생각 중

Gemini 2.5 모델은 추론 및 다단계 계획 능력을 크게 향상하는 내부 '사고 과정'을 사용할 수 있으므로 코딩, 고급 수학, 데이터 분석과 같은 복잡한 작업에 매우 효과적입니다.

사고 예산을 사용하여 모델이 수행할 수 있는 사고량을 구성할 수 있습니다. 이 구성은 지연 시간이나 비용을 줄이는 것이 우선인 경우 특히 중요합니다. 또한 작업 난이도 비교를 검토하여 모델에 사고 능력이 얼마나 필요한지 결정하세요.

참고: 생각 요약을 포함하고 생각 서명을 처리하는 것은 아직 Firebase AI Logic SDK에서 지원되지 않습니다.

생각 예산 설정을 지원하며 iOS+, Android, 웹에서 사용할 수 있습니다. 향후 출시에서 Flutter 및 Unity에 제공될 예정입니다.

사고 모델 사용

다른 Gemini 모델을 사용하는 것과 마찬가지로 사고 모델을 사용하세요(선택한 Gemini API 제공자를 초기화하고 GenerativeModel 인스턴스를 만드는 등). 이러한 모델은 구조화된 출력 생성 또는 멀티모달 입력 (예: 이미지, 동영상, 오디오, PDF) 분석과 같은 텍스트 또는 코드 생성 작업에 사용할 수 있습니다. 출력을 스트리밍할 때도 사고 모델을 사용할 수 있습니다.

참고: Gemini 2.5 Flash‑Lite은 기본적으로 사용 중지되어 있습니다. 해당 모델의 사고를 사용 설정하려면 thinkingBudget을 지원되는 값으로 설정해야 합니다. 지원되는 다른 모든 모델의 경우 사고가 기본적으로 사용 설정됩니다.

지원되는 모델

Gemini 2.5 모델만 이 기능을 지원합니다.

• gemini-2.5-pro
• gemini-2.5-flash
• gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

사고 모델 사용 권장사항

전체 사고 과정을 확인할 수 있는 Google AI Studio 또는 Vertex AI Studio에서 프롬프트를 테스트하는 것이 좋습니다. 모델이 잘못된 방향으로 나간 부분을 파악하여 프롬프트를 개선하여 더 일관되고 정확한 대답을 얻을 수 있습니다.

원하는 결과를 설명하는 일반적인 프롬프트로 시작하여 모델이 대답을 결정하는 방법에 관한 초기 생각을 관찰합니다. 대답이 예상과 다른 경우 다음 프롬프트 기법을 사용하여 모델이 더 나은 대답을 생성하도록 도와주세요.

• 단계별 안내 제공하기
• 입력-출력 쌍의 여러 예시 제공
• 출력과 대답의 문구와 형식을 지정하는 방법에 관한 안내를 제공합니다.
• 구체적인 인증 단계 제공

프롬프트 외에도 다음 권장사항을 사용하는 것이 좋습니다.

• 시스템 안내를 설정합니다. 시스템 안내는 모델이 프롬프트 또는 최종 사용자의 추가 안내에 노출되기 전에 추가하는 '프리앰블'과 같습니다. 이를 통해 특정 요구사항 및 사용 사례에 따라 모델의 동작을 조정할 수 있습니다.

• 사고 예산을 설정하여 모델이 수행할 수 있는 사고량을 구성합니다. 예산을 낮게 설정하면 모델이 대답을 '과도하게 생각'하지 않습니다. 예산을 높게 설정하면 필요한 경우 모델이 더 많이 생각할 수 있습니다. 사고 예산을 설정하면 실제 대답에 사용할 수 있는 총 토큰 출력 한도가 더 많이 확보됩니다.

• (Vertex AI Gemini API 사용 시) 생각 기능이 사용 설정된 요청의 지연 시간을 모니터링할 수 있도록 Firebase Console에서 AI 모니터링을 사용 설정해야 합니다. 사고 토큰은 아직 모니터링 대시보드에 표시되지 않습니다.

사고 예산 제어

모델이 대답을 생성하기 위해 수행할 수 있는 사고량을 제어하려면 사용할 수 있는 사고 예산 토큰 수를 지정하면 됩니다.

기본 사고 예산보다 토큰이 더 많거나 적게 필요한 상황에서는 사고 예산을 수동으로 설정할 수 있습니다. 작업 복잡성 및 추천 예산에 관한 자세한 안내는 이 섹션의 뒷부분을 참고하세요. 다음은 대략적인 안내입니다.

• 지연 시간이 중요하거나 복잡성이 낮은 작업의 경우 사고 예산을 낮게 설정하세요.
• 더 복잡한 작업에는 사고 예산을 높게 설정하세요.

사고 예산 설정

Gemini API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠와 코드를 확인합니다. Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

참고: 사고 예산 설정은 iOS+, Android, 웹에서 지원됩니다. 향후 출시에서 Flutter 및 Unity에 제공될 예정입니다.

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig에 사고 예산을 설정합니다. 구성은 인스턴스의 수명 동안 유지됩니다. 요청마다 다른 사고 예산을 사용하려면 각 예산으로 구성된 GenerativeModel 인스턴스를 만드세요.

이 섹션의 뒷부분에서 지원되는 사고 예산 값에 대해 알아보세요.

Swift

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig에서 사고 예산을 설정합니다.

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      thinkingBudget = 1024
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.

// ...

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setThinkingBudget(1024)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "<var>GEMINI_MODEL_NAME</var>",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here)
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    thinkingBudget: 1024
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

Flutter의 사고 예산 설정 지원은 다음 출시에서 제공될 예정입니다.

Unity

Unity의 사고 예산 설정 지원은 다음 출시에서 제공될 예정입니다.

지원되는 사고 예산 값

다음 표에는 모델의 thinkingBudget를 구성하여 각 모델에 설정할 수 있는 사고 예산 값이 나와 있습니다.

모델	기본값	사고 예산의 사용 가능한 범위		사고를 사용 중지할 값	동적 사고를 지원하는 가치
						최솟값	최댓값
Gemini 2.5 Pro	8,192	128	32,768	사용 중지할 수 없습니다.	-1
Gemini 2.5 Flash	8,192	1	24,576	0	-1
Gemini 2.5 Flash‑Lite	0 (기본적으로 생각하기가 사용 중지됨)	512	24,576	0 (또는 사고 예산을 전혀 구성하지 않음)	-1

생각하는 과정 사용 중지

더 쉬운 작업의 경우 사고 능력이 필요하지 않으며 기존 추론으로 충분합니다. 또는 지연 시간 감소가 우선순위인 경우 모델이 응답을 생성하는 데 필요한 시간 이상을 사용하지 않도록 할 수 있습니다.

이러한 상황에서는 생각을 사용 중지할 수 있습니다.

• Gemini 2.5 Pro: 사고를 사용 중지할 수 없음
• Gemini 2.5 Flash: thinkingBudget을 0 토큰으로 설정
• Gemini 2.5 Flash-Lite: 기본적으로 사고가 사용 중지됨

동적 사고 사용 설정

thinkingBudget을 -1로 설정하여 모델이 언제 얼마나 사고할지 (동적 사고라고 함) 결정하도록 할 수 있습니다. 모델은 위에 나열된 최대 토큰 값까지 적절하다고 판단되는 만큼의 토큰을 사용할 수 있습니다.

작업 복잡성

• 쉬운 작업: 사고를 중단해도 됨
  사실 검색이나 분류와 같이 복잡한 추론이 필요하지 않은 간단한 요청 예를 들면 다음과 같습니다.

  • "DeepMind는 어디에서 설립되었어?"
  • '이 이메일은 회의를 요청하는 건가요, 아니면 정보를 제공하는 건가요?'

• 중간 작업 - 기본 예산 또는 약간의 추가 사고 예산이 필요함
  단계별 처리 또는 더 깊은 이해가 필요한 일반적인 요청입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • '광합성과 성장의 유사점을 만들어 줘.'
  • '전기 자동차와 하이브리드 자동차를 비교하고 대조해 줘.'

• 어려운 작업 — 최대 사고 예산이 필요할 수 있음
  복잡한 수학 문제 풀기나 코딩 작업과 같은 매우 복잡한 과제 이러한 유형의 작업에서는 모델이 전체 추론 및 계획 기능을 사용해야 하며, 대답을 제공하기 전에 많은 내부 단계를 거치는 경우가 많습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 'AIME 2025의 문제 1을 풀어 줘. 17b가 97b의 약수인 모든 정수 밑 b > 9의 합을 구해야 해.'
  • '사용자 인증을 포함하여 실시간 주식 시장 데이터를 시각화하는 웹 애플리케이션용 Python 코드를 작성해 줘. 최대한 효율적으로 만들어야 해'라고 말해 줘.'

사고 토큰 가격 책정 및 집계

사고 토큰은 텍스트 출력 토큰과 동일한 가격을 사용합니다.

대답의 usageMetadata 속성에 있는 thoughtsTokenCount 필드에서 생각 토큰의 총수를 가져올 수 있습니다.

Swift

// ...

let response = try await model.generateContent("Why is the sky blue?")

if let usageMetadata = response.usageMetadata {
  print("Thoughts Token Count: \(usageMetadata.thoughtsTokenCount)")
}

Kotlin

// ...

val response = model.generateContent("Why is the sky blue?")

response.usageMetadata?.let { usageMetadata ->
    println("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}")
}

Java

// ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response =
    model.generateContent("Why is the sky blue?");

Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String usageMetadata = result.getUsageMetadata();
        if (usageMetadata != null) {
            System.out.println("Thoughts Token Count: " +
                usageMetadata.getThoughtsTokenCount());
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

// ...

const response = await model.generateContent("Why is the sky blue?");

if (response?.usageMetadata?.thoughtsTokenCount != null) {
    console.log(`Thoughts Token Count: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
}

Dart

Flutter의 사고 토큰 개수 계산 지원은 다음 출시에서 제공될 예정입니다.

Unity

Unity의 사고 토큰 개수 계산 지원은 다음 출시에서 제공될 예정입니다.

토큰 수 가이드에서 토큰에 대해 자세히 알아보세요.