Gemini 3.8 Flash
Rede Neural
Gemini 3.8 Flash é o modelo do Google para código, tarefas de agente e raciocínio em várias etapas, disponível via API.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções, Batch API
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash é um modelo da família Flash do Google, projetado para respostas rápidas sem perder a qualidade do raciocínio. Comparado ao Gemini 3.7 Flash, ele melhorou em desenvolvimento de software, cenários de agentes e raciocínio em várias etapas — onde uma cadeia de passos é importante, não apenas uma resposta. No BotHub, o modelo está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro; pague em rublos conforme o uso por tokens, que não expiram. Ao lado, na mesma interface, há mais de 250 outros modelos para comparar resultados facilmente, e uma API única compatível com OpenAI permite alternar entre eles sem reescrever a integração. O tráfego é criptografado via AES-GCM, os dados não são salvos, e as equipes têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para analisar código de terceiros e sugerir refatoração, criar um agente com sequência de ações, encontrar a causa de um bug via logs, decompor tarefas complexas em etapas ou processar fluxos de solicitações repetitivas.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.8 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto do Google com uma janela de contexto de 65.536 tokens. Ele aceita documentos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções. Adequado para trabalhar com código, analisar materiais longos, extrair dados de arquivos e cenários onde uma resposta rápida e estruturada é necessária.
O limite de saída é de 65.536 tokens por resposta, o mesmo que a janela de contexto. Na prática, isso é um texto técnico volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada de um documento inteiro. Se a resposta atingir o limite, basta pedir para continuar na próxima mensagem.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: o modelo processa a tarefa passo a passo e só então fornece o resultado. Isso é perceptível na lógica, matemática, depuração de código e instruções de várias etapas. Você recebe uma resposta pronta, e o processamento interno aumenta sua precisão em consultas complexas.
Sim, ambos. A chamada de função (function calling) permite conectar ferramentas externas, pesquisas e bancos de dados, e a saída estruturada fornece a resposta estritamente de acordo com o esquema JSON definido. No BotHub, o modelo funciona através de uma API única compatível com OpenAI, portanto, mudar de modelo não quebra sua integração.
Imagens e documentos são suportados na entrada: o modelo lê arquivos nativamente, analisa tabelas, diagramas e capturas de tela, extraindo dados deles. Não há menção sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, o formato desejado deve ser verificado na interface do BotHub ou via API.
Em nossos dados, os idiomas de entrada e saída não estão fixados separadamente, então não prometemos nada — é mais rápido verificar em sua tarefa real. A interface do BotHub funciona sem VPN, e se o resultado não for satisfatório, há mais de 250 modelos disponíveis na mesma janela.