Wie viel kostet Gemini 3.8 Flash?

Google bietet das Modell zu Einführungspreisen von 0,75 $ pro 1 Million input tokens und 3,75 $ pro 1 Million output tokens bis zum 31. Dezember 2026 an. Die Standardpreise steigen am 1. Januar 2027 auf 1,50 $ für input und 7,50 $ für output pro Million tokens.

Verarbeitet Gemini 3.8 Flash Video nativ?

Ja, es akzeptiert rohe Video- und Audio-Inputs mit einer Länge von bis zu zwei Stunden. Das Modell wertet Filmmaterial direkt innerhalb seiner 1M context window aus, ohne externe Transkriptionsdienste.

Wie groß ist die context window?

Das Modell unterstützt eine context window von 1.048.576 tokens. Diese Kapazität ermöglicht es Entwicklern, vollständige Code-Repositories, große technische Handbücher oder stundenlange aufgezeichnete Meetings zu übergeben.

Wie schlägt sich Gemini 3.8 Flash im Vergleich zu Claude 3.5 Sonnet?

Gemini 3.8 Flash bietet höhere Terminal-Coding-Scores und schnellere Generierungszeiten zu einem niedrigeren API-Preis. Es erreicht 89,4 % auf dem Terminal-Bench 2.1 im Vergleich zu 80,4 % bei Sonnet.

Gibt es eine dedizierte Sicherheitsversion?

Ja, Google stellt verifizierten Verteidigern über das Fairwind Program Gemini 3.8 Flash Cyber zur Verfügung. Diese Variante ist speziell auf Patch-Validierung und Bedrohungstriage abgestimmt.

Kann ich Gemini 3.8 Flash kostenlos nutzen?

Ja, Google AI Studio bietet einen ratenbegrenzten kostenlosen Zugriff für Entwicklung und Tests. Produktiveinsätze nutzen kostenpflichtige API-Schlüssel mit tokenbasierter Abrechnung.

Unterstützt Gemini 3.8 Flash function calling?

Ja, es unterstützt strukturiertes tool calling und schema-validierte JSON-Outputs. Es verbindet sich zudem nativ mit integrierten Tools wie Google Search.

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash ist Googles multimodale KI mit 1M Context, 64K Output und agentic coding Fähigkeiten für 0,75 $ pro Million input tokens.

MultimodalHigh-SpeedGoogle DeepMindLong ContextAgentic Coding

googleGemini 32026-09-02

Kontext

1MToken

Max. Ausgabe

66KToken

Eingabepreis

$0.75/ 1M

Ausgabepreis

$3.75/ 1M

Modalität:TextImageAudioVideo

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

59%

HLE

45.4%

MMLU

88.2%

MMLU Pro

76.5%

SimpleQA

42%

IFEval

87.5%

AIME 2025

82%

MATH

78%

GSM8k

94%

MGSM

91%

MathVista

68%

SWE-Bench

49%

HumanEval

85%

LiveCodeBench

65%

MMMU

69.5%

MMMU Pro

52%

ChartQA

86%

DocVQA

93.5%

Terminal-Bench

89.4%

ARC-AGI

API-Dokumentation anzeigen

Über Gemini 3.8 Flash

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Gemini 3.8 Flash.

Modellübersicht

Gemini 3.8 Flash ist das hocheffiziente multimodale Modell von Google DeepMind, das im September 2026 veröffentlicht wurde. Basierend auf Googles Tensor Processing Unit-Hardware verarbeitet das System Text, Audio, hochauflösende Bilder und Video-Streams mit einer Länge von bis zu zwei Stunden nativ in einer einzigen context window von 1.048.576 tokens. Die Output-Kapazität erreicht 65.536 tokens pro Anfrage. Das Modell führt konfigurierbare Reasoning-Budgets über niedrige, mittlere und hohe Parameter ein, sodass Entwickler die Ausführungslatenz gegen den Token-Verbrauch abwägen können.

Agentic Execution und Architektur

Das Modell ist auf langfristige Coding-Aufgaben und Terminal-Steuerung ausgerichtet. Anstatt nach einem einzigen Output-Durchlauf zu enden, unterstützt Gemini 3.8 Flash rekursive Ausführungsschleifen und autonome Tool-Interaktionen. Das Training legte den Schwerpunkt auf Container-Manipulation, Command-Line-Interfaces und Cybersecurity-Verteidigungsworkloads. Dieses Training führt zu geringeren Fehlerraten bei Test-Suiten und zur Selbstkorrektur während Live-Builds in Umgebungen wie Google Antigravity.

Produktive Workloads und Grounding

Entwickler setzen Gemini 3.8 Flash für latenzsensitive Anwendungen ein, die eine deterministische Tool-Nutzung erfordern. Native Integrationen verbinden das Modell direkt mit Google Search Grounding und Google Maps-Daten, ganz ohne separate Retrieval-Pipelines. Während frontier flagship models bei offenen kreativen Aufgaben im Vorteil bleiben, liefert 3.8 Flash vergleichbare Coding-Evaluierungs-Scores zu einem niedrigeren Inferenzpreis.

Anwendungsfälle für Gemini 3.8 Flash

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Gemini 3.8 Flash für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Terminal-Wartung

Führt dateiübergreifende Refactorings durch, führt Test-Suiten in containerisierten Umgebungen aus und behebt Laufzeitfehler autonom.

Hochvolumige Video-Ingestion

Analysiert rohe zweistündige Videoaufnahmen und Audio-Streams direkt im 1M token window ohne externe Vorverarbeitungspipelines.

Extraktion von Finanzberichten

Verarbeitet umfangreiche Finanzberichte und komplexe visuelle PDFs, um Bilanzkennzahlen in validiertes JSON zu berechnen.

Schnelles UI-Prototyping

Erstellt vollständige Webanwendungen, interaktive SVG-Dashboards und WebGL-Simulationen in unter fünfzehn Sekunden.

Defensive Sicherheitsvalidierung

Durchsucht Quellcode-Repositories, um Logikschwachstellen zu identifizieren, verunreinigte Variablen zu verfolgen und Regressions-Patches zu generieren.

Latenzararme Agent-Orchestrierung

Dient als schneller Aktionsplaner in hierarchischen Multi-Agenten-Setups und ruft externe Tools auf, die durch Google Search abgesichert sind.

Stärken

Einschränkungen

Wirtschaftlichkeit beim Agentic Coding: Erreichte 73,7 % bei DeepSWE v1.1 und 89,4 % bei Terminal-Bench 2.1 zu Einführungskosten von 0,75 $ pro Million input tokens.

Hoher Token-Verbrauch bei Deep Thinking: Hohe Reasoning-Konfigurationen führen erweiterte interne Schleifen aus, die den Token-Output gegenüber 3.7 Flash um bis zu 30 % erhöhen.

Native Long-Context-Multimodalität: Verarbeitet bis zu 1.048.576 tokens aus kombiniertem Audio, Video und Text ohne externe Frame-Extraktions-Pipelines.

Geringere Genauigkeit bei komplexen Terminal-Benchmarks: Erreicht 19,1 % auf Terminal-Bench 4.0 und liegt damit bei komplexen Container-Aufgaben hinter größeren frontier models wie Claude Opus 5 zurück.

Konfigurierbare Reasoning-Budgets: Bietet niedrige, mittlere und hohe Thinking-Stufen, damit Entwickler Latenz und Tiefe je nach Bedarf steuern können.

Geringfügige Verbesserungen beim Exam Reasoning: Das allgemeine wissenschaftliche Reasoning zeigte kaum Veränderungen und erreichte 45,4 % bei Humanity's Last Exam im Vergleich zu 45,7 % bei 3.7 Flash.

Abgesicherte Tool-Integration: Verbindet sich nativ mit Google Search und Google Maps APIs, um verifizierbare faktenbasierte Antworten mit niedrigen Halluzinationsraten zu liefern.

Geplante Preiserhöhung: Die Einführungspreise laufen am 31. Dezember 2026 aus, wodurch sich die Kosten auf 1,50 $ für input und 7,50 $ für output pro Million tokens verdoppeln.

API-Schnellstart

google/gemini-3.8-flash

Dokumentation anzeigen

google SDK

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Analyze this code repository structure for memory leaks.",
    config: {
      maxOutputTokens: 8192,
      thinkingConfig: { thinkingBudget: 2048 }
    }
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Gemini 3.8 Flash sagen

Sehen Sie, was die Community über Gemini 3.8 Flash denkt

“Gemini 3.8 Flash ist ein weiterer Sprung bei agentic Fähigkeiten... unser drittes aktualisiertes Flash-Modell in nur 6 Wochen.”

— Logan Kilpatrick

twitter

“Die Geschwindigkeit in Kombination mit der Tatsache, dass dieses Ding wirklich gut in Geographie und geospatial skills ist, ist schlichtwerg atemberaubend.”

— MapDev

hackernews

“Gemini 3.8 Flash führt das Redactle LLM benchmark an... es führt die Evals zudem günstiger und schneller aus als fast alle anderen Modelle.”

— PuzzleSolver

“Ich nutze Antigravity hauptberuflich. Im letzten Jahr ging es von minutenlangen Wartezeiten hin zu nahezu perfekter Arbeit in 10 Sekunden.”

— SaaSBuilder

hackernews

“Gemini Flash 3.8 schlägt Opus 5 bei 15-fach niedrigerem Preis bei vier in sich geschlossenen Three.js-Physik-Aufgaben.”

— GraphicsCoder

twitter

“Die Verarbeitung von Videos direkt im 1M context window, ohne sie vorher in Bilder konvertieren zu müssen, spart Unmengen an Entwicklungsarbeit.”

— VideoAIPro

Videos über Gemini 3.8 Flash

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Gemini 3.8 Flash

“Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash coming in at 73.7%... effectively even with Claude Opus 5 which was just released”

“Then we have terminal bench 2.1. It got the number one score at 89.4. This is agentic terminal coding”

“good. So, Claude Opus 5 absolutely dominating the competition, coming in at 1824, second place 1710 for GPT 5.6 Soul, and then kind of a much less good score of 1545 for Gemini 3.8 Flash. So”

“According to artificial intelligence index, it's essentially at the Pareto frontier of cost versus performance”

“Compared to the previous Gemini flash model, this ate a lot more tokens for a given task... up to 30% increase”

“For token generation, you can expect up to 300 tokens per second according to the Artificial Intelligence Index.”

“It's really impressive that at this price you are getting Opus 5 level of intelligence”

“The big problem of Gemini is solved which is it is not adding too much of waste content on the website”

“And guys, make no mistake, this is an impressive model because every couple of weeks we are seeing new models from Gemini like 3.6, 3.7 Flash and now 3.8 Flash.”

Mehr als nur Prompts

Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung

Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.

KI-Agenten

Web-Automatisierung

Intelligente Workflows

Kostenlos Starten

Pro-Tipps für Gemini 3.8 Flash

Expertentipps, um das Beste aus Gemini 3.8 Flash herauszuholen.

Thinking Levels explizit auswählen

Konfigurieren Sie den Thinking-Aufwand für strukturierte Datentransformationen auf „niedrig“ oder für das Terminal-Debugging auf „hoch“, um den Token-Verbrauch zu steuern.

Context Caching aktivieren

Aktivieren Sie das Gemini API Context Caching bei prompts mit über 32.000 tokens, um die Input-Kosten um bis zu 75 Prozent zu senken.

Abfragen mit nativen Tools absichern (Grounding)

Definieren Sie Google Search- und Maps-Tools direkt in der Anfrage, um verifizierte reale Fakten und aktuelle Daten abzurufen.

Direktes Compiler-Feedback liefern

Leiten Sie die Ausgabe von Compilern und Test-Runnern direkt an das Modell zurück, damit es Syntax- und Logikfehler in Schleifen beheben kann.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.