Gemini 3.8 Flash 是谷歌最智能的 Flash 模型，在软件工程、智能体任务和多步推理方面相较于 3.7 Flash 均有显著提升。
Gemini 3.8 Flash 面向需要具备广泛多模态输入、长上下文窗口、大输出限制以及 OpenAI 兼容 API 的 Google 模型的团队。它适用于长文件分析、转录或视频审查、文档提取，以及在标称输入限制内进行多轮内容生成等应用。由于输出限制为 65,536 个 token，它还能在不拆分答案的情况下生成长篇报告或结构化结果。已经使用 OpenAI 兼容客户端的开发者可以将它们指向…
所述能力包括广泛的输入支持、1,048,576 个令牌的上下文、65,536 个令牌的输出限制，以及 HLE-Verified 上 54.9 的得分。HLE-Verified 是一个专家级基准测试，因此该得分表明模型能够处理需要高难度回忆、推理和计算的问题。由于它接受文本、图像、视频、文件和音频，一个工作流可以同时传入文档、录音和后续指令。在 OrcaRouter 上，无需单独的 Google SDK：该模型通过标准的 OpenAI 兼容 API 以 google/gemini-3.8-flash 形式公开。这对于当前发送聊天补全请求的管道来说非常方便。较高的最大输出使模型能够一次性生成长篇报告、代码文件或结构化输出。这是否意味着该模型支持工具调用、代码执行或结构化输出？目录记录中并未列出这些功能。在依赖这些功能之前，应先对其进行测试。
1,048,576 个 token 的上下文窗口允许提示包含大型文档、书籍、大量文件或较长的录音转写文本。当源材料能适应提供方的限制时，这减少了对分块、检索或多轮摘要的需求。它还允许您在单次调用中包含源文本、任务指令和示例。实际可用的上下文预算可能会更小，如果您请求非常长的输出，因为此列表没有说明输入和输出如何共享该窗口。为了最大可靠性，请将指令放在模型最可能响应的位置，并使用您自己的提示布局进行测试。如果您的总请求超过提供方限制，OrcaRouter 将返回上游错误。长上下文调用按 token 计费，因此宽上下文并非免费；输入 token 按每 1M 个 $0.75 收费。对于大部分窗口内容无关紧要的任务，较短的提示可能以更低的成本取得同样好的效果。
并非每个任务都需要 1,048,576 token 的上下文、多模态输入或 54.9 的 HLE-Verified 分数。对于短文本分类、标题生成、简单路由或低复杂度抽取任务，较便宜的模型往往能以更低成本产出可接受的结果。在 OrcaRouter 中，切换模型 ID 不会改变整体 API 模式，因此团队可以先在较便宜的模型上进行原型开发，仅在质量或长度要求时升级到 google/gemini-3.8-flash。如果工作负载仅使用文本和小型提示，那么大型上下文和媒体支持并不会增加价值。如果期望输出超过 65,536 token，该模型无法在一次生成中完成。定价结构也很重要：输出 token 每 1M 花费 3.75 美元，是输入费率的五倍。生成密集型工作负载将主要受输出成本影响。在这种情况下，更短的生成内容或更便宜的输出模型往往更为经济。
HLE-Verified 是 Humanity's Last Exam 基准的已验证子集，包含经过正确性检查的、专家级难题。根据 OrcaRouter 目录，Gemini 3.8 Flash 在该基准上取得了 54.9 的分数。分数越高，表示模型正确回答这些难题的比例越大。超过 50 的分数表示该模型在这次评估中正确处理了超过一半的已验证 HLE 题目。它是衡量难度较大的知识、数学和推理任务的一个参考点，而非完整的质量画像。此列表未提供其他基准分数，因此 MMLU、编程、数学或指令遵循方面的表现不能从这个数字推导出来。实际生产质量因任务和提示风格而异，基准分数也可能受到评估方法的影响。团队应通过 OrcaRouter 运行私有验证示例，并与其他候选模型进行比较，而不是将单一总分视为唯一的决策标准。
65,536 个 token 的最大输出量为单次生成的响应长度设定了上限。当任务需要扩展分析、长文档或大型结构化负载时，这一点很重要。对于 HLE-Verified 这类简答基准测试，输出限制通常不会成为瓶颈。在内容生成方面，它使大多数常见情况无需拆分输出。输出限制还与 1,048,576 个 token 的上下文窗口相互影响：填满整个上下文的提示词，再加上最大长度的输出，可能会超出提供商的总预算，除非提供商将输入和输出额度分开核算。该目录记录并未规定这一核算规则。实际使用时，应将 max_tokens 设置为实际所需的最大值，而不是一律使用 65,536。长输出按每 1M 个 token $3.75 计费，因此不必要的生成会推高成本。如果应用需要在单次响应中超过 65,536 个 token，那么仅靠该模型本身是不够的。
OrcaRouter 目录未发布 Gemini 3.8 Flash 的延迟或吞吐量数字。响应时间取决于提示词大小、输出长度、网络条件、并发情况以及提供商侧负载。Google 模型产品线中的 Flash 名称通常表明该模型比更大或更深的产品系列响应更快，但此列表中没有给出具体速度目标。如果您正在处理面向用户的请求，请使用真实负载测量通过 OrcaRouter 的端到端时间。短答案会比长生成内容更早返回，因为总生成时间通常随输出长度增加而增长。定价模型不收取每次请求的延迟费用；您按输入和输出 token 付费。为减少实际耗时，请保持提示词中没有不必要的内容，限制 max_tokens，并在非必要时避免发送大型媒体。此目录页面不提供速度保证，因此对性能敏感的应用程序应在发布前进行负载测试。
此列表未提供单独的限制报告。已记录的事实包括模型名称、提供商、上下文窗口、最大输出、输入模态、价格、API 访问权限以及一项基准测试分数。此记录中未声明支持工具调用、代码执行、图像生成、音频输出或结构化输出。在依赖这些功能之前，应通过真实请求加以验证。54.9 的 HLE-Verified 分数仍意味着该模型在该基准测试中遗漏了约 45% 的经核验专家级项目，因此它并非完美的推理引擎。大的上下文窗口并不能保证对所有内容给予同等关注，且未列出任何关于幻觉、偏见、拒答或领域准确性的数据。支持媒体输入，但目录未具体说明每种媒体类型如何被分词处理，也未说明文件大小适用何种限制。对于安全关键或受监管的输出，请自行构建验证机制。如果任务超出支持的输入或输出范围，请选择具有匹配目录条目的模型。
Gemini 3.8 Flash 按提供商费率计费：每 1,000,000 个输入令牌收费 0.75 美元，每 1,000,000 个输出令牌收费 3.75 美元。OrcaRouter 在此费率基础上不增加任何加价。输入令牌涵盖提交给模型的文本及媒体内容，不过本目录未提供按图像、视频或音频分别计算的令牌公式。输出令牌涵盖模型返回的文本。由于输出费率是输入费率的五倍，即使提示词很大，长回答也可能成为账单中的主要费用。为控制成本，请编写能提供相关上下文的提示词，并在可能的情况下要求简洁的回答。本目录未列出任何会话费、平台费或固定订阅费。唯一明确列出的费用是按令牌计算的金额。应使用 API 返回的响应使用量字段来确认每次调用所计费的输入和输出令牌数量。
按每百万输入token $0.75计算，一个完整的1,048,576 token提示词在生成输出之前的输入成本约为$0.79，这是直接基于所列价格和上下文大小得出的。按每百万$3.75计算，完整的65,536 token输出成本约为$0.25。一个同时用满输入窗口和输出上限的请求，按提供商无加价费率计算，总计约为$1.04。大多数实际请求使用的资源远少于此，因此这些数值应视为上限估算，而非典型账单。由于输出token更昂贵，最具成本效益的设计是只发送模型所需的内容，并请求聚焦的结果。视频和音频输入在本记录中没有单独列出的价格，因此富媒体提示词的总费用将取决于提供商如何对这些输入进行token化。请根据每次响应的用量进行监控，以准确估算总体支出。
OrcaRouter 以提供商费率列出 Gemini 3.8 Flash，且零加价，因此显示的每个 token 价格应与上游 Google 提供商费率一致。目录记录中不包含 OrcaRouter 对每个 token 的额外费用。缓存是另一个问题：所提供的模型事实中不包含提示缓存命中价格、缓存折扣或自动缓存设置。您不应假设重复的相同前缀会以较低费率计费。未列出缓存价格意味着最安全的成本模型基于完整的输入 token 计费。如果缓存可用，它可能会降低重复提示的有效成本，但此条目中不保证该行为。要在没有缓存的情况下控制成本，请保持共享提示块简短，尽可能对外部静态内容使用外部存储，并避免在任务不需要时重复发送相同材料。
当OrcaRouter模型按提供商费率计费且零加价时，模型之间的价格差异源于其上游费率。Gemini 3.8 Flash每100万输入token费用为0.75美元，每100万输出token费用为3.75美元。另一个模型是否更便宜取决于该模型的提供商费率，而此条目中不显示该费率。由于OrcaRouter不收取每token费用，价格比较是直接的：直接对比提供商费率列即可。价格并非唯一因素。一个更便宜但产出不可用结果的模型可能需要重试、人工审查或额外提示，最终可能比成功率更高的模型更昂贵。对于简短简单的任务，低成本模型仍具有明显优势。对于困难推理或多模态/长上下文工作，请评估每次成功响应的总花费。在选择默认模型ID之前，请在自己的数据集上同时衡量质量和成本。
OrcaRouter 在 https://api.orcarouter.ai/v1 提供了一个与 OpenAI 兼容的 API。请将 base_url 设置为该地址，并将 model 字段设置为 google/gemini-3.8-flash。此后，OpenAI SDK 或任何支持 OpenAI 聊天补全请求的客户端都可以调用该模型。例如，Python 客户端在实例化 OpenAI 时使用 base_url=https://api.orcarouter.ai/v1，并将 api_key 设置为你的 OrcaRouter 密钥，然后调用 chat.completions.create，并传入 model=google/gemini-3.8-flash。响应应照常包含 choices 和 usage 字段。这意味着现有代码不需要 Google 专用的客户端。对于图像、视频、文件或音频输入，请求必须使用该模型接受并通过 OrcaRouter 传递的内容格式；本目录页不显示媒体模式，因此请先测试一个小请求。请严格按照书写的模型 ID 使用，包括 google 前缀。
至少，将 model 设置为 google/gemini-3.8-flash，并提供一个包含用户内容的 messages 数组。该端点与 OpenAI 兼容，因此标准参数（如 max_tokens、temperature、top_p、stop 和 stream）可能可用，具体取决于提供商的支持。目录条目没有列出采样参数的默认值或范围限制。由于列出的最大输出为 65,536 个 token，因此将 max_tokens 设置为高于该值的请求应谨慎对待；上游模型可能会拒绝或限制这些请求。如果您的任务需要较长的响应，请将 max_tokens 显式设置为预期长度。如果短响应就足够，请将 max_tokens 保持较低，以避免为不必要的输出付费。messages 数组应使用与其他 OpenAI 风格模型相同的角色。对于媒体输入，请以您的 API 客户端使用的格式添加媒体内容，并验证 OrcaRouter 返回有效的补全结果，而不是输入编码错误。
是的。由于 OrcaRouter 使用兼容 OpenAI 的 API，迁移通常涉及三项更改：将基础 URL 设置为 https://api.orcarouter.ai/v1，使用 OrcaRouter API 密钥，并将模型名称更改为 google/gemini-3.8-flash。读取 choices[0].message.content 和 usage 的代码应继续正常工作。纯文本工作流应能顺利迁移。多模态工作流则不太确定：如果当前代码使用 OpenAI 特有的内容部分发送图像，这些字段可能被 Gemini 3.8 Flash 原样接受，也可能不被接受。目录记录中不包含媒体转换规范。在迁移高流量或媒体密集型流量之前，请向两个端点发送一小组相同的请求，并比较响应和错误消息。迁移期间请保留现有模型 ID 作为回退方案，因为即使通过相同的 API 形态，一个模型的行为也不能保证与另一个模型完全相同。
此目录页面仅包含一个 Google 模型，因此不会打印与其他 Gemini 变体并排对比的表格。在 Google 的命名中，Flash 通常标识一种旨在平衡速度和成本的模型，而其他 Gemini 层级可能面向更高的能力或不同的价格点。这些说法不受此条目中事实的支持，因此最终选择应基于每个模型的目录字段。请比较上下文窗口、最大输出、输入模态、价格和基准分数。Gemini 3.8 Flash 具有 1,048,576 token 的上下文、65,536 的最大输出、多模态输入以及 54.9 的 HLE-Verified 分数。另一个 Gemini 模型可能具有较小的上下文或不同的价格，但此处未提供该信息。请使用 OrcaRouter 对每个候选模型运行相同的评估提示。这比假设同一提供方的两个模型行为相同更为可靠。
对于简单任务，单Token价格更低的模型在成本上可能胜过Gemini 3.8 Flash。Gemini 3.8 Flash的收费标准为每100万输入Token $0.75、每100万输出Token $3.75；当输出较短且任务直接时，费率更低的模型可能更具吸引力。然而，仅凭价格并不能决定总成本。如果较便宜的模型在复杂请求上重新启动或产出质量较差的答案，额外调用产生的开销可能超过节省的费用。Gemini 3.8 Flash的主要优势可以抵消其较高的价格：54.9的HLE-Verified分数、多模态输入、大上下文窗口以及长输出限制。如果你的工作负载用不到这些优势，更便宜的模型才是理性的选择。使用OrcaRouter在代表性样本上运行这两种模型，比较准确率、输出长度以及每个成功结果的总支出。上下文限制同样重要，因为窗口较小的模型可能需要额外的检索或拆分，从而增加集成成本。
推理专用模型通常经过优化，会在困难的逻辑和数学问题上投入额外的计算量。此目录条目没有包含另一款模型进行对比，因此下述方向是定性的。当你的工作负载需要长上下文、超长输出，或文本加图像、视频、文件和音频输入时，Gemini 3.8 Flash 是合理的选择。这些特性可能比硬基准测试上多一分更重要。Flash 的定位也暗示它相比更重的推理模型是更低延迟的选择，尽管此处未列出速度声明。如果任务是困难的证明、代码分析或多步规划问题，请在你自己的 HLE 风格提示词上，将 google/gemini-3.8-flash 与推理模型进行比较。如果不需要深度思考，Flash 级别的模型可以避免更高的成本和较慢的响应。没有普遍适用的赢家；决定因素在于上下文大小、模态支持、所需延迟、输出长度和实测任务质量。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 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| 输入 / 1M tokens | $0.750 |
| 输出 / 1M tokens | $3.75 |
| 缓存读取 / 1M | $0.075 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
本周开发者的讨论
@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