Gemini 3.8 Flashの価格はいくらですか？

Googleは、2026年12月31日までの導入割引価格として、入力100万tokenあたり0.75ドル、出力100万tokenあたり3.75ドルでモデルを提供しています。通常価格は、2027年1月1日より入力100万tokenあたり1.50ドル、出力100万tokenあたり7.50ドルに引き上げられます。

Gemini 3.8 Flashは動画をネイティブ処理できますか？

はい、最長2時間の動画および音声の生入力を直接受け付けます。外部の文字起こしサービスを使用せず、1Mのcontext window内で直接映像を評価します。

context windowのサイズはどのくらいですか？

このモデルは1,048,576tokenのcontext windowをサポートしています。この容量により、開発者は完全なコードリポジトリ、大規模な技術マニュアル、数時間の会議録音などをまとめて読み込ませることができます。

Gemini 3.8 FlashはClaude 3.5 Sonnetと比べてどうですか？

Gemini 3.8 Flashは、より高いターミナルコーディングスコアと高速な生成時間を、より低いAPI価格で提供します。Terminal-Bench 2.1では89.4%を記録し、Sonnetの80.4%を上回っています。

専用のセキュリティバージョンはありますか？

はい、GoogleはFairwindプログラムを通じて、検証済みのディフェンダー向けにGemini 3.8 Flash Cyberを提供しています。このバリアントは、パッチの検証や脅威のトリアージに特化してfine-tuningされています。

Gemini 3.8 Flashを無料で利用できますか？

はい、Google AI Studioでは、開発やテスト向けにレート制限付きの無料アクセスを提供しています。本番デプロイメントでは、tokenごとの従量課金制の有料APIキーを使用します。

Gemini 3.8 Flashは関数呼び出し（ファンクションコーリング）をサポートしていますか？

はい、構造化されたツール呼び出しや、スキーマ検証済みのJSON出力をサポートしています。また、Google検索などの組み込みツールにもネイティブに接続します。

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flashは、1M context、64K出力、Agentic Coding機能を備え、入力100万tokenあたり0.75ドルで提供されるGoogleのマルチモーダルAIです。

MultimodalHigh-SpeedGoogle DeepMindLong ContextAgentic Coding

googleGemini 32026-09-02

コンテキスト

1Mトークン

最大出力

66Kトークン

入力価格

$0.75/ 1M

出力価格

$3.75/ 1M

モダリティ:TextImageAudioVideo

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

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ドキュメントを見る

Gemini 3.8 Flashについて

Gemini 3.8 Flashの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

モデル概要

Gemini 3.8 Flashは、Google DeepMindが2026年9月にリリースした高効率なマルチモーダルモデルです。GoogleのTPUハードウェアを基盤に構築されており、単一の1,048,576tokenのcontext window内で、テキスト、音声、高解像度の画像、最長2時間の動画ストリームをネイティブに取り込みます。出力容量は、リクエストあたり最大65,536tokenに達します。このモデルでは、低、中、高のパラメータにわたる設定可能な推論予算が導入されており、エンジニアは実行レイテンシとtoken消費量のバランスを調整できます。

エージェント実行とアーキテクチャ

このモデルは、長期的なコーディングタスクとターミナル制御をターゲットとしています。Gemini 3.8 Flashは、1回の出力パスで終了するのではなく、再帰的な実行ループと自律的なツールインタラクションをサポートしています。トレーニングでは、コンテナ操作、コマンドラインインターフェイス、サイバーセキュリティの防御ワークロードが重視されました。このトレーニングにより、テストスイートのエラー率が低下し、Google Antigravityなどの環境でのライブビルド中の自己修正が可能になります。

本番ワークロードとグラウンディング

開発者は、決定論的なツール使用を必要とするレイテンシに敏感なアプリケーション向けにGemini 3.8 Flashをデプロイします。ネイティブ統合により、別の検索パイプラインを使用することなく、モデルをGoogle検索のグラウンディングやGoogleマップのデータに直接接続できます。フラグシップのfrontier modelはオープンエンドなクリエイティブタスクにおいて優位性を維持していますが、3.8 Flashはより低い推論価格で同等のコーディング評価スコアを提供します。

Gemini 3.8 Flashのユースケース

Gemini 3.8 Flashを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

自律的なターミナルメンテナンス

複数ファイルのリファクタリングを実行し、コンテナ化された環境内でテストスイートを実行し、ランタイムエラーを自律的にパッチします。

大容量動画のインジェクション

外部の事前前処理なしで、1M token window内で直接、最長2時間の動画や音声ストリームを分析します。

財務レポートの抽出

長大な財務諸表や複雑な視覚的PDFを取り込み、貸借対照表の指標を計算して検証済みのJSONに出力します。

迅速なUIプロトタイピング

完全なWebアプリケーション、インタラクティブなSVGダッシュボード、WebGLシミュレーションを15秒未満で生成します。

防御的セキュリティ検証

ソースリポジトリをスキャンしてロジックの脆弱性を特定し、汚染された変数を追跡し、候補となるリグレッションパッチを生成します。

低レイテンシのエージェントオーケストレーション

階層型マルチエージェント設定において高速なアクションプランナーとして機能し、Google検索によってグラウンディングされた外部ツールを呼び出します。

強み

制限

Agentic Codingの経済性: 導入コストが入力100万tokenあたり0.75ドルでありながら、DeepSWE v1.1で73.7%、Terminal-Bench 2.1で89.4%を達成しました。

深い思考時の高いtoken消費: 高い推論設定では、拡張された内部ループが実行されるため、3.7 Flashと比較してtoken出力が最大30%増加します。

ネイティブなロングContextマルチモーダル: 外部のフレーム抽出パイプラインなしで、音声、動画、テキストを組み合わせた最大1,048,576tokenを処理します。

複雑なターミナルベンチマークでの精度低下: Terminal-Bench 4.0では19.1%のスコアとなり、複雑なコンテナタスクにおいてはClaude Opus 5などのより大規模なfrontier modelの後塵を拝しています。

設定可能な推論予算: 低、中、高のthinking levelsを提供し、開発者がオンデマンドでtokenのレイテンシと深度を調整できるようにします。

試験推論におけるわずかな向上: 一般的な科学的推論の向上はごくわずかで、Humanity's Last Examでのスコアは45.4%となり、3.7 Flashの45.7%と同等でした。

グラウンディングされたツール統合: Google検索やGoogleマップのAPIにネイティブ接続し、ハルシネーション率を抑えた検証可能なファクトベースの回答を提供します。

予定されている料金引き上げ: 導入割引価格は2026年12月31日で終了し、料金は100万tokenあたり入力1.50ドル、出力7.50ドルへと倍増します。

APIクイックスタート

google/gemini-3.8-flash

ドキュメントを見る

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();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Gemini 3.8 Flashについてのユーザーの声

Gemini 3.8 Flashについてコミュニティがどう思っているか見てください

“Gemini 3.8 Flashはエージェント機能のさらなる飛躍です...わずか6週間で3番目となるFlashモデルのアップデートです。”

— Logan Kilpatrick

twitter

“そのスピードに加え、地理や地理空間スキルに非常に優れているという事実が、このモデルを素晴らしいものにしています。”

— MapDev

hackernews

“Gemini 3.8 FlashはRedactle LLMベンチマークのトップに立っています...また、他のほとんどのモデルよりも安く、速く評価を実行できます。”

— PuzzleSolver

“私は仕事でAntigravityをメインに使っています。この1年で、出力に何分もかかっていた状態から、10秒でほぼ完璧な作業を出力できるようになりました。”

— SaaSBuilder

hackernews

“Gemini Flash 3.8は、4つの独立したThree.js物理タスクにおいて、15倍低い価格でOpus 5を打ち負かしています。”

— GraphicsCoder

twitter

“画像を事前に変換することなく、動画を直接処理する1Mのcontext windowは、膨大なエンジニアリングの手間を省いてくれます。”

— VideoAIPro

Gemini 3.8 Flashについての動画

Gemini 3.8 Flashについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flashが73.7%を記録...リリースされたばかりのClaude Opus 5と実質的に同等です”

“次にTerminal-Bench 2.1ですが、89.4%というトップスコアを獲得しました。これがAgenticなターミナルコーディングです”

“なるほど。Claude Opus 5が1824で圧倒的に競争を支配し、2位がGPT 5.6 Soulの1710、そしてGemini 3.8 Flashは1545というやや見劣りするスコアになりました”

“人工知能インデックスによれば、コスト対性能のパレートフロンティアにほぼ位置しています”

“以前のGemini Flashモデルと比較して、特定のタスクにおいて大幅に多くのtokenを消費しました...最大30%増です”

“token生成については、人工知能インデックスによれば、秒間最大300tokenが期待できます”

“この価格でOpus 5レベルの知能が得られるのは本当に印象的です”

“Geminiの大きな問題点が解決されました。それは、ウェブサイト上で無駄なコンテンツを過剰に追加しなくなったということです”

“皆さん、勘違いしないでください。Geminiは3.6、3.7 Flash、そして今回の3.8 Flashのように数週間ごとに新しいモデルを発表しており、これは非常に印象的です”

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント

ウェブ自動化

スマートワークフロー

無料で始める

Gemini 3.8 Flashのプロのヒント

Gemini 3.8 Flashを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

思考レベルを明示的に選択する

構造化データの変換には思考負荷を低（low）に設定し、ターミナルデバッグには高（high）に設定することで、tokenの使用量を制御します。

context cachingを有効にする

32,000tokenを超えるプロンプトでGemini APIのcontext cachingを有効にすると、入力コストを最大75%削減できます。

ネイティブツールでクエリをグラウンディングする

リクエスト内でGoogle検索やGoogleマップのツールを直接宣言することで、検証済みの実世界の事実や最新データを取得できます。

コンパイラのフィードバックを直接渡す

コンパイラやテストランナーの出力をモデルに直接フィードバックすることで、ループ内で構文やロジックのエラーを修正させることができます。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

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.