Gemini 3.8
gemini-3.8-flash
Быстрая и недорогая текстовая модель Flash серии Google Gemini 3.8, поддерживает ввод текста и изображений, контекст 1M токенов, подходит для повседневных текстовых задач с высокой нагрузкой и низкой задержкой
- Окно контекста
- 1,048,576
- Ввод
- Макс. вывод
- 65,536 токенов
Цены
gemini-3.8-flash /1M tokens
| Характеристики | Цена за единицу |
|---|---|
| Ввод | $0.190 |
| Кэшированный ввод | $0.020 |
| Вывод | $0.920 |
gemini-3.8-flash @vertex /1M tokens
| Характеристики | Цена за единицу |
|---|---|
| Ввод | $0.620 |
| Кэшированный ввод | $0.070 |
| Вывод | $3.080 |
Обзор
Краткое описание позиционирования
Это быстрая и недорогая универсальная модель для текстового вывода: принимает на вход текст и изображения и возвращает текст, имеет контекстное окно 1 048 576 токенов и вывод до 65 536 токенов за один раз. Она подходит для повседневных текстовых задач с высокой нагрузкой и низкой задержкой, а также для агентного программирования, автоматизации корпоративной интеллектуальной работы и многошаговых рассуждений в специализированных областях; разработчики могут использовать её для понимания материалов, создания резюме и пошагового вывода выводов.
Ключевые особенности
- Контекст миллионного масштаба с выводом 64k — контекстное окно 1 048 576 токенов вместе с выводом до 65 536 токенов за один раз охватывает длинные задачи с большим объёмом входных данных.
- Ввод текста и изображений — напрямую принимает текст и изображения и единообразно возвращает текстовый результат, что удобно для единой обработки смешанных текстово-графических материалов.
- Настраиваемая глубина рассуждений — поддержка трёх уровней reasoning_effort: low, medium, high, что позволяет балансировать затраты на рассуждение и отклик в зависимости от сложности задачи.
Описание возможностей
Понимание текстовых и графических материалов: на вход подаются текст или изображения, модель выполняет понимание текстово-графического содержимого, создание резюме и ответы на вопросы, итоговый результат — текст, что подходит для проверки материалов и систематизации знаний.
Длинный контекст и длинный вывод: поддерживает контекст 1 048 576 токенов, вывод до 65 536 токенов за один раз, подходит для понимания длинных документов и длинных цепочек задач.
Настраиваемая интенсивность рассуждений: через reasoning_effort можно выбрать один из трёх уровней — low, medium, high, регулируя затраты на рассуждение в зависимости от сложности задачи; уровень minimal не поддерживается.
Сценарии применения
- Агентное программирование у разработчиков — на вход подаются код и текст требований, на выходе получаются рекомендации по исправлению или варианты реализации, что используется для автоматизации продвижения длительных задач разработки ПО.
- Автоматизация корпоративной интеллектуальной работы — на вход подаются бизнес-документы и описания процессов, на выходе получаются систематизированные текстовые выводы, что используется для поддержки принятия решений и выполнения в сложных рабочих процессах.
- Резюме текстово-графических материалов — на вход подаются длинные документы или графические материалы, генерируются текстовые резюме и ключевые тезисы, что используется для проверки материалов и архивации знаний.
- Многошаговые рассуждения в специализированных областях — на вход подаются профессиональные материалы в области финансов, права и т. п., на выходе получаются текст пошаговых рассуждений и выводы, что используется для агентных аналитических задач.
Ограничения и рекомендации по выбору
Вывод ограничен только текстом, модель не выполняет синтез речи или диалог в реальном времени. На вход поддерживаются только текст и изображения. Уровень размышления minimal не поддерживается, доступны только low, medium, high. Максимальный объём вывода за один раз — 65 536 токенов, сверхдлинное содержимое нужно обрабатывать частями.
Новости
Смотреть changelog →- Новая модель Новые модели: Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash
Статьи
Все статьи →-
Руководство
gemini-3.8-flash на практике: 5 сценариев высокоценного применения текстовых моделей и ключевые аспекты внедрения
От выбора модели до интеграции: как встроить текстовую модель в реальный бизнес-процесс
-
Сравнительный обзор
Серия Gemini 4 и выбор 3.8 Flash: интерфейс, стоимость и миграция
На основе совместимого с Chat Completions интерфейса сравниваются задачи, сила рассуждения и стоимость токенов трёх модельных линий
-
Руководство по использованию
Руководство по началу работы с gemini-3.8-flash: границы возможностей, интеграция API и практика тарификации токенов
Взгляд разработчика на горизонтальный выбор и интеграцию
Похожие модели
Все модели →Тот же тип
-
Kimi K3.1 Pro Moonshot AI $0.216 /1 млн токенов -
Grok 4 xAI $0.210 /1 млн токенов -
GLM 5.3 Zhipu AI $0.855 /1 млн токенов -
Gemini 4 Google $0.050 /1 млн токенов -
Kimi K3 Moonshot AI $0.232 /1 млн токенов -
Claude 5.5 Anthropic $0.100 /1 млн токенов -
DeepSeek V4 DeepSeek $0.014 /1 млн токенов -
GPT 6 OpenAI $0.0082 /1 млн токенов -
GPT 5.6 OpenAI $0.050 /1 млн токенов
Тот же вендор
-
Nano Banana Google $0.011 /изображение -
Imagen 4 Google $0.030 /изображение -
Gemini Omni 1.2 Google $0.023 /секунду -
Nano Banana 2 Lite Google $0.033 /изображение -
Veo 3.1 Lite Google $0.060 /секунду -
Veo 3.1 Google $0.290 /секунду -
Nano Banana 2 Google $0.018 /изображение -
Lyria 3 Pro Google $0.140 /трек -
Lyria 3.5 Google $0.090 /трек -
Google Virtual Try-On Google $0.107 /изображение -
Gemini Omni 1.1 Google $0.450 /видео -
Gemini 4 Google $0.050 /1 млн токенов