Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.8 Flash
Cuál usar y cuándo
Según los datos proporcionados, estos dos son efectivamente intercambiables: gemini-3.7-flash y gemini-3.8-flash cobran ambos $0.75 por millón de tokens de entrada, $3.75 de salida y $0.075 por lecturas de caché, ambos tienen un contexto de 1048576 tokens con un máximo de 65536 de salida, y ambos aceptan entrada de texto, imagen, audio y video con salida de texto además de chat, visión, código, herramientas y razonamiento. La única diferencia listada es la generación y fecha de lanzamiento, 2026-08-13 frente a 2026-09-02, con el mismo límite de conocimiento de 2026-03. Utilice por defecto el más reciente gemini-3.8-flash para trabajos nuevos, y mantenga gemini-3.7-flash fijado solo donde necesite estabilidad en la salida frente a una versión ya probada.
Benchmarks
14 medidos en ambos, 1 empatados.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.75 | $0.75 | = |
| Salida / 1M tokens | $3.75 | $3.75 | = |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.075 | $0.075 | = |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 71 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | sí - el proveedor no publica el control | sí - el proveedor no publica el control |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompt | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Tiempo de vida de la caché | no publicado | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | 4096 tokens | 4096 tokens |
Especificaciones
| Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen audio vídeo | texto imagen audio vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-08-13 | 2026-09-02 |
| Límite de conocimiento | 2026-03 | 2026-03 |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 66K | 66K |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.8 Flash
Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway
Gemini 3.7 Flash superado · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
salida 878 tok (+799 pensamiento) latencia 6.9 s
Gemini 3.8 Flash superado · 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.
salida 705 tok (+624 pensamiento) latencia 6.4 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Gemini 3.7 Flash superado · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
salida 1050 tok (+827 pensamiento) latencia 6.4 s
Gemini 3.8 Flash superado · 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.
salida 1393 tok (+1149 pensamiento) latencia 10.1 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Gemini 3.7 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
salida 918 tok (+858 pensamiento) latencia 6.2 s
Gemini 3.8 Flash superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
salida 3989 tok (+3932 pensamiento) latencia 30.4 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Gemini 3.7 Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
salida 2858 tok (+2718 pensamiento) latencia 14.1 s
Gemini 3.8 Flash superado · 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.
salida 3833 tok (+3688 pensamiento) latencia 21.8 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.7-flash",
# model="gemini-3.8-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-3.7-flash",
// model: "gemini-3.8-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-3.7-flash",
# "model": "gemini-3.8-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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-3.7-flash",
// Model: "gemini-3.8-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-3.7-flash")
// .model("gemini-3.8-flash") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Gemini 3.7 Flash o Gemini 3.8 Flash?
Muestran el mismo entrada / 1m tokens ($0.75), por lo que el precio no es el factor decisivo en este caso - vea las especificaciones y capacidades a continuación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Gemini 3.7 Flash frente a Gemini 3.8 Flash sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten Gemini 3.7 Flash y Gemini 3.8 Flash caché de prompts?
Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.