemini 3.1 Pro Preview 베스트 프랙티스

세 가지 사고 깊이 활용하기

# 복잡한 추론에는 high (Deep Think Mini 모드)
# 일상적인 작업에는 medium (기존의 high와 동일)
# 간단한 작업에는 low (가장 빠른 응답)

# APIYI 호출 시 extra_body를 통해 사고 레벨 전달
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "질문 내용"}],
    extra_body={"thinking_level": "high"}  # high/medium/low
)

1M 토큰 컨텍스트 윈도우 100% 활용하기

Gemini 3.1 Pro Preview의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우는 현재 모든 플래그십 모델 중 가장 커요. 다음은 가치가 높은 몇 가지 사용 시나리오입니다.

코드 저장소 전체 분석: 수십 개의 파일을 한꺼번에 입력하여 모델이 전체 아키텍처를 이해한 후 리팩토링 제안을 하도록 하세요. 파일별로 분석하는 것보다 모듈 간 결합 문제나 전역적인 최적화 기회를 훨씬 더 잘 발견할 수 있습니다.

장문 문서 심층 이해: 법률 계약서, 기술 사양서, 학술 논문집 등 1M 토큰이면 책 한 권을 통째로 담을 수 있어요. 3.1 Pro의 강화된 추론 깊이와 결합하면 장문 문서 속의 숨겨진 연관성까지 식별해 낼 수 있습니다.

YouTube 비디오 분석 (신기능): 비디오 파일을 다운로드해서 업로드할 필요 없이 프롬프트에 YouTube URL을 직접 입력하세요. 모델이 자동으로 비디오 내용을 분석하므로 콘텐츠 검토, 경쟁사 분석, 튜토리얼 요약 등의 시나리오에 적합합니다.

다회차 대화 장기 기억: 1M 토큰 윈도우는 모델이 매우 긴 대화 기록을 '기억'할 수 있음을 의미해요. 방대한 컨텍스트가 필요한 고객 서비스, 컨설팅, 교육 시나리오에서 강점이 뚜렷합니다.

200K 가격 임계값 주의: 입력이 200K 토큰을 초과하면 가격이 $2/$12에서 $4/$18로 두 배가 됩니다. 긴 컨텍스트를 사용할 때는 실제 토큰 수를 먼저 평가해 보세요. 200K~300K 사이의 시나리오라면 입력을 조금 줄여 200K 이내로 맞춤으로써 비용을 절반으로 아낄 수 있습니다.

customtools 엔드포인트 사용 방법

에이전트 애플리케이션을 구축 중이라면 gemini-3.1-pro-preview-customtools 엔드포인트를 우선적으로 고려해 보세요.

# 에이전트 개발 전용 엔드포인트
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",  # 에이전트 최적화 버전
    messages=[{"role": "user", "content": "프로젝트에서 처리되지 않은 모든 예외를 찾아 수정 제안을 해주세요"}],
    tools=[
        {"type": "function", "function": {"name": "search_code", "description": "코드 검색"}},
        {"type": "function", "function": {"name": "view_file", "description": "파일 보기"}},
    ]
)

이 엔드포인트는 도구 호출(Tool Calling)의 정확성과 신뢰성 면에서 범용 버전보다 뛰어나며, 특히 bash 명령과 사용자 정의 함수를 혼합해서 사용하는 시나리오에 매우 적합합니다.

비용 최적화 전략

Gemini 3.0 Pro에서 3.1 Pro로 마이그레이션하는 단계

마이그레이션 과정은 매우 간단해요. 다음 단계를 따라 해 보세요.

1단계: model 파라미터 수정

# 구버전
model="gemini-3-pro-preview"
# 신버전
model="gemini-3.1-pro-preview"

2단계: 핵심 기능 테스트 – 주요 사용 시나리오에서 몇 가지 전형적인 케이스를 실행하여 출력 품질이 기대에 부합하는지 확인하세요.

3단계: 새로운 능력 탐색 – high 사고 레벨의 심층 추론, 100MB 파일 업로드, YouTube URL 분석 등 3.1에 추가된 기능을 시도해 보세요.

4단계: 비용 최적화 – 작업별로 적절한 사고 레벨을 설정하세요. 일상적인 작업에는 high 대신 medium을 사용하면 품질을 유지하면서 지연 시간과 토큰 소모를 줄일 수 있습니다.

🎯 마이그레이션 제안: APIYI apiyi.com 플랫폼에서는 파라미터 하나만 수정하면 마이그레이션이 끝납니다. 처음에는 기존 모델 호출을 폴백(fallback)으로 남겨두고, 3.1의 안정성을 확인한 후 전체 전환하는 것을 추천드려요.

자주 묻는 질문(FAQ)

Gemini 3 시리즈 모델 전체 선택 가이드

Gemini 3 시리즈는 현재 여러 모델이 출시되어 있으며, 상황에 따라 적절한 버전을 선택해야 합니다.

선택 의사결정 트리:

• 가장 강력한 추론과 코딩이 필요한가요? → gemini-3.1-pro-preview
• 가장 빠른 속도와 최저 비용이 필요한가요? → gemini-3-flash-preview
• 이미지를 생성해야 하나요? → gemini-3-pro-image-preview
• 이미 3.0 Pro를 사용 중인가요? → 즉시 gemini-3.1-pro-preview로 업그레이드

Gemini 3.1 Pro Preview가 적합하지 않은 경우

3.1 Pro가 대부분의 상황에서 뛰어나지만, 아래와 같은 경우에는 다른 대안이 더 나을 수 있습니다.

• 극한의 코딩 정확도가 필요한 경우: Claude Opus 4.6의 SWE-Bench 점수(80.9%)가 3.1 Pro(80.6%)보다 근소하게 높습니다. 차이는 작지만 극도로 정밀한 요구사항이 있다면 고려해 볼 만합니다.
• 초저지연 실시간 애플리케이션: 3.1 Pro의 'high' 사고 모드는 지연 시간이 다소 깁니다. 이럴 때는 Gemini 3 Flash나 Claude Sonnet 4.6이 더 나은 선택입니다.
• 안정적인 SLA 보장이 필요한 경우: Preview 모델은 정식 버전의 SLA(서비스 수준 협약)를 제공하지 않습니다. 가용성이 매우 중요한 운영 환경에서는 리스크를 평가해야 합니다.
• 단순 작업에 과도하게 사용하는 경우: 작업 복잡도가 낮다면 3.1 Pro를 사용하는 것은 비용 낭비일 수 있습니다. Flash 시리즈가 훨씬 경제적입니다.

Gemini 3.1 Pro Preview의 경쟁 우위 요약

2026년 2월 기준 AI 모델 시장에서 Gemini 3.1 Pro Preview의 핵심 경쟁력은 세 가지 '최고'로 요약할 수 있습니다.

1. 최대 컨텍스트: 1M 토큰으로, Claude Opus 4.6(200K)의 5배에 달합니다.
2. 최저 플래그십 가격: 입력 비용 $2.00로, Claude Opus 4.6($15.00)의 약 13% 수준입니다.
3. 최강의 추론 비약: ARC-AGI-2 점수가 77.1%로 두 배 가까이 상승하며 추론 차원에서 경쟁사들을 앞서고 있습니다.

상대적인 약점은 순수 코딩 시나리오(SWE-Bench 80.6% vs Claude Opus 80.9%, 미세한 차이)와 에이전트 생태계의 성숙도 정도입니다.

💡 종합 제언: 대부분의 개발자에게 Gemini 3.1 Pro Preview의 가성비는 현재 플래그십 모델 중 단연 최고입니다. APIYI(apiyi.com)를 이용하면 하나의 플랫폼에서 Gemini, Claude, GPT 등 모든 주요 모델을 비교 테스트하며 자신의 프로젝트에 가장 적합한 선택지를 찾을 수 있습니다.

요약: 가격은 그대로 성능은 두 배, Gemini 3.1 Pro Preview로 지금 바로 갈아타세요

Gemini 3.1 Pro Preview는 가격은 유지하면서 성능은 두 배로 끌어올린 역대급 업그레이드입니다.

1. 추론 능력 두 배 향상: ARC-AGI-2 점수가 약 35%에서 77.1%로 상승하며, 3.0 대비 2배 이상의 성능을 보여줍니다.
2. 최정상급 코딩 능력: SWE-Bench 80.6%를 기록하며, Claude Opus(4.6)와 단 0.3% 차이로 어깨를 나란히 합니다.
3. 에이전트(Agent) 능력의 비약적 발전: Terminal-Bench +20%, BrowseComp +45%, MCP Atlas +28% 등 실무 수행 능력이 크게 강화되었습니다.
4. 전반적인 효율성 증대: 최대 65K 토큰 출력, 파일 업로드 용량 100MB 확장, 작업 효율 15% 향상.
5. 3단계 사고 시스템: 'high' 모드는 Deep Think Mini와 대등한 성능을 내며, 필요에 따라 추론 예산을 조절할 수 있습니다.

지금 바로 **APIYI(apiyi.com)**를 통해 Gemini 3.1 Pro Preview를 경험해 보세요. 통합 인터페이스로 즉시 사용 가능하며, 모델 파라미터를 gemini-3.1-pro-preview로 변경하기만 하면 바로 업그레이드된 성능을 누릴 수 있습니다.

참고 자료

1. Google 공식 블로그: Gemini 3.1 Pro 출시 공지

   • 링크: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • 설명: 공식 기능 소개 및 벤치마크 성적

2. Google DeepMind 모델 카드: Gemini 3.1 Pro 기술 세부 사항

   • 링크: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 설명: 안전성 평가 및 상세 파라미터 정보

3. Gemini API 공식 문서: 모델 목록 및 호출 방법

   • 링크: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • 설명: API 파라미터, 가격 정책 및 사용 가이드

4. VentureBeat 보도: Gemini 3.1 Pro 첫인상 리뷰

   • 링크: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 설명: Deep Think Mini 특성 및 실제 사용 경험

5. MarkTechPost 분석: Gemini 3.1 Pro 기술 해설

   • 링크: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • 설명: 벤치마크 데이터 분석 및 업계 영향력 평가

📝 작성자: APIYI Team | 기술 관련 문의는 APIYI(apiyi.com)를 방문해 주세요.
📅 업데이트: 2026년 2월 20일
🏷️ 키워드: Gemini 3.1 Pro Preview API, APIYI 출시, 추론 능력 향상, SWE-Bench 80.6%, ARC-AGI-2 77.1%