Gemini 3.8 Flash is Google's meest intelligente Flash-model met aanzienlijke verbeteringen ten opzichte van 3.7 Flash op het gebied van software engineering, agentische taken en meerstapsredenering.
Gemini 3.8 Flash is bedoeld voor teams die een Google-model nodig hebben met brede multimodale invoer, een lang contextvenster, een grote uitvoerlimiet en een OpenAI-compatibele API. Het past bij…
De opgegeven mogelijkheden omvatten brede invoerondersteuning, een context van 1.048.576 tokens, een uitvoerlimiet van 65.536 tokens en een score van 54,9 op HLE-Verified. HLE-Verified is een benchmark op expertniveau, dus de score suggereert dat het model vragen aankan die moeilijke kennisopvraging, redenering en berekening vereisen. Omdat het tekst, afbeeldingen, video, bestanden en audio accepteert, kan één workflow een document, een opname en vervolginstructies samen doorgeven. Op OrcaRouter is geen aparte Google SDK nodig: het model wordt aangeboden als google/gemini-3.8-flash via de standaard OpenAI-compatibele API. Dat is handig voor pipelines die momenteel chatcompletion-verzoeken verzenden. Een hoge maximale uitvoer stelt het model in staat om volledige rapporten, codebestanden of gestructureerde uitvoer als één enkele generatie te produceren. Betekent dit dat het model tool calling, code-uitvoering of gestructureerde uitvoer ondersteunt? Het catalogusrecord vermeldt die functies niet. Elke dergelijke mogelijkheid moet worden getest voordat u erop vertrouwt.
Een contextvenster van 1.048.576 tokens maakt prompts mogelijk die een groot document, een boek, een uitgebreide set bestanden of een lange transcriptie van een opname bevatten. Dit vermindert de noodzaak voor chunking, retrieval of multi-turn-samenvatting wanneer het bronmateriaal binnen de limiet van de provider past. Het stelt u ook in staat om brontekst, taakinstructies en voorbeelden in één aanroep op te nemen. Het praktische contextbudget kan kleiner zijn als u een zeer lange output aanvraagt, omdat in deze lijst niet wordt vermeld hoe input en output het venster delen. Voor maximale betrouwbaarheid plaatst u de instructie op de plek waar het model er het meest waarschijnlijk op reageert en test u met uw eigen promptlay-out. Als uw totale aanvraag de providerlimiet overschrijdt, retourneert OrcaRouter een upstream-fout. Aanroepen met een lange context worden per token in rekening gebracht. Een breed contextvenster is dus niet gratis: inputtokens kosten $0,75 per 1M. Voor taken waarbij het grootste deel van het venster irrelevant is, kan een kortere prompt tegen lagere kosten net zo goed presteren.
Niet elke taak heeft een 1,048,576-token context, multimodale invoer of een 54.9 HLE-geverifieerde score nodig. Voor korte tekstclassificatie, titelgeneratie, eenvoudige routering of extractie met lage complexiteit kan een goedkoper model vaak acceptabele output produceren tegen lagere kosten. In OrcaRouter verandert het wisselen van model-ID's het algehele API-patroon niet, dus teams kunnen prototypen op een goedkoper model en alleen escaleren naar google/gemini-3.8-flash wanneer kwaliteit of lengte dit vereist. Als de workload alleen tekst en kleine prompts gebruikt, voegen de grote context en media-ondersteuning geen waarde toe. Als de gewenste output meer dan 65,536 tokens bedraagt, kan dit model deze niet in één completion produceren. Ook de prijsstructuur is belangrijk: outputtokens kosten $3.75 per 1M, vijf keer het invoertarief. Een generatie-intensieve workload wordt gedomineerd door outputkosten. In dergelijke gevallen zijn kortere generaties of een goedkoper outputmodel vaak economischer.
HLE-Verified is de geverifieerde subset van de Humanity's Last Exam-benchmark, die moeilijke vragen op expertniveau bevat die op juistheid zijn gecontroleerd. Gemini 3.8 Flash behaalt 54,9 op deze benchmark volgens de OrcaRouter-catalogus. Hogere scores betekenen dat het model een groter deel van deze moeilijke items correct beantwoordt. Een score boven de 50 geeft aan dat het model meer dan de helft van de geverifieerde HLE-items in deze evaluatie correct verwerkt. Het is een referentiepunt voor moeilijke kennis-, wiskunde- en redeneertaken, geen volledig kwaliteitsprofiel. Deze vermelding geeft geen andere benchmarkscores, dus prestaties op MMLU, codeer-, wiskunde- of instructievolgtaken worden niet afgeleid van dit getal. Productiekwaliteit varieert per taak en promptstijl, en benchmarkcijfers kunnen worden beïnvloed door de evaluatiemethodologie. Teams moeten privévalidatievoorbeelden via OrcaRouter uitvoeren en dit model met andere kandidaten vergelijken, in plaats van één totaalscore als enige beslissingscriterium te behandelen.
De maximale output van 65.536 tokens stelt een bovengrens aan de lengte van één gegenereerd antwoord. Dit speelt een rol wanneer de taak vraagt om een uitgebreide analyse, een lang document of een grote gestructureerde payload. Voor kort-antwoordbenchmarktaken zoals HLE-Verified vormt de outputlimiet doorgaans geen knelpunt. Voor contentgeneratie maakt dit in de meeste gangbare gevallen het opsplitsen van de output overbodig. De outputlimiet heeft ook een wisselwerking met het contextvenster van 1.048.576 tokens, omdat een prompt die het volledige contextvenster vult plus een output van maximale lengte het totale budget van de provider kan overschrijden, tenzij de provider afzonderlijke budgetten voor input en output hanteert. Dit catalogusrecord specificeert die rekenregel niet. Stel max_tokens in de praktijk in op de grootste waarde die je nodig hebt, in plaats van altijd 65.536 te gebruiken. Lange outputs worden gefactureerd tegen $3,75 per 1M tokens, dus onnodige generatie verhoogt de kosten. Als de applicatie meer dan 65.536 tokens in één antwoord nodig heeft, is dit model op zichzelf niet toereikend.
The OrcaRouter-catalogus publiceert geen latentie- of doorvoercijfer voor Gemini 3.8 Flash. De responstijd hangt af van promptgrootte, uitvoerlengte, netwerkomstandigheden, gelijktijdigheid en belasting aan de kant van de provider. De naam Flash in Google's modellijn duidt doorgaans op een responsiever model dan grotere of diepere productlijnen, maar in deze listing staat geen concreet snelheidsdoel. Als u gebruikersgerichte verzoeken bedient, meet dan de end-to-endtijd via OrcaRouter met realistische payloads. Een kort antwoord verschijnt sneller dan een lange generatie, omdat de totale generatietijd doorgaans toeneemt met de uitvoerlengte. Het prijsmodel voegt geen per-verzoek-latentiekosten toe; u betaalt per invoer- en uitvoertoken. Om de wall-clocktijd te verkorten, houdt u onnodige inhoud buiten de prompt, begrenst u max_tokens en vermijdt u het verzenden van grote media wanneer dat niet vereist is. Op deze cataloguspagina wordt geen snelheidsgarantie gegeven, dus prestatiegevoelige toepassingen moeten vóór de lancering worden belast-getest.
Deze vermelding bevat geen afzonderlijk beperkingenrapport. De gedocumenteerde feiten zijn modelnaam, provider, contextvenster, maximale output, invoermodaliteiten, prijs, API-toegang en één benchmarkscore. Er is geen claim van ondersteuning voor toolaanroeping, code-uitvoering, beeldgeneratie, audio-uitvoer of gestructureerde uitvoer in dit record. Deze functies moeten worden geverifieerd met een daadwerkelijk verzoek voordat u erop vertrouwt. Een HLE-geverifieerde score van 54,9 betekent nog steeds dat het model ongeveer 45% van de geverifieerde expertniveau-items in die benchmark mist, dus het is geen perfecte redeneermachine. Het grote contextvenster garandeert geen gelijke aandacht voor alle inhoud, en er worden geen gegevens over hallucinatie, vooroordelen, weigering of domeinnauwkeurigheid vermeld. Media-invoer wordt ondersteund, maar de catalogus specificeert niet hoe elk mediatype wordt getokeniseerd of welke limieten gelden voor bestandsgrootte. Voor veiligheidskritische of gereguleerde uitvoer moet u uw eigen validatie opzetten. Als een taak buiten de ondersteunde invoer of uitvoer valt, kiest u een model met een overeenkomstige catalogusvermelding.
Gemini 3.8 Flash wordt gefactureerd tegen het provider-tarief: $0,75 per 1.000.000 invoertokens en $3,75 per 1.000.000 uitvoertokens. OrcaRouter rekent daar geen opslag bovenop. Invoertokens omvatten de tekst plus de media-inhoud die aan het model wordt aangeboden, hoewel deze catalogus geen formule per afbeelding, per video of per audio-token biedt. Uitvoertokens omvatten de tekst die door het model wordt geretourneerd. Omdat het uitvoertarief vijf keer zo hoog is als het invoertarief, kunnen lange antwoorden de rekening domineren, zelfs wanneer de prompt groot is. Om de kosten te beheren, schrijft u prompts die relevante context bieden en vraagt u waar mogelijk om een beknopt antwoord. De catalogus vermeldt geen sessiekosten, platformkosten of vaste abonnementskosten. De enige gespecificeerde kosten zijn de bedragen per token. De door de API geretourneerde responsgebruiksvelden moeten worden gebruikt om het aantal gefactureerde invoer- en uitvoertokens voor elke aanroep te bevestigen.
Bij $0,75 per miljoen inputtokens kost een volledige prompt van 1.048.576 tokens ongeveer $0,79 voor de invoer voordat er output wordt gegenereerd, rechtstreeks op basis van de vermelde prijs en contextgrootte. Een volledige output van 65.536 tokens zou ongeveer $0,25 kosten bij $3,75 per miljoen. Een verzoek dat het volledige invoervenster en de volledige outputlimiet gebruikt, zou in totaal ongeveer $1,04 bedragen tegen de tarieven van de provider zonder opslag. De meeste echte verzoeken gebruiken veel minder, dus deze waarden moeten worden behandeld als rekenkundige bovengrenzen, niet als een typische factuur. Omdat outputtokens duurder zijn, is het goedkoopste ontwerp er één dat alleen de inhoud verzendt die het model nodig heeft en vraagt om een gericht resultaat. Video- en audio-inputs hebben geen afzonderlijke gespecificeerde prijs in dit overzicht, dus het totaal voor media-rijke prompts hangt af van hoe de provider die inputs tokeniseert. Houd het gebruik van elke reactie in de gaten om de totale uitgaven nauwkeurig te schatten.
OrcaRouter toont Gemini 3.8 Flash tegen het provider-tarief zonder opslag, dus de getoonde prijzen per token moeten overeenkomen met het upstream-tarief van Google. Er wordt geen extra OrcaRouter-kost per token vermeld in het catalogusrecord. Caching is een aparte kwestie: er is geen prijs voor prompt-cache-hits, cachekorting of automatische cache-instelling opgenomen in de verstrekte modelgegevens. U mag er niet van uitgaan dat herhaalde identieke prefixes tegen een lager tarief worden gefactureerd. Het ontbreken van een vermelde cacheprijs betekent dat het veiligste kostenmodel is gebaseerd op facturering van volledige invoertokens. Als caching beschikbaar wordt, kan dit de effectieve kosten van herhaalde prompts verlagen, maar dat gedrag is niet gegarandeerd in deze vermelding. Om de kosten zonder caching te beheersen, houdt u gedeelde promptblokken kort, gebruikt u waar mogelijk externe opslag voor grote statische inhoud en vermijdt u het opnieuw verzenden van dubbele inhoud, tenzij de taak dit vereist.
Wanneer OrcaRouter-modellen worden gefactureerd tegen het tarief van de provider zonder opslag, komt het prijsverschil tussen modellen voort uit hun upstream-tarieven. Gemini 3.8 Flash kost $0,75 per 1M invoertokens en $3,75 per 1M uitvoertokens. Of een ander model goedkoper is, hangt af van het providertarief van dat andere model, dat niet in deze vermelding wordt weergegeven. Omdat er geen OrcaRouter-vergoeding per token is, is het vergelijken van prijzen direct: je vergelijkt de kolommen met providertarieven. Prijs is niet de enige factor. Een goedkoper model dat onbruikbare output produceert, kan herhalingen, menselijke controle of extra prompting vereisen, waardoor het uiteindelijk duurder wordt dan een model met een hoger slagingspercentage. Voor korte en eenvoudige taken hebben goedkopere modellen nog steeds een duidelijk voordeel. Voor moeilijke redeneertaken of multimodale/lange-contextwerkzaamheden, evalueer de totale uitgaven per succesvol antwoord. Meet zowel kwaliteit als kosten op je eigen dataset voordat je een standaard model-ID selecteert.
OrcaRouter stelt een OpenAI-compatibele API beschikbaar op https://api.orcarouter.ai/v1. Stel je base_url in op dat adres en het veld model op google/gemini-3.8-flash. Een OpenAI-SDK of elke client die OpenAI chat completion-verzoeken ondersteunt, kan vervolgens het model aanroepen. Een Python-client zou bijvoorbeeld OpenAI instantiëren met base_url=https://api.orcarouter.ai/v1 en api_key ingesteld op je OrcaRouter-sleutel, en vervolgens chat.completions.create aanroepen met model=google/gemini-3.8-flash. De response moet keuze- (choices) en gebruikersvelden (usage) bevatten in de gebruikelijke stijl. Dit betekent dat bestaande code geen Google-specifieke client nodig heeft. Voor beeld-, video-, bestands- of audio-invoer moet het verzoek een contentindeling gebruiken die door het model wordt geaccepteerd en via OrcaRouter wordt doorgestuurd; deze cataloguspagina toont het mediaschema niet, dus test eerst een klein verzoek. Gebruik de model-ID exact zoals geschreven, inclusief het google-voorvoegsel.
Stel minimaal het model in op google/gemini-3.8-flash en geef een messages-array met de gebruikerscontent op. Het endpoint is OpenAI-compatibel, dus standaardparameters zoals max_tokens, temperature, top_p, stop en stream zijn mogelijk beschikbaar, afhankelijk van de ondersteuning van de provider. De catalogusvermelding noemt geen standaardwaarden of bereikbeperkingen voor de samplingparameters. Omdat de opgegeven maximale output 65.536 tokens is, moet je verzoeken die max_tokens hoger dan die waarde instellen met voorzichtigheid behandelen; het upstream-model kan ze afwijzen of begrenzen. Als je taak een lang antwoord vereist, stel max_tokens dan expliciet in op de verwachte lengte. Als een kort antwoord voldoende is, houd max_tokens dan laag om te voorkomen dat je voor onnodige output betaalt. De messages-array moet dezelfde rollen gebruiken als bij andere OpenAI-achtige modellen. Voeg voor media-invoer de mediacontent toe in de indeling die je API-client gebruikt en controleer dat OrcaRouter een geldige completion retourneert in plaats van een invoercoderingsfout.
Ja. Omdat OrcaRouter een OpenAI-compatibele API gebruikt, omvat migratie meestal drie wijzigingen: stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1, gebruik een OrcaRouter API-sleutel en wijzig de modelnaam in google/gemini-3.8-flash. Code die choices[0].message.content en usage leest, zou moeten blijven werken. Tekst-only workflows zouden soepel moeten migreren. Multimodale workflows zijn minder zeker: als je huidige code afbeeldingen verzendt met OpenAI-specifieke content-onderdelen, kunnen die velden al dan niet exact zoals ze zijn worden geaccepteerd door Gemini 3.8 Flash. Het catalogusrecord bevat geen specificatie voor mediaconversie. Voordat je high-volume of media-intensief verkeer migreert, voer je een kleine set identieke verzoeken uit tegen beide endpoints en vergelijk je de antwoorden en foutmeldingen. Houd je bestaande model-ID beschikbaar als fallback tijdens de migratie, omdat het gedrag van het ene model niet gegarandeerd identiek is aan dat van een ander, zelfs niet via dezelfde API-vorm.
Deze cataloguspagina bevat slechts één Google-model, dus er wordt geen zij-aan-zij-tabel met andere Gemini-varianten afgedrukt. Binnen de naamgeving van Google duidt Flash doorgaans een model aan dat bedoeld is voor een balans tussen snelheid en kosten, terwijl andere Gemini-niveaus zich kunnen richten op hogere capaciteit of andere prijspunten. Die beweringen worden niet ondersteund door de feiten in deze vermelding, dus de uiteindelijke selectie moet worden gebaseerd op de catalogusvelden per model. Vergelijk contextvenster, maximale output, invoermodaliteiten, prijs en benchmarkscore. Gemini 3.8 Flash heeft een context van 1,048,576 tokens, een maximale output van 65,536, multimodale invoer en een HLE-Verified-score van 54.9. Een ander Gemini-model kan een kleinere context of een andere prijs hebben, maar die informatie wordt hier niet verstrekt. Voer dezelfde evaluatieprompts via OrcaRouter uit tegen elke kandidaat. Dit is betrouwbaarder dan ervan uit te gaan dat twee modellen van dezelfde provider hetzelfde gedrag vertonen.
Voor eenvoudige taken kan een goedkoper model per token qua kosten beter presteren dan Gemini 3.8 Flash. Gemini 3.8 Flash rekent $0.75 per 1M invoer en $3.75 per 1M uitvoer; een ander model met een lager tarief kan aantrekkelijk zijn wanneer de uitvoer kort is en de taken eenvoudig zijn. De prijs alleen bepaalt echter niet de totale kosten. Als een goedkoper model herstart of slechte antwoorden produceert bij complexe verzoeken, kunnen de extra aanroepen de besparingen overschrijden. De belangrijkste compenserende sterke punten van Gemini 3.8 Flash zijn de 54.9 HLE-Verified score, multimodale invoer, een grote context en een lange outputlimiet. Als uw workload die sterke punten niet gebruikt, is het goedkopere model de rationele keuze. Gebruik OrcaRouter om beide modellen te draaien over een representatieve steekproef en vergelijk de nauwkeurigheid, de outputlengte en de totale uitgaven per succesvol resultaat. Contextlimieten spelen ook een rol, omdat een model met een kleiner venster mogelijk extra retrieval of opsplitsing nodig heeft, wat integratiekosten toevoegt.
Redeneringsgespecialiseerde modellen zijn doorgaans geoptimaliseerd om extra rekenkracht te besteden aan moeilijke logica en wiskunde. Dit catalogusitem bevat geen ander model ter vergelijking, dus de onderstaande richting is kwalitatief. Gemini 3.8 Flash is zinvol wanneer uw workload lange context, zeer lange output, of tekst plus beeld, video, bestand en audio-invoer vereist. Die functies kunnen belangrijker zijn dan een extra punt op een moeilijke benchmark. Het Flash-profiel suggereert ook een optie met lagere latentie dan een zwaarder redeneringsmodel, hoewel hier geen snelheidsclaim wordt vermeld. Als de taak een moeilijk bewijs, code-analyse of een meerstapsplanningsvraag is, vergelijk dan google/gemini-3.8-flash met een redeneringsmodel op uw eigen HLE-achtige prompts. Als u geen diepgaande overpeinzing nodig hebt, kan een Flash-klasse model hogere kosten en tragere reacties voorkomen. Er is geen universele winnaar; de bepalende factoren zijn contextgrootte, modaliteitsondersteuning, vereiste latentie, outputlengte en gemeten taakkwaliteit.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $0.750 |
| Uitvoer / 1M tokens | $3.75 |
| Cache lezen / 1M | $0.075 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/google/gemini-3.8-flashOpenen @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