구글 Gemini 사용 제한, ‘프롬프트 개수’에서 컴퓨트 기반 쿼터로 전환

이제 Gemini는 단순히 메시지 개수를 세지 않고 작업에 필요한 계산량을 기준으로 사용량을 차감한다.

사용량 계산에 영향을 주는 주요 요소는 다음과 같다.

• 프롬프트 복잡도: 고급 추론이나 코드 생성 요청은 더 많은 계산 자원을 사용한다.
• 사용한 모델 및 기능: 멀티모달 기능이나 고급 모델을 사용할수록 비용이 커질 수 있다.
• 대화 길이: 긴 대화는 이전 메시지 전체를 컨텍스트로 처리해야 하므로 점점 더 많은 계산량을 소비한다.

즉, 같은 한 번의 질문이라도 실제 사용량은 크게 달라질 수 있다.

단순 텍스트 질문은 거의 사용량을 차지하지 않을 수 있지만, 연구 분석·코딩·미디어 생성 같은 작업은 훨씬 많은 쿼터를 소모할 수 있다.

5시간 단위 갱신 + 주간 한도

사용 제한이 초기화되는 방식도 바뀌었다.

새 시스템의 핵심 구조는 다음과 같다.

• 5시간마다 사용량 일부 갱신
• 전체 주간 한도 존재

즉, 이전처럼 하루에 한 번 리셋되는 구조가 아니라 **롤링 방식의 사용 창(rolling window)**이 적용된다.

이 구조 덕분에 특정 시간에 작업량이 많더라도 몇 시간 뒤 일부 사용량이 다시 생길 수 있지만, 주간 총량을 초과하면 추가 사용이 제한된다.

또한 구글 지원 문서에 따르면 이 변경은 18세 이상 사용자에게 우선 적용되었으며, 미성년 사용자에게는 초기에는 적용되지 않았다.

새 AI 구독 요금제와의 관계

이 변화는 동시에 발표된 구글 AI 구독 요금제 개편과 함께 등장했다.

대표적인 소비자 요금제는 다음과 같다.

• AI Plus (약 8달러/월) – 무료보다 높은 사용 한도와 일부 기능 제공
• AI Pro (20달러/월) – 더 많은 모델 접근과 확장된 사용량
• AI Ultra (100달러/월) – 개발자와 고급 사용자 대상, 훨씬 높은 사용 한도 제공

보도에 따르면 Ultra 요금제는 기존 최고 요금제 가격을 낮추면서 100달러 신규 티어가 추가됐다.

구글은 유료 구독자에게 더 높은 컴퓨트 한도와 우선 접근 권한을 제공한다고 설명한다.

한도에 도달하면 어떻게 될까

사용자가 상위 모델의 쿼터를 모두 사용하면 서비스가 완전히 멈추는 대신 더 작은 모델로 자동 전환될 수 있다.

이렇게 하면 기본적인 기능은 계속 사용할 수 있지만, 성능이나 기능은 제한될 수 있다.

또한 일부 서비스에서는 다음과 같은 방식으로 추가 사용이 가능하다.

• 상위 구독 요금제로 업그레이드
• AI 크레딧 추가 구매

다만 크레딧 사용 방식이나 모델 전환 정책은 서비스와 기능에 따라 다를 수 있다.

사용자 반발이 나온 이유

새로운 제한 방식은 발표 직후 일부 사용자들의 반발을 불러왔다.

대표적인 불만은 다음과 같다.

• 실제 사용량 감소 체감: 가격은 비슷하지만 사용 가능한 출력량이 줄었다는 주장
• 긴 대화가 불리: 대화가 길어질수록 처리해야 할 컨텍스트가 커져 사용량이 빠르게 소모됨
• 요금제 변경 논란: AI Pro에서 기존에 제공되던 월 1,000 AI 크레딧이 제거됐다는 지적

일부 이용자들은 이러한 변화를 “bait‑and‑switch(조건을 바꾼 판매)”라고 표현하며 비판하기도 했다.

AI 업계 전반의 변화 흐름

구글의 이번 결정은 AI 서비스 전반에서 나타나는 가격 모델 변화와도 연결된다.

많은 AI 플랫폼이 이제 단순 요청 횟수가 아니라 실제 계산량이나 토큰 사용량을 기준으로 사용량을 계산한다.

이 방식이 확산되는 이유는 다음과 같다.

• 단순 질문과 복잡한 작업의 연산 비용 차이가 매우 크기 때문
• 이미지·영상·코딩 등 멀티모달 AI 기능의 연산 비용 증가

따라서 서비스 제공자 입장에서는 실제 컴퓨트 사용량 기준으로 제한을 두는 것이 더 효율적인 방식이 된다.

핵심 정리

2026년 5월 업데이트는 Gemini 출시 이후 가장 큰 구조적 변화 중 하나다.

이제 Gemini는 단순히 메시지 수를 세지 않는다. 대신 각 요청이 얼마나 많은 계산 자원을 사용하는지를 기준으로 사용량을 계산한다.

일반적인 가벼운 사용에서는 체감 차이가 크지 않을 수 있다. 하지만 긴 대화, 복잡한 분석, 코드 생성, 멀티모달 작업을 많이 사용하는 사용자라면 이전보다 훨씬 빠르게 한도에 도달할 수 있다.