신형 Google Gemini 2.5 모델, 0.001달러로 웹사이트 제작

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요약

이 영상은 Google의 최신 Gemini 2.5 모델을 Sonic 3.7과 비교하며 웹사이트 생성 능력을 테스트한 과정을 담고 있습니다. 실제 테스트 환경 설정부터 코드 생성, 그리고 출력 결과를 분석하면서 모델의 강점과 현재의 한계를 솔직하게 평가합니다. 특히, 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우, 빠른 속도, 그리고 극저비용의 장점을 강조하며 비즈니스 적용 가능성을 살펴봅니다. 전체적으로 Gemini 2.5 모델의 효율성과 활용도를 면밀하게 검토하는 내용입니다.

주요 키워드

Google Gemini 2.5 Sonic 3.7 Open Router 코드 생성 웹사이트 제작 비용 효율 컨텍스트 윈도우 테스트 환경

하이라이트

🔑 Google이 새롭게 선보인 Gemini 2.5 모델은 웹사이트 제작을 극저비용으로 가능하게 한다는 점을 강조합니다.
🌟 Sonic 3.7과의 비교를 통해 Gemini 2.5의 코드 품질과 디자인 구현 능력을 면밀하게 분석합니다.
⚙️ Open Router와 같은 플랫폼을 활용하여 테스트 환경을 구성하고 파일 및 이미지 설정 등 구체적인 세팅 과정을 상세히 설명합니다.
🚀 모델의 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 응답 속도가 개발 작업에 중요한 영향을 미친다는 점을 부각시킵니다.
📌 전체 웹사이트 제작 비용이 1펜시도 안 되는 엄청난 경제성을 강조하며, 비용 효율성이 모델 선택의 핵심 요소임을 언급합니다.
🔍 테스트 과정 중 코드의 일부 오류 및 클라이언트와의 통합 문제 등 초기 단계의 한계도 솔직하게 지적합니다.
💡 전반적으로 속도, 효율성, 비용 등을 균형 있게 고려한 평가를 통해 Gemini 2.5가 향후 Sonic 3.7을 대체할 잠재력이 있음을 시사합니다.

용어 설명

Google Gemini 2.5

Google에서 출시한 최신 AI 모델로, 저비용으로 웹사이트 및 앱 코드를 자동 생성하는 데 중점을 둠.

Sonic 3.7

기존에 높은 품질의 코드 출력을 자랑하던 AI 모델로, Gemini 2.5와의 성능 및 결과물 비교 대상으로 언급됨.

Open Router

AI 모델 접근 및 호출을 위한 API 플랫폼으로, 테스트 환경 구축에 사용됨.

컨텍스트 윈도우

AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수를 의미하며, Gemini 2.5는 1백만 토큰을 지원함.

Deep Seek

기존의 코드 생성을 위한 오픈소스 도구로, 이번 비교 대상에서 Gemini 2.5의 우수성을 부각시키는 역할을 함.

[00:00:01] 모델 소개 및 비교 의도

Google이 새 Gemini 2.5 모델을 공개하며 Sonic 3.7과의 비교 테스트를 진행합니다. 영상은 모델 성능과 웹사이트 생성 가능성을 중심으로 설명됩니다.

[00:01] 구글이 새로운 모델을 출시했으며, 이를 Claude 3.7과 비교하여 테스트해보려고 합니다.

[00:17] AI 유튜버의 고충을 설명하며, 매일 새로운 AI 소식을 다뤄야 하는 힘든 현실을 토로합니다.

[00:46] 클릭베이트성 콘텐츠와 실질적 가치 제공 사이의 균형을 맞추려 노력하고 있음을 설명합니다.

[01:04] 새로운 구글 모델을 테스트하기 위한 프롬프트와 작업 방식을 소개합니다.

[01:40] 구글 제미니 2.5 모델의 특징과 성능을 설명하고, 오픈 라우터를 통한 테스트 준비 과정을 보여줍니다.

[00:02:05] 테스트 환경 및 설정 구성

Open Router를 활용한 테스트 환경 구성과 이미지, 파일 배치 등 실제 설정 과정을 자세히 다룹니다. 설정 과정에서의 세부적인 단계가 설명됩니다.

[03:13] 프로젝트 설정을 시작하면서 Google Rolls-Royce 웹사이트를 위한 기본 환경을 구성하고 있습니다.

[03:40] public 폴더에 이미지를 추가하는 과정을 진행하며, 클라이언트의 혼란을 방지하기 위한 설정을 완료합니다.

[04:09] 실행 중 발생한 문제를 해결하고, Deep Seek보다 나은 구현 가능성을 확인했습니다.

[05:03] LLM의 세 가지 주요 요소인 성능, 비용, 속도에 대해 설명하며, 사용자의 필요에 따른 선택 기준을 제시합니다.

[05:52] Gemini 2.5가 3.7 Sonic에 근접한 성능을 보이면서도 저렴하다면 비용 효율적인 대안이 될 수 있다고 설명합니다.

[00:06:01] 코드 생성 및 결과 분석

생성된 웹사이트 코드와 디자인을 실시간으로 비교 분석합니다. 코드의 정확도, 디테일, 플레이스홀더 처리 등이 중점적으로 평가됩니다.

[06:25] 모델이 규칙을 제대로 따르지 않아 코드가 제대로 작동하지 않는 문제가 있지만, 새 모델의 성능을 테스트하기에는 좋은 방법이라고 생각합니다.

[06:58] Google AI Studio에서 모델의 코드 성능을 확인하고자 합니다. 전문가는 아니지만 코드의 품질을 대략적으로 판단할 수 있습니다.

[07:32] 새 모델에서 일반적으로 나타나는 많은 플레이스홀더가 보이지만, 이는 생각하는 모델의 특징으로 긍정적인 신호입니다.

[08:06] 코드 품질이 Sonic 3.7과 비슷한 수준으로 완벽해 보이며, 매우 상세하게 작성되어 있습니다.

[09:27] 컴포넌트 아이콘들(별표, 체크표시, 달력, 구글맵스)의 구현도 인상적이며, 로컬 환경으로의 이전이 현재의 과제입니다.

[00:10:00] 성능, 비용 및 모델 평가

모델의 빠른 처리 속도와 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우, 그리고 극저비용의 이점을 강조합니다. Sonic 3.7과의 성능 비교를 통한 경제성 평가가 이루어집니다.

[10:09] 제미니 2.5가 소닉 3.7과 비슷한 수준의 성능을 보여주며, 현재 무료로 이용 가능한 것이 놀랍다고 평가

[10:19] 코드의 깊이와 정확성, 완성도가 매우 인상적이며 소닉 3.7이 생성한 것과 거의 동일한 수준의 결과물 확인

[10:44] 클라이언트 문제로 인해 수동으로 코드를 입력하거나 직접 빌드해야 하는 상황 설명

[11:15] 생성된 웹사이트 검토 - 디자인이 좋고 기능이 정상적으로 작동하며, 다국어 지원도 확인

[12:20] 딥시크와 소닉 3.7 비교 분석 - 0.47센트(1페니 미만)의 매우 저렴한 비용으로 소닉 3.7과 동등한 수준의 성능 제공

[13:18] 클로드의 한계점 언급 - 프로젝트 진행 중 컨텍스트 윈도우 소진 문제 지적

[13:24] Claude의 컨텍스트 윈도우 한계로 인해 프로젝트 진행 중 기억을 잃어버리고 반복적인 대화를 하게 되는 문제점을 설명합니다.

[13:51] 100만 토큰의 충분한 컨텍스트 윈도우와 빠른 처리 속도에 대해 설명하고, 웹사이트 완성을 위한 단계를 안내합니다.

[14:23] ChatGPT의 최고 모델과 비교하여 Gemini 2.5의 비용 효율성과 성능의 우수성을 강조합니다.

[14:53] DeepSeek와 비교하며 Gemini 2.5의 장점을 설명하고, Harbor 내에서 Claude 3.7을 대체할 가능성을 검토합니다.

[00:15:00] 결론 및 향후 전망

초기 오류와 클라이언트 통합 문제 등 한계를 언급하며 후속 테스트 및 개선 방향을 제시합니다. Gemini 2.5의 잠재적 대체 가능성을 논의합니다.