구글, 제미니 1.5 플래시 AI 모델 가격 대폭 인하

구글, 제미니 1.5 플래시 AI 모델 가격 대폭 인하

작성자
Lila Fernandez
6 분 독서

구글, 제미니 1.5 플래시 AI 모델 가격 대폭 인하

구글은 제미니 1.5 플래시 AI 모델의 가격을 최대 78%까지 대폭 인하했습니다. 이번 가격 인하는 AI 모델 가격 경쟁 속에서 기술 접근성을 높이기 위한 전략적 조치입니다. 입력 토큰의 가격이 백만 토큰당 $0.075로 낮아졌고, 출력 토큰의 가격은 128,000 토큰 이하의 프롬프트에 대해 백만 토큰당 $0.30가 되었습니다. 또한 긴 프롬프트와 캐싱 가격도 비슷하게 인하되었습니다.

제미니 1.5 플래시 AI 모델은 요약 및 다중 모드 이해와 같은 고속 및 저지연 작업에 널리 사용됩니다. 특히 구글은 PDF에 대한 이해도를 높이기 위해 제미니 API와 AI 스튜디오를 개선하여 텍스트 및 이미지 분석 기능을 강화했습니다. 이는 시각적 콘텐츠가 포함된 문서에서 특히 유용합니다.

가격 인하와 함께 구글은 제미니 1.5 프로 및 플래시 모델에 대해 100개 이상의 언어를 지원하게 되어, 전 세계 개발자들이 선호하는 언어로 모델을 활용할 수 있게 되었습니다. 또한 제미니 1.5 플래시 모델의 세부 조정 기능이 모든 개발자에게 열려, 특정 작업에 대한 맞춤화와 성능 개선이 가능해졌습니다.

이러한 공격적인 가격 조치는 OpenAI가 GPT-4o API 접근 비용을 최근 인하한 것에 따른 것으로, 개발 및 운영 비용이 높음에도 불구하고 경쟁이 심화되고 있는 시장을 반영합니다.

주요 내용

  • 구글은 제미니 1.5 플래시 AI 모델의 가격을 최대 78%까지 인하하여 AI 모델 가격 경쟁을 악화시켰습니다.
  • 제미니 API의 새로운 기능은 PDF 문서와 관련된 텍스트 및 이미지 분석 능력을 향상시킵니다.
  • 제미니 1.5 플래시 및 프로 모델에 대한 100개 이상의 언어 지원이 글로벌 접근성을 높입니다.
  • 모든 개발자가 이제 제미니 1.5 플래시 모델에 대한 세부 조정 기능을 활용할 수 있어 맞춤형 성능 개선이 가능합니다.
  • 구글과 오픈AI 모두 사용자의 비용을 줄이고 있어 AI 모델 가격 경쟁이 심화되고 있음을 나타냅니다.

분석

구글의 제미니 1.5 플래시 AI 모델 가격 대폭 인하는 AI 가격 전쟁에서 경쟁을 더욱 촉진시켰으며, 오픈AI와 같은 경쟁자에게 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 이 결정은 경쟁 압력과 비용 효율성에 의해 촉발되어, 구글이 단기적으로 시장 점유율과 개발자 채택을 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 장기적으로는 AI의 통합 확대와 스타트업에 대한 장벽 완화로 이어질 수 있습니다. 개선된 PDF 분석 및 확대된 언어 지원은 구글의 글로벌 AI 리더십과 일치하며, 국제 기술 시장과 다국어 응용 프로그램에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 기술 주식과 관련된 금융 상품은 이러한 결과로 인해 변동성이 클 수 있습니다.

아시나요?

  • 제미니 1.5 플래시 AI 모델:
    • 제미니 1.5 플래시 AI 모델은 구글이 개발한 고속, 저지연 인공지능 모델입니다. 신속한 처리와 반응 시간이 필요한 작업, 예를 들어 요약 및 다중 모드 이해를 위해 설계되었습니다. 이 모델은 AI 기능을 향상하고 보다 널리 접근 가능하고 저렴하게 만들기 위한 구글의 지속적인 노력의 예시입니다.
  • 다중 모드 이해:
    • 다중 모드 이해는 AI 시스템이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 데이터 형태로부터 정보를 처리하고 이해할 수 있는 능력을 말합니다. 제미니 1.5 플래시 모델의 맥락에서, 이는 AI가 문서 내의 텍스트 및 시각적 콘텐츠에서 통찰력을 분석하고 도출할 수 있도록 하여 복잡한 다중 형식 데이터를 포함한 작업에 유용성을 높입니다.
  • AI 모델의 세부 조정:
    • AI에서 세부 조정은 특정 데이터 세트에서 기존 모델을 추가로 훈련시켜 특정 작업에서의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞도록 조정하는 과정을 말합니다. 제미니 1.5 플래시 모델에 대한 세부 조정을 모든 개발자가 이용할 수 있도록 하여, 구글은 사용자가 자신의 고유한 요구에 더 잘 맞추도록 모델을 사용자화할 수 있도록 합니다. 이는 전문 응용 프로그램에서 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가집니다.

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