Gemini 3.8 Flash är Googles mest intelligenta Flash-modell med betydande förbättringar jämfört med 3.7 Flash inom mjukvaruteknik, agentiska uppgifter och flerstegsresonemang.
Gemini 3.8 Flash är inriktad på team som behöver en Google-modell med bred multimodal inmatning, ett långt kontextfönster, en stor utdatagräns och ett OpenAI-kompatibelt API. Den passar för…
De angivna egenskaperna omfattar brett stöd för indata, en kontext på 1 048 576 token, en utdatagräns på 65 536 token och en poäng på 54,9 på HLE-Verified. HLE-Verified är ett riktmärke på expertnivå, så poängen indikerar att modellen kan hantera frågor som kräver svår minnesåterkallning, resonemang och beräkning. Eftersom modellen tar emot text, bild, video, fil och ljud kan ett arbetsflöde skicka ett dokument, en inspelning och uppföljningsinstruktioner tillsammans. På OrcaRouter krävs ingen separat Google SDK: modellen exponeras som google/gemini-3.8-flash via ett OpenAI-kompatibelt standard-API. Det är bekvämt för pipelines som för närvarande skickar chat completion-förfrågningar. En hög maxutdata gör modellen kapabel att producera fullängdsrapporter, kodfiler eller strukturerade utdata i en enda generering. Betyder detta att modellen stöder verktygsanrop, kodexekvering eller strukturerade utdata? Katalogposten listar inte dessa funktioner. Eventuell sådan kapacitet bör testas innan du förlitar dig på den.
Ett kontextfönster på 1,048,576 token tillåter prompts som innehåller ett stort dokument, en bok, en omfattande uppsättning filer eller en lång inspelad transkription. Detta minskar behovet av uppdelning (chunking), hämtning eller sammanfattning i flera steg när källmaterialet ryms inom leverantörens gräns. Det låter dig också inkludera källtext, uppgiftsinstruktioner och exempel i ett enda anrop. Det praktiska kontextutrymmet kan vara mindre om du begär en mycket lång utmatning, eftersom denna lista inte anger hur inmatning och utmatning delar på fönstret. För maximal tillförlitlighet, placera instruktionen där modellen mest sannolikt svarar på den och testa med din egen promptlayout. Om din totala begäran överskrider leverantörens gräns returnerar OrcaRouter ett uppströmsfel. Anrop med lång kontext faktureras per token, så bred kontext är inte gratis; inmatningstoken debiteras $0.75 per 1M. För uppgifter där större delen av fönstret är irrelevant kan en kortare prompt prestera lika bra till en lägre kostnad.
Inte varje uppgift kräver en kontext på 1 048 576 tokens, multimodalt stöd eller ett HLE-Verified Score på 54,9. För kort textklassificering, titelgenerering, enkel routing eller extrahering med låg komplexitet kan en billigare modell ofta producera godtagbara resultat till lägre kostnad. I OrcaRouter ändrar inte modell-ID:n det övergripande API-mönstret, så team kan prototypa på en billigare modell och eskalera till google/gemini-3.8-flash endast när kvalitet eller längd kräver det. Om arbetsbelastningen bara använder text och små prompts, tillför den stora kontexten och medieanvändningen inget värde. Om önskad utdata överstiger 65 536 tokens kan modellen inte producera det i en enda fullföljd. Prissättningen spelar också roll: utdatatokens kostar 3,75 USD per 1M, fem gånger inmatningspriset. En genereringstung arbetsbelastning domineras av utdatakostnaden. För sådana fall är kortare genereringar eller en billigare utdatamodell ofta mer ekonomiskt.
HLE-Verified är den verifierade delmängden av benchmarken Humanity's Last Exam, som innehåller svåra frågor på expertnivå som har kontrollerats för korrekthet. Gemini 3.8 Flash uppnår 54.9 på den benchmarken enligt OrcaRouter-katalogen. Högre poäng innebär att modellen svarar korrekt på en större andel av dessa svåra uppgifter. En poäng över 50 indikerar att modellen hanterar mer än hälften av de verifierade HLE-uppgifterna i denna utvärdering. Det är en referenspunkt för svåra kunskaps-, matematik- och resonemangsuppgifter, inte en fullständig kvalitetsprofil. Denna listning ger inga andra benchmarkpoäng, så prestanda för MMLU, kodning, matematik eller instruktionsföljning härleds inte från detta nummer. Produktionskvalitet varierar beroende på uppgift och promptstil, och benchmarksiffror kan påverkas av utvärderingsmetodik. Team bör köra privata valideringsexempel genom OrcaRouter och jämföra denna modell med andra kandidater snarare än att behandla en enda aggregerad poäng som det enda beslutskriteriet.
Den maximala utdatan på 65 536 token sätter en övre gräns för längden på ett genererat svar. Det har betydelse när uppgiften kräver en utökad analys, ett långt dokument eller en stor strukturerad nyttolast. För kortsvarande benchmarkuppgifter som HLE-Verified är utdatagränsen vanligtvis inte en flaskhals. För innehållsgenerering eliminerar den behovet av att dela upp utdata i de flesta vanliga fall. Utdatagränsen samverkar också med kontextfönstret på 1 048 576 token, eftersom en prompt som fyller hela kontexten plus en utdata med maximal längd kan överskrida leverantörens totala budget om inte leverantören separerar indata- och utdatakvoter. Denna katalogpost specificerar inte denna debiteringsregel. I praktiken bör du ställa in max_tokens till det största värde du behöver istället för att alltid använda 65 536. Långa utdata debiteras med $3.75 per 1M token, så onödig generering ökar kostnaden. Om applikationen behöver mer än 65 536 token i ett enda svar, är denna modell inte tillräcklig i sig själv.
OrcaRouter-katalogen publicerar inte någon latens- eller genomströmningssiffra för Gemini 3.8 Flash. Svarstiden beror på promptstorlek, utdatans längd, nätverksförhållanden, samtidighet och belastning hos leverantören. Flash-namnet i Googles modellutbud signalerar i allmänhet en mer responsiv modell än större eller djupare produktlinjer, men inget konkret hastighetsmål visas i denna lista. Om du hanterar användarnära förfrågningar, mät hela tiden genom OrcaRouter med realistiska data. Ett kort svar visas snabbare än en lång generering eftersom den totala genereringstiden vanligtvis växer med utdatans längd. Prismodellen lägger inte till någon avgift för förfrågningslatens; du betalar för in- och utdatatokens. För att minska väggklockstiden, håll onödigt innehåll borta från prompten, begränsa max_tokens och undvik att skicka stora mediafiler när det inte krävs. Ingen hastighetsgaranti ges på denna katalogsida, så prestandakänsliga applikationer bör belastningstestas innan lansering.
Denna lista innehåller ingen separat begränsningsrapport. De dokumenterade uppgifterna är modellnamn, leverantör, kontextfönster, maximal utdata, inmatningsmodaliteter, pris, API-åtkomst och ett riktmärkesresultat. Det finns inget påstående om stöd för verktygsanrop, kodkörning, bildgenerering, ljudutdata eller strukturerad utdata i denna post. Dessa funktioner bör verifieras med en verklig begäran innan man förlitar sig på dem. Ett HLE-Verified-resultat på 54,9 innebär fortfarande att modellen missar cirka 45 % av de verifierade expertnivåuppgifterna i det riktmärket, så det är inte en perfekt resoneringsmotor. Det stora kontextfönstret garanterar inte lika uppmärksamhet åt allt innehåll, och inga data om hallucinationer, partiskhet, vägran eller domännoggrannhet anges. Mediainmatning stöds, men katalogen specificerar inte hur varje mediatyp tokeniseras eller vilka gränser som gäller för filstorlek. För säkerhetskritiska eller reglerade utdata, bygg din egen validering. Om en uppgift ligger utanför de stödda in- och utdata, välj en modell med en matchande katalogpost.
Gemini 3.8 Flash faktureras enligt leverantörens taxa: 0,75 USD per 1 000 000 inmatningstokens och 3,75 USD per 1 000 000 utdatatokens. OrcaRouter lägger inte på något påslag utöver denna taxa. Inmatningstokens täcker texten plus det medieinnehåll som skickas till modellen, även om denna katalog inte tillhandahåller en formel för tokens per bild, video eller ljud. Utdatatokens täcker den text som modellen returnerar. Eftersom utdatataxan är fem gånger högre än inmatningstaxan kan långa svar dominera fakturan även när prompten är stor. För att hålla kostnaderna nere bör du skriva prompts som ger relevant sammanhang och begär ett koncist svar när det är möjligt. Katalogen listar inga sessionsavgifter, plattformsavgifter eller fasta prenumerationsavgifter. De enda angivna avgifterna är beloppen per token. Svarsanvändningsfält som returneras av API:t bör användas för att bekräfta antalet inmatnings- och utdatatokens som fakturerats för varje anrop.
Vid 0,75 USD per miljon inmatningstokens skulle en full prompt på 1 048 576 tokens kosta ungefär 0,79 USD för inmatning innan utdata genereras, direkt baserat på det listade priset och kontextstorleken. En full utdata på 65 536 tokens skulle kosta ungefär 0,25 USD vid 3,75 USD per miljon. En begäran som använder hela inmatningsfönstret och hela utdatalimit skulle bli totalt cirka 1,04 USD enligt leverantörens priser utan påslag. De flesta verkliga begäranden använder mycket mindre, så dessa värden bör betraktas som övre gränsberäkning, inte en typisk faktura. Eftersom utdatatokens är dyrare är den billigaste utformningen en som endast skickar det innehåll modellen behöver och efterfrågar ett fokuserat resultat. Video- och ljudinmatningar har inget separat specificerat pris i denna post, så totalsumman för mediarika prompter beror på hur leverantören tokeniserar dessa inmatningar. Övervaka användningen från varje svar för att noggrant uppskatta den sammanlagda utgiften.
OrcaRouter listar Gemini 3.8 Flash till leverantörens pris utan påslag, så de visade priserna per token bör matcha Googles leverantörspris uppströms. Ingen extra OrcaRouter-avgift per token förekommer i katalogposten. Cachning är en separat fråga: i de angivna modellfakta ingår varken träffpris för promptcache, cache-rabatt eller automatisk cacheinställning. Du bör inte anta att upprepade identiska prefix faktureras till en lägre taxa. Avsaknaden av ett listat cachepris innebär att den säkraste kostnadsmodellen baseras på full fakturering av input-tokens. Om cachning blir tillgänglig kan den minska den effektiva kostnaden för upprepade prompter, men det beteendet är inte garanterat i denna post. För att kontrollera kostnaden utan cachning, håll delade promptblock korta, använd extern lagring för stort statiskt innehåll där det är möjligt, och undvik att skicka om dubblettmaterial om inte uppgiften kräver det.
När OrcaRouter-modeller faktureras till leverantörens pris utan påslag, kommer prisskillnaden mellan modeller från deras uppströmspriser. Gemini 3.8 Flash kostar $0,75 per 1M inmatningstokens och $3,75 per 1M utmatningstokens. Huruvida en annan modell är billigare beror på den andra modellens leverantörspris, som inte visas i denna post. Eftersom det inte finns någon OrcaRouter-avgift per token är prisjämförelsen direkt: du jämför kolumnerna för leverantörspriser. Pris är inte den enda faktorn. En billigare modell som producerar oanvändbara utdata kan kräva försök på nytt, manuell granskning eller ytterligare promptning, vilket i slutändan gör den dyrare än en modell med högre succéfrekvens. För korta och enkla uppgifter har modeller med lägre kostnad fortfarande en tydlig fördel. För svåra resonemangsuppgifter eller multimodala/långkontext-arbeten, utvärdera total kostnad per lyckat svar. Mät både kvalitet och kostnad på ditt eget dataset innan du väljer ett standardmodell-ID.
OrcaRouter exponerar ett OpenAI-kompatibelt API på https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in din base_url till den adressen och model-fältet till google/gemini-3.8-flash. En OpenAI SDK eller vilken klient som helst som stödjer OpenAI chat completion-förfrågningar kan sedan anropa modellen. Till exempel skulle en Python-klient instansiera OpenAI med base_url=https://api.orcarouter.ai/v1 och api_key satt till din OrcaRouter-nyckel, och sedan anropa chat.completions.create med model=google/gemini-3.8-flash. Svaret bör inkludera choices- och usage-fälten i vanlig stil. Detta innebär att befintlig kod inte behöver en Google-specifik klient. För bild-, video-, fil- eller ljudinmatning måste förfrågan använda ett content-format som accepteras av modellen och skickas genom OrcaRouter; denna katalogsida visar inte mediaschemat, så testa en liten förfrågan först. Använd modell-ID:t exakt som det är skrivet, inklusive google-prefixet.
Som minimum, sätt model till google/gemini-3.8-flash och tillhandahåll en messages-array med användarinnehållet. Slutpunkten är OpenAI-kompatibel, så standardparametrar som max_tokens, temperature, top_p, stop och stream kan vara tillgängliga, beroende på leverantörens stöd. Katalogposten listar inte standardvärden eller intervallbegränsningar för samplingsparametrar. Eftersom det listade maxvärdet för utdata är 65 536 token, bör förfrågningar som sätter max_tokens högre än detta värde behandlas med försiktighet; modellen uppströms kan avvisa eller begränsa dem. Om din uppgift kräver ett långt svar, sätt max_tokens explicit till den förväntade längden. Om ett kort svar räcker, håll max_tokens lågt för att undvika att betala för onödig utdata. Messages-arrayen bör använda samma roller som används med andra OpenAI-stilmodeller. För mediainmatning, lägg till mediainnehållet i det format som din API-klient använder och verifiera att OrcaRouter returnerar en giltig completion snarare än ett inmatningskodningsfel.
Ja. Eftersom OrcaRouter använder ett OpenAI-kompatibelt API innebär migrering vanligtvis tre ändringar: ange bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1, använd en OrcaRouter-API-nyckel och ändra modellnamnet till google/gemini-3.8-flash. Kod som läser choices[0].message.content och usage bör fortsätta att fungera. Textbaserade arbetsflöden bör migrera utan problem. Multimodala arbetsflöden är mer osäkra: om din nuvarande kod skickar bilder med OpenAI-specifika innehållsdelar kan dessa fält kanske accepteras exakt som de är av Gemini 3.8 Flash, eller kanske inte. Katalogposten innehåller ingen specifikation för mediakonvertering. Innan du migrerar högvolym- eller mediatung trafik, kör en liten uppsättning identiska förfrågningar mot båda slutpunkterna och jämför svar och felmeddelanden. Ha kvar ditt befintliga modell-ID som reserv under migreringen, eftersom beteendet hos en modell inte är garanterat identiskt med en annan, även genom samma API-form.
Den här katalogsidan innehåller endast en Google-modell, så den genererar inte en jämförelsetabell sida vid sida med andra Gemini-varianter. I Googles namngivning betecknar Flash vanligtvis en modell som är avsedd för en balans mellan hastighet och kostnad, medan andra Gemini-nivåer kan syfta till högre kapacitet eller andra prislägen. Dessa påståenden stöds inte av fakta i den här katalogposten, så det slutliga valet bör baseras på de katalogfält som anges för varje modell. Jämför kontextfönster, maxutdata, inmatningsmodaliteter, pris och benchmarkpoäng. Gemini 3.8 Flash har ett kontextfönster på 1 048 576 token, en maxutdata på 65 536, multimodal inmatning och 54,9 poäng på HLE-Verified. En annan Gemini-modell kan ha ett mindre kontextfönster eller ett annat pris, men den informationen anges inte här. Kör samma utvärderingsprompter via OrcaRouter mot varje kandidat. Detta är mer tillförlitligt än att anta att två modeller med samma leverantör delar samma beteende.
För enkla uppgifter kan en billigare modell med lägre pris per token slå Gemini 3.8 Flash på kostnad. Gemini 3.8 Flash tar $0.75 per 1M indata och $3.75 per 1M utdata; en annan modell med lägre pris kan vara attraktiv när utdatan är kort och uppgifterna är raka. Priset ensamt avgör dock inte totalkostnaden. Om en billigare modell startar om eller ger dåliga svar på komplexa förfrågningar kan de extra anropen överstiga besparingarna. Gemini 3.8 Flash:s främsta kompenserande styrkor är 54.9 HLE-Verified-poängen, multimodal indata, stort kontextfönster och lång utdatalimit. Om din arbetsbelastning inte använder dessa styrkor är den billigare modellen det rationella valet. Använd OrcaRouter för att köra båda modellerna på ett representativt urval och jämför noggrannhet, utdatalängd och total kostnad per lyckat resultat. Kontextgränser spelar också roll eftersom en modell med mindre fönster kan kräva ytterligare hämtning eller splittring, vilket ökar integrationskostnaden.
Reasoning-specialiserade modeller är vanligtvis optimerade för att lägga extra beräkning på svår logik och matematik. Den här katalogposten innehåller ingen annan modell för jämförelse, så riktningen nedan är kvalitativ. Gemini 3.8 Flash är vettig när din arbetsbelastning kräver lång kontext, mycket lång utdata, eller text plus bild, video, fil- och ljudinmatning. Dessa funktioner kan vara viktigare än en extra poäng på ett svårt riktmärke. Flash-profilen indikerar också ett alternativ med lägre latens än en tyngre reasoning-modell, även om inget hastighetslöfte anges här. Om uppgiften är ett svårt bevis, kodanalys eller en planeringsfråga i flera steg, jämför google/gemini-3.8-flash mot en reasoning-modell med dina egna HLE-liknande prompts. Om du inte behöver djup eftertanke kan en modell av Flash-klass undvika högre kostnad och långsammare svar. Det finns ingen universell vinnare; de avgörande faktorerna är kontextstorlek, modalitetsstöd, krav på latens, utdatalängd och uppmätt uppgiftskvalitet.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.750 |
| Utdata / 1M tokens | $3.75 |
| Cacheläsning / 1M | $0.075 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/google/gemini-3.8-flashÖppna @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