Gemini 3.8 Flash Batch
Rede Neural
Gemini 3.8 Flash é um modelo do Google para programação, cenários de agentes e raciocínio em várias etapas, disponível via API no BotHub.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.8 Flash Batch?
O Gemini 3.8 Flash é um modelo da linha Flash do Google, que em comparação com o Gemini 3.7 Flash, melhorou na programação, cenários de agentes e raciocínio em várias etapas. O sufixo "batch" significa processamento em lote de solicitações: este formato é adequado para tarefas volumosas onde a estabilidade é mais importante do que a reação instantânea. A conexão via BotHub não requer VPN ou cartão estrangeiro: pagamento com cartão russo em rublos e por uso, por tokens consumidos, sem assinatura. Mais de 250 modelos reunidos em uma única janela no site e no bot do Telegram, e uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. Os dados são criptografados e as empresas têm acesso a contrato, fatura, intercâmbio eletrônico de documentos (EDO) e painel administrativo com limites. Cenários de uso claros: processamento em lote de milhares de solicitações, avaliações e documentos, revisão e refatoração de código, agentes que executam longas cadeias de passos, preparação de resumos analíticos de uma matriz de fontes, marcação bruta de conjuntos de dados para treinamento.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.8 Flash Batch
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 um contexto de 1.048.576 tokens: analisa documentos longos e imagens, raciocina antes de responder, escreve e corrige código, chama funções. Adequado para análise de arquivos grandes, suporte ao cliente, extração de dados e cenários de agentes.
O limite para uma resposta é de 65.536 tokens, o que é muito: cabe uma análise detalhada, um artigo longo ou um arquivo de código grande. Se o texto ainda não couber, continue a geração na próxima mensagem; o contexto de um milhão de tokens suporta isso.
Sim, o raciocínio antes da resposta é uma capacidade confirmada. O modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois fornece o resultado, por isso erra menos em matemática, lógica, análise de código e tarefas onde é necessário combinar várias condições de um documento longo.
Sim, function calling e saída estruturada em JSON são suportados: o modelo pode escolher a ferramenta necessária e retornar a resposta estritamente de acordo com seu esquema. No BotHub, isso funciona através de uma API unificada compatível com OpenAI, portanto, você pode trocar de modelo na integração sem reescrever o código.
Imagens e documentos, sim. Eles podem ser anexados diretamente na solicitação: o modelo analisa capturas de tela, diagramas, fotos, arquivos com texto e tabelas e responde com texto. A recepção de áudio e vídeo não está marcada em nossos dados, portanto, essas tarefas devem ser verificadas com seu próprio exemplo.
Em nossos dados, os idiomas de trabalho do modelo não estão fixados separadamente, por isso não prometeremos precisão em russo — é melhor executar sua consulta típica e comparar. É fácil fazer isso: no BotHub, o acesso é sem VPN e sem cartão estrangeiro, com pagamento em rublos com cartões russos.