Gemini 3.8 Flash هو نموذج Flash الأكثر ذكاءً من Google، مع تحقيق مكاسب كبيرة مقارنة بـ 3.7 Flash في هندسة البرمجيات والمهام الوكيلية والاستدلال متعدد الخطوات.
Gemini 3.8 Flash مُوجَّه للفرق التي تحتاج نموذجًا من Google يتمتع بإدخال متعدد الوسائط واسع النطاق، ونافذة سياق طويلة، وحدًا أقصى كبير للمخرجات، وواجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. وهو مناسب…
القدرات المعلنة هي دعم واسع للمدخلات، وسياق يبلغ 1,048,576 رمزًا، وحد أقصى للمخرجات يبلغ 65,536 رمزًا، ونتيجة 54.9 على HLE-Verified. HLE-Verified هو معيار تقييم على مستوى الخبراء، لذا تشير النتيجة إلى أن النموذج يمكنه التعامل مع الأسئلة التي تتطلب استدعاءً صعبًا للمعلومات، واستدلالًا، وحسابًا. ونظرًا لأنه يقبل النص والصورة والفيديو والملفات والصوت، يمكن لمسار عمل واحد تمرير مستند وتسجيل وتعليمات متابعة معًا. على OrcaRouter، لا حاجة إلى Google SDK منفصل: يتم عرض النموذج كـ google/gemini-3.8-flash خلف واجهة برمجة تطبيقات قياسية متوافقة مع OpenAI. وهذا مناسب للخطوط البرمجية التي ترسل حاليًا طلبات إكمال محادثة. يتيح الحد الأقصى العالي للمخرجات للنموذج إنتاج تقارير كاملة الطول أو ملفات برمجية أو مخرجات منظمة في توليد واحد. هل يعني هذا أن النموذج يدعم استدعاء الأدوات أو تنفيذ التعليمات البرمجية أو المخرجات المنظمة؟ لا يدرج سجل الفهرس هذه الميزات. يجب اختبار أي قدرة من هذا القبيل قبل الاعتماد عليها.
نافذة سياق تتسع إلى 1,048,576 رمزًا تسمح بمطالبات تحتوي مستندًا كبيرًا، أو كتابًا، أو مجموعة ملفات واسعة، أو تفريغًا طويلًا لتسجيل صوتي. وهذا يقلل الحاجة إلى التقسيم أو الاسترجاع أو التلخيص متعدد الأدوار عندما تتسع المادة المصدر ضمن حد المزود. كما يتيح لك تضمين النص المصدر وتعليمات المهمة والأمثلة في استدعاء واحد. قد تكون ميزانية السياق الفعلية أصغر إذا طلبت إكمالًا طويلًا جدًا، لأن هذا العرض لا يذكر كيف تتقاسم المدخلات والمخرجات النافذة. ولتحقيق أقصى موثوقية، ضع التعليمات في الموضع الذي يكون النموذج أكثر عرضة للاستجابة لها، واختبر باستخدام تخطيط المطالبة الخاص بك. إذا تجاوز طلبك الإجمالي حد المزود، فسيعيد OrcaRouter خطأً من الطرف العلوي. تُفوتر مكالمات السياق الطويل حسب الرمز، لذا فإن السياق الواسع ليس مجانيًا؛ تُحتسب رموز الإدخال بسعر 0.75 دولار لكل مليون. بالنسبة للمهام التي يكون فيها معظم النافذة غير ذي صلة، قد تحقق مطالبة أقصر الأداء نفسه بتكلفة أقل.
ليست كل مهمة تحتاج إلى سياق من 1,048,576 رمزًا، أو إدخال متعدد الوسائط، أو درجة HLE-Verified تبلغ 54.9. بالنسبة لتصنيف النصوص القصيرة، وتوليد العناوين، والتوجيه البسيط، أو الاستخراج منخفض التعقيد، يمكن لنموذج أرخص غالبًا أن ينتج مخرجات مقبولة بتكلفة أقل. في OrcaRouter، لا يغير تبديل معرّفات النماذج النمط العام لواجهة API، لذا يمكن للفرق بناء النماذج الأولية على نموذج أقل تكلفة ثم الترقية إلى google/gemini-3.8-flash فقط عندما تتطلب الجودة أو الطول ذلك. إذا كان حمل العمل يستخدم النصوص فقط والطلبات الصغيرة، فإن السياق الكبير ودعم الوسائط لا يضيفان قيمة. إذا تجاوز المخرجات المطلوبة 65,536 رمزًا، لا يمكن لهذا النموذج إنتاجها في إكمال واحد. كما أن هيكل التسعير مهم: إذ تبلغ تكلفة رموز المخرجات 3.75 دولارًا لكل 1M، أي خمسة أضعاف معدل الإدخال. سيهيمن على حمل العمل الشديد الاعتماد على التوليد تكلفة المخرجات. في مثل هذه الحالات، غالبًا ما تكون التوليدات الأقصر أو نموذج مخرجات أقل تكلفة أكثر اقتصادية.
HLE-Verified هو المجموعة الفرعية الموثّقة من معيار "الامتحان الأخير للبشرية" (Humanity's Last Exam)، والتي تحتوي على أسئلة صعبة بمستوى الخبراء تم التحقق من صحتها. يحقق Gemini 3.8 Flash درجة 54.9 على هذا المعيار وفقًا لكتالوج OrcaRouter. الدرجات الأعلى تعني أن النموذج يجيب بشكل صحيح على حصة أكبر من هذه العناصر الصعبة. الدرجة التي تتجاوز 50 تشير إلى أن النموذج يتعامل مع أكثر من نصف عناصر HLE الموثّقة في هذا التقييم. إنها نقطة مرجعية للمهام الصعبة في المعرفة والرياضيات والاستدلال، وليست ملفًا كاملاً للجودة. لا يقدم هذا الإدراج أي درجات معيارية أخرى، لذا فإن أداء MMLU أو البرمجة أو الرياضيات أو اتباع التعليمات لا يُستنتج من هذا الرقم. تتفاوت جودة الإنتاج حسب المهمة وأسلوب التلقين، وقد تتأثر أرقام المعايير بمنهجية التقييم. يجب على الفرق تشغيل أمثلة التحقق الخاصة بها عبر OrcaRouter ومقارنة هذا النموذج مع المرشحين الآخرين بدلاً من التعامل مع درجة إجمالية واحدة باعتبارها المعيار الوحيد لاتخاذ القرار.
يضع الحد الأقصى للإخراج البالغ 65,536 توكنًا حدًا أعلى لطول الاستجابة الواحدة المُولَّدة. ولهذا الحد أهمية عندما تتطلب المهمة تحليلًا موسّعًا، أو مستندًا طويلًا، أو حمولة بيانات منظمة كبيرة. أما بالنسبة لمهام التقييم المرجعية قصيرة الإجابات، مثل HLE-Verified، فإن حد الإخراج لا يمثل عادةً عنق زجاجة. وفيما يتعلق بتوليد المحتوى، فإنه يلغي الحاجة إلى تقسيم الإخراج في معظم الحالات الشائعة. ويرتبط حد الإخراج أيضًا بنافذة السياق التي تبلغ سعتها 1,048,576 توكنًا؛ إذ إن المطالبة التي تملأ كامل السياق مع إخراج بأقصى طول قد تتجاوز الميزانية الإجمالية للمزود ما لم يفصل المزود بين مخصصات الإدخال والإخراج. ولا يذكر سجل الكتالوج هذا قاعدة الاحتساب تلك. عمليًا، اضبط max_tokens على أكبر قيمة تحتاجها بدلًا من استخدام 65,536 دائمًا. وتُحتسب المخرجات الطويلة بسعر 3.75 دولارًا لكل مليون توكن، لذا فإن التوليد غير الضروري يرفع التكلفة. وإذا كان التطبيق يحتاج إلى أكثر من 65,536 توكنًا في استجابة واحدة، فلن يكون هذا النموذج كافيًا بمفرده.
لا ينشر كتالوج OrcaRouter رقمًا لزمن الاستجابة أو الإنتاجية لنموذج Gemini 3.8 Flash. يعتمد زمن الاستجابة على حجم المطالبة، وطول المخرجات، وظروف الشبكة، والتزامن، وعبء مزود الخدمة. يشير اسم Flash في تشكيلة نماذج Google عمومًا إلى نموذج أكثر استجابة مقارنةً بخطوط الإنتاج الأكبر أو الأعمق، لكن لا يظهر أي هدف سرعة ملموس في هذا الكتالوج. إذا كنت تخدم طلبات موجهة للمستخدمين، فقم بقياس الزمن من البداية إلى النهاية عبر OrcaRouter باستخدام حمولات واقعية. ستظهر الإجابة القصيرة بشكل أسرع من التوليد الطويل لأن إجمالي زمن التوليد ينمو عادةً مع طول المخرجات. لا يضيف نموذج التسعير رسومًا لكل طلب مقابل زمن الاستجابة؛ أنت تدفع وفقًا لرموز الإدخال والإخراج. لتقليل زمن التنفيذ الفعلي، أبقِ المحتوى غير الضروري خارج المطالبة، وحدد max_tokens، وتجنب إرسال وسائط كبيرة عندما لا تكون مطلوبة. لا يُقدَّم أي ضمان سرعة في صفحة الكتالوج هذه، لذا يجب اختبار التطبيقات الحساسة للأداء تحت الحمل قبل الإطلاق.
هذا الإدراج لا يقدّم تقرير قيود منفصل. الحقائق الموثّقة هي اسم الطراز، المزوّد، نافذة السياق، الحد الأقصى للمخرجات، طرائق الإدخال، السعر، الوصول عبر API، ودرجة معيارية واحدة. لا يوجد في هذا السجلّ أي ادّعاء بدعم استدعاء الأدوات، أو تنفيذ الأكواد، أو توليد الصور، أو إخراج الصوت، أو الإخراج المنظّم. ينبغي التحقّق من هذه الميزات عبر طلب فعلي قبل الاعتماد عليها. درجة 54.9 HLE-Verified تعني أنّ النموذج لا يزال يخطئ في نحو 45% من العناصر الخبيرة الموثّقة في ذلك المعيار، لذا فهو ليس محرّك استدلال مثاليًا. نافذة السياق الكبيرة لا تضمن اهتمامًا متساويًا بكل المحتوى، ولا توجد بيانات مُدرجة حول الهلوسة، أو الانحياز، أو الرفض، أو دقة المجال. الإدخال الوسائطي مدعوم، لكن الكتالوج لا يحدّد كيفية تحويل كل نوع وسائط إلى رموز (tokenization)، ولا حدود حجم الملفات المطبّقة. بالنسبة للمخرجات الحرجة أو المنظَّمة، قم ببناء التحقّق الخاص بك. إذا كانت المهمة خارج نطاق المدخلات أو المخرجات المدعومة، فاختر طرازًا يطابق إدخالًا في الكتالوج.
يتم احتساب رسوم Gemini 3.8 Flash بسعر المزود: 0.75 دولار لكل 1,000,000 رمز إدخال و3.75 دولار لكل 1,000,000 رمز إخراج. لا يضيف OrcaRouter أي هامش ربح على هذا السعر. تغطي رموز الإدخال النص بالإضافة إلى محتوى الوسائط المُقدَّم إلى النموذج، على الرغم من أن هذا الكتالوج لا يوفّر معادلة لعدد الرموز لكل صورة أو فيديو أو مقطع صوتي. تغطي رموز الإخراج النص الذي يعيده النموذج. وبما أن سعر الإخراج يبلغ خمسة أضعاف سعر الإدخال، فقد تهيمن الإجابات الطويلة على الفاتورة حتى عندما يكون الاستعلام كبيرًا. للتحكم في التكلفة، اكتب استعلامات توفّر سياقًا ذا صلة واطلب ردًا موجزًا كلما أمكن. لا يُدرج الكتالوج أي رسوم جلسة أو رسوم منصة أو رسوم اشتراك ثابتة. الرسوم المحددة الوحيدة هي المبالغ المحتسبة لكل رمز. ينبغي استخدام حقول استخدام الاستجابة التي تُرجعها واجهة برمجة التطبيقات (API) لتأكيد عدد رموز الإدخال والإخراج المحتسبة لكل استدعاء.
بسعر 0.75 دولار لكل مليون رمز إدخال، فإن موجهًا كاملًا بحجم 1,048,576 رمزًا سيكلف حوالي 0.79 دولار للإدخال قبل توليد الإخراج، استنادًا مباشرة إلى السعر المدرج وحجم السياق. أما إخراج كامل بحجم 65,536 رمزًا فسيكلف حوالي 0.25 دولار بسعر 3.75 دولار لكل مليون. والطلب الذي يستخدم نافذة الإدخال الكاملة وحدّ الإخراج الكامل سيصل إجماليه إلى حوالي 1.04 دولار بأسعار المزوّد دون أي زيادة. معظم الطلبات الحقيقية تستخدم أقل من ذلك بكثير، لذا ينبغي التعامل مع هذه القيم على أنها حساب أعلى حد وليس فاتورة نموذجية. وبما أن رموز الإخراج أكثر تكلفة، فإن التصميم الأرخص هو الذي يرسل فقط المحتوى الذي يحتاجه النموذج ويطلب نتيجة مركّزة. وليس لمدخلات الفيديو والصوت سعر منفصل مفصّل في هذا السجل، لذا فإن إجمالي الموجهات الغنية بالوسائط سيعتمد على كيفية تحويل المزوّد لتلك المدخلات إلى رموز. راقب الاستخدام من كل استجابة لتقدير الإنفاق الإجمالي بدقة.
يسرد OrcaRouter نموذج Gemini 3.8 Flash بسعر المزوّد بدون أي هامش ربح، لذا يجب أن تتطابق الأسعار المعروضة لكل رمز مع سعر مزوّد Google الأساسي. لا تظهر أي رسوم إضافية من OrcaRouter على كل رمز في سجل الكتالوج. التخزين المؤقت مسألة منفصلة: لا يتضمن أي من بيانات النموذج المقدَّمة سعر إصابة للتخزين المؤقت للسياق، أو خصمًا للتخزين المؤقت، أو إعدادًا تلقائيًا للتخزين المؤقت. لا ينبغي أن تفترض أن البادئات المتطابقة المتكررة ستُحتسب بمعدل أقل. إن عدم وجود سعر تخزين مؤقت مُدرَج يعني أن نموذج التكلفة الأكثر أمانًا يستند إلى المحاسبة الكاملة لرموز الإدخال. إذا أصبح التخزين المؤقت متاحًا، فقد يقلل التكلفة الفعلية للطلبات المتكررة، لكن هذا السلوك غير مضمون في هذا الإدخال. للتحكم في التكلفة دون تخزين مؤقت، اجعل كتل السياق المشتركة قصيرة، واستخدم تخزينًا خارجيًا للمحتوى الثابت الكبير حيثما أمكن، وتجنّب إعادة إرسال مواد مكررة إلا إذا كانت المهمة تتطلب ذلك.
عندما تتم فوترة نماذج OrcaRouter بسعر المزود دون أي هامش ربح، فإن فرق السعر بين النماذج ينبع من أسعار المزودين الأعلى. تكلّف Gemini 3.8 Flash مبلغ 0.75 دولارًا لكل 1M رمز إدخال و3.75 دولارًا لكل 1M رمز إخراج. ما إذا كان نموذج آخر أرخص يعتمد على سعر مزوده، وهو غير معروض في هذا الإدخال. ولعدم وجود رسوم OrcaRouter لكل رمز، فإن مقارنة الأسعار تكون مباشرة: تقارن أعمدة أسعار المزودين. السعر ليس العامل الوحيد. فالنموذج الأرخص الذي ينتج مخرجات غير قابلة للاستخدام قد يتطلب إعادة محاولات، أو مراجعة بشرية، أو مطالبات إضافية، مما يجعله في النهاية أكثر تكلفة من نموذج ذي معدل نجاح أعلى. بالنسبة للمهام القصيرة والبسيطة، لا تزال النماذج منخفضة التكلفة تتمتع بميزة واضحة. أما بالنسبة للأعمال التي تتطلب استدلالًا صعبًا أو وسائط متعددة/سياقات طويلة، فقم بتقييم إجمالي الإنفاق لكل استجابة ناجحة. قم بقياس الجودة والتكلفة معًا على مجموعة البيانات الخاصة بك قبل اختيار معرف النموذج الافتراضي.
يوفر OrcaRouter واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI على https://api.orcarouter.ai/v1. اضبط base_url على هذا العنوان وحقل model على google/gemini-3.8-flash. يمكن عندها لأي SDK من OpenAI أو أي عميل يدعم طلبات إكمال المحادثة الخاصة بـ OpenAI استدعاء النموذج. على سبيل المثال، سيقوم عميل Python بإنشاء مثيل لـ OpenAI مع تعيين base_url إلى https://api.orcarouter.ai/v1 و api_key إلى مفتاح OrcaRouter الخاص بك، ثم يستدعي chat.completions.create مع model=google/gemini-3.8-flash. يجب أن يتضمن الرد حقول choices و usage بالنمط المعتاد. هذا يعني أن الكود الحالي لا يحتاج إلى عميل خاص بـ Google. بالنسبة لإدخال الصور أو الفيديو أو الملفات أو الصوت، يجب أن يستخدم الطلب تنسيق محتوى مقبولاً من النموذج ويتم تمريره عبر OrcaRouter؛ لا تعرض صفحة الكتالوج هذه مخطط الوسائط، لذا اختبر طلباً صغيراً أولاً. استخدم معرف النموذج تماماً كما هو مكتوب، بما في ذلك بادئة google.
على الأقل، اضبط النموذج على google/gemini-3.8-flash ووفّر مصفوفة messages تحتوي على محتوى المستخدم. نقطة النهاية متوافقة مع OpenAI، لذا قد تكون المعلمات القياسية مثل max_tokens وtemperature وtop_p وstop وstream متاحة، وفقًا لدعم المزوّد. لا يذكر قيد الفهرس أي قيم افتراضية أو قيود نطاق لمعلمات أخذ العينات. وبما أن الحد الأقصى المُدرج للإخراج هو 65,536 رمزًا، فيجب توخّي الحذر مع الطلبات التي تضبط max_tokens على قيمة تفوق ذلك؛ إذ قد يرفض النموذج المُستدعى هذه القيم أو يحدّ منها. إذا كانت مهمتك تتطلب استجابة طويلة، فاضبط max_tokens صراحةً على الطول المتوقع. وإذا كانت الاستجابة القصيرة كافية، فأبقِ max_tokens منخفضًا لتجنّب الدفع مقابل إخراج غير ضروري. يجب أن تستخدم مصفوفة messages الأدوار نفسها المستخدمة مع النماذج الأخرى بأسلوب OpenAI. وبالنسبة إلى مدخلات الوسائط، أضف محتوى الوسائط بالتنسيق الذي يستخدمه عميل API لديك، ثم تحقق من أن OrcaRouter يُرجع إكمالًا صالحًا بدلًا من خطأ في ترميز الإدخال.
نعم. نظرًا لأن OrcaRouter يستخدم واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، فإن الترحيل عادةً ما يتضمن ثلاثة تغييرات: تعيين عنوان الأساس إلى https://api.orcarouter.ai/v1، واستخدام مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter، وتغيير اسم النموذج إلى google/gemini-3.8-flash. يجب أن يستمر الكود الذي يقرأ choices[0].message.content و usage في العمل. يجب أن تنتقل سير العمل النصية فقط بسلاسة. أما سير العمل متعددة الوسائط فالأمر أقل يقينًا: إذا كان الكود الحالي لديك يرسل صورًا باستخدام أجزاء محتوى خاصة بـ OpenAI، فقد يتم قبول تلك الحقول كما هي أو لا يتم قبولها من قِبل Gemini 3.8 Flash. لا يتضمن سجل الكتالوج مواصفات تحويل الوسائط. قبل ترحيل حركة المرور عالية الحجم أو كثيفة الوسائط، شغّل مجموعة صغيرة من الطلبات المتطابقة ضد كلا الطرفين وقارن الاستجابات ورسائل الخطأ. أبقِ معرّف النموذج الحالي لديك متاحًا كخيار احتياطي أثناء الترحيل، لأن سلوك نموذج واحد غير مضمون ليكون مطابقًا لسلوك نموذج آخر حتى عبر نفس شكل واجهة البرمجة.
تحتوي صفحة الكتالوج هذه على طراز واحد فقط من Google، لذا لا تطبع جدولًا جانبيًا للمقارنة مع متغيرات Gemini الأخرى. ضمن تسميات Google، يحدد Flash عادةً نموذجًا مصممًا لتحقيق توازن بين السرعة والتكلفة، بينما قد تستهدف مستويات Gemini الأخرى قدرة أعلى أو نقاط أسعار مختلفة. هذه الادعاءات غير مدعومة بالحقائق الواردة في هذا الإدخال، لذا يجب أن يعتمد الاختيار النهائي على حقول الكتالوج الخاصة بكل نموذج. قارن نافذة السياق، والحد الأقصى للإخراج، وطرق الإدخال، والسعر، ودرجة المعيار. يتمتع Gemini 3.8 Flash بنافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزًا، وحد أقصى للإخراج يبلغ 65,536، وإدخال متعدد الوسائط، ودرجة HLE-Verified تبلغ 54.9. قد يكون لنموذج Gemini آخر نافذة سياق أصغر أو سعر مختلف، ولكن هذه المعلومات غير متوفرة هنا. شغّل نفس مطالبات التقييم عبر OrcaRouter ضد كل مرشح. هذا أكثر موثوقية من افتراض أن نموذجين بنفس المزود يتبادلان نفس السلوك.
بالنسبة للمهام البسيطة، يمكن لنموذج أرخص لكل توكن أن يتفوق على Gemini 3.8 Flash من حيث التكلفة. تبلغ تكلفة Gemini 3.8 Flash 0.75 دولارًا لكل مليون رمز إدخال و3.75 دولارًا لكل مليون رمز إخراج؛ وقد يكون نموذج آخر بمعدل أقل جذابًا عندما تكون المخرجات قصيرة والمهام مباشرة. ومع ذلك، فإن السعر وحده لا يحدد التكلفة الإجمالية. إذا كان النموذج الأرخص يعيد البدء من جديد أو ينتج إجابات ضعيفة على الطلبات المعقدة، فقد تتجاوز الاستدعاءات الإضافية قيمة التوفير. أبرز نقاط القوة التعويضية لنموذج Gemini 3.8 Flash هي درجة 54.9 في اختبار HLE-Verified، والإدخال متعدد الوسائط، والسياق الكبير، وحد الإخراج الطويل. إذا كان عبء عملك لا يستخدم نقاط القوة هذه، فإن النموذج الأرخص هو الخيار المنطقي. استخدم OrcaRouter لتشغيل النموذجين على عينة تمثيلية وقارن بين الدقة وطول المخرجات وإجمالي الإنفاق لكل نتيجة ناجحة. حدود السياق مهمة أيضًا، لأن النموذج ذا النافذة الأصغر قد يحتاج إلى استرجاع إضافي أو تقسيم، مما يضيف تكلفة تكامل.
النماذج المتخصصة في الاستدلال عادةً ما تُحسَّن لإنفاق حسابات إضافية على المنطق والرياضيات الصعبة. لا يتضمن هذا الإدخال في الكتالوج نموذجًا آخر للمقارنة، لذا فإن الاتجاه أدناه نوعي. يصبح نموذج Gemini 3.8 Flash مناسبًا عندما تتطلب أعباء العمل لديك سياقًا طويلًا، أو مخرجات طويلة جدًا، أو إدخالًا يشمل نصًا وصورًا وفيديو وملفات وصوتًا. هذه الميزات قد تكون أكثر أهمية من نقطة إضافية على معيار مرجعي صعب. كما أن ملامح ملف Flash تشير إلى خيار بزمن استجابة أقل من نموذج استدلال أثقل، على الرغم من عدم ذكر أي ادعاء بشأن السرعة هنا. إذا كانت المهمة هي إثباتًا صعبًا، أو تحليل كود، أو سؤال تخطيط متعدد الخطوات، فقارن google/gemini-3.8-flash مع نموذج استدلال باستخدام مطالباتك الخاصة بأسلوب HLE. إذا كنت لا تحتاج إلى تفكير عميق، فإن نموذجًا من فئة Flash يمكن أن يتجنب التكلفة الأعلى والاستجابات الأبطأ. لا يوجد فائز عالمي؛ العوامل الحاسمة هي حجم السياق، ودعم الوسائط المتعددة، وزمن الاستجابة المطلوب، وطول المخرجات، وجودة المهمة المقاسة.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.8-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| الإدخال / 1M توكن | $0.750 |
| الإخراج / 1M توكن | $3.75 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.075 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/google/gemini-3.8-flashفتح @misc{orcarouter_gemini_3_8_flash,
title = {Gemini 3.8 Flash API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.8-flash}
}Google. (2026). Gemini 3.8 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.8-flash