GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 2026년에 어느 쪽이 더 좋을까요?

2025년 12월 15일 기준으로 공개된 사실에 따르면, Google의 **Gemini 3 Pro (preview)**와 OpenAI의 GPT-5.2는 모두 추론, 멀티모달, 장문맥 작업에서 새로운 경지를 열었지만 서로 다른 엔지니어링 경로를 택했습니다(Gemini → 희소 MoE + 거대 컨텍스트; GPT-5.2 → 조밀/“라우팅” 설계, 컴팩션 및 x-high 추론 모드). 이에 따라 최고 벤치마크 승리 vs. 엔지니어링 예측 가능성, 도구, 생태계 간의 상충이 발생합니다. 어느 쪽이 “더 낫다”는 당신의 주된 필요에 달려 있습니다: 극단적 컨텍스트의 멀티모달 에이전트형 애플리케이션은 Gemini 3 Pro에, 안정적인 엔터프라이즈 개발 도구, 예측 가능한 비용, 즉시 사용 가능한 API는 GPT-5.2에 무게가 실립니다.

GPT-5.2란 무엇이며 주요 기능은 무엇인가요?

GPT-5.2는 2025년 12월 11일 공개된 OpenAI의 GPT-5 제품군(variants: Instant, Thinking, Pro) 모델입니다. “전문 지식 업무”에 가장 적합한 모델로 포지셔닝되었으며, 스프레드시트, 프레젠테이션, 장문맥 추론, 도구 호출, 코드 생성, 비전 작업에 최적화되었습니다. GPT-5.2는 유료 ChatGPT 사용자 및 OpenAI API(Responses API / Chat Completions)를 통해 gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro 등의 모델 이름으로 제공됩니다.

모델 변형 및 의도된 용도

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — 복잡한 다단계 추론에 최적(Responses API의 기본 “Thinking” 패밀리 변형).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — 낮은 지연시간의 일상형 어시스턴트/채팅 용도.
• gpt-5.2-pro / Pro — 가장 어려운 문제에서 최고 수준의 충실도/신뢰성(추가 연산, reasoning_effort: "xhigh" 지원).

주요 기술적 특징(사용자 관점)

• 비전 및 멀티모달 개선 — 이미지 공간 추론이 개선되었고 코드 도구(Python tool)와 결합 시 동영상 이해 향상, 스니펫 실행을 위한 코드 인터프리터 스타일 도구 지원.
• 구성 가능한 추론 강도(reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh)로 지연/비용과 깊이를 트레이드오프. xhigh는 GPT-5.2(그리고 Pro)에서 새롭게 지원.
• 향상된 장문맥 처리 및 컴팩션 기능으로 수십만 토큰에 걸쳐 추론(OpenAI는 MRCRv2/장문맥 지표에서 강점 보고).
• 고급 도구 호출 및 에이전트 워크플로우 — 멀티턴 조정 강화, 단일 “메가 에이전트” 스타일 아키텍처 전반에서의 도구 오케스트레이션 개선(OpenAI는 Tau2-bench 도구 성능을 강조).

Gemini 3 Pro Preview란 무엇인가요?

Gemini 3 Pro Preview는 2025년 11월 공개된 Gemini 3 제품군의 일부로, Google의 가장 진보된 생성형 AI 모델입니다. 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 이해하고 종합하는 멀티모달 이해에 중점을 두며, 매우 큰 컨텍스트 윈도우(약 100만 토큰)를 갖춰 방대한 문서나 코드 베이스를 처리할 수 있습니다.

Google은 Gemini 3 Pro를 추론의 깊이와 미세함에서 최첨단으로 포지셔닝하며, Google AI Studio, Vertex AI, Google Antigravity와 같은 에이전트형 개발 플랫폼의 핵심 엔진으로 제공합니다.

현재 Gemini 3 Pro는 프리뷰 단계로, 기능과 접근성이 확장 중이지만 이미 논리, 멀티모달 이해, 에이전트 워크플로우 전반의 벤치마크에서 높은 성능을 보이고 있습니다.

핵심 기술 및 제품 기능

• 컨텍스트 윈도우: Gemini 3 Pro Preview는 1,000,000 토큰 입력 컨텍스트 윈도우(최대 64k 토큰 출력)를 지원하여, 매우 큰 문서, 책, 동영상 트랜스크립트를 단일 요청으로 처리하는 실용적 이점을 제공합니다.
• API 기능: 지연시간과 추론의 깊이를 조절하는 thinking_level 파라미터(low/high), 멀티모달 충실도와 토큰 사용량을 제어하는 media_resolution, 서치 그라운딩, 파일/URL 컨텍스트, 코드 실행 및 함수 호출 지원. Thought signatures와 컨텍스트 캐싱은 멀티 콜 워크플로우에서 상태 유지를 돕습니다.
• Deep Think 모드 / 고차 추론: “Deep Think” 옵션은 어려운 벤치마크에서 점수를 끌어올리기 위한 추가 추론 패스를 제공합니다. Google은 Deep Think를 복잡한 문제를 위한 별도의 고성능 경로로 공개합니다.
• 멀티모달 네이티브 지원: 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 입력을 지원하며 검색 및 제품 통합에 대한 탄탄한 그라운딩을 제공합니다(Video-MMMU 및 기타 멀티모달 벤치마크 강조).

빠른 프리뷰 — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

가장 중요한 사실을 간결히 비교한 표(출처 인용).

---

두 모델은 아키텍처적으로 어떻게 다른가요?

코어 아키텍처

• 벤치마크/실무 평가: GPT-5.2 Thinking은 GDPval(44개 직종 지식 업무 평가)에서 70.9% 승/무를 달성했으며, 이전 GPT-5 변형 대비 공학·수학 벤치마크에서 큰 폭의 향상을 보였습니다. 코딩(SWE-Bench Pro)과 도메인 과학 QA(GPQA Diamond)에서 주요 개선.
• 도구 & 에이전트: 도구 호출, Python 실행, 에이전트 워크플로우(문서 검색, 파일 분석, 데이터 사이언스 에이전트)에 대한 내장 지원 강화. 일부 GDPval 작업에서 인간 전문가 대비 11배 속도 / <1% 비용(잠재 경제 가치의 척도, 70.9% vs. 기존 약 38.8%), 스프레드시트 모델링에서도 구체적 개선(예: GPT-5.1 대비 주니어 IB 태스크 +9.3%).
• Gemini 3 Pro: 희소 Mixture-of-Experts Transformer(MoE). 토큰당 소수의 전문가만 활성화해, 토큰당 연산을 서브리니어로 유지하면서 총 파라미터 용량을 극대화. Google은 Sparse MoE 설계가 성능 프로파일 개선의 핵심 기여자임을 모델 카드에서 명시. 이 아키텍처는 선형 추론 비용 없이 모델 용량을 훨씬 더 높이는 것을 가능하게 함.
• GPT-5.2 (OpenAI): GPT-5 제품군에서 라우팅/컴팩션 전략을 사용하는 Transformer 기반 아키텍처를 지속. “라우터”가 다른 모드(Instant vs Thinking)를 트리거하며, 장문맥을 위한 컴팩션과 토큰 관리 기법을 문서화. GPT-5.2는 대규모 희소 MoE를 공개적으로 표방하기보다는, “답변 전 사고” 훈련/평가와 장기 과제용 컴팩션을 강조.

아키텍처의 시사점

• 지연시간 & 비용 트레이드오프: Gemini 3 Pro 같은 MoE 모델은 토큰당 실행되는 전문가가 일부이므로 많은 작업에서 더 높은 토큰당 피크 성능과 낮은 추론 비용을 동시에 제공할 수 있습니다. 다만 서빙/스케줄링 복잡성(콜드스타트 전문가 밸런싱, IO)이 증가할 수 있습니다. GPT-5.2의 접근(조밀/라우티드 + 컴팩션)은 예측 가능한 지연시간과 개발자 사용성에 유리하며, Responses/Realtime/Assistants/Batch 등 OpenAI의 확립된 툴링과 특히 잘 맞습니다.
• 장문맥 스케일링: Gemini의 1M 입력 토큰은 매우 긴 문서와 멀티모달 스트림을 네이티브로 투입할 수 있게 합니다. GPT-5.2의 약 40만 토큰급(입출력 합산)도 엔터프라이즈 수요 대부분을 커버할 만큼 방대하지만, 1M 사양인 Gemini보다는 작습니다. 초대형 코퍼스나 수시간 길이의 동영상 트랜스크립트에는 Gemini의 사양이 기술적으로 유리합니다.

도구, 에이전트, 멀티모달 파이프라인

• OpenAI: 도구 호출, Python 실행, “Pro” 추론 모드, 유료 에이전트 생태계(ChatGPT Agents/엔터프라이즈 도구 통합)에 대한 깊은 통합. 코드 중심 워크플로우와 스프레드시트/슬라이드 생성의 1급 출력으로서의 지원을 중점 강화.
• Google / Gemini: Google Search 그라운딩(선택적 과금 기능), 코드 실행, URL/파일 컨텍스트, 시각 충실도–토큰 절약 트레이드오프를 위한 명시적 미디어 해상도 제어 제공. 비용/지연/품질을 조절하는 thinking_level 등 API 노브를 제공.

벤치마크 수치는 어떻게 비교되나요

컨텍스트 윈도와 토큰 처리

• Gemini 3 Pro Preview: 1,000,000 입력 토큰 / 64k 출력 토큰(Pro 프리뷰 모델 카드). 지식 컷오프: 2025년 1월(Google).
• GPT-5.2: OpenAI는 장문맥 성능(MRCRv2의 4k–256k 니들 태스크에서 다수 설정 >85–95%)과 컴팩션 기능을 시연; 단일 1M 수치 대신 변형별 윈도우를 명시하고(컴팩션을 강조) API 사용 시 gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro 모델을 제공합니다.

추론 및 에이전트형 벤치마크

• OpenAI(일부): Tau2-bench Telecom 98.7%(GPT-5.2 Thinking), 다단계 도구 사용과 에이전트 작업에서 강력한 성능(OpenAI는 다중 에이전트 시스템을 “메가 에이전트”로 수렴시키는 접근 강조). GPQA Diamond와 ARC-AGI에서 GPT-5.1 대비 단계적 향상.
• Google(일부): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, 높은 GPQA와 Humanity’s Last Exam 점수; 장기 계획 수립을 보여주는 에이전트 사례 시연.

도구 & 에이전트:

GPT-5.2: 도구 호출, Python 실행, 에이전트 워크플로우(문서 검색, 파일 분석, 데이터 사이언스 에이전트)에 대한 내장 지원 강화. 일부 GDPval 작업에서 인간 전문가 대비 11배 속도 / <1% 비용(잠재 경제 가치의 척도, 70.9% vs. 기존 약 38.8%), 스프레드시트 모델링에서 구체적 개선(예: GPT-5.1 대비 주니어 IB 태스크 +9.3%).

해석: 벤치마크는 상호 보완적입니다 — OpenAI는 실제 지식 업무 벤치마크(GDPval)를 강조하며 GPT-5.2가 스프레드시트, 슬라이드, 긴 에이전트 시퀀스 같은 생산 작업에서 탁월함을 보인다고 합니다. Google은 순수 추론 리더보드와 매우 큰 단일 요청 컨텍스트 윈도우를 강조합니다. 무엇이 더 중요한지는 작업 부하에 따라 달라집니다: 에이전트형 장문서 엔터프라이즈 파이프라인은 GPT-5.2의 검증된 GDPval 성과에, 방대한 원시 컨텍스트(예: 전체 동영상 코퍼스/완전한 책을 한 번에 투입)는 Gemini의 1M 입력 윈도우에 이점이 있습니다.

멀티모달 역량은 어떻게 비교되나요?

입력 & 출력

• Gemini 3 Pro Preview: 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF 입력과 텍스트 출력을 지원; Google은 세밀한 media_resolution 제어 및 비용–품질 트레이드오프를 위한 thinking_level 파라미터를 제공합니다. 출력 토큰 상한 64k, 입력 최대 1M 토큰.
• GPT-5.2: 풍부한 비전 및 멀티모달 워크플로우 지원; 이미지의 공간 추론(바운딩 컴포넌트 추정 라벨), 동영상 이해(Video MMMU 점수)와 도구 결합 비전(Python tool 결합 시 점수 향상)을 강조. 복합 비전+코드 작업은 도구 지원(Python 코드 실행)이 활성화될 때 성능이 크게 향상된다고 합니다.

실무 차이

세분화 vs. 결합력: Gemini는 미디어 유형별 트레이드오프를 조정할 수 있는 다양한 멀티모달 노브(media_resolution, thinking_level)를 노출합니다. GPT-5.2는 통합된 도구 사용(루프 내 Python 실행)을 강조해 비전·코드·데이터 변환 작업을 결합합니다. 대용량 동영상/이미지 분석과 초장문맥 중심이라면 Gemini의 1M 컨텍스트가 설득력 있고, 코드 실행이 루프에 필요한 워크플로우(데이터 변환, 스프레드시트 생성)라면 GPT-5.2의 코드 툴링과 에이전트 친화성이 더 편리할 수 있습니다.

API 액세스, SDK, 가격은 어떤가요?

OpenAI GPT-5.2 (API & 가격)

• API: Responses API / Chat Completions를 통해 gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro. 정착된 SDK(Python/JS), 쿠크북 가이드, 성숙한 생태계.
• 가격(공개): 입력 100만 토큰당 1.75**, **출력 100만 토큰당 14; 캐싱 할인(캐시된 입력 90% 할인)으로 반복 데이터의 실효 비용 절감. OpenAI는 품질 달성까지의 총 토큰을 줄이는 토큰 효율을 강조(토큰 단가는 높아도 총 비용이 낮아질 수 있음).

Gemini 3 Pro Preview (API & 가격)

• API: Google GenAI SDK 및 Vertex AI/GenerativeLanguage 엔드포인트를 통한 gemini-3-pro-preview. 새로운 파라미터(thinking_level, media_resolution)와 Google 그라운딩/도구 통합.
• 가격(퍼블릭 프리뷰): 대략 입력 100만 토큰당 2**, **출력 100만 토큰당 12(200k 토큰 이하 프리뷰 티어 기준); Search 그라운딩, Maps 등 Google 서비스에는 추가 요금이 적용될 수 있음(서치 그라운딩 과금은 2026년 1월 5일 시작).

CometAPI를 통해 GPT-5.2와 Gemini 3 사용하기

CometAPI는 게이트웨이/애그리게이터 API로, 단일 OpenAI 스타일 REST API 엔드포인트에서 여러 벤더의 수백 개 모델(LLM, 이미지/동영상, 임베딩 등)에 통합 액세스를 제공합니다. 여러 벤더 SDK를 각각 통합하는 대신, CometAPI는 친숙한 OpenAI 형식의 엔드포인트(chat/completions/embeddings/images)를 그대로 호출하면서 백엔드 모델/벤더를 전환할 수 있게 합니다.

개발자는 CometAPI를 통해 두 회사의 플래그십 모델을 동시에 사용할 수 있으며, API 가격은 더 저렴하고 보통 20%가량 할인됩니다.

예시: 빠른 API 스니펫(복사-붙여넣기)

아래는 즉시 실행 가능한 최소 예시입니다. 벤더의 공개 퀵스타트를 반영합니다(OpenAI Responses API + Google GenAI client). $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY를 본인의 키로 교체하세요.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, 깊은 문제에 대해 reasoning을 xhigh로 설정)

# Python (requires openai SDK that supports responses API)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")​resp = client.responses.create(    model="gpt-5.2-pro",           # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro    input="Summarize this 50k token company report and output a 10-slide presentation outline with speaker notes.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # deeper reasoning    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # or inspect resp to get structured outputs / tokens

참고: reasoning.effort로 비용과 깊이를 트레이드오프할 수 있습니다. 일상형 채팅에는 gpt-5.2-chat-latest를 사용하세요. OpenAI 문서에는 responses.create 예시가 나와 있습니다.

GPT-5.2 — curl (간단)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Write a Python function that converts a PDF with tables into a normalized CSV with typed columns.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(JSON에서 output_text 또는 구조화된 출력을 확인하세요.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (Google GenAI client)

# Python (google genai client) — example from Google docsfrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Find the race condition in this multi-threaded C++ snippet: <paste code here>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

참고: thinking_level은 모델의 내부 사유 과정을 제어합니다; 이미지/동영상에는 media_resolution을 설정할 수 있습니다. REST 및 JS 예시는 Google의 Gemini 개발 가이드를 참조하세요.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -X POST \  -d '{    "contents": [{       "parts": [{"text": "Explain the race condition in this C++ code: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Google 문서에는 멀티모달 예시(인라인 이미지 데이터, media_resolution)도 포함되어 있습니다.

어느 모델이 “더 낫나” — 실무 지침

정답은 용도와 제약에 따라 달라집니다. 아래는 간단한 의사결정 매트릭스입니다.

GPT-5.2를 선택하세요, 이런 경우:

• 코드 실행 도구(OpenAI interpreter/tool 생태계)와의 긴밀한 통합이 필요한 경우 — 프로그래매틱 데이터 파이프라인, 스프레드시트 생성, 에이전트형 코드 워크플로우. OpenAI는 Python tool 개선과 메가 에이전트 사용을 강조합니다.
• 벤더 공언 기준 토큰 효율을 중시하고, 캐시된 입력의 대규모 할인으로 예측 가능한 토큰 단가 체계를 선호하는 경우(배치/프로덕션 워크플로우에 유리).
• OpenAI 생태계(ChatGPT 제품 통합, Azure/Microsoft 파트너십, Responses API와 Codex 주변 툴링)를 원할 때.

Gemini 3 Pro를 선택하세요, 이런 경우:

• **극단적 멀티모달 입력(동영상+이미지+오디오+PDF)**이 필요하고, 1,000,000 토큰 입력 윈도우로 이를 네이티브하게 처리하는 단일 모델을 원할 때. Google은 긴 동영상, 대형 문서+동영상 파이프라인, 대화형 Search/AI Mode 사용 사례를 명시적으로 타깃팅합니다.
• Google Cloud / Vertex AI 위에 빌드하며 Google 검색 그라운딩, Vertex 프로비저닝, GenAI 클라이언트 API와의 긴밀한 통합을 원할 때. Google 제품 통합(Search AI Mode, AI Studio, Antigravity 에이전트 툴링)의 이점을 누릴 수 있습니다.

결론: 2026년에 어느 쪽이 더 나은가?

GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview의 승자는 문맥 의존적입니다.

• GPT-5.2는 전문 지식 업무, 분석적 깊이, 구조화된 워크플로우에서 앞섭니다.
• Gemini 3 Pro Preview는 멀티모달 이해, 통합 생태계, 대형 컨텍스트 작업에서 탁월합니다.

어떤 모델도 보편적으로 “더 낫다”고 할 수 없으며, 두 모델의 강점은 실제 수요에서 서로를 보완합니다. 현명한 도입자는 구체적 사용 사례, 예산 제약, 생태계 정렬에 맞춰 모델을 선택해야 합니다.

2026년에 분명한 점은 AI 프런티어가 크게 전진했다는 것이며, GPT-5.2와 Gemini 3 Pro 모두 엔터프라이즈와 그 너머에서 지능형 시스템의 한계를 밀어붙이고 있다는 사실입니다.

바로 사용해 보려면 GPT-5.2와 Gemini 3 Pro의 기능을 CometAPI의 Playground에서 체험하고, 자세한 사용법은 API 가이드를 참고하세요. 액세스 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. CometAPI는 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

Ready to Go?→ Free trial of GPT-5.2 and Gemini 3 Pro !

If you want to