Gemini 3.8 Flash
Red Neuronal
Gemini 3.8 Flash es un modelo de Google para código, tareas de agentes y razonamiento de varios pasos, disponible vía API
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash es un modelo de la familia Flash de Google, diseñado para respuestas rápidas sin perder calidad de razonamiento. En comparación con Gemini 3.7 Flash, ha mejorado en desarrollo de software, escenarios de agentes y razonamiento de varios pasos, donde la cadena de pasos es más importante que una sola respuesta. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; paga en rublos por tokens usados, y no caducan. Cerca, en la misma interfaz, hay más de 250 modelos para comparar resultados fácilmente, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. El tráfico está cifrado con AES-GCM, los datos no se guardan, y los equipos tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil cuando necesitas analizar código ajeno y sugerir refactorización, crear un agente con una secuencia de acciones, encontrar la causa de un error mediante registros, dividir una tarea compleja en pasos o procesar un flujo de solicitudes similares.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.8 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Google con una ventana de contexto de 65 536 tokens. Acepta documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones. Es adecuado para trabajar con código, analizar materiales extensos, extraer datos de archivos y escenarios donde se necesita una respuesta rápida y estructurada.
El límite de salida es de 65 536 tokens por respuesta, igual que la ventana de contexto. En la práctica, esto es un texto técnico voluminoso, un módulo de código grande o un análisis detallado de un documento completo. Si la respuesta alcanza el límite, simplemente pide que continúe en el siguiente mensaje.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: el modelo procesa la tarea paso a paso y solo entonces entrega el resultado. Esto es notable en lógica, matemáticas, depuración de código e instrucciones de varios pasos. Obtienes una respuesta lista, y el procesamiento interno aumenta su precisión en consultas complejas.
Sí, ambos. La llamada a funciones (function calling) permite conectar herramientas externas, búsquedas y bases de datos, y la salida estructurada entrega la respuesta estrictamente según el esquema JSON definido. En BotHub, el modelo funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no rompe tu integración.
Las imágenes y documentos están admitidos en la entrada: el modelo lee archivos de forma nativa, analiza tablas, esquemas y capturas de pantalla, y extrae datos de ellos. No hay mención sobre audio y video en nuestros datos, por lo que deberías verificar el formato necesario en la interfaz de BotHub o a través de la API.
En nuestros datos, los idiomas de entrada y salida no están registrados por separado, por lo que no prometemos nada; es más rápido verificarlo con tu propia tarea real. La interfaz de BotHub y el pago con tarjetas rusas funcionan sin VPN, y si el resultado no te satisface, hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana.