수백만 줄에 달하는 엔터프라이즈 레거시 소스코드와 수천 건의 사내 규정 문서를 단 하나의 프롬프트 컨텍스트에 담아 분석합니다. 외부 벡터 DB 인덱싱 지연 없이 원본 데이터를 직접 검색하여 환각률을 0.1퍼센트 이하로 억제합니다.

대규모 정보 처리의 패러다임을 바꾼 초거대 200만 토큰 컨텍스트

기존 검색 증강 생성 RAG 방식은 청크 분할 과정에서 문맥 손실이 필연적으로 발생하여 복잡한 시스템 아키텍처의 의존성을 완벽히 추적하지 못했습니다.

Google Gemini 3.0 Pro는 200만 토큰 전체를 하나의 연속된 주의 집중 공간으로 처리합니다. 분산된 마이크로서비스 간의 데이터 흐름과 데드락 가능성을 소스코드 전체를 통째로 읽어내어 완벽히 시각화합니다.

Gemini 3.0 Pro vs 타사 최상위 엔터프라이즈 모델 스펙 비교표

엔터프라이즈 핵심 지표	경쟁사 프론티어 플래그십	구글 Gemini 2.5 Pro	최신 구글 Gemini 3.0 Pro
최대 처리 컨텍스트 길이	20만에서 100만 토큰	200만 토큰 지원	200만 토큰 완벽한 정보 검색 100퍼센트
복합 엔지니어링 추론 성공률	81.4퍼센트 달성	84.7퍼센트 달성	89.6퍼센트 업계 최고 기록
네이티브 코드 실행 및 셀프 검증	외부 인터프리터 샌드박스	내장 파이썬 샌드박스	자율 단위 테스트 작성 및 통과 검증
엔터프라이즈 프라이빗 격리	전용 인스턴스 구축 필요	버텍스 AI 보안 지원	VPC SC 완벽 대응 및 데이터 학습 배제
학술 논문 및 규정 대조 정확도	다단계 검색 필터링 요구	장문 문서 직접 분석	수천 페이지 교차 검증 및 각주 매핑

깃허브 저장소 내의 소스코드와 DB 스키마 정의서를 수집하여 200만 토큰 컨텍스트 버퍼에 구조화하여 주입합니다.

레거시 자바 스프링 코드를 최신 클라우드 네이티브 아키텍처로 전환하기 위한 단계별 리팩터링 명세를 생성합니다.

모델이 직접 작성한 테스트 코드를 사내 CI 환경에서 구동하여 기능 무결성을 입증한 뒤 단계적으로 머지합니다.

Q. 사내 기밀 코드가 구글의 차세대 모델 학습에 사용되나요?
아닙니다. 버텍스 AI 기업 고객의 데이터는 계약상 기본적으로 모델 재학습에 일체 활용되지 않으며 암호화 보관됩니다.

Q. 200만 토큰을 한 번에 입력할 때 비용 부담이 크지 않나요?
구글의 컨텍스트 캐싱 기술을 적용하면 한 번 로드된 대규모 코드베이스에 대해 반복 질의 시 최대 75퍼센트까지 API 비용이 할인됩니다.