Gemini 3.8 Flash의 가격은 얼마인가요?

Google은 2026년 12월 31일까지의 도입 할인 요율을 적용하여 100만 입력 token당 $0.75, 100만 출력 token당 $3.75로 가격을 책정했습니다. 표준 가격은 2027년 1월 1일부터 100만 token당 입력 $1.50, 출력 $7.50으로 인상됩니다.

Gemini 3.8 Flash는 비디오를 네이티브로 처리하나요?

네, 최대 2시간 길이의 원본 비디오 및 오디오 입력을 수용합니다. 외부 변환 서비스 없이 1M context window 내에서 직접 영상 데이터를 평가합니다.

context window 크기는 얼마나 되나요?

이 모델은 1,048,576 token의 context window를 지원합니다. 개발자는 이 용량을 통해 전체 코드 repository, 대형 기술 매뉴얼, 또는 몇 시간 분량의 녹음된 미팅 내용을 한 번에 전달할 수 있습니다.

Gemini 3.8 Flash는 Claude 3.5 Sonnet과 비교하여 어떠한가요?

Gemini 3.8 Flash는 더 낮은 API 가격대로 더 높은 터미널 코딩 점수와 빠른 생성 시간을 제공합니다. Terminal-Bench 2.1에서 Sonnet의 80.4%에 비해 89.4%를 기록했습니다.

전용 보안 버전이 있나요?

네, Google은 Fairwind 프로그램을 통해 인증된 보안 전문가에게 Gemini 3.8 Flash Cyber를 제공합니다. 이 버전은 패치 검증 및 위협 분류에 특화되어 튜닝되었습니다.

Gemini 3.8 Flash를 무료로 사용할 수 있나요?

네, Google AI Studio는 개발 및 테스트를 위해 속도 제한이 있는 무료 액세스를 제공합니다. 프로덕션 배포 시에는 token 당 과금되는 유료 API 키를 사용합니다.

Gemini 3.8 Flash는 function calling을 지원하나요?

네, 구조화된 tool calling과 스키마 검증된 JSON 출력을 지원합니다. 또한 Google Search와 같은 내장 툴에 네이티브로 연결됩니다.

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash는 Google의 multimodal AI로, 1M context, 64K output, 그리고 100만 입력 token당 $0.75의 agentic coding 역량을 제공합니다.

Multimodal고속Google DeepMindLong ContextAgentic Coding

googleGemini 32026-09-02

컨텍스트

1M토큰

최대 출력

66K토큰

입력 가격

$0.75/ 1M

출력 가격

$3.75/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

Gemini 3.8 Flash 소개

Gemini 3.8 Flash의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

모델 개요

Gemini 3.8 Flash는 2026년 9월에 출시된 Google DeepMind의 고효율 multimodal 모델입니다. Google의 TPU 하드웨어 기반으로 구축된 이 시스템은 단일 1,048,576 token context window 내에서 최대 2시간 길이의 텍스트, 오디오, 고해상도 이미지, 비디오 스트림을 네이티브로 입력받습니다. 출력 용량은 요청당 최대 65,536 token에 달합니다. 이 모델은 낮음, 중간, 높음 파라미터 전반에 걸쳐 설정 가능한 추론 예산을 도입하여 엔지니어가 실행 latency와 token 소비 간의 균형을 맞출 수 있도록 합니다.

Agentic 실행 및 아키텍처

이 모델은 장기 호라이즌 코딩 작업과 터미널 제어를 목표로 합니다. 단일 출력 패스 후에 종료되는 것과 달리, Gemini 3.8 Flash는 재귀적 실행 루프와 자율적인 툴 상호작용을 지원합니다. 학습 과정에서는 컨테이너 조작, 명령줄 인터페이스, 사이버 보안 방어 워크로드에 중점을 두었습니다. 이러한 학습을 통해 테스트 스위트에서 더 낮은 오류율을 기록하며 Google Antigravity 같은 환경에서의 라이브 빌드 중 자가 수정이 가능합니다.

프로덕션 워크로드 및 Grounding

개발자는 결정론적 툴 사용이 필요한 latency에 민감한 애플리케이션을 위해 Gemini 3.8 Flash를 배포합니다. 네이티브 통합을 통해 별도의 검색 파이프라인 없이 모델을 Google Search grounding 및 Google Maps 데이터에 직접 연결합니다. frontier flagship 모델이 개방형 창의적 작업에서 우위를 유지하는 반면, 3.8 Flash는 더 낮은 inference 가격으로 그에 상응하는 코딩 평가 점수를 제공합니다.

Gemini 3.8 Flash 사용 사례

Gemini 3.8 Flash을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율형 터미널 유지보수

다중 파일 리팩토링을 실행하고, 컨테이너화된 환경 내에서 테스트 스위트를 실행하며, 런타임 오류를 자율적으로 패치합니다.

대용량 비디오 수집

외부 전처리 파이프라인 없이 1M token window 내에서 원본 2시간 비디오 녹화본과 오디오 스트림을 직접 분석합니다.

재무 보고서 추출

장문의 재무 공시와 복잡한 시각적 PDF를 입력받아 대차대조표 지표를 검증된 JSON으로 계산합니다.

빠른 UI 프로토타이핑

15초 이내에 완전한 웹 애플리케이션, 대화형 SVG 대시보드, WebGL 시뮬레이션을 생성합니다.

방어적 보안 검증

소스 repository를 스캔하여 로직 취약점을 식별하고, 오염된 변수를 추적하며, 후보 회귀 패치를 생성합니다.

저지연 에이전트 오케스트레이션

계층형 멀티 에이전트 설정에서 빠른 액션 플래너 역할을 하며, Google Search로 grounding된 외부 툴을 호출합니다.

강점

제한

Agentic Coding 경제성: 100만 입력 token당 $0.75의 도입 비용으로 DeepSWE v1.1에서 73.7%, Terminal-Bench 2.1에서 89.4%를 달성했습니다.

심층 추론 시 높은 Token 소비: 높은 추론 설정은 확장된 내부 루프를 실행하여 3.7 Flash 대비 token 출력을 최대 30%까지 증가시킵니다.

네이티브 Long-Context Multimodality: 외부 프레임 추출 파이프라인 없이 오디오, 비디오, 텍스트가 결합된 최대 1,048,576 token을 처리합니다.

복잡한 터미널 벤치마크에서의 낮은 정확도: Terminal-Bench 4.0에서 19.1%를 기록하여 복잡한 컨테이너 작업에서 Claude Opus 5 같은 대형 frontier 모델에 뒤처집니다.

설정 가능한 추론 예산(Reasoning Budget): 낮음, 중간, 높음 thinking 레벨을 제공하여 개발자가 필요에 따라 token latency와 깊이를 조절할 수 있습니다.

미미한 시험 추론 향상: 일반 과학적 추론은 3.7 Flash의 45.7% 대비 Humanity's Last Exam에서 45.4%를 기록하며 큰 변화가 없었습니다.

Grounding된 툴 통합: Google Search 및 Google Maps API에 네이티브로 연결되어 낮은 환각(hallucination) 비율로 검증 가능한 사실 기반 답변을 제공합니다.

예정된 요금 인상: 도입 가격은 2026년 12월 31일에 만료되며, 100만 token당 입력 $1.50, 출력 $7.50으로 비용이 두 배로 증가합니다.

API 빠른 시작

google/gemini-3.8-flash

문서 보기

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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Gemini 3.8 Flash에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Gemini 3.8 Flash에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“Gemini 3.8 Flash는 agentic 역량의 또 다른 도약입니다... 불과 6주 만에 3번째로 업데이트된 Flash 모델입니다.”

— Logan Kilpatrick

twitter

“속도가 매우 빠르며, 지리 및 지리 공간 기술에 매우 뛰어나다는 사실이 놀랍습니다.”

— MapDev

hackernews

“Gemini 3.8 Flash는 Redactle LLM 벤치마크에서 최고를 차지했으며... 거의 모든 다른 모델보다 저렴하고 빠르게 eval을 수행합니다.”

— PuzzleSolver

“저는 업무 시 antigravity를 주력으로 사용합니다. 작년 한 해 동안 결과물이 나오는 데 몇 분이 걸리던 것에서 10초 만에 거의 완벽한 결과물을 내놓는 수준으로 발전했습니다.”

— SaaSBuilder

hackernews

“Gemini Flash 3.8은 독립적인 4개의 three.js 물리 작업에서 15배 낮은 가격으로 Opus 5를 능가합니다.”

— GraphicsCoder

twitter

“먼저 이미지로 변환하지 않고 비디오를 직접 처리하는 1M context window는 엔지니어링 작업을 엄청나게 줄여줍니다.”

— VideoAIPro

Gemini 3.8 Flash에 대한 동영상

Gemini 3.8 Flash에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“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.”

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Gemini 3.8 Flash 프로 팁

Gemini 3.8 Flash을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking 레벨 명시적 선택

구조화된 데이터 변환의 경우 thinking effort를 낮게 설정하고, 터미널 디버깅의 경우 높게 설정하여 token 사용량을 제어하세요.

Context Caching 활성화

32,000 token 이상의 prompt에서 Gemini API context caching을 활성화하여 입력 비용을 최대 75%까지 절감하세요.

네이티브 툴을 통한 쿼리 Grounding

요청에 Google Search 및 Maps 툴을 직접 선언하여 검증된 실세계 팩트와 최신 데이터를 가져오세요.

직접적인 컴파일러 피드백 제공

컴파일러 및 테스트 러너의 출력을 모델에 직접 피드백하여 루프 내에서 구문 및 로직 오류를 수정할 수 있도록 하세요.

후기

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