gemini-3.8-flashModelsell で gemini-3.8-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.375 | $1.875 | $0.0375 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $0.525 | $2.625 | $0.0525 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池,适合 vibe coding学习等场景 | -90% | $0.075 | $0.375 | $0.0075 |
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SentencePiece (Gemini)標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.8 Flash
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モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Gemini 3.8 Flash 适合长周期软件工程、自主智能体和复杂企业工作流。它可以围绕一个目标连续处理资料、规划步骤、分析结果并修正方案,适合将代码开发、业务规则与实际操作连接起来的项目。
模型支持文字、图片、视频、音频和PDF输入,输出文本。代码任务可以结合仓库说明、错误日志和界面录像;企业流程任务可以结合操作手册、系统截图和会议记录。把这些信息放在同一目标下,有助于识别实现与流程之间的缺口,而不是孤立地解释每份材料。
长任务应明确必须满足的约束和阶段成果,例如接口保持兼容、数据处理可回退、异常状态有记录。模型接入工具后可以参与代码执行、函数调用和检索,应用应把每次真实结果交回,让后续工作依据实际状态推进。
复杂任务适合分为理解现状、设计改动、实施验证和整理交付等阶段。每一阶段都保存已完成内容、失败原因和下一步,减少重复分析,也方便加入新的限制。Gemini 3.8 Flash 支持low、medium和high思考等级,可按任务选择。涉及不确定信息时应保留待确认项,不能把模型的自信程度当作验证结果。
“根据现有工单系统代码、操作手册和客服演示录像,设计自动分派流程。先整理当前状态和分派规则,再找出冲突与缺失信息。分步骤实现,保留人工改派入口,并验证重复请求、无匹配人员和处理中人员离线等情况。每阶段输出实际结果与剩余问题。”
保存阶段检查点,包含完成内容、关键决策、验证结果和待办。继续时先读取检查点,再处理下一项。
Gemini 3.8 Flash支持low、medium、high,不支持minimal。应选择受支持的等级,并根据实际质量与响应时间评估。
/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Gemini Cli | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で gemini-3.8-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-3.8-flash へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
