Gemini 3.8 Flash
нейросеть
Gemini 3.8 Flash — модель Google для кода, агентных задач и многошаговых рассуждений, доступная по API
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 65 536 токенов
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций, Batch API
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Картинка-промт
(за 1K токенов)
Как работает Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash — модель семейства Flash от Google, рассчитанная на быстрые ответы без потери качества рассуждений. В сравнении с Gemini 3.7 Flash она прибавила в разработке ПО, агентных сценариях и многошаговых рассуждениях — там, где важна цепочка шагов, а не один ответ. В BotHub модель доступна из России без VPN и зарубежной карты, платите в рублях по факту за токены, и они не сгорают. Рядом, в одном интерфейсе, — более 250 других моделей, результат легко сравнить, а единый OpenAI-совместимый API даёт переключаться между ними, не переписывая интеграцию. Трафик шифруется по AES-GCM, данные не сохраняются, а командам доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, когда надо разобрать чужой код и предложить рефакторинг, собрать агента с последовательностью действий, найти причину бага по логам, разложить объёмную задачу на шаги или обработать поток однотипных запросов.Частые вопросы о Gemini 3.8 Flash
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Google с окном контекста 65 536 токенов. Она принимает документы и изображения, рассуждает перед ответом и вызывает функции. Подходит для работы с кодом, аналитики длинных материалов, извлечения данных из файлов и сценариев, где нужен быстрый структурированный ответ.
Лимит вывода — 65 536 токенов за один ответ, столько же, сколько и окно контекста. На практике это объёмный технический текст, крупный модуль кода или развёрнутый разбор документа целиком. Если ответ упёрся в потолок, просто попросите продолжить следующим сообщением.
Да, режим рассуждений подтверждён: модель прорабатывает задачу по шагам и только потом выдаёт результат. Это заметно на логике, математике, отладке кода и многошаговых инструкциях. Вы получаете готовый ответ, а внутренняя проработка повышает его точность на сложных запросах.
Да, и то и другое. Function calling позволяет подключать внешние инструменты, поиск и базы данных, а структурированный вывод отдаёт ответ строго по заданной JSON-схеме. В BotHub модель работает через единый OpenAI-совместимый API, поэтому смена модели не ломает вашу интеграцию.
Изображения и документы заявлены на входе: модель нативно читает файлы, разбирает таблицы, схемы и скриншоты, извлекает из них данные. Про аудио и видео в наших данных пометки нет, поэтому нужный формат стоит проверить в интерфейсе BotHub или через API.
В наших данных языки ввода и вывода отдельно не зафиксированы, поэтому обещать ничего не станем — быстрее проверить на своей реальной задаче. Интерфейс BotHub и оплата российскими картами работают без VPN, а если результат не устроит, рядом в том же окне больше 250 моделей.