Gemini API 함수 호출 비용: Gemini 에이전트 가격 가이드

12단계 함수 호출 에이전트는 Gemini 3.1 Pro에서 $0.377 ($2 입력/$12 출력, 1M 토큰당), Gemini 3.8 Flash에서 $0.139 ($0.75/$3.75), Gemini 3.5 Flash Lite에서 $0.059 ($0.30/$2.50)이며, 단계당 4,000토큰 시스템 지시문 및 함수 선언, 1,500토큰 함수 응답, 300 출력 토큰을 사용합니다. 각 단계에서 전체 기록을 재전송하므로 총 166,800 입력 토큰과 3,600 출력 토큰이 누적됩니다. 가격은 2026-09-11일자 카탈로그 기준입니다.

Gemini 3.8 Flash 12단계 기준: 166,800 × $0.75 ÷ 1,000,000 = $0.125 입력, 3,600 × $3.75 ÷ 1,000,000 = $0.0135 출력, 총 $0.139입니다. 호출별 함수 호출 수수료는 없으며, 선언, 호출 및 응답은 일반 토큰으로 처리됩니다. Google의 기본 제공 접지 및 검색 도구는 별도 가격입니다(공급업체 페이지 참조).

google-genai SDK를 사용하면 config.tools에 Python 함수나 FunctionDeclaration 객체를 전달합니다. 모델이 function_call 부분을 반환하면, 이를 실행하고 function_response 부분을 추가한 후 전체 내용 목록으로 generate_content를 다시 호출합니다. SDK의 자동 함수 호출이 해당 루프를 대신 실행하며, 이는 눈치채지 못하게 비용을 소비하는 가장 빠른 방법이기도 하므로 기본값을 받아들이지 말고 AutomaticFunctionCallingConfig에서 maximum_remote_calls를 설정하세요.

Gemini 3.8 Flash에서 입력 측면이 비용의 90%를 차지하고, Gemini 3.1 Pro에서는 88%입니다. 3.1 Pro에서 모든 어시스턴트 턴을 두 배로 늘리면 $0.377 실행에 $0.043이 추가됩니다. Gemini 모델은 기본적으로 추론하며 추론 토큰은 출력으로 청구됩니다. thinking_config를 사용하여 Flash 및 Flash Lite 워커의 추론 예산을 낮추세요. 캐시된 토큰은 usage_metadata.cached_content_token_count에 보고되며, 이를 확인하여 캐싱이 작동하는지 확인하세요.

현재 세 가지 Gemini 모델 모두 요청당 약 1M 토큰을 허용하며, 전체 코드베이스, 계약 세트 또는 크롤링 결과를 첫 번째 턴에 로드하고 에이전트가 작업하도록 하는 유혹이 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 할인이 아니라 용량 제한이며, 에이전트는 매 단계마다 해당 컨텍스트를 재전송합니다.

계산: 500,000 토큰의 문서를 12단계 루프로 가져오는 에이전트는 문서만으로 12 × 500,000 = 6,000,000 입력 토큰을 전송합니다. Gemini 3.1 Pro에서 1M당 $2이면 도구 트래픽이나 출력 전에 실행당 $12.00입니다. Gemini 3.8 Flash에서는 $4.50, 3.5 Flash Lite에서는 $1.80입니다. 단계당 5,000개의 관련 토큰을 가져오는 검색 에이전트로 동일한 작업을 수행하면 3.1 Pro에서 약 $0.45입니다.

함정에는 두 번째 측면인 지연 시간이 있습니다. 단계당 50만 토큰은 2분짜리 에이전트를 20분짜리로 만듭니다. 1M 컨텍스트를 루프의 작업 메모리가 아닌 단일 읽기 패스의 상한선으로 취급하세요. 문서가 정말로 모든 단계에 있어야 한다면, 그것이 컨텍스트 캐싱을 사용해야 하는 경우입니다.

Gemini의 컨텍스트 캐싱을 사용하면 큰 접두사를 한 번 업로드하고 캐시 이름을 받아 각 호출에서 참조할 수 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 리스트 입력 요금의 약 25%로 청구되며, 이는 Anthropic이나 OpenAI의 약 10%보다 작은 할인율이며, 카탈로그에 없는 토큰-시간당 스토리지 요금이 추가됩니다(공급업체 페이지 참조).

500,000토큰 문서의 경우, 한 번의 정식 가격 수집(3.1 Pro에서 $1.00) 후, 각각 $1.00 대신 약 $0.25에 12회 캐시된 읽기를 수행하므로 스토리지 추가 시 $12 대신 약 $4입니다. 시스템 지시문과 함수가 캐시된 참조 12단계 추적에서 3.1 Pro는 $0.377 대신 약 $0.16, 3.8 Flash는 $0.139 대신 약 $0.06입니다.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

def lookup_shipment(tracking_id: str) -> dict:
    """Return the current status for a shipment tracking id."""
    return wms.status(tracking_id)

cache = client.caches.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    config=types.CreateCachedContentConfig(
        system_instruction=SYSTEM_PROMPT,
        contents=[types.Content(role="user", parts=[types.Part(text=POLICY_DOCS)])],
        ttl="3600s",
    ),
)
resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents=history,
    config=types.GenerateContentConfig(
        cached_content=cache.name,
        tools=[lookup_shipment],
        automatic_function_calling=types.AutomaticFunctionCallingConfig(maximum_remote_calls=12),
        max_output_tokens=2000,
    ),
)
m = resp.usage_metadata
# 3.8 Flash: $0.75 in, ~$0.19 cached in, $3.75 out per 1M (+ cache storage, vendor page)
cost = ((m.prompt_token_count - m.cached_content_token_count) * 0.75
        + m.cached_content_token_count * 0.19 + m.candidates_token_count * 3.75) / 1_000_000

할인이 75%에 불과하므로 짧은 실행에서는 스토리지 요금이 할인을 상쇄할 수 있습니다. 자신의 TTL에 대해 합계를 계산하세요. 프롬프트 캐싱 비용 비교는 세 공급업체를 나란히 비교합니다.

Gemini의 배치 모드는 요청을 리스트의 약 50%로 비동기적으로 실행하며, 카탈로그에는 해당 요율로 Gemini 모델의 배치 행이 있습니다(Gemini 3.8 Flash 배치 약 $0.375/$1.875 (1M당)). 실시간 루프는 2단계가 1단계의 함수 응답을 필요로 하므로 사용할 수 없지만, 에이전트 주변의 팬아웃은 사용할 수 있습니다: 에이전트가 어려운 이메일을 처리하기 전에 20,000개의 지원 이메일을 분류하는 경우. 리스트 기준 5단계 Gemini 3.8 Flash 에이전트는 항목당 $0.034이므로 20,000개 항목의 비용은 $680이며, 배치에서는 약 $340입니다. 공급업체 간 비교는 LLM 배치 API 가격 책정을 참조하세요.

Gemini API 무료 티어는 에이전트 프로토타이핑을 위한 가장 저렴한 곳입니다: 비용 $0, 유료 티어와 동일한 모델 및 함수 호출 인터페이스를 제공하며, 소수의 도구로 루프를 반복하기에 충분한 속도 제한이 적용됩니다. 두 가지 주의사항이 있습니다: 30단계 루프는 해당 제한에 도달할 수 있으며, 무료 티어의 데이터 사용 약관은 유료 티어와 다르므로 에이전트가 실제 데이터를 다루기 전에 종량제로 전환해야 합니다.

소비자 대상 플랜인 Google AI Plus($4.99), Google AI Pro($19.99), Google AI Ultra(월 $99.99부터, 20x 티어는 $199.99)는 API 플랜이 아닙니다. Google의 플랜 페이지에서는 AI Plus에 Flash 모델만 나열하고 있으며, Pro 모델은 AI Pro부터 시작됩니다. 이들은 Gemini 앱, Workspace 내 Gemini, 추가 저장 공간(400GB, 5TB, 20TB 이상) 및 Google 자체 코딩 도구의 높은 사용 한도를 구매하는 것이며, API 청구서에 크레딧으로 적용되지 않습니다. 따라서 이 비교는 사람이 직접 에이전트를 조작하는 상호작용형 사용 사례에만 유효합니다.

채팅, 문서 작업 및 일부 코딩 보조 기능에 Gemini를 원하는 개인이라면 AI Pro를 구매해야 합니다. $99.99의 Ultra 플랜은 월 약 265회의 미캐시 Pro급 실행($99.99 ÷ $0.377)에 해당하는 상호작용형 사용 패턴을 가진 사람에게만 의미가 있습니다. 동일한 $99.99를 API에 사용하면 캐시된 Gemini 3.8 Flash 실행 약 1,650회($99.99 ÷ 약 $0.06)를 구매할 수 있습니다. Gemini 가격 정책 페이지에서 플랜 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

여전히 안정적으로 작동하는 가장 저렴한 모델: Gemini 3.8 Flash. 12단계 실행당 $0.139로 함수 선언을 일관되게 따르고, 1M 컨텍스트를 처리하며, 캐싱을 지원하고, 3.1 Pro와 거의 동일한 단계 수로 일상적인 작업을 완료합니다. Google 스택의 워커 에이전트용 기본 모델로, GPT-5.4 mini($0.141)와 동급이며 동일한 트레이스에서 레거시 Claude Haiku 4.5($0.185)보다 저렴합니다. 10월에 $0.10 / $0.50으로 출시된 Claude Haiku 5.5는 이제 해당 트레이스를 약 $0.0185에 실행하므로, Flash는 더 이상 벤더 전반의 저렴한 선택지가 아닙니다.

$0.059의 Gemini 3.5 Flash Lite는 분류 및 라우팅 단계와 작은 도구 세트에 적합하지만, 개방형 작업에서는 단계 수가 급증하며 30개의 Flash Lite 단계($0.293)가 12개의 Flash 단계보다 비쌉니다. 플래너 역할에는 사용하지 마십시오.

Gemini 3.1 Pro에 지불해야 할 때: 실행당 $0.377로 Flash의 2.7배이므로, 실패율이 현저히 낮거나 단계 수가 현저히 적어야 합니다. 이는 다중 문서 추론, 대규모 도구 세트에 대한 계획 수립, 잘못된 함수 호출이 부작용을 일으키는 모든 경우에 해당합니다. Flash 워커에게 위임하는 플래너로서는 돈이 될 만하지만, 단순 루프의 각 단계에는 해당되지 않습니다. 에이전트용 가장 저렴한 LLM 가이드는 이 세 모델을 다른 27개 모델과 함께 순위화합니다.

서로 다른 실패 유형을 잡아내는 네 가지 제어 장치:

• GenerateContentConfig의 max_output_tokens: 함수 호출 턴에 대해 1,000~4,000으로 설정하고, 추론 토큰도 제한할 수 있도록 사고 예산과 병행합니다.
• AutomaticFunctionCallingConfig의 maximum_remote_calls 또는 수동 단계 카운터: 대부분의 작업에 12~15단계.
• 중지 조건: 필수 finish 함수, 연속된 동일한 함수 호출 2번 시 중단, 그리고 이전 함수 응답을 요약하거나 삭제하도록 강제하는 단계별 컨텍스트 토큰 상한선(예: 60,000).
• 각 호출 후 usage_metadata로 계산되는 실행당 USD 예산. 캐시된 토큰은 목록 가격의 약 25%입니다. 상한선을 초과하면 즉시 중단하고 작업별로 기록하여 성공한 작업당 비용을 산출합니다.

Gemini 3.8 Flash 기준 $0.25의 실행당 예산으로는 미캐시 기준 약 17단계 또는 캐시 기준 약 40단계를 수행할 수 있으며, 3.1 Pro에서는 동일한 예산으로 미캐시 기준 약 9단계를 구매할 수 있습니다. AI 비용 계산기는 월간 실행 횟수를 예산으로 변환해 주며, Gemini 101 튜토리얼은 SDK 기본 사항을 다룹니다. 또한 Claude 에이전트 API 비용 및 OpenAI Agents SDK 비용 가이드는 다른 스택을 설명합니다.