--- title: "RunAPI를 통해 OpenClaw에서 Gemini 사용하기 — LLM API 가이드" url: "https://runapi.ai/ko/openclaw-gemini.md" canonical: "https://runapi.ai/ko/openclaw-gemini" locale: "ko" model: "gemini" --- # OpenClaw에서 Gemini를 사용하세요. Google Gemini는 RunAPI의 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 사용할 수 있습니다 — Gemini 3.5 Flash는 100ms 이하의 첫 번째 토큰 지연 시간, 3.x Pro는 복잡한 추론, 2.5 Pro는 프로덕션 워크로드에 적합합니다. OpenClaw는 이를 또 다른 OpenAI 호환 모델로 취급하므로, GPT를 구동하는 것과 동일한 프로바이더 설정과 RUNAPI_API_KEY로 Gemini도 호출할 수 있습니다. Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정, Vertex AI 설정이 필요 없습니다. ## API example ```bash curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gemini-3.5-flash", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."}, {"role": "user", "content": "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."} ], "temperature": 0.7, "max_tokens": 256 }' ``` ### Response ```json { "id": "chatcmpl-abc123", "object": "chat.completion", "model": "gemini-3.5-flash", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses HTTP/1.1 (or 2) with JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 34, "completion_tokens": 71, "total_tokens": 105 } } ``` ## How it works 1. **RunAPI 설정** — RUNAPI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요. 이미 RunAPI를 OpenClaw 프로바이더로 설정했다면, 동일한 key와 baseUrl로 Gemini를 사용할 수 있습니다 — 모델 ID만 변경하면 됩니다. Google Cloud 자격 증명이 필요 없습니다. 2. **chat completions를 통해 Gemini 호출** — model을 gemini-3.5-flash로 설정하여 /v1/chat/completions에 POST 요청을 보내세요. system과 user 역할이 포함된 messages 배열을 전달하세요. 엔드포인트는 에이전트가 GPT 모델에 사용하는 것과 동일한 OpenAI 호환 형식을 받습니다. 3. **응답 읽기** — 응답은 OpenAI chat completion 형식으로 동기적으로 도착합니다. 어시스턴트 답변은 choices[0].message.content에 있으며, 토큰 사용량은 usage 객체에 있습니다. 스트리밍의 경우 stream을 true로 설정하고 SSE 이벤트를 파싱하세요. ## Parameters | Parameter | Type | Description | |-----------|------|-------------| | `model` | `string` | 필수. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, gemini-3-pro-preview, 또는 gemini-3.1-pro-preview. | | `messages` | `array` | 필수. role(system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열. | | `temperature` | `number` | 선택 사항. 0에서 2 사이의 샘플링 온도. 낮은 값일수록 더 결정론적인 출력을 생성합니다. 기본값은 모델마다 다릅니다. | | `max_tokens` | `integer` | 선택 사항. 응답에서 생성할 최대 토큰 수. | | `stream` | `boolean` | 선택 사항. true로 설정하면 응답이 server-sent events로 스트리밍됩니다. 각 이벤트에는 부분 콘텐츠가 포함된 delta가 있습니다. | | `top_p` | `number` | 선택 사항. 0에서 1 사이의 nucleus 샘플링 임계값. 출력 무작위성 제어를 위한 temperature의 대안. | ## FAQ ### Google Cloud 프로젝트 없이 OpenClaw에서 Google Gemini를 사용할 수 있나요? 네. RunAPI는 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 Gemini 접근을 제공합니다. RUNAPI_API_KEY만 있으면 됩니다 — Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정 JSON, Vertex AI 청구 설정이 필요 없습니다. ### RunAPI를 통해 어떤 Gemini 모델을 사용할 수 있나요? RunAPI는 Gemini 3.5 Flash(최신, 가장 빠름), Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview를 제공합니다. 버전 슬러그를 model 파라미터로 전달하세요 — 예: gemini-3.5-flash 또는 gemini-2.5-pro. ### RunAPI에서 Gemini 가격은 어떻게 책정되나요? Gemini는 RunAPI에서 종량제 방식으로 토큰당 청구됩니다. 입력 및 출력 토큰은 별도로 계산됩니다. 월정액 구독이나 최소 지출이 없습니다. 현재 백만 토큰당 요금은 RunAPI 가격 페이지를 확인하세요. ### 동일한 OpenClaw 세션에서 Gemini와 GPT를 전환할 수 있나요? 네. 두 모델 모두 동일한 RunAPI 프로바이더 설정과 API key를 사용합니다. 프로바이더를 재설정하지 않고 model 파라미터를 gemini-3.5-flash에서 gpt-5.5(또는 다른 RunAPI 모델)로 변경하면 됩니다. OpenClaw는 요청별로 모델을 선택합니다. ### RunAPI를 통한 Gemini가 스트리밍 응답을 지원하나요? 네. 요청 본문에서 stream을 true로 설정하세요. RunAPI는 Gemini 응답을 OpenAI 호환 delta 형식의 server-sent events로 스트리밍하므로, OpenClaw는 GPT 스트리밍을 처리하는 것과 동일한 방식으로 처리합니다. ## Links - [OpenClaw 설정 가이드 →](https://runapi.ai/ko/openclaw) - [Gemini 모델 →](https://runapi.ai/ko/models/gemini) - [Model catalog](https://runapi.ai/ko/models) - [API docs](https://runapi.ai/ko/docs)