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WORKBUDDY + GEMINI

WorkBuddy에서 Gemini를 사용하세요.

Google Gemini는 RunAPI를 통해 이용 가능합니다 — 첫 토큰 지연 시간 100ms 미만의 Gemini 3.5 Flash, 복잡한 추론을 위한 3.x Pro, 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 프로덕션 워크로드용 2.5 Pro. WorkBuddy는 MCP를 기본 지원하므로, GPT를 구동하는 동일한 runapi MCP 서버와 RUNAPI_API_KEY로 Gemini도 호출할 수 있습니다. Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정, Vertex AI 설정이 필요 없습니다.

API Key 받기 문서 읽기
RunAPI 키 하나 · MCP 원클릭 연결 · Google Cloud 프로젝트 불필요 
Use the runapi MCP server to send a chat request to Gemini.

Requirements:
- Call the RunAPI chat tool exposed by the runapi MCP server
- Set model to "gemini-3.5-flash"
- Ask: "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."
- Set temperature to 0.7 and max_tokens to 256
- Show me the assistant reply and the token usage counts

{
  "mcpServers": {
    "runapi": {
      "url": "https://runapi.ai/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses 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
  }
}
WorkBuddy에 프롬프트 복사 gemini
작동 방식

세 단계로 WorkBuddy에서 Gemini 사용하기

1

RunAPI MCP 서버 등록

WorkBuddy를 실행하는 환경에 RUNAPI_API_KEY를 설정한 뒤, streamable HTTP 방식으로 https://runapi.ai/mcp 를 가리키는 runapi MCP 서버를 추가하세요. Google Cloud 자격 증명이나 서비스 계정 JSON은 필요 없습니다 — RunAPI 키만 있으면 Gemini를 사용할 수 있습니다.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
2

워크벤치 에이전트에 프롬프트 입력

WorkBuddy에 자연어 요청을 입력하고 모델 이름을 지정하세요 — 속도가 중요하면 gemini-3.5-flash, 긴 컨텍스트 추론이 필요하면 gemini-2.5-pro. WorkBuddy가 RunAPI 채팅 도구의 model과 messages 인수를 채워 호출을 전송합니다.

model: gemini-3.5-flash
3

도구 결과 확인하기

MCP 도구가 토큰 사용량과 함께 응답을 동기적으로 반환합니다. 다음 프롬프트에서 설정 변경 없이 GPT나 Claude로 전환할 수 있습니다 — runapi 서버 뒤의 모든 모델이 동일한 키와 도구 형태를 공유합니다.

usage.total_tokens: 105
파라미터

RunAPI MCP 서버의 Gemini 도구 파라미터

파라미터 유형 설명
model string 필수. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, 또는 gemini-3.1-pro-preview.
messages array 필수 항목. role(system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열입니다. WorkBuddy가 프롬프트를 기반으로 이를 구성합니다.
temperature number 선택. 0~2 사이의 샘플링 온도. 낮은 값일수록 더 결정론적인 출력을 생성합니다. 기본값은 모델마다 다릅니다.
max_tokens integer 선택. 응답에서 생성할 최대 토큰 수.
top_p number 선택. 0~1 사이의 핵 샘플링 임계값. 출력 무작위성 제어를 위한 temperature의 대안.
tools array 선택. 함수 호출을 위한 도구 정의입니다. Gemini는 어시스턴트 메시지에 tool_calls를 반환하며, WorkBuddy가 다른 도구 결과와 동일하게 처리합니다.

WorkBuddy에서 Gemini란?

Google Gemini는 Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정, Vertex AI 설정 없이 RunAPI를 통해 사용할 수 있습니다. WorkBuddy는 GPT와 Claude에 사용하는 것과 동일한 runapi MCP 서버와 RUNAPI_API_KEY로 Gemini에 접근합니다. Gemini 3.5 Flash는 실시간 에이전트 루프에서 100ms 미만의 첫 토큰 지연 시간을 제공하고, Gemini 2.5 Pro는 100만 토큰 컨텍스트 창과 복잡한 추론을 위한 thinking 모드로 장문 컨텍스트 작업을 처리합니다.

Gemini 활용 사례

워크벤치에서의 멀티모달 분석

이미지, PDF, 오디오 파일, 동영상 프레임을 텍스트 프롬프트와 함께 전송하여 Gemini가 분석, 설명, 구조화된 데이터 추출을 수행하게 하세요 — 모두 단일 도구 호출로 기본 처리됩니다.

1M 토큰 컨텍스트로 긴 문서 분석

전체 코드베이스, 법률 문서 세트 또는 연구 논문 모음을 Gemini 2.5 Pro의 1M 토큰 컨텍스트 창에 입력하여 청킹이나 검색 파이프라인 없이 분석 및 요약을 수행하세요.

Flash를 활용한 실시간 에이전트 루프

피크 추론 품질보다 100ms 미만의 첫 토큰 지연 시간이 중요한 속도 민감형 도구 호출 체인에는 Gemini 3.5 Flash를 사용하세요. 백만 토큰당 비용이 카탈로그에서 가장 낮은 수준입니다.

FAQ

Gemini + WorkBuddy 자주 묻는 질문

WorkBuddy 일반 설정

아직 연결하지 않으셨나요? WorkBuddy용 RunAPI MCP 설정 가이드를 참조하세요.

WorkBuddy 설정 가이드 →

Gemini 모델 카탈로그

모든 Gemini 변형, 가격 등급 및 API 문서를 확인하세요.

Gemini 모델 →

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