Gemini 3.8 Flash ist Googles intelligentestes Flash-Modell; die offizielle Seite beschreibt es als ausgelegt auf Software-Engineering mit langem Horizont, autonome Agenten und komplexe Unternehmens-Workflows.
- Eingabe
- Text Bild Audio Video $0.75/M
- Ausgabe
- Text $3.75/M
- Audio-Eingabe
- $0.75/M
- Cache-Lesen
- $0.075/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~85% günstiger
- Knowledge-Cutoff
- 2026-03
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 70 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.048.576 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 65.536 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-03 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 4.096 |
Thinking
| Parameter | reasoning_effort |
|---|---|
| Werte | minimal · low · medium · high akzeptierte Werte je Anbieter |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Audio + Video → Text |
|---|
Google's most intelligent Flash model, engineered for long-horizon software engineering, autonomous agents and complex enterprise workflows. The output price includes thinking tokens. The published rate is introductory: input and output both double on 1 January 2027, and context caching read and hourly storage double with them.
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Gemini 3.8 Flash bestanden · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.
Ausgabe 705 tok (+624 Thinking) Latenz 6.4 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.
Ausgabe 1393 tok (+1149 Thinking) Latenz 10.1 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
Ausgabe 3989 tok (+3932 Thinking) Latenz 30.4 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.
Ausgabe 3833 tok (+3688 Thinking) Latenz 21.8 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Gemini 3.8 Flash in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.8-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.8-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.8-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Gemini 3.8 Flash
- Es nimmt Text, Bilder, Audio und Video entgegen und gibt Text zurück, sodass ein einziger Aufruf über einen Screenshot, eine Aufnahme und einen Prompt zugleich schließen kann, statt mehrere Modelle zu einer Pipeline zu verketten.
- Das preisliche Detail, das Planung verlangt: Der veröffentlichte Tarif ist ein Einführungspreis, kein endgültiger.
- $0.75 pro Million Eingabe-Token und $3.75 pro Million Ausgabe-Token gelten bis zum 31.
- Dezember 2026, beide verdoppeln sich am 1.
- Januar 2027 auf $1.50 und $7.50.
- Das Context-Caching zieht am selben Tag nach, von $0.075 auf $0.15 pro Million gelesener Token, und die stündliche Speichergebühr steigt von $0.50 auf $1.00 pro Million Token und Stunde.
- Was heute auf Basis des aktuellen Preises kalkuliert wurde, prüft man besser vor dem Jahreswechsel nach als danach.
- Der Ausgabepreis schließt Thinking-Token ein: Eine argumentationsintensive Antwort wird über die vollständige Spur abgerechnet, nicht nur über den sichtbaren Text; die maximalen Ausgabe-Token entsprechend budgetieren.
- Die von Google veröffentlichte Standard-Tabelle führt einen einzigen Eingabetarif ohne Stufe nach Kontextlänge und ohne eigene Zeile für Audio oder Video, sodass ein langer Prompt und Medieneingaben zum Texttarif abgerechnet werden.
- Grounding mit der Google Suche und mit Google Maps haben jeweils ein monatliches Freikontingent, das sich die gesamte Gemini-3-Familie teilt, bevor Gebühren pro Anfrage anfallen.
- Synthorai stellt das Modell über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt bereit, es fügt sich also ohne Google-spezifischen Client in eine bestehende Integration ein.
FAQ
Lässt sich die Gemini 3.8 Flash API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.75/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 166 Anfragen an Gemini 3.8 Flash mit je ~8K Tokens.
Worin ist Gemini 3.8 Flash am besten?
Intelligenteste Flash-Stufe für Agenten mit langem Horizont; Einführungspreis verdoppelt sich am 1. Januar 2027; keine Kontextlängenstufe, kein Modalitätsaufschlag. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash kostet auf Synthorai $0.75 pro Million Eingabe-Tokens und $3.75 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.075/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 65,536 Tokens lang sein.
Unterstützt Gemini 3.8 Flash Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.075/M statt $0.75/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 4,096 Tokens, um gecacht zu werden. Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 3.8 Flash?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="gemini-3.8-flash", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Wo liegt der Knowledge-Cutoff von Gemini 3.8 Flash?
Der Knowledge-Cutoff von Gemini 3.8 Flash liegt bei 2026-03, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-09-03).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.