Gemini 3.8 Flash 是 Google 最智慧的 Flash 模型，在軟體工程、代理任務及多步驟推理方面，相較於 3.7 Flash 有顯著提升。
Gemini 3.8 Flash 旨在服務需要具備廣泛多模態輸入、長上下文視窗、大輸出限制，以及 OpenAI 相容 API 的 Google 模型的團隊。它適用於長檔分析、逐字稿或影片審閱、文件擷取，以及在廣告宣稱的輸入限制內進行多輪內容生成等應用情境。由於輸出限制為 65,536 個 tokens，它也能在無需拆分答案的情況下生成長篇報告或結構化結果。已經使用 OpenAI…
所述能力包括廣泛的輸入支援、1,048,576 個 token 的上下文、65,536 個 token 的輸出限制，以及在 HLE-Verified 上取得 54.9 分。HLE-Verified 是一項專家級基準測試，因此該分數表明此模型能夠處理需要困難回憶、推理與計算的問題。由於它接受文字、影像、影片、檔案與音訊，單一工作流程即可同時傳入文件、錄音與後續指令。在 OrcaRouter 上，無需另外使用 Google SDK：該模型以 google/gemini-3.8-flash 的形式，透過標準的 OpenAI 相容 API 提供。這對目前發送聊天完成請求的管線來說十分方便。高輸出上限使模型能夠在一次生成中產出完整報告、程式碼檔案或結構化輸出。這是否意味著模型支援工具呼叫、程式碼執行或結構化輸出？目錄記錄並未列出這些功能。在依賴這些能力之前，應先加以測試。
1,048,576 個 token 的上下文視窗可容納包含大型文件、一本書、大量檔案或長篇記錄轉錄稿的提示內容。這能減少在來源資料可放入供應商限制內時，對內容切分、檢索或多輪摘要的需求。它也讓您能在單次呼叫中同時納入來源文字、任務指示與範例。若您要求非常長的輸出，實際可用的上下文預算可能較小，因為此列表並未說明輸入與輸出如何共用此視窗。為求最高可靠性，請將指示放在模型最可能回應的位置，並使用您自己的提示配置進行測試。若您的總請求超過供應商限制，OrcaRouter 會回傳上游錯誤。長上下文呼叫按 token 計費，因此寬廣的上下文並非免費；輸入 token 每 1M 收費 $0.75。對於視窗大部分內容皆不相關的工作，較短的提示可能以較低成本達到相同效能。
並非每個任務都需要 1,048,576 個 token 的上下文、多模態輸入，或 54.9 的 HLE-Verified 分數。對於短文本分類、標題生成、簡單路由或低複雜度萃取，較便宜的模型通常能以較低成本產生可接受的輸出。在 OrcaRouter 中，切換模型 ID 不會改變整體 API 模式，因此團隊可以在較便宜的模型上建立原型，並僅在品質或長度需要時升級到 google/gemini-3.8-flash。如果工作負載僅使用文字和少許提示詞，那麼大上下文與媒體支援就沒有增加價值。如果所需的輸出超過 65,536 個 token，此模型無法在一次完成中產生該輸出。定價結構也很重要：輸出 token 每 1M 需 $3.75，是輸入費率的五倍。以生成為主的負載將由輸出成本主導。在這種情況下，較短的生成內容或較便宜的輸出模型通常更經濟。
HLE-Verified 是 Humanity's Last Exam 基準測試的已驗證子集，其中包含經過正確性檢查的困難專家級問題。根據 OrcaRouter 目錄，Gemini 3.8 Flash 在此基準測試中獲得 54.9 分。分數越高，代表模型能正確回答這些困難題項的比例越高。分數超過 50 表示模型在此評測中能處理超過半數的已驗證 HLE 題項。此分數是困難知識、數學與推理任務的參考指標，並非完整的品質概況。本列表未提供其他基準測試分數，因此 MMLU、程式設計、數學或指令遵循效能並非從此數字推導而來。生產環境中的品質會因任務與提示風格而異，基準測試數字也可能受評測方法影響。團隊應透過 OrcaRouter 執行私有驗證範例，並將此模型與其他候選模型進行比較，而非將單一綜合分數視為唯一的決策標準。
65,536 個 token 的最大輸出量，為單次生成回應的長度設定了上限。當任務需要深入分析、長篇文件或大型結構化內容時，這項限制就會產生影響。對於 HLE-Verified 這類以簡短回答為主的基準測試任務，輸出限制通常不會成為瓶頸。就內容生成而言，在大多數常見情況下，它讓輸出不再需要拆分。輸出限制也與 1,048,576 個 token 的上下文視窗互相影響，因為若提示詞填滿整個上下文，再加上最大長度的輸出，可能會超出供應商的總預算，除非供應商將輸入與輸出的額度分別計算。此目錄條目並未明確說明這項計算規則。在實務上，應將 max_tokens 設為您需要的最大值，而不是一律使用 65,536。長篇輸出的計費為每 1M 個 token 3.75 美元，因此產生不必要的內容會增加成本。如果應用程式需要在單一回應中取得超過 65,536 個 token，則單靠此模型並不足以滿足需求。
OrcaRouter 目錄中並未針對 Gemini 3.8 Flash 發布延遲或吞吐量數據。回應時間取決於提示詞大小、輸出長度、網路狀況、並發量以及供應商端的負載。在 Google 的模型產品線中，Flash 名稱通常代表比更大或更深的產品線更具回應性的模型，但此列表並未顯示具體的速度目標。若您要處理使用者導向的請求，請使用接近真實的資料，透過 OrcaRouter 量測端到端時間。短回答會比長篇生成更快出現，因為總生成時間通常會隨輸出長度而增加。定價模式不會收取每次請求的延遲費用；您只需按輸入與輸出 token 付費。若要減少實際經過時間，請避免在提示詞中加入非必要內容、設定 max_tokens 上限，並在非必要時不要傳送大型媒體。此目錄頁面並未提供任何速度保證，因此對效能敏感的應用程式應在正式上線前進行負載測試。
此列表未提供獨立的限制報告。記錄的事實包括模型名稱、提供者、上下文視窗、最大輸出、輸入模態、價格、API 存取，以及一項基準評分。此記錄中並未宣稱支援工具呼叫、程式碼執行、影像生成、音訊輸出或結構化輸出。在依賴這些功能之前，應透過實際請求進行驗證。54.9 的 HLE-Verified 分數仍表示該模型在該基準中漏掉了約 45% 的已驗證專家級項目，因此它不是完美的推理引擎。大型上下文視窗並不保證對所有內容的注意力均等，且未列出任何幻覺、偏見、拒絕回應或領域準確度的資料。支援媒體輸入，但目錄未具體說明每種媒體類型如何進行 token 化，或檔案大小適用哪些限制。對於安全關鍵或受監管的輸出，請自行建置驗證。如果任務超出支援的輸入或輸出範圍，請選擇具有相符目錄項目的模型。
Gemini 3.8 Flash 按提供者費率計費：每 1,000,000 個輸入 Token 為 $0.75，每 1,000,000 個輸出 Token 為 $3.75。OrcaRouter 在該費率之上不加收任何加成費用。輸入 Token 涵蓋提交給模型的文字及媒體內容，不過本目錄並未提供每張圖片、每部影片或每段音訊的 Token 計算公式。輸出 Token 涵蓋模型回傳的文字。由於輸出費率是輸入費率的五倍，即使提示詞很大，較長的回答仍可能主導帳單費用。為管理成本，請編寫能提供相關脈絡的提示詞，並在可能時要求簡潔的回應。本目錄未列出任何工作階段費用、平台費用或固定訂閱費用。唯一指定的費用是按 Token 計費的金額。應使用 API 回傳的回應使用量欄位，來確認每次呼叫所計費的輸入與輸出 Token 數量。
以每百萬輸入代幣0.75美元計算，一個完整1,048,576個代幣的提示詞，在產生輸出之前，輸入成本約為0.79美元，這是直接根據所列價格與上下文長度得出。以每百萬3.75美元計算，完整65,536個代幣的輸出約需0.25美元。若請求同時用滿完整輸入視窗與完整輸出上限，在供應商費率且零加價的情況下，總計約為1.04美元。大多數實際請求使用的資源遠少於此，因此這些數值應視為上限估算，而非典型帳單金額。由於輸出代幣較貴，最省成本的設計是只傳送模型所需的內容，並要求聚焦的結果。影片與音訊輸入在此紀錄中並無單獨列出的計價項目，因此多媒體豐富提示詞的總費用，將取決於供應商如何對這些輸入進行代幣化。請監控每次回應的使用量，以準確估算整體支出。
OrcaRouter 以供應商費率列出 Gemini 3.8 Flash，且無任何加價，因此顯示的每個 token 價格應與上游 Google 供應商費率相符。目錄記錄中並未出現 OrcaRouter 對每個 token 的額外收費。快取是另一個議題：所提供的模型資料中，並未包含提示快取命中價格、快取折扣或自動快取設定。您不應假設重複的相同前綴會以較低費率計費。未列出快取價格，表示最安全的成本模型是以完整輸入 token 計費為基礎。如果快取功能開放使用，可能會降低重複提示詞的有效成本，但此條目並不保證這種行為。若要在沒有快取的情況下控制成本，請將共用的提示區塊維持簡短，盡可能對大型靜態內容使用外部儲存，並避免重複傳送相同資料，除非任務需要。
當OrcaRouter模型以供應商費率計費且零加成時，模型之間的價格差異來自其上游費率。Gemini 3.8 Flash 每100萬個輸入tokens收費0.75美元，每100萬個輸出tokens收費3.75美元。另一個模型是否更便宜，取決於該模型的供應商費率，而這項資訊未在此條目中顯示。由於OrcaRouter沒有按token計費，比較價格很直接：直接比較供應商費率欄位即可。價格並非唯一考量因素。較便宜的模型若產出無法使用的結果，可能需要重試、人工審查或額外提示，最終可能比成功率較高的模型成本更高。對於簡短且簡單的任務，低成本模型仍具有明顯優勢。對於困難的推理或多模態／長上下文工作，請評估每次成功回應的總花費。在選擇預設模型ID之前，請在自己的資料集上衡量品質與成本。
OrcaRouter 在 https://api.orcarouter.ai/v1 提供一個與 OpenAI 相容的 API。將你的 base_url 設定為該位址，並將 model 欄位設定為 google/gemini-3.8-flash。之後，OpenAI SDK 或任何支援 OpenAI 聊天完成請求的用戶端都能呼叫該模型。例如，Python 用戶端可以將 base_url 設為 https://api.orcarouter.ai/v1、api_key 設為你的 OrcaRouter 金鑰來初始化 OpenAI，然後使用 model=google/gemini-3.8-flash 呼叫 chat.completions.create。回應會包含 choices 與 usage 欄位，並以一般格式回傳。這表示現有程式碼不需要 Google 專用用戶端。對於影像、影片、檔案或音訊輸入，請求必須使用模型接受且可透過 OrcaRouter 傳遞的內容格式；此目錄頁面沒有顯示媒體結構描述，因此請先試用小型請求。請使用與上述完全相同的模型 ID，包括 google 前綴。
至少，請將 model 設定為 google/gemini-3.8-flash，並提供一個包含使用者內容的 messages 陣列。此端點與 OpenAI 相容，因此標準參數如 max_tokens、temperature、top_p、stop 和 stream 可能皆可使用，實際依提供者的支援而定。目錄條目並未列出取樣參數的預設值或範圍限制。由於列出的最大輸出為 65,536 個 token，將 max_tokens 設定高於該值的請求應謹慎處理；上游模型可能會拒絕或將其截斷。如果您的任務需要較長的回應，請明確將 max_tokens 設定為預期的長度。如果簡短的回應就已足夠，則請將 max_tokens 保持較低，以避免為不必要的輸出付費。messages 陣列應使用與其他 OpenAI 風格模型相同的角色。對於媒體輸入，請以您的 API 用戶端所使用的格式加入媒體內容，並確認 OrcaRouter 傳回的是有效的 completion，而不是輸入編碼錯誤。
是的。由於 OrcaRouter 使用的是與 OpenAI 相容的 API，遷移通常涉及三項變更：將 base URL 設定為 https://api.orcarouter.ai/v1、使用 OrcaRouter API 金鑰，以及將模型名稱改為 google/gemini-3.8-flash。讀取 choices[0].message.content 和 usage 的程式碼應可繼續運作。純文字工作流程應可乾淨遷移。多模態工作流程則較不確定：如果您目前的程式碼以 OpenAI 特有的內容區塊傳送圖片，那些欄位可能有也可能不會被 Gemini 3.8 Flash 完全按原樣接受。目錄記錄中並未包含媒體轉換規格。在遷移大量流量或媒體密集流量之前，請先對兩個端點執行一小組相同的請求，並比較回應與錯誤訊息。遷移期間請保留您現有的模型 ID 作為備援，因為即使透過相同的 API 形狀，不同模型的行為也無法保證完全相同。
此目錄頁面僅包含一個 Google 模型，因此不會與其他 Gemini 變體並排印出對照表。在 Google 的命名慣例中，Flash 通常代表專為速度與成本平衡所設計的模型，而其他 Gemini 層級可能鎖定更高的能力或不同的價格點。這些宣稱並非由此條目中的事實所支持，因此最終選擇應依據各模型的目錄欄位。請比較上下文視窗、最大輸出、輸入模態、價格與基準分數。Gemini 3.8 Flash 具備 1,048,576 個 token 的上下文、65,536 的最大輸出、多模態輸入，以及 54.9 的 HLE-Verified 分數。其他 Gemini 模型可能具有較小的上下文或不同的價格，但此處並未提供該資訊。請透過 OrcaRouter 對每個候選模型執行相同的評估提示詞。這比假設同一供應商的兩個模型具有相同行為更為可靠。
對於簡單任務，較便宜的按token計價模型在成本上可能勝過Gemini 3.8 Flash。Gemini 3.8 Flash每100萬輸入token收費0.75美元，每100萬輸出token收費3.75美元；當輸出簡短且任務直接了當時，費率較低的另一款模型可能更具吸引力。然而，價格本身並非決定總成本的因素。如果較便宜的模型在複雜請求上重新啟動或產生不佳答案，額外的呼叫次數可能抵銷節省下來的成本。Gemini 3.8 Flash的主要抵銷優勢在於54.9的HLE-Verified分數、多模態輸入、大規模上下文以及長輸出限制。如果你的工作負載未用到這些優勢，選擇較便宜的模型才是合理的。請使用OrcaRouter在具代表性的樣本上同時執行兩個模型，並比較準確度、輸出長度以及每次成功結果的總花費。上下文限制也很重要，因為視窗較小的模型可能需要額外的檢索或切分處理，從而增加整合成本。
推理專用模型通常會經過最佳化，以在困難的邏輯與數學問題上投入額外的運算量。此目錄條目並未包含另一個模型以供比較，因此以下的說明方向屬定性描述。當工作負載需要長上下文、極長輸出，或文字加上圖像、影片、檔案與音訊輸入時，Gemini 3.8 Flash 便是合理的選擇。這些功能有時比在困難的基準測試中再多一分更為重要。Flash 的定位亦暗示，它會是比更重量級的推理模型更低延遲的選項，雖然此處並未列出任何速度聲明。若任務是困難的證明、程式碼分析或多步驟規劃問題，請以您自己的 HLE 風格提示，將 google/gemini-3.8-flash 與推理模型相互比較。若您不需要深度思考，Flash 等級的模型可避免更高的成本與較慢的回應。並不存在普遍適用的贏家；決定因素在於上下文大小、模態支援、所需延遲、輸出長度，以及實測的任務品質。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens | $0.750 |
| 輸出 / 1M tokens | $3.75 |
| 快取讀取 / 1M | $0.075 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@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