Gemini 3.8 Flash Batch
Réseau Neuronal
Gemini 3.8 Flash est un modèle Google pour le code, les agents et le raisonnement multi-étapes, disponible via l'API BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 3.8 Flash Batch?
Gemini 3.8 Flash est un modèle de la gamme Flash de Google, amélioré par rapport à Gemini 3.7 Flash pour le développement logiciel, les scénarios d'agents et le raisonnement multi-étapes. Le suffixe 'batch' désigne le traitement par lots : ce format convient aux tâches volumineuses où la stabilité du résultat prime sur la vitesse. La connexion via BotHub ne nécessite ni VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par carte russe, à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont réunis sur le site et via un bot Telegram. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Cas d'usage : traitement par lots de milliers de requêtes, avis et documents, revue et refactorisation de code, agents exécutant de longues chaînes d'étapes, préparation de synthèses analytiques à partir de sources multiples, et pré-étiquetage de jeux de données pour l'entraînement.Questions fréquentes sur Gemini 3.8 Flash Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de Google avec un contexte de 1 048 576 jetons : il analyse de longs documents et images, raisonne avant de répondre, écrit et corrige du code, et appelle des fonctions. Idéal pour l'analyse de fichiers volumineux, le support client, l'extraction de données et les scénarios d'agents.
La limite par réponse est de 65 536 jetons, ce qui est considérable : cela permet d'inclure une analyse détaillée, un long article ou un gros fichier de code. Si le texte ne tient pas, poursuivez la génération dans le message suivant ; le contexte d'un million de jetons le permet.
Oui, le raisonnement avant réponse est une fonctionnalité confirmée. Le modèle établit d'abord une chaîne d'étapes, puis fournit le résultat, ce qui réduit les erreurs en mathématiques, logique, analyse de code et tâches nécessitant de combiner plusieurs conditions issues d'un long document.
Oui, le 'function calling' et la sortie JSON structurée sont pris en charge : le modèle peut choisir l'outil nécessaire et renvoyer une réponse strictement conforme à votre schéma. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire le code.
Les images et documents, oui. Vous pouvez les joindre directement à la requête : le modèle analyse les captures d'écran, schémas, photos, fichiers texte et tableaux, et répond par texte. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas confirmée dans nos données, il est donc préférable de tester ces cas par vous-même.
Nos données ne précisent pas les langues de travail du modèle, nous ne pouvons donc pas garantir la précision en français — il est préférable d'effectuer un test avec votre propre requête. C'est facile : BotHub est accessible sans VPN, avec paiement par carte bancaire.