Gemini 3.8 Flash è il modello Flash più intelligente di Google; la pagina ufficiale lo descrive come progettato per l'ingegneria del software di lungo orizzonte, gli agenti autonomi e i flussi di lavoro aziendali complessi.
- Input
- testo immagine audio video $0.75/M
- Output
- testo $3.75/M
- Input audio
- $0.75/M
- Lettura cache
- $0.075/M
- Contesto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~85% più economico
- Knowledge cutoff
- 2026-03
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 70 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.048.576 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 65.536 |
| Knowledge cutoff | 2026-03 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 4.096 |
Ragionamento
| Parametro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valori | minimal · low · medium · high i valori accettati li definisce il provider |
Modello
| Modalità | testo + immagine + audio + video → testo |
|---|
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.
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
Gemini 3.8 Flash superato · 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.
out 705 tok (+624 ragionamento) latenza 6.4 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Gemini 3.8 Flash superato · 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.
out 1393 tok (+1149 ragionamento) latenza 10.1 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Gemini 3.8 Flash superato · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
out 3989 tok (+3932 ragionamento) latenza 30.4 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Gemini 3.8 Flash superato · 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.
out 3833 tok (+3688 ragionamento) latenza 21.8 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa Gemini 3.8 Flash in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo SDK. 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(""));Informazioni su Gemini 3.8 Flash
- Accetta testo, immagini, audio e video e restituisce testo, così una sola chiamata può ragionare insieme su uno screenshot, una registrazione e un prompt invece di concatenare più modelli in una pipeline.
- Il dettaglio di prezzo da pianificare è che la tariffa pubblicata è introduttiva e non definitiva: $0.75 per milione di token in ingresso e $3.75 per milione in uscita valgono fino al 31 dicembre 2026, e il 1° gennaio 2027 entrambe raddoppiano, a $1.50 e $7.50.
- La cache del contesto si muove nella stessa data, da $0.075 a $0.15 per milione di token letti, e il costo orario di archiviazione passa da $0.50 a $1.00 per milione di token all'ora.
- Qualsiasi stima fatta sul prezzo di oggi conviene rivederla prima di fine anno, non dopo.
- Il prezzo di output include i token di ragionamento, quindi una risposta con molto ragionamento viene fatturata sull'intera traccia e non solo sul testo visibile: dimensiona di conseguenza il massimo dei token in uscita.
- La tabella Standard pubblicata da Google riporta una sola tariffa di input, senza scaglione per lunghezza del contesto né una riga separata per audio o video, perciò un prompt lungo e gli input multimediali sono fatturati alla stessa tariffa del testo.
- Il grounding con Google Search e con Google Maps hanno ciascuno una quota mensile gratuita condivisa da tutta la famiglia Gemini 3 prima che inizino gli addebiti per richiesta.
- Synthorai lo eroga tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI, quindi si inserisce in un'integrazione esistente senza un client specifico di Google.
FAQ
L'API di Gemini 3.8 Flash si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.75/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 166 richieste da ~8K token a Gemini 3.8 Flash.
In cosa eccelle Gemini 3.8 Flash?
Il Flash più intelligente per agenti di lungo orizzonte; il prezzo introduttivo raddoppia il 1° gennaio 2027; nessuno scaglione di contesto né sovrapprezzo di modalità. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Gemini 3.8 Flash?
Su Synthorai Gemini 3.8 Flash costa $0.75 per milione di token di input e $3.75 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.075/M.
Qual è la finestra di contesto di Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 65,536 token.
Gemini 3.8 Flash supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, con una modalità esplicita per risparmi garantiti. I token di input letti dalla cache costano $0.075/M, contro $0.75/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 4,096 token. Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a Gemini 3.8 Flash?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gemini-3.8-flash" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di Gemini 3.8 Flash?
Il knowledge cutoff di Gemini 3.8 Flash è 2026-03, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-09-03).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.