Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O catálogo da OpenRouter descreve google/gemini-3.8-flash como um modelo multimodal do Google que aceita texto, imagem, vídeo, arquivo e áudio como entradas e retorna texto. A listagem informa uma janela de contexto muito ampla, raciocínio obrigatório ativado por padrão com níveis de esforço selecionáveis e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. Sua descrição no catálogo afirma ganhos em relação ao Gemini 3.7 Flash em engenharia de software, tarefas agênticas e raciocínio em várias etapas, enquanto os campos de benchmark reportam medições em tarefas do Design Arena e índices de programação, capacidade agêntica e inteligência.[1]
Pontos fortes
- O catálogo lista entradas multimodais de texto, imagem, vídeo, arquivos e áudio, com saída em texto.[1]
- A listagem informa uma janela de contexto ampla e controles para esforço de raciocínio, chamadas a ferramentas, saída estruturada, formato de resposta, semente, amostragem e sequências de parada.[1]
- O raciocínio é obrigatório e ativado por padrão, com níveis de esforço baixo, médio e alto.[1]
Limitações
- A única fonte fornecida é o catálogo da OpenRouter; uma ficha de modelo independente não estava disponível neste pacote de fontes, portanto as afirmações sobre capacidades e desempenho permanecem reportadas pelo catálogo.[1]
- As entradas de benchmark são fornecidas sem metodologia de avaliação aqui, então os resultados não devem ser generalizados sem validação específica da carga de trabalho.[1]
- A saída é limitada a texto, embora as entradas listadas incluam imagens, vídeo, arquivos e áudio.[1]
Onde usar
- Considere avaliá-lo para assistentes que combinem inspeção de imagens, áudio, vídeo ou arquivos com respostas em texto; o suporte de modalidades vem do catálogo e não foi verificado independentemente aqui.[1]
- Pode valer a pena testá-lo em análise de documentos longos ou de vários arquivos porque o catálogo informa uma janela de contexto ampla; a adequação ainda depende de testes específicos da tarefa.[1]
- Pode ser avaliado em protótipos de software ou fluxos agênticos que usem ferramentas ou texto estruturado; essas são áreas sugeridas pelo catálogo, não resultados comprovados.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.8 FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Gemini 3.8 Flash is Google's most intelligent Flash model with significant gains from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning.
Especificações
- ID do modelo
- google/gemini-3.8-flash
- ID canônico
- google/gemini-3.8-flash-20260902
- Criador
- Adicionado ao OpenRouter
- 02.09.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image+file+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, file, audio
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.825 / saída $4.13
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | SS — top 10% da coorte | — |
| Agentes | AA — próximos 20% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | entrada: audio |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 30.8 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 76.3 | SS — top 10% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 40.2 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 34.6% · posição 35 | 1,086Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtaxa de vitória 48% · posição 6 | 1,192Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotaxa de vitória 54.4% · posição 10 | 1,189Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 47.7% · posição 13 | 1,220Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtaxa de vitória 52.5% · posição 5 | 1,251Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 54.4% · posição 11 | 1,228Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftaxa de vitória 53.2% · posição 15 | 1,201Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestaxa de vitória 40.8% · posição 22 | 1,142Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 44% · posição 22 | 1,112Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 46.5% · posição 16 | 1,219Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 49.6% · posição 23 | 1,278Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 52.6% · posição 9 | 1,273Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 50% · posição 18 | 1,293Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 52.5% · posição 20 | 1,278Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 50.8% · posição 19 | 1,297Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 54.8% · posição 11 | 1,291Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 52.4% · posição 17 | 1,306Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 49.5% · posição 19 | 1,292Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 1,048,576 | $0.375 | $1.88 | — | — | 100% |
| 1,048,576 | $0.375 | $1.88 | — | — | 26.67% | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $0.750 | $3.75 | — | — | 100% |
| 1,048,576 | $0.750 | $3.75 | — | — | 100% | |
| 1,048,576 | $0.825 | $4.13 | — | — | 100% | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $1.35 | $6.75 | — | — | 100% |
| 1,048,576 | $1.35 | $6.75 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
- Google apresenta Gemini 4 Hydrogen, modelo rápido para trabalho cotidiano e fluxos agênticosO Google lança o Gemini 4 Hydrogen, modelo focado em velocidade para programação e trabalho agêntico, no app Gemini, Search, AI Studio, Gemini API e superfícies empresariais.
- ExpertCrowd-SWE: benchmark escrito por especialistas separa sete agentes de programação de fronteira por 35 pontosUm relatório técnico da Toptal ExpertCrowd apresenta o EC-SWE, com 100 tarefas de software escritas por engenheiros e avaliadas como uma revisão de mantenedor; sete modelos de fronteira se estendem por 35 pontos, com Claude Opus 5.5 e GPT-6 Astra estatisticamente empatados no topo.