Google Gemini API Key 무료로 발급받는 방법: 3가지 전략 (2026)

Google Gemini API 키 무료로 받는 법: 3가지 방법 (2026년)

Google의 Gemini API는 Gemini 2.5 Pro 및 Gemini 2.5 Flash를 포함하여 현재 사용 가능한 가장 강력한 AI 모델들에 대한 접근을 제공합니다. 반가운 소식은 Google이 초기 비용 없이 이러한 모델을 사용할 수 있는 여러 가지 방법을 제공한다는 점입니다. 새로운 앱의 프로토타입을 제작하든, AI 개발을 배우든, 사이드 프로젝트를 빌드하든, 자신에게 맞는 무료 경로가 있습니다.

이 가이드에서는 무료 Gemini API 키를 얻는 세 가지 방법과 함께 각 방법의 속도 제한(rate limits), 모델 액세스 및 실질적인 고려 사항을 다룹니다.

빠른 비교: 3가지 방법 전체 보기

	방법 1: AI Studio	방법 2: Google Cloud 크레딧	방법 3: Vertex AI 프리 티어
비용	완전 무료	$300 크레딧 (90일)	프리 티어 + 사용량 종량제
신용카드 필요	아니요	예 (청구되지 않음)	예 (청구되지 않음)
설정 시간	2분	10분	15분
속도 제한	15 RPM (Flash), 5 RPM (Pro)	크레딧 사용량에 따름	모델별로 상이
적합한 용도	프로토타이핑, 학습	본격적인 개발	프로덕션 워크로드
사용 가능 모델	모든 Gemini 모델	모든 Gemini + 기타 Google AI	모든 Gemini + Vertex 기능

방법 1: Google AI Studio (가장 쉬움)

Google AI Studio는 무료 Gemini API 키를 받는 가장 빠른 방법입니다. 신용카드가 필요 없으며, Google Cloud 프로젝트 설정도 필요 없이 Google 계정만 있으면 됩니다.

1단계: Google AI Studio 접속

aistudio.google.com으로 이동하여 Google 계정으로 로그인합니다.

2단계: API 키 생성

왼쪽 사이드바에서 **"Get API Key"**를 클릭합니다.
**"Create API Key"**를 클릭합니다.
**"Create API key in new project"**를 선택합니다(또는 기존 프로젝트 선택).
생성된 키를 즉시 복사하세요. 전체 키는 다시 표시되지 않습니다.

3단계: 키 테스트

터미널을 열고 다음을 실행합니다:

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain quantum computing in one sentence."}]
    }]
  }'

또는 Python으로 테스트합니다:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Explain quantum computing in one sentence.")
print(response.text)

프리 티어 속도 제한 (AI Studio)

모델	분당 요청 수 (RPM)	분당 토큰 수 (TPM)	일일 요청 수 (RPD)
Gemini 2.5 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini 2.5 Pro	5	250,000	50
Gemini 2.0 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini Embedding	100	N/A	10,000

이 제한은 프로토타이핑 및 소규모 애플리케이션에 매우 넉넉한 수준입니다. Flash 모델의 일일 요청 1,500회는 대부분의 개발 워크플로우에 충분합니다.

방법 1의 제한 사항

유료 티어보다 낮은 속도 제한
프롬프트가 서비스 개선을 위해 Google에서 사용될 수 있음 (약관 검토 필요)
SLA(서비스 수준 합의서) 또는 가동 시간 보장이 없음
일부 기업용 기능을 사용할 수 없음

방법 2: Google Cloud 무료 크레딧 ($300)

Google Cloud는 신규 계정에 90일 동안 유효한 $300의 무료 크레딧을 제공합니다. 이를 통해 더 높은 속도 제한을 가진 표준 Google Cloud API를 통해 Gemini에 액세스할 수 있습니다.

1단계: Google Cloud 계정 생성

cloud.google.com으로 이동합니다.
**"무료로 시작하기"**를 클릭합니다.
Google 계정으로 로그인합니다.
결제 정보를 입력합니다(명시적으로 업그레이드하기 전까지는 요금이 청구되지 않습니다).
자동으로 $300 크레딧이 지급됩니다.

2단계: Gemini API 활성화

# Google Cloud CLI가 설치되어 있지 않다면 설치하세요
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install

# 인증
gcloud auth login

# 프로젝트 설정
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# Generative Language API 활성화
gcloud services enable generativelanguage.googleapis.com

3단계: API 키 생성

# 콘솔을 통해 API 키 생성
# 이동: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
# "사용자 인증 정보 만들기" > "API 키" 클릭

# 또는 CLI 사용
gcloud alpha services api-keys create --display-name="Gemini API Key"

4단계: Cloud API로 테스트

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_CLOUD_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Write a Python function that finds the longest palindrome substring."
)
print(response.text)

무료 크레딧 기준 비용 상세

모델	입력 (1M 토큰당)	출력 (1M 토큰당)	$300로 가능한 수준 (약)
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	약 5억 개의 입력 토큰
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	약 3,000만 개의 입력 토큰
Gemini 2.0 Flash	$0.10	$0.40	약 7억 5,000만 개의 입력 토큰

$300의 크레딧으로 3개월 동안 상당한 양의 개발 및 테스트 워크로드를 수행할 수 있습니다.

중요 참고 사항

크레딧은 사용량에 관계없이 90일 후에 만료됩니다.
결제 계정을 추가해야 하지만, 유료 계정으로 전환하기 전까지는 요금이 청구되지 않습니다.
크레딧이 만료된 후 업그레이드하지 않으면 서비스가 중단되며, 예기치 않은 요금이 청구되지 않습니다.

방법 3: Vertex AI 프리 티어

Vertex AI는 Google Cloud의 관리형 ML 플랫폼으로, 사용량 종량제 요금제와 함께 프리 티어를 제공합니다. 이 방법은 가장 많은 기능을 제공하며 프로덕션 환경과 가장 유사합니다.

1단계: Vertex AI 활성화

# Vertex AI API 활성화
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 리전 설정
gcloud config set ai/region us-central1

2단계: 인증 설정

Vertex AI는 단순한 API 키 대신 서비스 계정 인증을 사용합니다.

# 서비스 계정 생성
gcloud iam service-accounts create gemini-service \
    --display-name="Gemini API Service Account"

# 필요한 권한 부여
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# 키 생성 및 다운로드
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

# 환경 변수 설정
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="key.json"

3단계: Vertex AI SDK 사용

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

vertexai.init(project="YOUR_PROJECT_ID", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Design a database schema for a multi-tenant SaaS application."
)
print(response.text)

Vertex AI 프리 티어 포함 사항

Gemini 2.5 Flash: 매월 제한된 수의 무료 요청
모델 평가 도구
프롬프트 관리
Google Search를 활용한 Grounding (제한적)

정확한 프리 티어 제한은 정기적으로 업데이트되므로, 최신 세부 정보는 Vertex AI 가격 페이지에서 확인하세요.

적합한 방법 선택하기

방법 1 (AI Studio) 사용 시기:

최대한 빨리 설정을 완료하고 싶을 때
프로토타이핑 또는 학습 중일 때
신용카드 정보를 입력하고 싶지 않을 때
프로젝트 규모가 작을 때 (하루 1,500회 요청 미만)

방법 2 (Cloud Credits) 사용 시기:

더 높은 속도 제한이 필요할 때
실제 애플리케이션을 구축 중일 때
프로덕션 수준의 API 액세스를 테스트하고 싶을 때
향후 90일간 집중적으로 개발할 계획일 때

방법 3 (Vertex AI) 사용 시기:

기업용 기능(IAM, 감사 로그, VPC)이 필요할 때
프로덕션 배포용으로 구축할 때
Grounding, 함수 호출(function calling) 또는 모델 튜닝이 필요할 때
궁극적으로 프리 티어 이상으로 확장할 계획일 때

무료 사용 극대화 팁

1. 대부분의 작업에 Gemini Flash 사용

Gemini 2.5 Flash는 Pro보다 훨씬 저렴하고 빠릅니다. 기본값으로 Flash를 사용하고, 복잡한 추론 작업에만 Pro를 사용하세요.

# 간단한 작업에는 Flash 사용
flash_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
summary = flash_model.generate_content(f"Summarize this text: {text}")

# 복잡한 추론에만 Pro 사용
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
analysis = pro_model.generate_content(f"Analyze the logical fallacies in this argument: {argument}")

2. 응답 캐싱

개발 중에 동일한 프롬프트에 대해 API를 반복해서 호출하지 마세요.

import hashlib
import json
import os

CACHE_DIR = ".gemini_cache"
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

def cached_generate(prompt, model_name="gemini-2.5-flash"):
    cache_key = hashlib.md5(f"{model_name}:{prompt}".encode()).hexdigest()
    cache_path = os.path.join(CACHE_DIR, f"{cache_key}.json")

    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path) as f:
            return json.load(f)["response"]

    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    response = model.generate_content(prompt)
    result = response.text

    with open(cache_path, "w") as f:
        json.dump({"prompt": prompt, "response": result}, f)

    return result

3. 예산 알림 설정

Google Cloud 크레딧을 사용하는 경우, 한도에 도달했을 때 알 수 있도록 예산 알림을 설정하세요.

# Google Cloud 콘솔에서:
# 결제 > 예산 및 알림 > 예산 만들기
# 알림 임계값을 50%, 75%, 90%로 설정

결론

Google은 마찰이 없는 AI Studio 방식부터 모든 기능을 갖춘 Vertex AI 플랫폼에 이르기까지 Gemini API에 액세스할 수 있는 여러 무료 경로를 제공합니다. 이제 막 시작하는 대부분의 개발자에게는 방법 1(AI Studio)이 가장 좋은 선택입니다. 신용카드 없이 2분 이내에 API 호출을 시작할 수 있습니다.

프로젝트가 무료 Gemini API 제공 범위를 넘어 성장하고 이미지 생성, 비디오 제작, 음성 합성 등 AI 미디어 생성 작업을 위한 안정적인 API 액세스가 필요하다면, Hypereal AI에서 월간 최소 비용 없는 사용량 종량제 가격을 제공합니다. 이미 배운 Gemini 워크플로우와 유사하게 간단한 API 키로 콘텐츠 생성을 시작할 수 있습니다.

Google Gemini API 키 무료로 받는 법: 3가지 방법 (2026년)

이 가이드에서는 무료 Gemini API 키를 얻는 세 가지 방법과 함께 각 방법의 속도 제한(rate limits), 모델 액세스 및 실질적인 고려 사항을 다룹니다.

빠른 비교: 3가지 방법 전체 보기

	방법 1: AI Studio	방법 2: Google Cloud 크레딧	방법 3: Vertex AI 프리 티어
비용	완전 무료	$300 크레딧 (90일)	프리 티어 + 사용량 종량제
신용카드 필요	아니요	예 (청구되지 않음)	예 (청구되지 않음)
설정 시간	2분	10분	15분
속도 제한	15 RPM (Flash), 5 RPM (Pro)	크레딧 사용량에 따름	모델별로 상이
적합한 용도	프로토타이핑, 학습	본격적인 개발	프로덕션 워크로드
사용 가능 모델	모든 Gemini 모델	모든 Gemini + 기타 Google AI	모든 Gemini + Vertex 기능

방법 1: Google AI Studio (가장 쉬움)

1단계: Google AI Studio 접속

aistudio.google.com으로 이동하여 Google 계정으로 로그인합니다.

2단계: API 키 생성

왼쪽 사이드바에서 **"Get API Key"**를 클릭합니다.
**"Create API Key"**를 클릭합니다.
**"Create API key in new project"**를 선택합니다(또는 기존 프로젝트 선택).
생성된 키를 즉시 복사하세요. 전체 키는 다시 표시되지 않습니다.

3단계: 키 테스트

터미널을 열고 다음을 실행합니다:

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Explain quantum computing in one sentence."}]
    }]
  }'

또는 Python으로 테스트합니다:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Explain quantum computing in one sentence.")
print(response.text)

프리 티어 속도 제한 (AI Studio)

모델	분당 요청 수 (RPM)	분당 토큰 수 (TPM)	일일 요청 수 (RPD)
Gemini 2.5 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini 2.5 Pro	5	250,000	50
Gemini 2.0 Flash	15	1,000,000	1,500
Gemini Embedding	100	N/A	10,000

이 제한은 프로토타이핑 및 소규모 애플리케이션에 매우 넉넉한 수준입니다. Flash 모델의 일일 요청 1,500회는 대부분의 개발 워크플로우에 충분합니다.

방법 1의 제한 사항

유료 티어보다 낮은 속도 제한
프롬프트가 서비스 개선을 위해 Google에서 사용될 수 있음 (약관 검토 필요)
SLA(서비스 수준 합의서) 또는 가동 시간 보장이 없음
일부 기업용 기능을 사용할 수 없음

방법 2: Google Cloud 무료 크레딧 ($300)

1단계: Google Cloud 계정 생성

cloud.google.com으로 이동합니다.
**"무료로 시작하기"**를 클릭합니다.
Google 계정으로 로그인합니다.
결제 정보를 입력합니다(명시적으로 업그레이드하기 전까지는 요금이 청구되지 않습니다).
자동으로 $300 크레딧이 지급됩니다.

2단계: Gemini API 활성화

# Google Cloud CLI가 설치되어 있지 않다면 설치하세요
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install

# 인증
gcloud auth login

# 프로젝트 설정
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# Generative Language API 활성화
gcloud services enable generativelanguage.googleapis.com

3단계: API 키 생성

# 콘솔을 통해 API 키 생성
# 이동: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
# "사용자 인증 정보 만들기" > "API 키" 클릭

# 또는 CLI 사용
gcloud alpha services api-keys create --display-name="Gemini API Key"

4단계: Cloud API로 테스트

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_CLOUD_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Write a Python function that finds the longest palindrome substring."
)
print(response.text)

무료 크레딧 기준 비용 상세

모델	입력 (1M 토큰당)	출력 (1M 토큰당)	$300로 가능한 수준 (약)
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	약 5억 개의 입력 토큰
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	약 3,000만 개의 입력 토큰
Gemini 2.0 Flash	$0.10	$0.40	약 7억 5,000만 개의 입력 토큰

$300의 크레딧으로 3개월 동안 상당한 양의 개발 및 테스트 워크로드를 수행할 수 있습니다.

중요 참고 사항

크레딧은 사용량에 관계없이 90일 후에 만료됩니다.
결제 계정을 추가해야 하지만, 유료 계정으로 전환하기 전까지는 요금이 청구되지 않습니다.
크레딧이 만료된 후 업그레이드하지 않으면 서비스가 중단되며, 예기치 않은 요금이 청구되지 않습니다.

방법 3: Vertex AI 프리 티어

1단계: Vertex AI 활성화

# Vertex AI API 활성화
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 리전 설정
gcloud config set ai/region us-central1

2단계: 인증 설정

Vertex AI는 단순한 API 키 대신 서비스 계정 인증을 사용합니다.

# 서비스 계정 생성
gcloud iam service-accounts create gemini-service \
    --display-name="Gemini API Service Account"

# 필요한 권한 부여
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# 키 생성 및 다운로드
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=gemini-service@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

# 환경 변수 설정
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="key.json"

3단계: Vertex AI SDK 사용

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

vertexai.init(project="YOUR_PROJECT_ID", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
    "Design a database schema for a multi-tenant SaaS application."
)
print(response.text)

Vertex AI 프리 티어 포함 사항

Gemini 2.5 Flash: 매월 제한된 수의 무료 요청
모델 평가 도구
프롬프트 관리
Google Search를 활용한 Grounding (제한적)

정확한 프리 티어 제한은 정기적으로 업데이트되므로, 최신 세부 정보는 Vertex AI 가격 페이지에서 확인하세요.

적합한 방법 선택하기

방법 1 (AI Studio) 사용 시기:

최대한 빨리 설정을 완료하고 싶을 때
프로토타이핑 또는 학습 중일 때
신용카드 정보를 입력하고 싶지 않을 때
프로젝트 규모가 작을 때 (하루 1,500회 요청 미만)

방법 2 (Cloud Credits) 사용 시기:

더 높은 속도 제한이 필요할 때
실제 애플리케이션을 구축 중일 때
프로덕션 수준의 API 액세스를 테스트하고 싶을 때
향후 90일간 집중적으로 개발할 계획일 때

방법 3 (Vertex AI) 사용 시기:

기업용 기능(IAM, 감사 로그, VPC)이 필요할 때
프로덕션 배포용으로 구축할 때
Grounding, 함수 호출(function calling) 또는 모델 튜닝이 필요할 때
궁극적으로 프리 티어 이상으로 확장할 계획일 때

무료 사용 극대화 팁

1. 대부분의 작업에 Gemini Flash 사용

Gemini 2.5 Flash는 Pro보다 훨씬 저렴하고 빠릅니다. 기본값으로 Flash를 사용하고, 복잡한 추론 작업에만 Pro를 사용하세요.

# 간단한 작업에는 Flash 사용
flash_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
summary = flash_model.generate_content(f"Summarize this text: {text}")

# 복잡한 추론에만 Pro 사용
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
analysis = pro_model.generate_content(f"Analyze the logical fallacies in this argument: {argument}")

2. 응답 캐싱

개발 중에 동일한 프롬프트에 대해 API를 반복해서 호출하지 마세요.

import hashlib
import json
import os

CACHE_DIR = ".gemini_cache"
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

def cached_generate(prompt, model_name="gemini-2.5-flash"):
    cache_key = hashlib.md5(f"{model_name}:{prompt}".encode()).hexdigest()
    cache_path = os.path.join(CACHE_DIR, f"{cache_key}.json")

    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path) as f:
            return json.load(f)["response"]

    model = genai.GenerativeModel(model_name)
    response = model.generate_content(prompt)
    result = response.text

    with open(cache_path, "w") as f:
        json.dump({"prompt": prompt, "response": result}, f)

    return result

3. 예산 알림 설정

Google Cloud 크레딧을 사용하는 경우, 한도에 도달했을 때 알 수 있도록 예산 알림을 설정하세요.

# Google Cloud 콘솔에서:
# 결제 > 예산 및 알림 > 예산 만들기
# 알림 임계값을 50%, 75%, 90%로 설정

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Google Gemini API 키 무료로 받는 법: 3가지 방법 (2026년)

빠른 비교: 3가지 방법 전체 보기

방법 1: Google AI Studio (가장 쉬움)

1단계: Google AI Studio 접속

2단계: API 키 생성

3단계: 키 테스트

프리 티어 속도 제한 (AI Studio)

방법 1의 제한 사항

방법 2: Google Cloud 무료 크레딧 ($300)

1단계: Google Cloud 계정 생성

2단계: Gemini API 활성화

3단계: API 키 생성

4단계: Cloud API로 테스트

무료 크레딧 기준 비용 상세

중요 참고 사항

방법 3: Vertex AI 프리 티어

1단계: Vertex AI 활성화

2단계: 인증 설정

3단계: Vertex AI SDK 사용

Vertex AI 프리 티어 포함 사항

적합한 방법 선택하기

방법 1 (AI Studio) 사용 시기:

방법 2 (Cloud Credits) 사용 시기:

방법 3 (Vertex AI) 사용 시기:

무료 사용 극대화 팁

1. 대부분의 작업에 Gemini Flash 사용

2. 응답 캐싱

3. 예산 알림 설정

결론

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1단계: Google AI Studio 접속

2단계: API 키 생성

3단계: 키 테스트

프리 티어 속도 제한 (AI Studio)

방법 1의 제한 사항

방법 2: Google Cloud 무료 크레딧 ($300)

1단계: Google Cloud 계정 생성

2단계: Gemini API 활성화

3단계: API 키 생성

4단계: Cloud API로 테스트

무료 크레딧 기준 비용 상세

중요 참고 사항

방법 3: Vertex AI 프리 티어

1단계: Vertex AI 활성화

2단계: 인증 설정

3단계: Vertex AI SDK 사용

Vertex AI 프리 티어 포함 사항

적합한 방법 선택하기

방법 1 (AI Studio) 사용 시기:

방법 2 (Cloud Credits) 사용 시기:

방법 3 (Vertex AI) 사용 시기:

무료 사용 극대화 팁

1. 대부분의 작업에 Gemini Flash 사용

2. 응답 캐싱

3. 예산 알림 설정

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