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Google DeepMind

Gemini 3.8 Flash

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AA Intelligence Index
58,7Punkte
Median aller Modelle: 52
API-Preis In / Out
$0,75 / $3,75
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,075
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output: 65.536 Tokens
Modell testen

Gemini 3.8 Flash im Überblick

Gemini 3.8 Flash ist das neue "Arbeitspferd" der Gemini-Familie von Google DeepMind und laut Google bereits der vierte Flash-Release in unter vier Monaten.

Ein neues Basismodell gibt es nicht: 3.8 Flash baut ausdrücklich auf Gemini 3.7 Flash auf und wurde vor allem für agentisches Coding und mehrstufiges Reasoning nachtrainiert. Im Software-Engineering-Benchmark DeepSWE v1.1 steigt der Score von 65,3 % auf 73,7 % und liegt damit nur knapp unter Claude Opus 5 (74,0 %), aber deutlich über Claude Sonnet 5 (53,8 %).

Der Einführungspreis von $0,75 / $3,75 pro 1 Mio. Input-/Output-Token liegt bei der Hälfte von Gemini 3.6 Flash ($1,50 / $7,50), gilt allerdings nur bis Ende 2026. Dazu kommt ein spürbar höherer Token-Verbrauch: Die realen Kosten pro Aufgabe steigen laut übereinstimmenden Analysen um rund 40 % gegenüber 3.7 Flash.

Für effizienz- und latenzkritische Workloads empfiehlt Google selbst, bei 3.7 Flash zu bleiben. Nach unserer Einschätzung ist 3.8 Flash damit in erster Linie ein Coding-Update für Agenten-Workflows und kein Grund für einen Wechsel bei einfachen, latenzkritischen Aufgaben.

Was du abwägen solltest

  • Hoher Token-Verbrauch treibt die realen Kosten. Das Modell erzeugt rund 70 % mehr Output-Token als vergleichbare Modelle. Trotz unveränderter Token-Preise steigen die Kosten pro Aufgabe laut mehreren Analysen um etwa 40 % gegenüber 3.7 Flash.
  • Hohe Latenz. Die Zeit bis zum ersten Token liegt bei rund 13 Sekunden, üblich sind in dieser Klasse etwa 3 Sekunden. Für interaktive Anwendungen ist das Modell damit kaum geeignet.
  • Preis verdoppelt sich ab 2027. Die Einführungspreise gelten nur bis zum 31.12.2026. Ab Januar 2027 steigen sie auf $1,50 / $7,50 pro 1 Mio. Input-/Output-Token, das Niveau von Gemini 3.6 Flash.
  • Schwach bei Terminal-Aufgaben. In Terminal-Bench 4.0 erreicht 3.8 Flash nur 19,1 % (Claude Opus 5: 51,8 %). Für Agenten, die viel in der Kommandozeile arbeiten, ist es keine Alternative zu den Frontier-Modellen.
  • Proprietäres Modell. Wie alle Gemini Modelle gibt es keine Open Weights und kein lokales Deployment. Du bist an Googles API mit deren Preisen, Limits und Datenschutzbedingungen gebunden.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

Gemini 3.8 Flash Benchmarks

58,7Punkte

Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).

Mehr zum Benchmark
Artificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 52
  1. Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic
  2. Claude Fable 5Platz 2, Anthropic
  3. Muse Spark 1.3Meta AI
  4. Grok 4.6SpaceXAI
  5. GLM 5.3Z.ai
  6. Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
  7. Gemini 3.5 FlashGoogle DeepMind
  8. Gemini 3.6 FlashGoogle DeepMind
Website des Benchmarks

Gemini 3.8 Flash API-Preise

Input
$0,75/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,075/ 1 Mio. Tokens
Output
$3,75/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$11,25

$0,11 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$7,50
  • Output$3,75

Schätzung in USD auf Basis der Preise von Google DeepMind, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,75 + Input aus Cache × $0,075 + Output × $3,75) / 1.000.000

Gemini 3.8 Flash Modelldaten

Kontextfenster
1.000.000 Tokens
Maximaler Output
65.536 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, Audio, Video
Ausgabe
Text
Anbieter
Google DeepMind
Veröffentlicht
2. September 2026
Architektur
Multimodale MoE-Architektur
Tokenizer
SentencePiece-basierter Tokenizer
Modellgewichte
Geschlossen
1 Mio. Tokens Kontext65,5k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben
  • Websuche
  • Quellenangaben

Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

Gemini 3.8 Flash API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu Gemini 3.8 Flash

Ist Gemini 3.8 Flash Open Source?

Nein, Gemini 3.8 Flash ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Google DeepMind.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet Gemini 3.8 Flash über die API?

Über die API von Google DeepMind kostet Gemini 3.8 Flash $0,75 je 1 Mio. Input-Tokens und $3,75 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash verarbeitet bis zu 1.000.000 Tokens (1 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 65.536 Tokens.

Wann wurde Gemini 3.8 Flash veröffentlicht?

Google DeepMind hat Gemini 3.8 Flash am 2. September 2026 veröffentlicht.

Weiterführende Links

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