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Gemini 3.8 Flash API

Gemini 3.8 Flash ist Googles intelligentestes Flash-Modell mit multimodalem Eingang, langem Kontext und anpassbarem Denkaufwand für anspruchsvolle Agenten- und Coding-Aufgaben.

Gemini 3.8 Flash ist ein von Google veröffentlichtes multimodales Reasoning-Modell, das Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs als Eingabe verarbeitet und Text ausgibt. Es nutzt erweitertes Denken mit Gedankenketten, wobei sich die Denkstufe auf niedrig, mittel oder hoch einstellen lässt. Der Kontext umfasst 1.000.000 Tokens, die Ausgabe ist auf 65.536 Tokens begrenzt. Das Modell baut auf Gemini 3.7 Flash auf und ist als Nachfolger von Gemini 2.5 Flash und Gemini 3.7 Flash positioniert. Der Wissensstand reicht bis März 2026, in einigen Domänen bis Januar 2025.

Zu den Funktionen zählen Caching, Codeausführung, Funktionaufrufe, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext, Search-Grounding, Google-Maps-Grounding, Batch-API sowie Flex- und Priority-Inferenz. Computer-Use ist als Vorschau verfügbar. Eine auf Cybersicherheit spezialisierte Variante, Gemini 3.8 Flash Cyber, existiert ebenfalls. Das Modell eignet sich für langfristige Softwareentwicklung, autonome Agenten, komplexe Unternehmensabläufe, mehrstufige Orchestrierung, vollständige Code-Refaktorierung, allgemeines Reasoning, dokumentenintensive Langlauf-Workflows, Finanzanalyse, juristische Workflows, biologischen Forschung und Videoverständnis.

In den Bewertungen erzielt Gemini 3.8 Flash den Artificial Analysis Intelligence Index von 41 bei einem Median von 27 in derselben Preiskategorie. Es erreicht 73,7 % bei DeepSWE v1.1, 61,4 % bei Vals Finance Agent v2, 10,0 % All-Pass-Rate beim Harvey Legal Agent Benchmark, 89,4 % bei Terminal-bench 2.1, 86,2 % bei CharXiv Reasoning, 87,8 % bei LVBench (agentisch, statisch 87,1 %) und 54,9 % bei HLE-Verified. Die Ausgabegeschwindigkeit liegt bei 136,6 Tokens pro Sekunde gegenüber einem Median von 78,0 in derselben Kategorie. Zu den Einschränkungen gehören mögliche Halluzinationen, gelegentliche Latenz- und Timeout-Probleme, ein hoher Tokenverbrauch bei hohen Denkstufen, eine Zeit bis zum ersten Token von 24,90 Sekunden gegenüber einem Median von 3,96 Sekunden sowie eine sehr ausführliche Ausgabe mit 170 Millionen Tokens während der Intelligence-Index-Evaluierung gegenüber einem Median von 87 Millionen. Audio-, Bildgenerierung und die Live-API werden nicht unterstützt.

Playground öffnen ↗API-Schlüssel erstellen ↗Erste Schritte →

Aktualisiert:

MODELL-ID

gemini-3.8-flash
Kontext
1.049M
Max. Ausgabe
65.536K
Empfohlene API
messages
Eingabe
text / image / video / file / audio
Ausgabe
text

Highlights

  • Multimodaler Eingang mit Textausgabe
  • 1.000.000 Tokens Kontext
  • Denkstufe niedrig, mittel, hoch
  • 136,6 Tokens pro Sekunde Ausgabe
  • Codeausführung und Funktionsaufrufe
  • Computer-Use als Vorschau

Anbieter

Bester Preis
4 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
$1.5$0.75$7.5$3.75$0.3$0.15$0.3$0.15
$1.5$0.75$7.5$3.75$0.3$0.15$0.3$0.15
$2.7$1.35$13.5$6.75$0.27$0.135$0.27$0.135
$2.7$1.35$13.5$6.75$0.27$0.135$0.3$0.15

Was man für $10 bekommt

Eingabe
6,7 Mio. Token
Ausgabe
1,3 Mio. Token

Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Median derselben Preiskategorie liegt bei 27

    41

  • DeepSWE v1.1

    73,7%

  • Vals Finance Agent v2

    61,4%

  • Harvey Legal Agent Benchmark

    All-Pass-Rate

    10,0%

  • Terminal-bench 2.1

    89,4%

  • CharXiv Reasoning

    86,2%

  • LVBench

    agentisch; statisch 87,1 %

    87,8%

  • HLE-Verified

    54,9%

Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.

Schlussfolgern

Standardaufwand
medium
Standardmäßig aktiviert
Ja
Immer aktiviert
Ja
Verfügbare Aufwandsstufen
high / medium / low

Schnellstart

Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.

Playground öffnenAPI-Schlüssel erstellen
1

API-Schlüssel hinterlegen

Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Erste Anfrage senden

Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.

gemini-3.8-flash

Dieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gemini-3.8-flash",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Drittanbieter-SDKs verwenden

Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Streaming aktivieren

Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-3.8-flash",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parameter

NameTypStandardBeschreibung
modelstringgemini-3.8-flashÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.
max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.
messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.
include_reasoning———
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.
tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.
toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.
top_p———

Häufige Fragen

Was ist Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash ist ein von Google veröffentlichtes multimodales Reasoning-Modell, das Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs als Eingabe verarbeitet und Text ausgibt. Es nutzt erweitertes Denken mit Gedankenketten, wobei sich die Denkstufe auf niedrig, mittel oder hoch einstellen lässt. Der Kontext umfasst 1.000.000 Tokens, die Ausgabe ist auf 65.536 Tokens begrenzt. Das Modell baut auf Gemini 3.7 Flash auf und ist als Nachfolger von Gemini 2.5 Flash und Gemini 3.7 Flash positioniert. Der Wissensstand reicht bis März 2026, in einigen Domänen bis Januar 2025. Zu den Funktionen zählen Caching, Codeausführung, Funktionaufrufe, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext, Search-Grounding, Google-Maps-Grounding, Batch-API sowie Flex- und Priority-Inferenz. Computer-Use ist als Vorschau verfügbar. Eine auf Cybersicherheit spezialisierte Variante, Gemini 3.8 Flash Cyber, existiert ebenfalls. Das Modell eignet sich für langfristige Softwareentwicklung, autonome Agenten, komplexe Unternehmensabläufe, mehrstufige Orchestrierung, vollständige Code-Refaktorierung, allgemeines Reasoning, dokumentenintensive Langlauf-Workflows, Finanzanalyse, juristische Workflows, biologischen Forschung und Videoverständnis. In den Bewertungen erzielt Gemini 3.8 Flash den Artificial Analysis Intelligence Index von 41 bei einem Median von 27 in derselben Preiskategorie. Es erreicht 73,7 % bei DeepSWE v1.1, 61,4 % bei Vals Finance Agent v2, 10,0 % All-Pass-Rate beim Harvey Legal Agent Benchmark, 89,4 % bei Terminal-bench 2.1, 86,2 % bei CharXiv Reasoning, 87,8 % bei LVBench (agentisch, statisch 87,1 %) und 54,9 % bei HLE-Verified. Die Ausgabegeschwindigkeit liegt bei 136,6 Tokens pro Sekunde gegenüber einem Median von 78,0 in derselben Kategorie. Zu den Einschränkungen gehören mögliche Halluzinationen, gelegentliche Latenz- und Timeout-Probleme, ein hoher Tokenverbrauch bei hohen Denkstufen, eine Zeit bis zum ersten Token von 24,90 Sekunden gegenüber einem Median von 3,96 Sekunden sowie eine sehr ausführliche Ausgabe mit 170 Millionen Tokens während der Intelligence-Index-Evaluierung gegenüber einem Median von 87 Millionen. Audio-, Bildgenerierung und die Live-API werden nicht unterstützt.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben unterstützt Gemini 3.8 Flash?

Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs als Eingabe und gibt Text aus. Audio- und Bildgenerierung werden nicht unterstützt.

Wie groß sind Kontext und Ausgabelänge?

Der Kontext umfasst 1.000.000 Tokens, die Ausgabe ist auf 65.536 Tokens begrenzt.

Für welche Aufgaben ist das Modell geeignet?

Es ist auf langfristige Softwareentwicklung, autonome Agenten, komplexe Unternehmensabläufe, mehrstufige Orchestrierung, Finanzanalyse, juristische Workflows und Videoverständnis ausgelegt.

Wie unterscheidet sich Gemini 3.8 Flash von Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.8 Flash baut auf Gemini 3.7 Flash auf und erledigte in Bewertungen mehr als dreimal so viele Aufgaben. Gemini 3.8 Flash Cyber ist eine auf Cybersicherheit spezialisierte Variante.

Lässt sich der Denkaufwand steuern?

Ja, die Denkstufe ist auf niedrig, mittel oder hoch einstellbar. Bei hohen Stufen neigt das Modell jedoch zu einem hohen Tokenverbrauch.

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Kontext

1.049M

Max. Ausgabe

943.718K

Eingabe-Token

$4 / 1M Token

Ausgabe-Token

$20 / 1M Token

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Programmierhilfe in IDEsAgentische WorkflowsWissenschaftliche und mathematische AufgabenDokumentenanalyse und OCR

Kontext

262.144K

Max. Ausgabe

32.768K

Eingabe-Token

$0 / 1M Token

Ausgabe-Token

$0 / 1M Token