curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-3.1-pro-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 40% below official rates.
Google · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
| 모델 | 입력 → 출력 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1.05M | $1.20 / $7.20 per 1M | $2.70 / $0.12 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | |
| — | — | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 per 1M | — / $0.04 per 1M | 입력: 텍스트 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 per 1M | $10.00 / $0.80 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 비디오입력: 문서입력: 오디오 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 per 1M | $11.25 / $0.23 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 비디오입력: 문서입력: 오디오 출력: 텍스트 | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 per 1M | — / $0.03 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 비디오입력: 문서 출력: 텍스트 | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 per 1M | — / $0.23 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | — / $0.30 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 비디오입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 per 1M | $5.63 / $0.45 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.18 / $1.50 per 1M | $0.60 / $0.02 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 per 1M | $0.27 / $0.27 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 per 1M | $0.20 / $0.02 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 per 1M | $2.00 / $0.16 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | $0.30 / $0.30 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 per 1M | $2.25 / $0.18 per 1M | 입력: 텍스트입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 per 1M | $0.10 / $0.10 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 per 1M | $0.23 / $0.23 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 per 1M | $0.07 / $0.07 per 1M | 입력: 텍스트입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.90 / $5.40 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 입력: 텍스트 출력: 텍스트 | |
| 1M | $0.75 / $1.50 per 1M | $0.12 / $0.12 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 per 1M | $0.14 / $0.14 per 1M | 입력: 텍스트입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 1.05M | $0.15 / $0.90 per 1M | $0.60 / $0.01 per 1M | 입력: 텍스트입력: 이미지입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 per 1M | $0.30 / $0.02 per 1M | 입력: 텍스트입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 per 1M | $0.09 / $0.09 per 1M | 입력: 텍스트입력: 문서 출력: 텍스트 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 per 1M | — | 입력: 텍스트입력: 이미지 출력: 텍스트 |
gemini-3.1-pro-preview/text-to-text의 대규모 컨텍스트 마스터하기
gemini-3.1-pro-preview/text-to-text의 등장은 생성형 AI의 패러다임 전환을 의미하며, 이전 모델들의 '단기 기억' 한계를 넘어 무한한 관련성의 세계로 나아갑니다. 이 모델의 전체 잠재력을 GPT Proto에서 경험해 보세요.
gemini-3.1-pro-preview/text-to-text와 함께하는 RAG 병목 현상의 종말
수년 동안 개발자들은 표준 LLM의 좁은 컨텍스트 창을 우회하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)에 의존해 왔습니다. RAG는 효과적이지만 검색 노이즈와 미묘한 의미 손실로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. gemini-3.1-pro-preview/text-to-text 모델은 프롬프트에 최대 200만 개의 토큰을 직접 입력할 수 있게 하여 판도를 바꿉니다. 이러한 '롱 컨텍스트 우선' 접근 방식은 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text가 데이터를 전체적으로 파악할 수 있게 하여, 단편적인 검색 방식보다 훨씬 더 높은 사실적 정확성과 추론 깊이를 제공합니다.
사용 사례 A: 종합적인 소프트웨어 인텔리전스
엔터프라이즈급 리포지토리를 다룰 때 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text는 100,000줄이 넘는 코드를 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 수십 개의 모듈에 걸친 아키텍처 관련 질문을 할 수 있습니다. GPT Proto에서 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text를 사용하면 수석 엔지니어가 전체 코드베이스를 하나의 일관된 개체로 분석할 때만 나타나는 순환 의존성이나 보안 취약점을 식별할 수 있습니다. 프로젝트 전체를 '아는' AI를 갖는 경험은 근본적인 생산성 승수입니다.
사용 사례 B: 법률 및 규정 준수 종합
법률 전문가들은 수백 개의 계약서나 수천 페이지의 규제 서류를 상호 참조해야 하는 벅찬 작업에 직면하는 경우가 많습니다. gemini-3.1-pro-preview/text-to-text 모델은 방대한 문서 세트에 숨겨진 특정 조항에 대해 99%의 검색 정확도를 유지하여 이 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. gemini-3.1-pro-preview/text-to-text를 활용하면 기업은 과거에는 막대한 인력 없이는 불가능했던 정밀도로 실사(due diligence)의 첫 번째 단계를 자동화할 수 있습니다.
"gemini-3.1-pro-preview/text-to-text로의 도약은 단순한 점진적 업데이트가 아닙니다. 요약을 읽는 것과 전체 라이브러리를 이해하는 것의 차이입니다. 이는 '인컨텍스트 러닝'이 의미하는 바를 재정의합니다."
왜 GPT Proto에서 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text를 배포해야 할까요?
GPT Proto는 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text의 높은 컴퓨팅 요구를 처리하는 데 필요한 산업 등급 인프라를 제공합니다. 최적화된 라우팅과 컨텍스트 캐싱을 통해 대규모 토큰 입력에서 자주 발생하는 지연 시간을 줄입니다. 당사 플랫폼은 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text 요청이 최대한의 안정성과 보안으로 처리되도록 보장합니다. 기술 스택에 대해 자세히 알아보려면 문서를 참조하세요.
| 기능 | 기존 LLM | GPT Proto의 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text |
|---|---|---|
| 컨텍스트 창 | 32k - 128k 토큰 | 2,000,000+ 토큰 |
| 검색 로직 | 단편적 (RAG) | 네이티브 롱 컨텍스트 추론 |
| 인컨텍스트 러닝 | 제한된 예시 | 대규모 멀티샷 잠재력 |
| 플랫폼 안정성 | 가변적 | GPT Proto의 엔터프라이즈급 |
간소화된 요금제 및 전문가 액세스
투명성은 우리 사명의 핵심입니다. GPT Proto는 혼란스러운 크레딧 기반 시스템을 제거했습니다. gemini-3.1-pro-preview/text-to-text를 사용하려면 계정에서 자금 추가 또는 잔액 충전을(를) 하면 됩니다. 이 종량제 방식은 실제로 사용한 토큰에 대해서만 비용을 지불하므로 대규모 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text 쿼리를 실행하는 데 경제적으로 타당합니다. 계정 관리는 청구 센터에서 하거나 대시보드에서 사용 통계를 확인할 수 있습니다.
AI가 계속 진화함에 따라 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text는 규모와 정밀도의 힘을 보여주는 증거입니다. 최신 AI 트렌드와 구현 가이드를 확인하려면 GPT Proto 블로그를 방문하세요.
필수 gemini-3.1-pro-preview/text-to-text 인텔리전스 FAQ
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