Gemini 3.8 Flash Batch
Red Neuronal
Gemini 3.8 Flash es un modelo de Google para programación, escenarios de agentes y razonamiento de varios pasos, disponible vía API en BotHub.
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 Batch?
Gemini 3.8 Flash es un modelo de la línea Flash de Google que, en comparación con Gemini 3.7 Flash, ha mejorado en desarrollo de software, escenarios de agentes y razonamiento de varios pasos. El sufijo "batch" significa procesamiento por lotes: este formato es adecuado para tareas voluminosas donde no importa la reacción instantánea, sino un resultado estable en un gran flujo. La conexión a través de BotHub no requiere VPN ni tarjeta extranjera: el pago se realiza con tarjeta rusa en rublos y según el uso, por tokens consumidos, sin suscripción. Más de 250 modelos reunidos en una sola ventana en el sitio web y en el bot de Telegram, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos están cifrados y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Los escenarios de uso son claros: procesamiento por lotes de miles de solicitudes, reseñas y documentos, revisión y refactorización de código, agentes que siguen largas cadenas de pasos, preparación de resúmenes analíticos de un conjunto de fuentes, marcado preliminar de conjuntos de datos para entrenamiento.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.8 Flash Batch
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 un contexto de 1 048 576 tokens: analiza documentos largos e imágenes, razona antes de responder, escribe y corrige código, y llama a funciones. Es adecuado para análisis de archivos grandes, atención al cliente, extracción de datos y escenarios de agentes.
El límite por respuesta es de 65 536 tokens, lo cual es mucho: permite incluir un análisis detallado, un artículo largo o un archivo de código grande. Si el texto no cabe, continúe la generación en el siguiente mensaje; el contexto de un millón de tokens lo soportará.
Sí, el razonamiento antes de responder es una capacidad confirmada. El modelo primero construye una cadena de pasos y luego entrega el resultado, por lo que comete menos errores en matemáticas, lógica, análisis de código y tareas donde se deben combinar varias condiciones de un documento largo.
Sí, la llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada en JSON son compatibles: el modelo puede elegir la herramienta necesaria y devolver una respuesta estrictamente según su esquema. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo en la integración sin reescribir el código.
Imágenes y documentos, sí. Se pueden adjuntar directamente en la solicitud: el modelo analiza capturas de pantalla, diagramas, fotografías, archivos con texto y tablas, y responde con texto. La recepción de audio y video no está confirmada en nuestros datos, por lo que debe probar estas tareas con su propio ejemplo.
En nuestros datos, los idiomas de trabajo del modelo no están registrados por separado, por lo que no podemos prometer precisión en ruso; es mejor ejecutar su propia consulta típica y comparar. Es fácil hacerlo: en BotHub el acceso es sin VPN ni tarjeta extranjera, y el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos.