Сколько стоит Gemini 3.8 Flash?

Google оценивает модель в $0.75 за 1 миллион входных tokens и $3.75 за 1 миллион выходных tokens по промо-тарифу, действующему до 31 декабря 2026 года. Стандартные цены вырастут до $1.50 за входные и $7.50 за выходные tokens 1 января 2027 года.

Обрабатывает ли Gemini 3.8 Flash видео нативно?

Да, модель принимает исходные видео- и аудиовходы длительностью до двух часов. Модель оценивает материал напрямую в рамках своего context window размером 1M без использования внешних служб транскрипции.

Каков размер context window?

Модель поддерживает context window размером 1 048 576 tokens. Эта емкость позволяет разработчикам передавать полные репозитории кода, крупные технические мануалы или часы записанных встреч.

Как Gemini 3.8 Flash соотносится с Claude 3.5 Sonnet?

Gemini 3.8 Flash предлагает более высокие баллы за кодинг в терминале и более высокую скорость генерации при более низкой цене API. Она достигает 89.4% на Terminal-Bench 2.1 по сравнению с 80.4% у Sonnet.

Есть ли специализированная версия для безопасности?

Да, Google предоставляет Gemini 3.8 Flash Cyber проверенным специалистам по защите через программу Fairwind. Этот вариант специально настроен для валидации патчей и триажа угроз.

Можно ли использовать Gemini 3.8 Flash бесплатно?

Да, Google AI Studio предоставляет бесплатный доступ с лимитом запросов для разработки и тестирования. Продакшн-развертывания используют платные API ключи с тарификацией за каждый token.

Поддерживает ли Gemini 3.8 Flash function calling?

Да, модель поддерживает структурированный вызов инструментов (tool calling) и вывод JSON с валидацией по схеме. Она также нативно подключается к встроенным инструментам, таким как Google Search.

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash — мультимодальный ИИ от Google с контекстом 1M, выводом 64K и возможностями агентного кодинга по $0.75 за миллион входных tokens.

МультимодальностьВысокая скоростьGoogle DeepMindДлинный контекстАгентный кодинг

googleGemini 32026-09-02

Контекст

1Mтокенов

Макс. вывод

66Kтокенов

Цена ввода

$0.75/ 1M

Цена вывода

$3.75/ 1M

Модальность:TextImageAudioVideo

Возможности:ЗрениеИнструментыПотоковая передачаРассуждение

Бенчмарки

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

Документация API

О модели Gemini 3.8 Flash

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования Gemini 3.8 Flash.

Обзор модели

Gemini 3.8 Flash, высокоэффективная мультимодальная модель от Google DeepMind, выпущенная в сентябре 2026 года. Построенная на аппаратной базе Tensor Processing Unit от Google, система нативно принимает текст, аудио, изображения высокого разрешения и видеопотоки продолжительностью до двух часов в рамках единого context window размером 1 048 576 tokens. Емкость вывода достигает 65 536 tokens за запрос. Модель представляет настраиваемые бюджеты reasoning с параметрами low, medium и high, позволяя инженерам находить баланс между latency выполнения и расходом tokens.

Агентное выполнение и архитектура

Модель ориентирована на долгосрочные задачи программирования и управление терминалом. Вместо завершения работы после одного прохода генерации, Gemini 3.8 Flash поддерживает рекурсивные циклы выполнения и автономное взаимодействие с инструментами. Обучение было сфокусировано на манипуляциях с контейнерами, интерфейсах командной строки и задачах кибербезопасности. Такое обучение обеспечивает снижение частоты ошибок в наборах тестов и самокоррекцию во время живых сборок в средах вроде Google Antigravity.

Продакшн-нагрузки и граундинг

Разработчики используют Gemini 3.8 Flash для приложений с высокими требованиями к latency, где необходимо детерминированное использование инструментов. Нативные интеграции связывают модель напрямую с источниками данных Google Search и Google Maps без отдельных конвейеров извлечения. Хотя флагманские frontier модели сохраняют преимущества в творческих задачах открытого типа, 3.8 Flash демонстрирует сопоставимые оценки кодинга при более низкой цене inference.

Варианты использования Gemini 3.8 Flash

Откройте для себя различные способы использования Gemini 3.8 Flash для достижения отличных результатов.

Автономное обслуживание терминала

Выполняет рефакторинг нескольких файлов, запускает тестовые наборы внутри контейнеризированных сред и автономно исправляет ошибки во время выполнения.

Загрузка видео высокой плотности

Анализирует исходные двухчасовые видеозаписи и аудиопотоки напрямую в пределах своего окна в 1M tokens без внешних конвейеров предобработки.

Извлечение финансовых отчетов

Обрабатывает объемные финансовые отчеты и сложные визуальные PDF-файлы для расчета показателей баланса в валидированный JSON.

Быстрое прототипирование UI

Создает полноценные веб-приложения, интерактивные дашборды SVG и симуляции WebGL менее чем за пятнадцать секунд.

Валидация защитной безопасности

Сканирует исходные репозитории для выявления уязвимостей логики, отслеживания испорченных переменных и генерации кандидатных патчей регрессии.

Низколатентная оркестрация агентов

Служит быстрым планировщиком действий в иерархических многоагентных системах, вызывая внешние инструменты на основе Google Search.

Преимущества

Ограничения

Экономика агентного кодинга: Достиг 73.7% на DeepSWE v1.1 и 89.4% на Terminal-Bench 2.1 при вводной стоимости $0.75 за миллион входных tokens.

Высокое потребление tokens при глубоком reasoning: Конфигурации с высоким reasoning запускают расширенные внутренние циклы, увеличивающие вывод tokens на величину до 30% по сравнению с 3.7 Flash.

Нативная мультимодальность с длинным контекстом: Обрабатывает до 1 048 576 tokens объединенных аудио, видео и текста без внешних конвейеров извлечения кадров.

Более низкая точность на сложных бенчмарках терминала: Набирает 19.1% на Terminal-Bench 4.0, уступая более крупным frontier моделям вроде Claude Opus 5 в сложных контейнерных задачах.

Настраиваемые бюджеты reasoning: Предоставляет низкий, средний и высокий уровни thinking, позволяя разработчикам регулировать latency и глубину генерации tokens по требованию.

Минимальный прирост в академических тестах: Общие навыки научного рассуждения показали незначительные изменения: 45.4% на Humanity's Last Exam по сравнению с 45.7% у 3.7 Flash.

Интеграция с инструментами ground-пинга: Нативно подключается к API Google Search и Google Maps для предоставления проверяемых фактологических ответов с низким уровнем галлюцинаций.

Запланированное повышение цен: Промо-тариф истекает 31 декабря 2026 года, удваивая стоимость до $1.50 за входной и $7.50 за выходной миллион tokens.

Быстрый старт API

google/gemini-3.8-flash

Посмотреть документацию

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();

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о Gemini 3.8 Flash

Посмотрите, что думает сообщество о Gemini 3.8 Flash

“Gemini 3.8 Flash, это очередной скачок в агентных возможностях... наша 3-я обновленная модель Flash всего за 6 недель.”

— Logan Kilpatrick

twitter

“Скорость в сочетании с тем фактом, что эта штука действительно хороша в географии и геопространственных навыках, поражает воображение.”

— MapDev

hackernews

“Gemini 3.8 Flash находится на вершине бенчмарка Redactle LLM... к тому же она выполняет эвалюации дешевле и быстрее почти всех остальных моделей.”

— PuzzleSolver

“Я использую antigravity для работы. За последний год мы прошли путь от минут ожидания до выдачи почти безупречной работы за 10 секунд.”

— SaaSBuilder

hackernews

“Gemini Flash 3.8 превосходит Opus 5 при в 15 раз более низкой цене на четырех изолированных задачах по физике в three.js.”

— GraphicsCoder

twitter

“Окно контекста в 1M, обрабатывающее видео напрямую без предварительной конвертации в изображения, экономит тонны инженерной работы.”

— VideoAIPro

Видео о Gemini 3.8 Flash

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о Gemini 3.8 Flash

“Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash показывает 73.7%... фактически наравне с только что выпущенным Claude Opus 5”

“Затем у нас идет terminal bench 2.1. Он занял первое место с результатом 89.4. Это агентный терминальный кодинг”

“Хорошо. Claude Opus 5 абсолютно доминирует в соревновании с результатом 1824, на втором месте 1710 у GPT 5.6 Soul, и затем гораздо менее впечатляющий результат 1545 у Gemini 3.8 Flash”

“Судя по индексу искусственного интеллекта, она находится практически на кривой Парето соотношения стоимости и производительности”

“По сравнению с предыдущей моделью Gemini flash, эта модель тратила гораздо больше tokens на конкретную задачу... увеличение до 30%”

“Для генерации tokens можно ожидать до 300 tokens в секунду согласно индексу искусственного интеллекта”

“Впечатляет, что за такую цену вы получаете уровень интеллекта Opus 5”

“Большая проблема Gemini решена: она больше не добавляет слишком много мусорного контента на сайт”

“И друзья, не заблуждайтесь, это впечатляющая модель, поскольку каждые пару недель мы видим новые модели от Gemini, такие как 3.6, 3.7 Flash, а теперь и 3.8 Flash”

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты

Веб Автоматизация

Умные Процессы

Начать Бесплатно

Советы для Gemini 3.8 Flash

Экспертные советы для максимальной эффективности Gemini 3.8 Flash.

Явно выбирайте уровни reasoning

Настраивайте effort reasoning на low для трансформации структурированных данных или на high для отладки в терминале, чтобы контролировать расход tokens.

Включите context caching

Активируйте context caching в Gemini API для prompt размером более 32 000 tokens, чтобы снизить затраты на входные данные до 75%.

Гундируйте запросы с помощью нативных инструментов

Объявляйте инструменты Google Search и Maps прямо в запросе для получения проверенных фактов из реального мира и актуальных данных.

Предоставляйте прямую обратную связь компилятора

Передавайте вывод компилятора и тест-раннера обратно модели, чтобы она могла исправлять синтаксические и логические ошибки в циклах.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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.