“장비 목록이 곧 엔지니어의 전투력이다.”

임베디드 엔지니어에게 데이터시트가 중요하듯, AI를 활용하는 개발자에게는 가용한 모델 리스트를 파악하는 것이 우선입니다. 특히 2026년에 접어들면서 구글은 Gemini 3.1 프리뷰와 Gemma 3/4 시리즈를 쏟아내고 있습니다.

오늘은 Python SDK를 이용해 내 API 키로 접근 가능한 모델 중, 실제 콘텐츠 생성이 가능한(generateContent) 모델만 추출하는 자동화 스크립트와 그 결과를 분석해 봅니다.

🛠️ Python 기반 모델 체크 스크립트

단순히 이름만 나열하는 것이 아니라, supported_actions 속성을 검사하여 실제 호출 가능한 모델만 골라내는 것이 핵심입니다.

import os
from google import genai

# 환경 변수에서 API 키 로드
GEMINI_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
client = genai.Client(api_key=GEMINI_KEY)

print("--- 🚀 콘텐츠 생성 가능 모델 리스트 (2026.04) ---")

for model in client.models.list():
    # 'generateContent' 액션이 포함된 모델만 필터링
    if 'generateContent' in getattr(model, 'supported_actions', []):
        print(f"사용 가능한 이름: {model.name}")

📊 2026년 상반기 모델 라인업 분석

스크립트를 통해 확인된 주요 모델들을 엔지니어링 관점에서 분류해 보았습니다.

결과 정리

--- 글쓰기 가능한 모델 리스트 ---
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-flash
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-pro
사용 가능한 이름: models/gemini-2.0-flash
사용 가능한 이름: models/gemini-2.0-flash-001
사용 가능한 이름: models/gemini-2.0-flash-lite-001
사용 가능한 이름: models/gemini-2.0-flash-lite
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-flash-preview-tts
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-pro-preview-tts
사용 가능한 이름: models/gemma-3-1b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-12b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-27b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e2b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-1b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-12b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-27b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e2b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-12b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3-27b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e2b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e2b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-3n-e2b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-4-26b-a4b-it
사용 가능한 이름: models/gemma-4-31b-it
사용 가능한 이름: models/gemini-flash-latest
사용 가능한 이름: models/gemini-flash-lite-latest
사용 가능한 이름: models/gemini-pro-latest
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-flash-lite
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-flash-image
사용 가능한 이름: models/gemini-3-pro-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-3-flash-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-3.1-pro-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-3.1-pro-preview-customtools
사용 가능한 이름: models/gemini-3.1-flash-lite-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-3-pro-image-preview
사용 가능한 이름: models/nano-banana-pro-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-3.1-flash-image-preview
사용 가능한 이름: models/lyria-3-clip-preview
사용 가능한 이름: models/lyria-3-pro-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-robotics-er-1.5-preview
사용 가능한 이름: models/gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025
사용 가능한 이름: models/deep-research-pro-preview-12-2025

💡 엔지니어의 시각: 왜 이 리스트에 주목하는가?

1. Gemini 3.1의 등장

리스트에서 가장 눈에 띄는 것은 단연 **gemini-3.1-pro-preview**입니다. 이전 버전보다 컨텍스트 윈도우가 비약적으로 상승했고, 특히 customtools 지원 모델이 보강되어 외부 API와의 연동성이 극대화되었습니다.

2. Gemma 3 & 4의 진화

임베디드 엔지니어로서 gemma-3-1b-it 같은 초경량 모델의 생존이 반갑습니다. 1B 수준의 파라미터로도 기본적인 텍스트 요약이 가능해지면서, 소형 MCU 보드와 연동한 스마트 센서 데이터 분석의 가능성이 열리고 있습니다.

3. Robotics & Vision

gemini-robotics-er-1.5-preview와 같은 모델은 단순 텍스트를 넘어 물리 세계의 제어(Robotics)를 위한 멀티모달 학습이 진행되고 있음을 보여줍니다. 차량용 제어 로직 확장 시 참고할 만한 지점입니다.

🎯 결론: 자동화의 가치

모델 리스트를 하드코딩하지 않고 스크립트로 관리하면, 구글이 새로운 모델(예: Gemini 4 등)을 조용히 출시했을 때 내 시스템에 즉시 반영할 수 있습니다.

여러분의 API 키에는 어떤 ‘병기’들이 숨어있나요? 지금 바로 확인해 보시길 바랍니다.

DevBJ | No Bio, Just Log 0과 1 사이에서 가장 효율적인 알고리즘을 설계하고, AI의 힘으로 삽질을 줄입니다.