Google
Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.8 Flash (high reasoning) by Google. High intelligence index (59), output throughput of 302 TPS, and native 1M context window with 90% prompt caching discount.
지능 지수
68.5 #183
상위 24% 티어
출력 속도
302 t/s
TTFT 180 ms · ITL 3.3 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$1.5 /1M
입력 $0.75/M · 출력 $3.75/M
컨텍스트
1M
≈ A4 2,500페이지 · 최대 출력 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 3.8 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 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
주의할 점
- Architecture and weights undisclosed — API access only
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
GEMINI_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash: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",
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: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);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
- 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.
출시일
2026년 9월 1일
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
1,000,000 tokens
최대 출력
65,536 tokens
모달리티
text + image + audio + video
캐시 가격
읽기 $0.075 · 쓰기 $0.9375 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$0.75/M
출력 가격
$3.75/M
출력 속도
302 t/s
첫 토큰 생성 시간
180 ms
데이터 업데이트
2026년 9월 2일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026gemini38flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.8 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3-8-flash}
}점수 배지 삽입
GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.
미리보기
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Google의 다른 모델
대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Gemini 3.8 Flash의 주요 대체 모델.