Gemini 3 Pro 토큰 제한은 단일 요청에서 업로드할 수 있는 텍스트 및 다중 모달 콘텐츠의 양을 결정합니다. 2025년 기준, 이 모델은 API에서 최대 100만 입력 토큰, Vertex 프리뷰 버전에서 65,536 토큰을 지원하며 출력 제한은 32K~64K 토큰 범위입니다. PDF, 이미지, 비디오 프레임, 오디오를 포함한 모든 업로드 자료는 이 통합 제한 범위 내에 포함되어야 합니다.
Gemini 3 Pro는 텍스트 파일과 다중 모달 파일의 토큰을 다르게 계산하기 때문에, 사용자가 대용량 PDF, 여러 이미지 또는 긴 동영상을 업로드할 때 예상보다 훨씬 빠르게 할당량을 소진시켜 토큰 제한이 병목 현상을 유발할 수 있습니다.
GlobalGPT는 직접적인 접근 권한을 제공함으로써 관리가 더 쉬워집니다. 100개 이상의 통합 AI 모델—다음과 같은 모델을 포함하여 GPT-5.1, 클로드 4.5, 소라 2 프로, Veo 3.1, 그리고 제미니 3 프로—따라서 여러 구독을 구매하지 않고도 긴 컨텍스트 처리가 가장 우수한 모델을 선택할 수 있으며, 기본 플랜 기준 약 $5.75부터 시작됩니다.
Gemini 3 Pro의 실제 토큰 제한은 얼마입니까?
| 플랫폼 | 입력 토큰 제한 | 출력 토큰 제한 | 안정성 노트 |
| 제미니 3 프로 — API | ~1,000,000 토큰 | 최대 64,000개 토큰 | 완전한 장문맥 처리 능력; 대규모 다중 모드 작업 부하에 최적 |
| Gemini 3 Pro — Vertex AI 미리 보기 | 65,536 토큰 | 32,768 토큰 | 예측 가능한 지연 시간을 위한 축소된 창; 초기 테스트 및 통제된 환경에 최적화됨 |
- 그리고 Gemini 3 Pro API 모델 지원최대 ~100만 개의 입력 토큰 그리고 최대 64K 출력 토큰.
- Vertex AI 미리 보기 버전은 현재 사용자를 다음과 같이 제한합니다: 65,536개의 입력 토큰 그리고 32,768개의 출력 토큰.
- 이러한 차이들은 다음과 관련이 있습니다. 플랫폼 정책, 기본 모델의 차이점이 아니라.
- 토큰 제한은 한 번의 요청으로 업로드할 수 있는 텍스트 또는 다중 모달 콘텐츠의 양에 영향을 미칩니다.
Gemini 3 Pro가 실제로 플랫폼 전반에서 처리할 수 있는 토큰 수는 얼마나 될까?
- API 버전 → 기업 규모 작업에 적합한 완전한 장기 컨텍스트 처리 능력.
- 버텍스 미리보기 → 안정성과 예측 가능한 지연 시간을 우선시하는 더 작은 창.
- 오디오 양상 독보적으로 지원합니다 최대 100만 개의 토큰 미리 보기에서도.
- 사용자는 지역, 계층 또는 미리 보기 제약 조건에 따라 다른 제한을 볼 수 있습니다.
Gemini 3는 텍스트, PDF, 이미지, 비디오 및 오디오를 어떻게 토큰화하나요?
| 입력 모달리티 | 토큰 비용 공식 | 일반적인 토큰 사용법 | 참고 |
| 텍스트 | 표준 LM 토큰화 | 영어 단어당 약 4개의 토큰 | 언어 및 서식에 따라 다름 |
| 페이지당 약 560 토큰 | 10페이지 → 약 5,600 토큰 | 페이지 수가 비용에 영향을 미치며, 파일 크기는 아닙니다. | |
| 이미지 | 이미지당 약 1,120 토큰 | 14개의 이미지 → 약 15,680개의 토큰 | 한계 내에서 해상도 독립적 |
| 영상 | 프레임당 약 70개의 토큰 | 5분 @ 30fps → 약 630,000 토큰 | 한도에 도달하는 가장 빠른 방법 중 하나 |
| 오디오 | 파일당 최대 100만 개의 토큰 | 8.4시간 → 약 100만 토큰 | 긴 업로드에 가장 효율적인 방식 |
텍스트는 가장 저렴한 매체입니다, 단어당 몇 개의 토큰만 소모되므로, 긴 글조차도 실질적인 한도를 거의 넘지 않습니다.
PDF 파일은 훨씬 더 비쌉니다., Gemini는 각 페이지를 구조화된 텍스트로 변환하기 때문입니다. 페이지당 약 560 토큰이라는 고정 비율은 긴 문서가 빠르게 증가함을 의미합니다—파일 크기는 중요하지 않으며, 페이지 수가 중요합니다.
이미지 하나당 약 1,120개의 토큰을 고정적으로 소모합니다, 이미지 위주의 프롬프트는 각 파일 크기가 작더라도 비용이 많이 들게 만듭니다.
동영상은 토큰 한도에 가장 빠르게 도달하는 방법입니다, Gemini는 프레임당 약 70개의 토큰을 토큰화합니다. 짧은 클립조차도 수십만 개의 토큰을 소모할 수 있습니다.
오디오는 가장 큰 창을 제공합니다, 최대 약 100만 개의 토큰을 지원하여 긴 강의나 회의에 이상적입니다.
복합적 방식의 프롬프트는 이러한 비용을 가중시킨다, PDF, 이미지, 동영상이 하나의 요청에 결합될 때 종종 한계를 초과합니다.
각 파일 유형별 최대 업로드 제한은 무엇인가요?
| 파일 유형 | 최대 한도 |
| PDF (페이지) | 최대 900페이지 |
| 이미지 (개수) | 14–900개 이미지 (인터페이스/API에 따라 다름) |
| 동영상 (길이) | 최대 ~1시간 |
| 오디오 (길이) | 최대 8.4시간 |
- PDF 업로드 파일은 900페이지로 제한됩니다., 즉 긴 보고서와 스캔한 문서들 토큰 제한이 문제가 되기 전에도 청킹이 필요할 수 있습니다.
- 이미지 업로드 파일 수는 14개에서 900개까지 다양합니다., 콘솔 또는 API 워크플로를 사용하는지에 따라 다릅니다. 문서 세트나 시각적 데이터 세트와 같은 이미지 중심 작업은 토큰 제한보다 파일 수 제한에 먼저 도달할 수 있습니다.
- 동영상 업로드는 약 1시간으로 제한됩니다, 오디오가 포함된 경우 더 짧은 제한이 적용됩니다. 동영상은 프레임당 토큰을 소모하기 때문에, 두 가지 문제를 동시에 야기합니다. 파일 길이 제약 조건과 토큰 예산 도전.
- 오디오는 가장 긴 단일 업로드를 지원합니다, 최대 8.4시간까지 지속되어 팟캐스트, 회의 또는 강의와 같은 장시간 콘텐츠에 가장 효율적인 방식입니다.
이러한 제약 조건들은 다음과 같이 보여준다. 파일 유형 제한과 토큰 제한은 별개의 병목 현상입니다, 사용자들은 작업 부하에 따라 종종 한 가지를 먼저 접하게 됩니다.
다양한 파일 유형이 토큰을 얼마나 빠르게 소모하나요?
이 누적 막대 차트는 다중 모드 입력이 Gemini 3 Pro의 토큰 창을 얼마나 빠르게 소모하는지 보여줍니다. 50페이지 분량의 PDF만으로도 약 28,000 토큰, 반면 10개의 이미지는 또 다른 11,200 토큰, 그리고 짧은 동영상 클립이 기여한다 ~21,000 토큰. 이들 입력을 합치면 거의 60,000 토큰, 이는 가까운 65,536 토큰 제한 Vertex AI 프리뷰에서.
이는 사용자가 종종 예상치 못하게 토큰 한도에 부딪히는 이유를 보여줍니다:
- PDF 파일은 페이지 수에 비례하여 선형적으로 크기가 조정됩니다.
- 이미지는 파일당 고정된 높은 비용을 가집니다
- 비디오 프레임은 토큰을 극도로 빠르게 축적합니다
비교적 작아 보이는 파일들도 결합되면 플랫폼 제한을 초과할 수 있습니다.
Gemini 3는 GPT-5.1 및 Claude 4.5와 비교했을 때 어떤가요?
제미니 3 프로 단일 컨텍스트 창 내에서 대용량 PDF, 긴 동영상, 이미지 및 오디오를 분석할 수 있기 때문에 다중 모드 커버리지에서 가장 높은 점수를 받습니다.
GPT-5.1은 긴 컨텍스트 안정성과 심층 추론에서 선도적입니다., 연구, 글쓰기 및 다단계 작업 흐름을 위해 더 나은 환경을 조성합니다.
Claude 4.5 소네트는 긴 입력 처리를 안정적으로 제공합니다 구조화된 추론과 코딩 작업에 탁월합니다.
소라 2 프로 그리고 Veo 3.1다중 모달 출력 생성에서 우위를 점하다 그러나 장문 처리용으로 설계되지 않았습니다.
레이더 비교를 통해 단일 모델이 “최상'이라고 할 수 없음이 부각된다. 각 모델은 컨텍스트 크기와 모달리티 요구사항에 따라 서로 다른 워크플로우에 적합하다.
GlobalGPT는 이러한 비교를 간소화합니다 여러 모델에 걸쳐 계정이나 플랫폼을 전환하지 않고도 긴 컨텍스트 동작을 테스트할 수 있도록 함으로써.
더 큰 토큰 창이 더 나은 추론을 보장하는가?
더 큰 맥락 ≠ 더 나은 추론: 프롬프트가 약 10만 토큰을 초과하면 정확도가 떨어지기 시작합니다.
주의가 분산된다: 모델은 더 많은 토큰에 주의를 분산시켜 관련 정보에 대한 집중도를 낮춰야 한다.
다중 모드 입력은 하락을 증폭시킨다: PDF, 이미지, 동영상 프레임은 모두 주의를 끌기 위해 경쟁하므로 긴 문맥을 정확하게 처리하기가 더 어려워집니다.
극단적인 길이에 따른 수익 감소: 일정 크기 이상에서는 텍스트나 프레임을 추가해도 품질은 향상되지 않지만 비용만 증가합니다.
실용적인 교훈: 큰 창은 강력하지만, 긴 입력을 구조화된 조각으로 분할하는 것이 종종 더 높은 정확도를 가져옵니다.
Gemini 3 토큰의 최적 활용 사례는 무엇인가요? 용량?
- 대용량 PDF, 재무 보고서, 연구 논문
- 다중 파일 법률/규정 준수 검토
- 코드 저장소 및 문서 세트
- 긴 동영상 요약 또는 회의 녹음
- 텍스트, 차트, 이미지를 결합한 혼합 미디어 브리프
- 오디오가 많은 작업으로 긴 시간이 소요되는 작업
토큰 사용량을 업로드 전에 어떻게 추정하나요?
- 이 계산기는 서로 다른 모달리티가 토큰을 극적으로 다른 속도로 소비하는 방식을 보여줍니다.
- PDF 및 이미지는 페이지당/파일당 고정된 토큰화 비용으로 인해 비용이 빠르게 누적됩니다.
- 비디오는 짧은 클립에서도 프레임 수가 급증하기 때문에 한계를 뛰어넘는 가장 빠른 방법이다.
- 오디오는 긴 콘텐츠에 가장 효율적이며, 단일 파일로 최대 ~100만 토큰을 제공합니다.
- 이 공식들은 사용자가 프롬프트를 업로드하기 전에 Gemini 3 Pro의 65K/1M 제한을 초과할지 여부를 예측하는 데 도움을 줍니다.
토큰 한도 초과를 피하는 방법
긴 PDF나 코드베이스를 분할하세요.
대형 문서나 저장소를 논리적 섹션(챕터, 모듈, 폴더)으로 분할하여 여러 번에 걸쳐 처리한 후, 부분 결과를 요약하거나 병합하도록 Gemini에 요청하십시오.
전체 수집 대신 샘플 비디오 프레임을 수집합니다.
긴 동영상의 모든 프레임을 입력하는 대신, 낮은 프레임 속도(예: 1~2fps)로 키프레임을 추출하거나 중요한 부분에서만 추출하세요. 이렇게 하면 전체 토큰 예산을 소진하지 않고도 스토리를 포착할 수 있습니다.
이미지 업로드를 압축하거나 제한하십시오.
필요한 정보(표, 차트, 핵심 스크린샷)를 실제로 담고 있는 이미지만 업로드하고, 유사한 이미지는 중복 업로드하지 마십시오. Gemini는 해상도와 무관하게 이미지당 동일한 토큰 비용을 청구합니다.
복잡한 작업에는 다단계 파이프라인을 사용하십시오.
먼저 Gemini에게 핵심 정보를 추출하거나 라벨링하도록 요청한 다음, 압축된 출력물에 대해 심층적인 추론을 수행하기 위해 두 번째 패스를 실행하십시오. 하나의 거대한 프롬프트에서 추출 + 분석 + 작성을 동시에 시도하지 마십시오.
긴 콘텐츠의 경우 오디오 업로드를 권장합니다.
긴 회의, 강의 또는 팟캐스트의 경우 전체 영상 대신 오디오만 업로드하면 더 큰 유효 토큰 창과 낮은 전체 토큰 비용의 이점을 누릴 수 있습니다.
토큰 한도가 가격 책정과 할당량에 어떤 영향을 미치나요?
- 비용은 입력 및 출력 토큰 수에 비례하여 증가합니다.
- 미리보기 단계는 토큰 창을 줄이지만 지출을 안정화시킵니다.
- 다중 모달 작업(PDF + 이미지 + 동영상)이 토큰 비용을 가장 빠르게 증가시킵니다.
- 엔터프라이즈 플랜은 처리량과 작업 규모에 대한 예산 편성이 필요합니다.
Gemini 3를 긴 컨텍스트 작업이나 다중 모달 워크플로에 사용해야 할까요?
- 선택 Gemini 3 Pro: 다중 모달 작업용 대량의 PDF/이미지/오디오/비디오 입력이 필요한.
- 선택 GPT-5.1은 더 안정적인 장문 텍스트 추론을 제공합니다.
- 선택 Claude 4.5는 구조화된 논리, 분석 및 코드 중심 워크플로우를 위한 솔루션입니다.
- 모델 선택은 모달리티 조합과 추론 깊이에 따라 달라진다.
제미니 3 토큰 한도 관리에 대한 최종 권고 사항
- 다중 모달 파일을 업로드하기 전에 토큰 비용을 추정하십시오.
- 긴 문서를 쪼개어 추론 정확도를 유지하십시오.
- 가장 긴 단일 스팬 입력에는 오디오를 사용하십시오.
- Gemini를 검색 또는 단계별 워크플로와 결합하여 극한의 워크로드를 처리하십시오.
GlobalGPT는 이 워크플로를 더욱 원활하게 만듭니다 사용자가 전환할 수 있도록 함으로써 GPT-5.1, 클로드 4.5, 제미니 3 프로, 여러 계정이나 구독을 번갈아 가며 관리할 필요 없이, 단일 위치에서 GPT-3 및 기타 장문 맥락 모델을 모두 활용할 수 있습니다.
