Greifen Sie über die einheitliche Chat-API von EvoLink auf Gemini 3.8 Flash von Google zu – auch gesucht als Gemini 3.8 –. Testen Sie Coding, mehrstufige Agents, Tool-Nutzung vor der Integration.
Google·Textgenerierung·Verfügbar
ab $0.675 / 1M Eingabe-Token$1.500 offizieller PreisBefristet-55%
Coding mit langem KontextKonfigurierbares ThinkingPrompt-CachingChat + Gemini API
ProduktionsrouteDiese Rate zeigt die plattformseitige Verfügbarkeit — nur bestätigte Serverfehler (HTTP 500 / leere Antwort) zählen als Ausfälle. Nutzerseitige Probleme (Inhaltsmoderation, ungültige Parameter, Abbruch) sowie Rate-Limits, Timeouts und Auth-Fehler sind ausgenommen. Vor echtem Traffic können leere Zeitfenster als verfügbar erscheinen.Live
Live
Kontext
1.05M Kontext · max. 65.5K Ausgabe
Geeignet für
Coding, Agent-Orchestrierung, Dokumentanalyse
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
Googles neuestes Flash-Arbeitspferd für Coding, agentische Workflows, Wissensarbeit und multimodales Reasoning – mit laut Google höherer Genauigkeit als Gemini 3.7 Flash und einem Kontextfenster von 1 Mio. Token.
Gemini 3.8 Flash
Googles Arbeitspferd der Flash-Klasse
Ausgewählt
Modell-ID
gemini-3.8-flash
Geeignet für
Produktions-Coding, Full-Stack-Refactoring, mehrstufige Agenten sowie Dokument- und Diagrammanalyse, wenn höhere Aufgabengenauigkeit den zusätzlichen Token-Verbrauch rechtfertigt.
Eingabe
$0.675 / 1M-55%
45.9 cr / 1M$1.500offizieller Preis
Cache-Lesen
$0.068 / 1M-55%
4.6 cr / 1M$0.150offizieller Preis
Ausgabe
$3.375 / 1M-55%
229.5 cr / 1M$7.500offizieller Preis
Alle Tarife gelten pro 1M Tokens, in USD und Credits, und entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos.
Gemini 3.8 Flash Preise
Schätzen Sie vor der Integration die Kosten einer Gemini 3.8 Flash-Anfrage. Der Rechner verwendet die aktuellen Tarife Ihres Kontos; offizielle Preise dienen als Vergleich.
Zeitlich begrenztes Angebot – die Preise unten enthalten Googles Einführungspreis und gelten bis zum 31. Dezember 2026 (UTC+8). Ab dem 1. Januar 2027 gilt wieder unser regulärer Rabatt auf Googles Standardpreis ($1.500 Eingabe / $7.500 Ausgabe pro Million Token).
Anfragen-Rechner
Geben Sie den Token-Mix einer Anfrage und die Anzahl der Google-Suchanfragen ein.
Gemini 3.x berechnet jede nicht leere Suchanfrage, auch wenn keine Quellen zurückgegeben werden. Ein Request kann mehrere Suchanfragen auslösen. Suchgebühren kommen nach Anwendung der Token-Mindestgebühr hinzu.
Gemini 3.8 Flash API für Coding und Agenten-Workflows
Googles neuestes Flash-Modell über EvoLinks einheitliche API nutzen. Gemini 3.8 Flash bietet laut Google eine höhere Genauigkeit als Gemini 3.7 Flash, verbraucht dabei jedoch mehr Token. Es unterstützt 1.048.576 Token Kontext, Prompt-Caching, strukturierte Ausgaben und Tool-Nutzung zum Google-Einführungspreis von $0,75 / $3,75 pro Million Eingabe- / Ausgabe-Token bis zum 31. Dezember 2026.
Gemini 3.8 Flash wird auf EvoLink unter der Modell-ID gemini-3.8-flash über Chat Completions · Gemini Native API bereitgestellt – mit demselben API-Key und Guthaben wie jedes andere Modell. Es bietet ein Kontextfenster von 1.05M und bis zu 65.5K Ausgabe-Tokens, dazu Coding, mehrstufige Agents, Tool-Nutzung.
Gemini 3.8 Flash Spezifikationen und Fähigkeiten
Die Zahlen stammen aus der EvoLink-Routenkonfiguration; die Fähigkeiten entsprechen dem, was die API heute bereitstellt.
Kontextfenster
1.05M Tokens
Max. Ausgabe
65.5K Tokens
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
Reasoning
Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand
Tool-Nutzung
Function Calling mit mehrstufigen Tool-Sequenzen
Prompt-Caching
Automatische Cache-Lesezugriffe zu niedrigerem Tarif
Serverseitige Tools
Google-Suche, abgerechnet pro Suchanfrage
Protokolle
Chat Completions · Gemini Native API
Modell-ID
gemini-3.8-flash
Warum Gemini 3.8 Flash diese Workloads bewältigen kann
Gemini 3.8 Flash ist am nützlichsten, wenn ein großes Kontextfenster, höhere Aufgabengenauigkeit und wiederverwendbare Prompt-Präfixe zusammenwirken. Kontextgröße allein verbessert keine Antwort; der Workload braucht weiterhin relevante Evidenz, klare Struktur und ein Ausgabebudget.
1M Token als Arbeitsraum, nicht als Füllziel
Das Fenster von 1.048.576 Token kann zusammengehörigen Code, Spezifikationen und frühere Tool-Ergebnisse ohne übermäßiges Chunking bereithalten. Retrieval und Kontextkomprimierung bleiben wichtig, weil irrelevante Eingaben um Aufmerksamkeit konkurrieren und die Verarbeitungskosten erhöhen.
Höhere Genauigkeit bei höherem Token-Verbrauch
Google dokumentiert gegenüber Gemini 3.7 Flash eine höhere Genauigkeit zusammen mit höherem Token-Verbrauch. Verfolgen Sie die Gesamtkosten pro akzeptierter Aufgabe, um zu prüfen, ob bessere Ergebnisse die zusätzlichen Token ausgleichen.
Prompt-Caching zahlt sich bei stabilen Präfixen aus
Repository-Anweisungen, System-Prompts, Referenzmaterial und Tool-Schemas bieten das größte Cache-Potenzial, wenn ihre Reihenfolge konsistent bleibt. Häufige Modell- oder Prompt-Struktur-Änderungen können eine erneute Verarbeitung des langen Präfixes erzwingen.
Wo Gemini 3.8 Flash seinen Platz im produktiven Modell-Stack verdient
Google positioniert Gemini 3.8 Flash als genaueres Arbeitstier für Coding, Wissensarbeit und multimodale Aufgaben, dokumentiert aber einen höheren Token-Verbrauch als bei Gemini 3.7 Flash. Am besten passt es, wenn höhere Erfolgsraten die zusätzlichen Token-Kosten ausgleichen.
Coding und Refactoring bewerten
Gemini 3.8 Flash zielt auf alltägliches Coding, Prototyping und Full-Stack-Refactoring mit höherer gemeldeter Genauigkeit als Gemini 3.7 Flash, aber potenziell höherem Token-Verbrauch. Messen Sie akzeptierte Patches, Gesamt-Token und Review-Zeit.
Agentische Workflows und Orchestrierung
Google hebt mehrstufige Orchestrierung, Tool-Auswahl, strukturierte Ausgaben und Code-Ausführung hervor. EvoLink hat Aufgabenabschluss und Gesamtkosten für diese Workflows nicht gemessen; bewahren Sie beim Testen vollständige Assistant-Nachrichten, Tool-Call-IDs, Argumente und Tool-Ergebnisse über alle Turns hinweg.
Wissensarbeit und multimodales Reasoning
Nutzen Sie es für Dokumentenanalyse, Diagramm-Interpretation und die Generierung mehrteiliger Web-Layouts über einen 1M-Token-Kontext. Retrieval und Dokumentstruktur bleiben wichtig: Ein 1M-Fenster macht irrelevanten Kontext nicht nützlich.
Wann eine andere Route die bessere Wahl ist
Gemini 3.5 Flash-Lite hat einen niedrigeren veröffentlichten Token-Preis für Klassifikation und Extraktion mit hohem Volumen. Weisen Sie 3.8 Flash nicht auf Basis eines angenommenen Kostenvorteils pro Aufgabe zu; vergleichen Sie es mit Ihrer bestehenden Route unter denselben Abnahmekriterien.
Was Google bestätigt – und was EvoLink nicht gemessen hat
Google hat Gemini 3.8 Flash am 2026-09-02 veröffentlicht und Aussagen zu Benchmarks und Token-Verbrauch auf Modellebene publiziert. EvoLink hat keine kontrollierte Workload-Studie 3.8 gegen 3.7 veröffentlicht; diese Seite behauptet daher weder weniger Retries noch kürzere Agenten-Schleifen oder niedrigere Kosten pro Aufgabe.
Gleicher Einführungspreis pro Token, höhere offizielle Benchmark-Werte
Google listet für 3.8 Flash und 3.7 Flash dieselben Einführungspreise für Eingabe, Ausgabe und Cache-Lesen und meldet für 3.8 höhere Werte bei den hervorgehobenen Coding- und Agenten-Benchmarks. Google dokumentiert zugleich einen höheren Token-Verbrauch; aus diesen Fakten folgt keine niedrigere Rechnung für eine Produktionsaufgabe.
Offizielle Benchmarks sind kein anbieterübergreifendes Produktions-Ranking
Googles Release-Ergebnisse beschreiben ausgewählte Benchmarks und belegen nicht, dass 3.8 Flash auf Ihrem Workload jedes Pro-Modell oder Drittanbietermodell schlägt. Diese Seite erhebt daher keinen anbieterübergreifenden Siegeranspruch.
Höherer Token-Verbrauch ist ein offizieller Vorbehalt
Google sagt ausdrücklich, dass 3.8 Flash die Genauigkeit verbessert, dabei aber mehr Token verbraucht als 3.7 Flash. Aus den veröffentlichten Token-Preisen allein lässt sich nicht ableiten, welches Modell eine abgeschlossene Aufgabe günstiger erledigt.
Es ist ein geschlossenes, rein per API verfügbares Google-Modell
Gemini 3.8 Flash hat keine offenen Gewichte und kann nicht selbst gehostet werden. Der Zugang erfolgt über die Gemini API und Plattformen wie Google AI Studio, Antigravity und einheitliche Gateways wie EvoLink – routen Sie also nach Kosten und Zuverlässigkeit, nicht nach lokalem Deployment.
Zwei Wege, Gemini 3.8 Flash zu nutzen: EvoLink API oder Agent
Nutzen Sie die EvoLink API für Produkt-Backends und Batch-Jobs oder rufen Sie Gemini 3.8 Flash aus Codex, Claude oder Gemini für Coding- und Analyse-Workflows auf. Beide Wege teilen denselben EvoLink API-Key, das Guthaben, die Modell-ID und die Anfragehistorie.
Senden Sie native Gemini-generateContent-Anfragen an EvoLink und steuern Sie Modell-ID, Systemanweisung, Ausgabebudget, Tools und strukturierte Ausgabe.
1Erstellen Sie einen EvoLink API-Key in der Konsole
2Rufen Sie den generateContent-Endpunkt unter der EvoLink-Basis-URL auf und setzen Sie die oben gezeigte Modell-ID in den Anfragepfad
3Senden Sie eine repräsentative Anfrage und lesen Sie in usageMetadata Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens ab
4Setzen Sie maxOutputTokens und Wiederholungen pro Aufgabe; behalten Sie Funktionsaufrufe und deren Ergebnisse über Runden hinweg
Ideal für: Coding-, Review- und Analyseaufgaben in Codex, Claude und Gemini
Geben Sie dem Agenten Aufgabe, Eingaben und Abnahmekriterien. Er baut die Anfrage, ruft Gemini 3.8 Flash über EvoLink auf und liefert die Antwort samt Token-Verbrauch.
1Setzen Sie EVOLINK_API_KEY in Ihrer lokalen Umgebung; nie in Code oder Prompt
2Beschreiben Sie Aufgabe, einzubeziehende Eingaben und das erwartete Ausgabeformat
3Lassen Sie den Agenten Gemini 3.8 Flash über EvoLink aufrufen und die Anfrage vor dem Senden zeigen
4Lassen Sie den Agenten Antwort, Token-Verbrauch und etwaige Fehlermeldungen berichten
Gemini 3.8 Flash API-Codebeispiel und Fehlerbehandlung
Dieses Beispiel zeigt die kürzeste lauffähige Anfrage: ein nativer Gemini-generateContent-Aufruf mit Systemanweisung, Nutzernachricht und Ausgabebudget. Die vollständige Parameter- und Antwortreferenz finden Sie im API-Tab.
# Gemini native API
curl -X POST "https://direct.evolink.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"systemInstruction": { "parts": [{ "text": "You are a precise assistant. Answer in JSON when asked." }] },
"contents": [
{ "role": "user", "parts": [{ "text": "Classify the sentiment of each review below and return a JSON array:\n<reviews>" }] }
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024,
"temperature": 0.1
}
}'
# For streaming, call streamGenerateContent?alt=sse with the same body.
# The response includes candidates[0].content.parts and usageMetadata
# (prompt, cached, thinking, and output token counts).
Ungültige Anfrage oder nicht unterstützter Parameter
Prüfen Sie Modell-ID, contents-Array und Parameterbereiche anhand der API-Referenz; entfernen Sie Felder, die diese Route nicht unterstützt.
Authentifizierungs- oder Guthabenproblem
Prüfen Sie das Authorization-Bearer-Token und bestätigen Sie das verfügbare Guthaben in der Konsole.
Kontextlänge überschritten
Die Prompt-Tokens übersteigen das Kontextfenster von Gemini 3.8 Flash. Kürzen Sie oder rufen Sie nur relevante Belege ab und nutzen Sie gecachte Präfixe wieder.
Ratenlimit (429)
Mit Backoff und Jitter erneut versuchen; Anfragen bündeln oder in eine Warteschlange stellen statt parallel zu senden.
Inhalt oder Tool-Aufruf abgelehnt
Prüfen Sie sensible Inhalte, fehlerhafte Tool-Call-Argumente und JSON-Schema-Abweichungen vor dem erneuten Versuch.
Was vor produktivem Traffic zu Gemini 3.8 Flash zu prüfen ist
Ein geeigneter Workload kann trotzdem scheitern, weil die Integration den falschen Bezeichner verwendet, nicht unterstützte Parameter sendet oder den Agentenstatus zwischen Turns verliert. Prüfen Sie Request-Oberfläche und Gesprächsvertrag, bevor Sie die Modellqualität bewerten.
01
Die exakte Modell-ID gemini-3.8-flash verwenden
Senden Sie model "gemini-3.8-flash" (mit Punkten) auf der EvoLink API-Route. Die Form mit Bindestrichen gemini-3-8-flash ist nur die Seiten-URL, nicht der API-Modellparameter.
Modell-ID
02
OpenAI Chat Completions oder die native Gemini API nutzen
EvoLink stellt Gemini 3.8 Flash über das OpenAI-kompatible /v1/chat/completions und den nativen Gemini-Endpunkt generateContent bereit. Nutzen Sie für beide Protokolle denselben EvoLink API-Schlüssel.
Protokolle
03
Auf die breaking Parameteränderungen achten
Bei nativen EvoLink-Requests verwendet Gemini 3.x generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel; thinkingBudget gilt für Gemini 2.5, und beide Steuerungen schließen sich gegenseitig aus. EvoLink dokumentiert, dass eigene temperature- und topP-Werte die Ausgabe von Gemini 3.x nicht beeinflussen, topK ignoriert wird und temperature- oder topP-Werte außerhalb des gültigen Bereichs 400 zurückgeben. Der letzte Gesprächs-Turn darf nicht die Rolle model verwenden.
Migration
04
Vollständigen Assistant- und Tool-Status erneut senden
Mehrstufige Agenten sollten vollständige Assistant-Nachrichten, Tool-Call-IDs, Argumente und Tool-Ergebnisse behalten. Nur den finalen Text zu behalten unterbricht die Zustandskontinuität und kann spätere Schritte scheitern lassen, selbst wenn das Kontextfenster groß genug ist.
Tool-Status
Prompt caching for repeated long context
Automatic cache reads use a dedicated lower rate when stable repository instructions, reference documents, and tool schemas can be reused.
1M-token context with a 65K max output limit
Keep connected code, specifications, documents, and agent state in one working context. Treat the limit as capacity rather than a target: retrieve relevant evidence and set task-appropriate output budgets.
Es gibt noch keinen belegten Kostensieger pro Aufgabe
Belegt ist: 3.8 Flash und 3.7 Flash teilen sich dieselben Google-Einführungspreise pro Token, während Google für 3.8 einen höheren Token-Verbrauch und eine höhere Genauigkeit angibt. EvoLink hat keine kontrollierten Ergebnisse zu Retries, akzeptierten Ergebnissen, Tool-Aufrufen, Laufzeit oder menschlicher Prüfung veröffentlicht.
Erfolg im ersten VersuchAkzeptierte ErgebnisseAnzahl der RetriesAusgabe-TokenCache-TrefferrateGültige Tool-AufrufeZeit bis zum nutzbaren ErgebnisKorrektur- und Fallback-Rate
Das sind Bewertungsgrößen, keine beobachteten Ergebnisse von Gemini 3.8 Flash. Solange dieselben Produktionsstichproben nicht unter denselben Einstellungen getestet wurden, behaupten Sie nicht, dass 3.8 die Kosten pro akzeptierter Aufgabe senkt; wählen Sie 3.7 oder Flash-Lite, wenn deren dokumentiertes Preis- und Rechenprofil bereits zum Workload passt.
Führende Long-Context-Modelle nach dem Workload-Test vergleichen
EvoLink
Prüfen Sie, ob die höhere Genauigkeit den zusätzlichen Token-Verbrauch von Gemini 3.8 Flash rechtfertigt. Vergleichen Sie anschließend Preis, Kontext, Caching und Workload-Eignung.
Produktions-Coding, Full-Stack-Refactoring, mehrstufige Agenten sowie Dokument- und Diagrammanalyse, wenn höhere Aufgabengenauigkeit den zusätzlichen Token-Verbrauch rechtfertigt.
Die günstigste, schnellste 3.5-Route für Klassifikation, Extraktion und Subagenten mit hohem Durchsatz – schwierige Arbeit zu 3.8 Flash eskalieren.
Wechseln Sie zur Pro-Stufe, wenn eine Aufgabe tieferes Reasoning braucht, als die Flash-Linie liefern kann.
Gemini 3.8 Flash
Eingabe / Ausgabe$0.675 / $3.375
Kontext1.05M
CachingAutomatische Cache-Lesezugriffe
Geeignet fürProduktions-Coding, Full-Stack-Refactoring, mehrstufige Agenten sowie Dokument- und Diagrammanalyse, wenn höhere Aufgabengenauigkeit den zusätzlichen Token-Verbrauch rechtfertigt.
Geeignet fürDie günstigste, schnellste 3.5-Route für Klassifikation, Extraktion und Subagenten mit hohem Durchsatz – schwierige Arbeit zu 3.8 Flash eskalieren.
Vergleichen Sie Genauigkeit, Token-Verbrauch, Einführungspreise und die Kosten pro akzeptierter Produktionsaufgabe, bevor Sie Ihr Standardmodell wechseln.
Ist die Gemini 3.8 Flash API über EvoLink verfügbar?
Ja. Gemini 3.8 Flash ist als Produktionsmodell gelistet. Die Seite nutzt verfügbare Backend-Preise; Rabatte werden gegen Googles Standardpreis von $1.500 Eingabe und $7.500 Ausgabe pro Million Token berechnet, nicht gegen den Einführungspreis.
Welche Modell-ID sollte ich für die Gemini 3.8 Flash API verwenden?
Senden Sie das Modell "gemini-3.8-flash" (mit Punkten). Das Bindestrich-Format gemini-3-8-flash ist nur die Seiten-URL, nicht der API-Modellparameter.
Welche Protokolle und SDKs funktionieren mit Gemini 3.8 Flash?
EvoLink dokumentiert OpenAI-kompatible Chat Completions und das native Gemini generateContent auf direct.evolink.ai mit demselben API-Schlüssel; gemini-3.8-flash ist im Modell-Enum beider Endpunkte gelistet. Prüfen Sie die Live-Route dennoch in Ihrem Konto.
Unterstützt die Gemini 3.8 Flash API wirklich den vollen 1M-Kontext?
Ja – die Route verzeichnet laut Googles Dokumentation 1.048.576 Eingabe-Token. Kleinere Limits stammen meist von einer bestimmten Gemini-Produktoberfläche oder Client-Konfiguration, nicht vom API-Modell selbst.
Wie sollte ich das 1M-Token-Kontextfenster von Gemini 3.8 Flash nutzen?
Halten Sie zusammengehörigen Code, Dokumente und Tool-Ergebnisse zusammen, nutzen Sie aber Retrieval, stabile gecachte Präfixe und Kontextkomprimierung, statt das Fenster standardmäßig zu füllen.
Wie unterscheidet sich Gemini 3.8 Flash von Gemini 3.7 Flash und 3.5 Flash-Lite?
Google listet für 3.8 und 3.7 dieselben Einführungspreise pro Token, meldet für 3.8 höhere Werte bei ausgewählten Coding- und Agenten-Benchmarks und dokumentiert einen höheren Token-Verbrauch von 3.8. Für 3.5 Flash-Lite listet Google niedrigere Token-Preise; Workload-Ergebnisse müssen weiterhin getestet werden.
Ist Gemini 3.8 Flash im Betrieb wirklich günstiger, wenn es mehr Token verbraucht?
Die Token-Preise entsprechen denen von Gemini 3.7 Flash, doch Google dokumentiert höheren Token-Verbrauch zusammen mit höherer Genauigkeit. Vergleichen Sie auf Ihrem Workload die Gesamtkosten pro akzeptierter Aufgabe, statt niedrigere Aufgabenkosten vorauszusetzen.
Welche Parameterregeln muss ich bei der Migration zu Gemini 3.8 Flash beachten?
Bei nativen EvoLink-Requests verwendet Gemini 3.x generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel; thinkingBudget gilt für Gemini 2.5 und kann nicht mit thinkingLevel kombiniert werden. EvoLink dokumentiert, dass eigene temperature- und topP-Werte die Ausgabe von Gemini 3.x nicht beeinflussen, topK ignoriert wird und temperature- oder topP-Werte außerhalb des gültigen Bereichs 400 zurückgeben. Der letzte Turn darf nicht die Rolle model verwenden.
Was ist mit dem minimal-Thinking-Level in Gemini 3.8 Flash passiert?
Google dokumentiert für Gemini 3.8 Flash die Stufen low, medium (Standard) und high; minimal wird nicht unterstützt. Laut EvoLinks nativer API-Referenz wird ein nicht unterstütztes minimal automatisch auf low herabgestuft, migrierte Anfragen schlagen also nicht fehl; setzen Sie low dennoch explizit, um das Verhalten vorhersehbar zu steuern. Gemini 3.5 Flash-Lite hat niedrigere veröffentlichte Token-Preise und kann als Vergleichsroute für Klassifikation mit hohem Volumen bleiben.
Wie werden die Thinking-Token von Gemini 3.8 Flash abgerechnet?
Thinking-Token werden nach Googles Preisen zum Ausgabetarif abgerechnet; ausführliches Reasoning kann die Rechnung daher deutlich größer machen als die sichtbare Antwort. Setzen Sie aufgabengerechte Thinking-Level und überwachen Sie Reasoning- plus finale Antwort-Token.
Kann Gemini 3.8 Flash Video und Audio analysieren?
Ja. Das Modell akzeptiert Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingaben und gibt Text aus, was es zu einer verbreiteten Wahl für Video- und Audio-Verständnis macht. Bild-, Audio- und Live-Stream-Generierung werden nicht unterstützt.
Gibt es ein Gemini 3.7 Pro?
Nein. Zum Release von 3.8 Flash bleibt Googles neuestes Pro-Modell gemini-3.1-pro-preview; ein 3.5 oder 3.7 Pro wurde auf offiziellen Kanälen nicht angekündigt.
Wie lange gilt der Einführungspreis von Gemini 3.8 Flash?
Google listet $0.750 Eingabe und $3.750 Ausgabe pro Million Token als Einführungspreis bis zum 31. Dezember 2026, mit Standardpreisen von $1.500 und $7.500 ab dem 1. Januar 2027. Den aktuellen EvoLink-Tarif finden Sie im Preisabschnitt dieser Seite.
Folgt Gemini 3.8 Flash Anweisungen zuverlässiger als 3.7 Flash?
Google berichtet von höherer Gesamtgenauigkeit und höherem Token-Verbrauch, aber EvoLink hat keinen kontrollierten Vergleich der Instruktionstreue veröffentlicht. Testen Sie repräsentative Aufgaben, bevor Sie das Modell in Produktion nehmen.
Was sollte eine produktive Bewertung von Gemini 3.8 Flash messen?
Erfassen Sie Erfolg im ersten Versuch, akzeptierte Ergebnisse, Retries, Ausgabe-Token, Cache-Treffer, gültige Tool-Aufrufe, Zeit bis zum akzeptierten Ergebnis, menschliche Korrektur und Fallback-Rate.
