> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-docs-router-model-page-pilot.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# GeminiNodeV2 - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Google의 Gemini 모델로 텍스트 응답을 생성합니다. 텍스트 프롬프트와 선택적으로 하나 이상의 이미지, 오디오 클립, 비디오 또는 파일을 멀티모달 컨텍스트로 제공하세요.

Google의 Gemini 모델로 텍스트 응답을 생성합니다. 텍스트 프롬프트와 선택적으로 하나 이상의 이미지, 오디오 클립, 비디오 또는 파일을 멀티모달 컨텍스트로 제공하세요.

## 입력

### 공통 입력

| 매개변수            | 설명                                                                                   | 데이터 타입         | 필수  | 범위                                                                                                    |
| --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | -------------- | --- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model`         | 응답을 생성하는 데 사용되는 Gemini 모델입니다.                                                        | DYNAMIC\_COMBO | 예   | `"Gemini 3.7 Flash"`<br />`"Gemini 3.5 Flash"`<br />`"Gemini 3.1 Pro"`<br />`"Gemini 3.1 Flash-Lite"` |
| `prompt`        | 모델에 입력하는 텍스트입니다. 상세한 지침, 질문 또는 컨텍스트를 포함하세요. 공백 문자가 아닌 문자가 하나 이상 포함되어야 합니다. (기본값: "") | STRING         | 예   |                                                                                                       |
| `seed`          | 샘플링을 위한 시드입니다. 무작위 시드를 사용하려면 0으로 설정하세요. 결정적 출력은 보장되지 않습니다. (기본값: 42)                 | INT            | 예   | 0 \~ 2147483647                                                                                       |
| `system_prompt` | 모델의 동작을 결정하는 기본 지침입니다. (기본값: "")                                                     | STRING         | 아니요 |                                                                                                       |

### Gemini 3.7 Flash 입력

이 입력은 `model`을 `"Gemini 3.7 Flash"`로 설정했을 때 표시됩니다.

| 매개변수                | 설명                                                                                                                                                                                    | 데이터 타입 | 필수 | 범위                                    |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ------------------------------------- |
| `thinking_level`    | 모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론하는지를 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상시키지만 (추론) 토큰을 더 많이 소모하고 속도가 느립니다. (기본값: "MEDIUM")                                                                         | COMBO  | 예  | `"LOW"`<br />`"MEDIUM"`<br />`"HIGH"` |
| `temperature`       | 무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적이고 결정적이며, 높을수록 더 창의적입니다. (기본값: 1.0)                                                                                                                            | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 2.0                            |
| `top_p`             | 핵심 샘플링(nucleus sampling): 누적 확률이 top\_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다. (기본값: 0.95)                                                                                                       | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 1.0                            |
| `max_output_tokens` | 모델의 내부 추론을 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. thinking\_level이 HIGH인 경우 값이 낮으면 답변을 생성할 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘리면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로 짧은 응답의 경우 상한을 높여도 추가 비용이 들지 않습니다. (기본값: 32768) | INT    | 예  | 16 \~ 65536                           |

### Gemini 3.5 Flash 입력

이 입력은 `model`을 `"Gemini 3.5 Flash"`로 설정했을 때 표시됩니다.

| 매개변수                | 설명                                                                                                                                                                                    | 데이터 타입 | 필수 | 범위                                                     |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ------------------------------------------------------ |
| `thinking_level`    | 모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론하는지를 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상시키지만 (추론) 토큰을 더 많이 소모하고 속도가 느립니다. (기본값: "MEDIUM")                                                                         | COMBO  | 예  | `"MINIMAL"`<br />`"LOW"`<br />`"MEDIUM"`<br />`"HIGH"` |
| `temperature`       | 무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적이고 결정적이며, 높을수록 더 창의적입니다. (기본값: 1.0)                                                                                                                            | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 2.0                                             |
| `top_p`             | 핵심 샘플링(nucleus sampling): 누적 확률이 top\_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다. (기본값: 0.95)                                                                                                       | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 1.0                                             |
| `max_output_tokens` | 모델의 내부 추론을 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. thinking\_level이 HIGH인 경우 값이 낮으면 답변을 생성할 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘리면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로 짧은 응답의 경우 상한을 높여도 추가 비용이 들지 않습니다. (기본값: 32768) | INT    | 예  | 16 \~ 65536                                            |

### Gemini 3.1 Pro 입력

이 입력은 `model`을 `"Gemini 3.1 Pro"`로 설정했을 때 표시됩니다.

| 매개변수                | 설명                                                                                                                                                                                    | 데이터 타입 | 필수 | 범위                    |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | --------------------- |
| `thinking_level`    | 모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론하는지를 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상시키지만 (추론) 토큰을 더 많이 소모하고 속도가 느립니다. (기본값: "HIGH")                                                                           | COMBO  | 예  | `"LOW"`<br />`"HIGH"` |
| `temperature`       | 무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적이고 결정적이며, 높을수록 더 창의적입니다. (기본값: 1.0)                                                                                                                            | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 2.0            |
| `top_p`             | 핵심 샘플링(nucleus sampling): 누적 확률이 top\_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다. (기본값: 0.95)                                                                                                       | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 1.0            |
| `max_output_tokens` | 모델의 내부 추론을 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. thinking\_level이 HIGH인 경우 값이 낮으면 답변을 생성할 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘리면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로 짧은 응답의 경우 상한을 높여도 추가 비용이 들지 않습니다. (기본값: 32768) | INT    | 예  | 16 \~ 65536           |

### Gemini 3.1 Flash-Lite 입력

이 입력은 `model`을 `"Gemini 3.1 Flash-Lite"`로 설정했을 때 표시됩니다.

| 매개변수                | 설명                                                                                                                                                                                    | 데이터 타입 | 필수 | 범위                    |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | --------------------- |
| `thinking_level`    | 모델이 답변하기 전에 내부적으로 얼마나 깊이 추론하는지를 결정합니다. HIGH는 어려운 작업에서 품질을 향상시키지만 (추론) 토큰을 더 많이 소모하고 속도가 느립니다. (기본값: "LOW")                                                                            | COMBO  | 예  | `"LOW"`<br />`"HIGH"` |
| `temperature`       | 무작위성을 제어합니다. 낮을수록 더 집중적이고 결정적이며, 높을수록 더 창의적입니다. (기본값: 1.0)                                                                                                                            | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 2.0            |
| `top_p`             | 핵심 샘플링(nucleus sampling): 누적 확률이 top\_p에 도달하는 가장 작은 토큰 집합에서 샘플링합니다. (기본값: 0.95)                                                                                                       | FLOAT  | 예  | 0.0 \~ 1.0            |
| `max_output_tokens` | 모델의 내부 추론을 포함하여 생성할 최대 토큰 수입니다. thinking\_level이 HIGH인 경우 값이 낮으면 답변을 생성할 공간이 남지 않을 수 있습니다. 응답이 비어 있거나 잘리면 이 값을 높이세요. 모델은 완료되면 일찍 중지하므로 짧은 응답의 경우 상한을 높여도 추가 비용이 들지 않습니다. (기본값: 32768) | INT    | 예  | 16 \~ 65536           |

### 미디어 및 파일 입력

다음 입력은 네 모델 모두에 공통되며, 각 모델별 입력과 함께 표시됩니다.

| 매개변수     | 설명                                                                                                      | 데이터 타입               | 필수  | 범위         |
| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------- | --- | ---------- |
| `images` | 확장 가능한 슬롯: 1\~16개의 이미지(`image_1` ... `image_16`)를 연결하세요. 모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 이미지입니다. 최대 16개까지 사용할 수 있습니다. | IMAGE                | 아니요 | 0\~16개 이미지 |
| `audio`  | 확장 가능한 슬롯: 오디오 클립 1개(`audio_1`)를 연결하세요. 모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 오디오 클립입니다.                                    | AUDIO                | 아니요 | 0\~1개 클립   |
| `video`  | 확장 가능한 슬롯: 비디오 클립 1개(`video_1`)를 연결하세요. 모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 비디오 클립입니다.                                    | VIDEO                | 아니요 | 0\~1개 클립   |
| `files`  | 모델의 컨텍스트로 사용할 선택적 파일입니다. Gemini Input Files 노드의 입력을 허용합니다.                                              | GEMINI\_INPUT\_FILES | 아니요 |            |

**참고:** 미디어(이미지, 오디오 또는 비디오)가 연결되면 노드는 처음 10개의 미디어 항목을 ComfyAPI 스토리지에 업로드하고 URL로 전달합니다. 이 URL 예산은 모든 미디어 유형에 공유되며 순서대로 소비됩니다(비디오 먼저, 그다음 오디오, 그다음 이미지). 나머지 미디어는 base64 데이터로 인라인 인코딩되며, 결합된 인라인 페이로드의 최대 크기는 18MB입니다. 인라인 페이로드가 18MB를 초과하면 노드에서 오류가 발생합니다. `prompt` 매개변수에는 공백 문자가 아닌 문자가 하나 이상 포함되어야 합니다. `seed`를 0으로 설정하면 무작위 시드를 요청합니다.

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                                                                            | 데이터 타입 |
| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `output` | Gemini 모델이 생성한 텍스트 응답입니다. 모델이 텍스트를 생성하지 않으면 "Empty response from Gemini model..." 문자열이 반환됩니다. | STRING |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/GeminiNodeV2/ko.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `00e0f614303fa723eb787ad763e0b0c6322f89abf43d93b697357527b2fae49c`
