Gemini 3.1 Flash 응답 토큰 최적화 및 추론 제어 자동화하기
중급30분2026-04-20
Gemini API의 추론 토큰(Thinking Tokens) 설정을 조정하고 LiteLLM 라이브러리를 활용해 긴 텍스트 분석 시 발생하는 답변 누락 문제를 해결합니다. 최적화 방식별로 응답 속도와 토큰 소모량을 비교하여 성능 리포트를 마크다운 표 형태로 출력하는 Python 분석 스크립트를 만듭니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- Gemini 모델의 추론 토큰(Thinking Token) 사용량을 제어할 수 있습니다.
- LiteLLM을 사용하여 여러 LLM을 표준화된 인터페이스로 호출할 수 있습니다.
- API 응답 길이, 속도, 비용을 최적화하는 스크립트를 작성할 수 있습니다.
- 모델의 내부 동작을 이해하고 파라미터 튜닝을 통해 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 설정 및 문제 상황 재현
2. 기본 API 호출로 답변 잘림 현상 확인
3. 네이티브 SDK로 추론 예산 제어하기
4. LiteLLM으로 여러 모델 통합 관리하기
5. LiteLLM으로 추론 제어 표준화하기
6. 최적화 방법별 성능 비교 분석하기
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요