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Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)
Balanced reasoning effort variant of Gemini 3.8 Flash for agentic workflows.
Inteligencia
65.2 #248
Nivel top 32%
Velocidad de Salida
315 t/s
TTFT 160 ms · ITL 3.2 ms/tok
Precio combinado (3:1)
$1.5 /1M
Entrada $0.75/M · Salida $3.75/M
Contexto
1M
≈ 2,500 páginas A4 · salida máx. 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.
Fortalezas y compromisos
Donde gana
- 1M context — swallows whole repos, codebases or corpora in one pass
- Up to 65,536 output tokens per response
- 302 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Sub-200ms time-to-first-token
Puntos a vigilar
- Architecture and weights undisclosed — API access only
Casos de uso clave
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
Inicio rápido para desarrolladores y API
Define primero
GEMINI_API_KEY — obtener una clave APIcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash-medium:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"parts": [{"text": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]}]
}'from google import genai
client = genai.Client() # reads GEMINI_API_KEY
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3-8-flash-medium",
contents="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.text)const res = await fetch(
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash-medium:generateContent`,
{
method: "POST",
headers: {
"x-goog-api-key": process.env.GEMINI_API_KEY,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }] }] }),
}
);
console.log((await res.json()).candidates[0].content.parts[0].text);Recursos y enlaces oficiales
Despliegue de API
Comparar hosts y latencia
Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Puntuaciones por Fuente
Puntuaciones por Categoría
Resultados de Benchmarks
Especificaciones en vivo y arquitectura
Bajo el capó
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.075/1M tokens.
- Native multimodality: text, image, audio, video in a single model.
Fecha de Lanzamiento
1 sept 2026
Parámetros
Not disclosed
Licencia
Proprietary
Ventana de Contexto
1,000,000 tokens
Salida máx.
65,536 tokens
Modalidades
text + image + audio + video
Precios de caché
lectura $0.075 · escritura $0.9375 /1M
Razonamiento
Niveles de esfuerzo
Precio de Entrada
$0.75/M
Precio de Salida
$3.75/M
Velocidad de Salida
315 t/s
Tiempo al Primer Token
160 ms
Datos actualizados
2 sept 2026
Factura mensual estimada
Gasto mensual estimado
$0.00
Calculando ahorro vs GPT-4o…
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@misc{llmpodium2026gemini38flashmedium,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3-8-flash-medium}
}Insertar insignia de puntuación
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