Gemini API로 텍스트 요약 Python 자동화 파이프라인 구축하기
Step 1: Google AI Studio에서 무료 API Key 발급받기
가장 먼저 구글 AI 스튜디오 웹사이트에 접속해서 API 키를 만들어야 합니다. 구글 계정만 있으면 몇 번의 클릭으로 바로 발급받을 수 있거든요. 화면 우측 상단의 API 키 받기 버튼을 누르고 새 프로젝트에서 키 생성을 선택하면 됩니다. 이때 생성된 키는 메모장이나 비밀번호 관리자에 바로 옮겨 두는 편이 안전합니다. 한 번 화면을 닫으면 다시 확인하기 어려운 경우가 있기 때문이죠. 가끔 보안 경고가 뜨면서 발급이 막히는 경우가 있는데, 이런 상황에서는 크롬 브라우저의 시크릿 창으로 다시 시도해 보면 대부분 풀리더라구요. 특히 회사 구글 계정으로 로그인한 상태라면 정책상 API 키 발급이 제한되는 경우도 있으니, 이런 경우에는 개인 구글 계정으로 전환해서 진행하는 편이 더 편합니다.Google AI Studio 접속 -> Get API Key 클릭 -> Create API Key 선택
Step 2: Python 개발 환경 설정 및 최신 google-genai 라이브러리 설치
키를 받았으면 이제 코드를 작성할 컴퓨터의 터미널을 열 차례입니다. 예전에는 google-generativeai 패키지를 많이 썼지만, 최신 흐름에서는 google-genai 패키지로 정리되었거든요. 터미널에 아래 명령어를 입력해서 라이브러리를 설치하면 됩니다. 가끔 파이썬 가상환경 설정이 꼬여서 설치가 안 되는 경우가 있는데, 그럴 때는 pip를 먼저 최신 버전으로 올린 뒤 다시 시도하는 쪽이 안정적입니다.pip install google-genai
$env:GEMINI_API_KEY='본인의_실제_API_키'
export GEMINI_API_KEY='본인의_실제_API_키'
Step 3: Python 코드 작성하고 첫 텍스트 요약 API 호출하기
이제 준비가 끝났으니 실제로 동작하는 파이썬 스크립트를 작성할 차례입니다. app.py 파일을 만들고 아래 코드를 그대로 붙여넣어 보면 됩니다. 최신 라이브러리 방식이라 Client 객체를 생성한 뒤 모델을 호출하는 흐름이 비교적 직관적이더라구요.from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model='gemini-2.5-flash',
contents='AI 기반의 코딩 도구가 개발자 생산성에 미치는 영향에 대해 한 줄로 요약해줘.',
)
print(response.text)
Step 4: PDF 파일 텍스트 추출하고 자동 요약 파이프라인 완성하기
텍스트 한 줄 요약만으로는 아쉬우니 이번에는 PDF 파일을 넣어서 요약하는 코드를 짜보겠습니다. Gemini API는 문서 분석에 강해서 PDF 파일 자체를 다루는 흐름도 만들기 쉽거든요. pypdf 라이브러리를 사용해서 텍스트를 추출한 뒤 프롬프트와 함께 API로 보내는 방식을 써보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 추가로 설치해 주세요.pip install pypdf
import os
from google import genai
from pypdf import PdfReader
reader = PdfReader('sample.pdf')
text = ''
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model='gemini-2.5-flash',
contents=f'다음 문서의 핵심 내용을 3가지 항목으로 요약해줘:\n\n{text}'
)
print(response.text)
Step 5: API 무료 티어 사용 시 자주 마주치는 에러와 해결책
무료 API를 쓰다 보면 결국 쿼터 제한에 부딪히게 됩니다. 특히 짧은 시간에 요청을 여러 번 보내면 RESOURCE_EXHAUSTED 에러 메시지가 뜨면서 호출이 거부되더라구요. 구글 AI 스튜디오 무료 티어는 분당 요청 횟수(RPM) 제한이 꽤 타이트하게 걸려 있어서 그렇습니다. 아래 테이블에서 무료 티어와 유료 티어의 대략적인 차이를 확인해 보세요.| 구분 | 무료 티어 (Free Tier) | 유료 티어 (Pay-as-you-go) |
|---|---|---|
| 분당 요청 횟수 (RPM) | 15 RPM | 1000 RPM |
| 하루 요청 제한 (RPD) | 1,500 RPD | 제한 없음 |
| 입력 토큰 가격 | 무료 | $0.075 / 1M tokens |
| 출력 토큰 가격 | 무료 | $0.30 / 1M tokens |
무료 쿼터 안에서 안전하게 쓰려면 코드 내부에서 요청 사이에 시간 간격을 두는 sleep 함수를 활용하는 게 좋습니다.
import time
# API 호출 후 5초간 대기
time.sleep(5)
OpenAI의 독주 속에서 구글의 무료 API 정책은 개발자들에게 꽤 좋은 기회가 됩니다. 특히 프로토타입을 빠르게 만들어 검증해 보고 싶은 1인 개발자나, 자동화 스크립트를 먼저 가볍게 돌려보고 싶은 사람에게는 선택지가 넓어지는 셈이구요. 달러 요금 폭탄 걱정 없이 마음껏 실험해 보면서 실무에 맞는 흐름으로 붙여 보시길 권합니다. 저도 다음번에는 챗봇 형태의 웹 앱에 붙여서 실시간 응답을 받는 패턴을 구현해 볼 생각이거든요.
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