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구글, Gemini AI 요금제의 구체적인 일일 한도 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.08 14:46
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글이 마침내 Gemini AI 사용 한도를 공개하며, 수개월간 "제한됨"과 "확대됨"이라는 모호한 접근에서 벗어나 무료 및 유료 구독 등급별 명확한 일일 및 월간 할당량을 제공하기 시작했습니다. 이 기술 대기업은 2025년 9월 6일 공식 지원 문서를 조용히 업데이트하여, 모호한 표현을 구체적인 수치로 대체해 사용자에게 AI 사용 허용량에 대한 명확한 기대치를 제시했습니다.

이러한 투명성은 "용량에 따라" 또는 "제한적 접근"과 같은 불명확한 표현을 사용해 사용자가 실제 사용 한도를 추측하게 했던 기존 구글의 접근 방식과는 크게 달라진 변화입니다. 이제 회사는 무료 사용자가 Gemini 2.5 Pro로 하루에 5번 프롬프트를 받을 수 있고, Google AI Pro 구독자($19.99/월)는 100회, Google AI Ultra 고객($249.99/월)은 하루 500회의 프롬프트를 제공받는다는 점을 명확하게 밝혔습니다.

 

프리 티어는 기본 접근 권한을 제공합니다.

무료 Gemini 사용자는 가장 제한적인 사용 한도 하에서 운영되며, 고급 Gemini 2.5 Pro 모델로 하루에 5번의 프롬프트와 32,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 이 사용자는 하루에 최대 100개의 이미지를 생성하고 20개의 오디오 오버뷰를 만들 수 있지만, Deep Research 기능은 성능이 낮은 2.5 Flash 모델로 월 5회 보고서 작성으로 제한됩니다.

무료 등급은 Gemini 2.5 Flash에 대한 일반적인 접근성을 일일 제한 없이 유지하지만, Google은 사용량이 많은 시기에는 추가 제한이 있을 수 있다고 밝혔습니다. The Verge에 따르면, 새롭게 공개된 문서는 이전의 모호함을 없애고 구체적인 수치를 명확히 명시함으로써 이전의 애매한 용량 경고 대신 분명한 정보를 제공합니다.

 

프로 플랜은 기능과 비용의 균형을 이룹니다

Google AI Pro 구독자는 월 $19.99의 요금을 지불하면, 하루 100회의 Gemini 2.5 Pro 프롬프트와 2.5 Flash 사용 시 100만 토큰의 콘텍스트 윈도우에 접근할 수 있는 등 훨씬 더 높은 할당량을 받게 됩니다. 이 요금제에는 하루 1,000장의 이미지 생성, 20개의 음성 개요, 그리고 더욱 강력한 2.5 Pro 모델을 사용한 20개의 심층 리서치 보고서가 포함됩니다.

Pro 구독자들은 하루에 세 개의 Veo 3 Fast 동영상 클립을 생성할 수 있는 동영상 생성 기능과, 최대 10개의 자동화 작업을 동시에 예약할 수 있는 권한도 얻게 됩니다. Digital Information World에 따르면, Pro 티어는 Ultra의 프리미엄 기능까지는 필요 없지만 정기적으로 AI 지원이 필요한 사용자들을 위한 중간 단계로 평가됩니다.

 

울트라 플랜은 파워 유저를 대상으로 합니다

프리미엄 Google AI Ultra 구독은 월 $249.99에 가장 높은 사용 한도를 제공하며, 하루 500회의 Gemini 2.5 Pro 프롬프트와 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 유지합니다. Ultra 구독자는 하루 1,000회의 이미지 생성, 5개의 Veo 3 영상 클립, 그리고 200건의 Deep Research 리포트를 받을 수 있습니다.

Ultra 구독자에게만 독점적으로 제공되는 Deep Think는 복잡한 수학 및 프로그래밍 작업을 위해 설계된 Google의 고급 추론 모델로, 하루 10회의 프롬프트와 192,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 해당 플랜에는 30TB의 클라우드 저장 공간과 YouTube Premium도 포함되어 있으며, 이는 TechCrunch의 2025년 5월 출시 관련 보도 내용입니다.

 

산업 맥락과 사용자 반응

구글이 명시적으로 한계치를 공개한 것은 프리미엄 AI 구독 시장에서 경쟁이 심화되는 가운데 나온 조치로, OpenAI의 ChatGPT Pro는 월 200달러에 제공되고, Anthropic의 Claude Max 역시 유사한 고급 접근 권한을 제공하고 있습니다. Reddit 토론에 따르면, 일부 이용자들은 이러한 투명성을 긍정적으로 평가하는 반면, 다른 이들은 경쟁사에 비해 비교적 낮은 Pro 등급 한도를 비판하고 있습니다.

구글은 이 한도들이 용량에 따라 변경될 수 있으며, Canvas, Gems, Storybook과 같은 기능들도 선택한 모델의 한계에 영향을 받는다고 밝혔습니다. 회사는 용량이 정기적으로 충전되어, 사용자가 일일 할당량에 도달한 후에도 AI와의 상호작용을 다시 이어갈 수 있다고 강조합니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
3275 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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