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Gemini 3.8 Flash API

Gemini 3.8 Flash es el modelo Flash más inteligente de Google hasta la fecha, con razonamiento multimodal, contexto de 1.000.000 tokens y un rendimiento destacado en tareas de agente, ingeniería de software y flujos empresariales.

Gemini 3.8 Flash es un modelo de razonamiento multimodal de Google que acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF como entrada y genera texto. Está construido sobre Gemini 3.7 Flash y se posiciona como el modelo Flash más inteligente de la compañía, por debajo del insignia Gemini 4 Argon. Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 de tokens y el límite de salida es de 65.536 tokens. El nivel de pensamiento es configurable en bajo, medio y alto, y el modelo emplea pensamiento extendido y cadena de razonamiento. El conocimiento tiene fecha de corte en marzo de 2026, con algunos dominios limitados a enero de 2025.

El modelo está pensado para tareas de largo horizonte que exigen autonomía y orquestación. Destaca en ingeniería de software de largo recorrido, agentes autónomos, flujos empresariales complejos, orquestación de múltiples pasos y refactorización de código full-stack. También rinde bien en razonamiento general, flujos documentales prolongados, análisis financiero, procesos legales, investigación en biología y comprensión de vídeo. Dispone de ejecución de código, uso de ordenador en vista previa, búsqueda de archivos, llamada a funciones, fundamentación en Google Maps y en búsqueda, salidas estructuradas, contexto de URL, API por lotes, inferencia Flex y prioritaria, además de almacenamiento en caché.

En las evaluaciones, Gemini 3.8 Flash completó más de tres veces las tareas de Gemini 3.7 Flash. Obtiene puntuaciones destacadas en Terminal-bench 2.1 (89,4 %), CharXiv Reasoning (86,2 %) y LVBench (87,8 % en modo agéntico). Su velocidad de salida es de 136,6 tokens por segundo, frente a una mediana de 78,0 en su mismo nivel de precio. Sin embargo, el tiempo hasta el primer token es de 24,90 segundos frente a una mediana de 3,96 segundos, y tiende a ser muy verboso, con 170 millones de tokens generados durante la evaluación del Intelligence Index frente a una mediana de 87 millones. No admite generación de audio ni de imágenes, ni la Live API. Su versión especializada en ciberseguridad es Gemini 3.8 Flash Cyber.

Abrir Playground ↗Crear clave de API ↗Guía de inicio →

Actualizado:

ID DEL MODELO

gemini-3.8-flash
Contexto
1.049M
Salida máx.
65.536K
API recomendada
messages
Entrada
text / image / video / file / audio
Salida
text

Aspectos destacados

  • Modelo Flash más inteligente de Google
  • Contexto de 1.000.000 de tokens
  • Entrada multimodal con salida de texto
  • Nivel de pensamiento configurable
  • Ejecución de código y uso de ordenador
  • Salida de 136,6 tokens por segundo

Proveedores

Mejor precio
4 proveedores

Compara los precios de API entre proveedores. Selecciona un proveedor para ver todos los cargos y condiciones.

Proveedor · Detalles de precio
$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

Qué puedes comprar con $10

Entrada
6,7 M tokens
Salida
1,3 M tokens

Estimado a partir de los precios actuales de entrada y salida, antes de descuentos.

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    la mediana de su mismo nivel de precio es 27

    41

  • DeepSWE v1.1

    73,7%

  • Vals Finance Agent v2

    61,4%

  • Harvey legal agent benchmark

    tasa de todos aprobados

    10,0%

  • Terminal-bench 2.1

    89,4%

  • CharXiv Reasoning

    86,2%

  • LVBench

    agéntico; estático 87,1%

    87,8%

  • HLE-Verified

    54,9%

Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.

Razonamiento

Esfuerzo predeterminado
medium
Activado por defecto
Sí
Siempre activado
Sí
Niveles de esfuerzo disponibles
high / medium / low

Inicio rápido

Código listo para llamar a este modelo con las APIs compatibles de Felo API Platform. Empieza en el Playground si quieres probar prompts antes de escribir código.

Abrir PlaygroundCrear clave de API
1

Configura tu clave de API

Crea una clave en tu cuenta de Felo API Platform y configúrala como variable de entorno.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Haz tu primera solicitud

Usa este ID de modelo con el endpoint de Felo API Platform. Las cabeceras opcionales como X-Request-Id ayudan a diagnosticar problemas.

gemini-3.8-flash

Este modelo puede razonar. Si el protocolo seleccionado y la ruta del modelo exponen controles de razonamiento, conserva los metadatos de razonamiento devueltos al continuar la conversación.

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());

Usar SDK de terceros

En los SDK compatibles, define baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes de estilo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Activa el streaming

Añade stream: true para recibir respuestas como server-sent events.

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

Felo API Platform expone superficies compatibles para llamar a modelos. Elige la superficie que tu app o cliente de agente ya admite.

SurfaceMethodURL

Messages

Mensajes compatibles con Anthropic para clientes de estilo Claude.

POST

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

Parámetros

NombreTipoPredeterminadoDescripción
modelstringgemini-3.8-flashID público del modelo que se va a llamar.
max_tokensinteger—Número máximo de tokens generados.
messagesarray—Mensajes de la conversación para Chat Completions.
include_reasoning———
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—Solicita salida estructurada cuando es compatible.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Controla la variedad de las respuestas cuando es compatible.
tool_choicestring or object—Controla si se debe llamar a una herramienta.
toolsarray—Definiciones de tool calling según el esquema compatible.
top_p———

Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash es un modelo de razonamiento multimodal de Google que acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF como entrada y genera texto. Está construido sobre Gemini 3.7 Flash y se posiciona como el modelo Flash más inteligente de la compañía, por debajo del insignia Gemini 4 Argon. Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 de tokens y el límite de salida es de 65.536 tokens. El nivel de pensamiento es configurable en bajo, medio y alto, y el modelo emplea pensamiento extendido y cadena de razonamiento. El conocimiento tiene fecha de corte en marzo de 2026, con algunos dominios limitados a enero de 2025. El modelo está pensado para tareas de largo horizonte que exigen autonomía y orquestación. Destaca en ingeniería de software de largo recorrido, agentes autónomos, flujos empresariales complejos, orquestación de múltiples pasos y refactorización de código full-stack. También rinde bien en razonamiento general, flujos documentales prolongados, análisis financiero, procesos legales, investigación en biología y comprensión de vídeo. Dispone de ejecución de código, uso de ordenador en vista previa, búsqueda de archivos, llamada a funciones, fundamentación en Google Maps y en búsqueda, salidas estructuradas, contexto de URL, API por lotes, inferencia Flex y prioritaria, además de almacenamiento en caché. En las evaluaciones, Gemini 3.8 Flash completó más de tres veces las tareas de Gemini 3.7 Flash. Obtiene puntuaciones destacadas en Terminal-bench 2.1 (89,4 %), CharXiv Reasoning (86,2 %) y LVBench (87,8 % en modo agéntico). Su velocidad de salida es de 136,6 tokens por segundo, frente a una mediana de 78,0 en su mismo nivel de precio. Sin embargo, el tiempo hasta el primer token es de 24,90 segundos frente a una mediana de 3,96 segundos, y tiende a ser muy verboso, con 170 millones de tokens generados durante la evaluación del Intelligence Index frente a una mediana de 87 millones. No admite generación de audio ni de imágenes, ni la Live API. Su versión especializada en ciberseguridad es Gemini 3.8 Flash Cyber.

¿Cómo se cobra el uso?

Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.

¿Qué modalidades de entrada admite Gemini 3.8 Flash?

Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF como entrada, y produce texto como salida. No admite generación de audio ni de imágenes, ni la Live API.

¿Cuál es su contexto y su límite de salida?

Tiene una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y un límite de salida de 65.536 tokens.

¿Para qué tipo de tareas está pensado?

Está orientado a ingeniería de software de largo horizonte, agentes autónomos, flujos empresariales complejos, orquestación de múltiples pasos, refactorización full-stack, análisis financiero, procesos legales, investigación en biología y comprensión de vídeo.

¿Cómo se diferencia de Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.8 Flash está construido sobre Gemini 3.7 Flash y completó más de tres veces las tareas de este último en las evaluaciones. Es el sucesor de Gemini 2.5 Flash y Gemini 3.7 Flash, y se sitúa por debajo del insignia Gemini 4 Argon.

¿El nivel de pensamiento es configurable?

Sí. El nivel de pensamiento se puede ajustar en bajo, medio y alto, y el modelo utiliza pensamiento extendido y cadena de razonamiento.

¿Existe alguna variante especializada?

Sí, también existe una versión especializada en ciberseguridad llamada Gemini 3.8 Flash Cyber.

Modelos relacionados

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon es el primer modelo frontera de la generación Gemini 4 de Google, con una ventana de contexto de 1.048.576 tokens y capacidad para comprender texto, imágenes, vídeo, audio y PDF.

Programación y desarrollo de softwareConciliación financiera y análisis de varianzaRevisión de jurisprudencia y documentos legalesCiberseguridad y automatización de correcciones

Contexto

1.049M

Salida máx.

943.718K

Tokens de entrada

$4 / 1M tokens

Tokens de salida

$20 / 1M tokens

Gemma 4 26B A4B (free)

Googlegemma-4-26b-a4b-it:free

Gemma 4 26B A4B es un modelo multimodal de pesos abiertos con arquitectura Mixture-of-Experts, 26B parámetros totales y 4B activos, ideal para código, razonamiento científico y procesamiento de documentos.

Asistencia en programación y depuraciónRazonamiento matemático y científicoProcesamiento de documentos y OCRComprensión de vídeo e imágenes

Contexto

262.144K

Salida máx.

32.768K

Tokens de entrada

$0 / 1M tokens

Tokens de salida

$0 / 1M tokens