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앤티그래비티(Antigravity) 2.0과 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash): 첫인상 리뷰

구글(Google)이 발표한 앤티그래비티(Antigravity) 2.0과 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)의 변경점을 정리하고, 실제 사용 후 느낀 할당량·가격·포지셔닝에 대한 솔직한 첫인상을 공유합니다.


앤티그래비티(Antigravity) 2.0과 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)

"구글(Google)이 앤티그래비티(Antigravity)1 2.0과 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)를 발표했습니다. AI 판이 어쩌고저쩌고, 기존 IDE(통합 개발 환경) 형태에서 CLI(명령줄 인터페이스)와 이러쿵저러쿵, 또 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)의 성능이 얼씨구절씨구."

제 스레드(Threads) 피드에는 주로 AI 소식을 다루거나, 관심 있는 사람들의 글이 주로 뜹니다. 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)의 경우 모델이나 기능을 출시할 때마다 위와 같은 형태로 호들갑을 떠는 글이 많은데, 제미나이(Gemini)에 대한 기대가 적어서인지 그런 글은 보이지 않았습니다.

핵심 변경점

방금 업데이트된 앤티그래비티(Antigravity)를 잠깐 사용해 봤습니다. 크게 두 가지 변화가 눈에 띕니다.

1. 앱 형태 변경

기존에는 커서(Cursor)나 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)와 같은 IDE(통합 개발 환경)2 형태로 배포되었습니다. 현재는 코덱스(Codex)3와 유사한 형태의 별도 앱, CLI(명령줄 인터페이스)4, IDE를 동시에 제공하는 듯 보입니다.

2. 비유와 개념

이번에 발표된 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)는 프로급의 성능을 갖추는 동시에, 그에 걸맞게 가격 또한 프로급으로 포지셔닝된 에이전트 특화형 모델에 가깝습니다. 기존의 플래시(Flash) 모델이 단순히 프로(Pro) 모델을 보충하는 저렴하고 가벼운 보조 역할에 머물렀던 것과 달리, 속도는 플래시(Flash)급(타사 프론티어 모델 대비 4배 빠른 아웃풋 속도)을 그대로 유지하면서 코딩과 도구 호출(Function Calling) 능력을 최신 프로(Pro) 모델 수준까지 바짝 끌어올렸다는 주장입니다. 구글(Google) 공식 발표에 따르면, 기획 수립, 멀티스텝 태스크 실행, 아틀라스(Atlas) 도구 호출 성능 등 자율 에이전트(Autonomous Agent) 태스크에 특화되어 터미널-벤치(Terminal-Bench) 2.1 점수 76.2%를 기록했습니다. 또한 작업 깊이에 따라 생각의 깊이를 설정할 수 있는 생각 강도(Thinking Levels - Minimal, Low, Medium, High) 기능도 신설되었습니다.

하지만 성능이 급상승한 만큼 단가도 최신 프로(Pro) 모델 요금의 75% 수준까지 바짝 올라섰습니다. 1M 토큰 기준 API 요금(구글 공식 요금 정보: Google AI Pricing)을 비교해 보면 다음과 같습니다:

  • 제미나이 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro) (≤ 200k): Input $2.00 / Output $12.00
  • 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash): Input $1.50 / Output $9.00

과거의 저렴했던 플래시(Flash) 포지셔닝을 완전히 탈피하여 사실상 프로급 가격에 가깝게 세팅한 것입니다. 성능이 이에 비례하여 획기적으로 향상되었는지가 가성비의 관건이 될 것 같습니다.

2026년 최신 3사 API 요금 비교 (1M 토큰 기준, USD)

GPT-5.5 (OpenAI - 최상위 프론티어)
Output
$30.00
Input
$5.00
Opus 4.7 (Anthropic - 최상위 프론티어)
Output
$25.00
Input
$5.00
Sonnet 4.6 (Anthropic - 주력 플래그십)
Output
$15.00
Input
$3.00
Gemini 3.1 Pro (Google - 플래그십)
Output
$12.00
Input
$2.00
Gemini 3.5 Flash (Google - 에이전트 특화)
Output
$9.00
Input
$1.50
GPT-5.4-mini (OpenAI - 에이전트 경량)
Output
$4.50
Input
$0.75
순위 공급사 (Provider) 모델 티어 (Model Tier) 출력 요금 (Output / 1M) 입력 요금 (Input / 1M) 요금 성격
1 OpenAI GPT-5.5 (Frontier) $30.00 $5.00 최상위 성능 요금
2 Anthropic Opus 4.7 (Frontier) $25.00 $5.00 고추론 연구용 요금
3 Anthropic Sonnet 4.6 (Flagship) $15.00 $3.00 주력 플래그십 요금
4 Google Gemini 3.1 Pro (Flagship) $12.00 $2.00 멀티모달 플래그십 요금
5 Google Gemini 3.5 Flash (Agent) $9.00 $1.50 신규 에이전트 전용 요금
6 OpenAI GPT-5.4-mini (Mini) $4.50 $0.75 에이전트 경량 요금

구글(Google)의 새로운 요금 정책은 확실히 과거 저가 공세(Gemini 1.5 Flash 당시 Input $0.075 / Output $0.30)에서 탈피해, 실질적으로 플래시급 모델을 타사의 에이전트 경량 라인업(GPT-5.4-mini)보다 2배 이상 높게, 그리고 플래그십 모델들 바로 아래인 전체 5위까지 바짝 전진 배치했음을 알 수 있습니다.

할당량 — 체감 한도와 구독별 차이

잠깐 사용해 보니 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)의 가격 인상폭은 놀랍지만, 실제 사용 시 할당량은 여전히 무제한에 가깝게 제공되는 느낌을 줍니다.

다만 구독 모델에 한정해서 볼 때, 제미나이 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)나 클로드(Claude)의 할당량은 여전히 매우 박한 편입니다. 모델별로 사용량이 어떻게 나뉘고 표기되는지와 상관없이, 사용자가 실질적으로 체감하는 프로급 모델들의 할당량 제약은 여전히 강하게 남아 있습니다.

제미나이(Gemini)의 포지셔닝

제미나이(Gemini)는 현재 작업용·코딩용으로서의 평가가 박한 게 사실입니다. 그런데 가격까지 크게 비싸져서, API나 도구를 직접 선택하는 관점에서는 굳이 사용할 필요가 점점 없어지는 인상을 주기도 합니다.

하지만 실제로 잠깐 사용해 본 결과로는 무엇보다 속도가 엄청나게 빠르다는 점이 압도적으로 체감되며, 성능도 제법 만족스럽습니다. 실제로 바로 위에서 3사의 API 가격을 서치하고 복잡한 수평 막대그래프를 그리는 작업도 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash) 모델에 지시해 본 결과, 굉장히 빠른 속도로 서치하여 구현해 냈습니다. 물론 한 번에 완벽히 마음에 들게 해내지는 못합니다. 하지만 이 부분은 개인 취향의 영역이라 어쩔 수 없는 부분 같기도 합니다.

결국 3사 중 가장 느긋한 게 구글(Google)이라는 생각에는 변함이 없습니다. 어차피 AI 사업은 서로를 베껴 가며 성능과 형태가 유사해질 것이고, 압도적인 현금력을 보유한 구글(Google)이 이 지루한 치킨게임에서 가장 오래 버틸 최종 승자로 보이기도 합니다. 구글(Google)의 최근 행보 역시 당장의 소모적인 출혈 경쟁에는 큰 관심이 없어 보입니다.

마무리

코딩이나 다른 작업에 좀 더 사용해 보고, 괜찮다면 상세한 후기를 작성해 보겠습니다.

(1) 앤티그래비티(Antigravity) — 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 AI 코딩 에이전트입니다. 기존에는 IDE 형태로만 제공되었으나, 2.0부터 별도 앱·CLI·IDE를 동시에 지원합니다.

(2) IDE (통합 개발 환경 / Integrated Development Environment) — 코드 편집기, 디버거, 터미널 등 개발에 필요한 도구를 하나로 묶어 놓은 프로그램입니다. (예: VS Code, Cursor)

(3) Codex — OpenAI의 코딩 CLI. 공식 레포: github.com/openai/codex

(4) CLI (명령줄 인터페이스 / Command Line Interface) — 마우스 클릭 대신 텍스트 명령어를 입력하여 프로그램을 실행하는 방식입니다. 터미널에서 직접 명령어를 타이핑합니다.

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