99MODELS

જેમિની 3.8 Flash

નવું

Latest Flash generation; fast multimodal reasoning across every input type.

રજૂઆત: 2 સપ્ટે, 2026

360.00

10 લાખ આઉટપુટ Tokens દીઠ

ઇનપુટ: 10 લાખ Tokens દીઠ ₹72.00

પ્રોવાઇડરના ભાવે બિલિંગ, $1 = ₹96 મુજબ રૂપાંતરિત, 0% માર્કઅપ સાથે.

વિશિષ્ટતાઓ

Context વિન્ડો
10,48,576 Tokens
મહત્તમ આઉટપુટ
65,536 Tokens
સ્વીકારે છે
ટેક્સ્ટ, ઇમેજ, PDF ફાઇલો, ઑડિયો, વિડિયો
Reasoning
ડિફૉલ્ટ રૂપે ચાલુ
એફર્ટ લેવલ
low, medium, high
ટૂલ ઉપયોગ
હા
સ્ટ્રક્ચર્ડ આઉટપુટ
હા
કોડ એક્ઝિક્યુશન
હા
ઇન્ટેલિજન્સ રેન્ક
54 માંથી #12
Value રેન્ક
54 માંથી #7

કિંમત

કિંમત
પ્રતિ 10 lakh TokensINRUSD
ઇનપુટ72.00$0.75
આઉટપુટ360.00$3.75
કૅશ ઇનપુટ7.20$0.08

Benchmarks

સ્કોર ટકાવારીમાં છે સિવાય કે રેટિંગ તરીકે દર્શાવેલ હોય. તમામ બેન્ચમાર્ક સ્વતંત્ર રીતે માપવામાં આવ્યા છે.

  • 95.3%

    GPQA Diamond

    GPQA Diamond - graduate-level science Q&A

  • 47.8%

    HLE

    Humanity's Last Exam

  • 56.6%

    SciCode

    SciCode - scientific code generation

  • 81.3%

    Long Context

    Long Context Reasoning - reasoning over long inputs

  • 87.6%

    Terminal-Bench 2

    Terminal-Bench 2.1 - agentic terminal tasks, second edition

  • 1567

    WebDev Arena

    WebDev Arena - head-to-head web-app builds, Elo rating

જેમિની 3.8 Flash વિશે

Google's latest workhorse Flash model, delivering its predecessor's speed and price with a marked step up in software engineering, agentic work and multi-step reasoning in specialised domains. It accepts text, images, audio, video and files across a million-token context, and carries three thinking levels. Google is explicit that it works harder than 3.7 Flash -- more reasoning steps and more iterative tool calls -- so it can spend more tokens on the same task, especially at higher effort.

This is the third Flash release in six weeks, and the pattern holding across all three is that the price does not move. Google calls 3.8 Flash its most intelligent workhorse model and puts it out at exactly what 3.7 Flash costs, aiming the gains at software engineering, agentic tasks and multi-step reasoning in specialised domains rather than at general chat.

Its reported results follow that aim. On DeepSWE v1.1, which measures long-horizon software engineering, Google says it outperforms most larger frontier models at autonomously solving complex engineering problems end to end, at a fraction of their cost. It reports 54.9% on HLE-Verified for multi-step reasoning across STEM, humanities and professional fields, and says it exceeds 3.7 Flash and other frontier models on the Vals Finance Agent V2 and Harvey Legal Agent benchmarks - two evaluations pointed at professional domains rather than at coding. Google also reports a significant leap in prompt-injection robustness on Gray Swan, which matters more than usual for a model this cheap to run in an agent loop.

The interesting caveat is one Google raises itself, and it is a cost caveat rather than a quality one. It says 3.8 Flash "works harder": it executes extra reasoning steps and calls tools iteratively, and it may therefore use more tokens to reach a better answer, especially at higher effort. Google's own recommendation is that if efficiency matters more than the last few points of quality, 3.7 Flash remains the model to reach for - the two are siblings on the same price sheet, not a replacement and a legacy.

The price sheet has a date on it, which is the one thing about this model most likely to catch someone out. The $0.75 input and $3.75 output rates run through 31 December 2026 and double to $1.50 and $7.50 on 1 January 2027, with context caching moving from $0.075 to $0.15 in step. That is introductory pricing, not a permanent rate.

Google shipped a second model in the same post, Gemini 3.8 Flash Cyber, its most capable cybersecurity model, aimed at vulnerability detection and automated patching and available to trusted defenders through a new Fairwind Program. That one is not served here; everything above describes the general model.

Google એ લોન્ચ વખતે શું જણાવ્યું હતું

Same price, more capability
Google's third Flash release in six weeks holds 3.7 Flash's rates while improving software engineering, agentic work and multi-step reasoning in specialised domains.
Long-horizon software engineering
On DeepSWE v1.1 Google reports it outperforming most larger frontier models at solving complex engineering problems end to end autonomously, at a fraction of their cost.
Reasoning outside code
It reports 54.9% on HLE-Verified across STEM, humanities and professional fields, and says it exceeds 3.7 Flash and other frontier models on the Vals Finance Agent V2 and Harvey Legal Agent benchmarks.
Harder to inject
Google reports a significant leap in prompt-injection robustness on Gray Swan - the property that decides whether a cheap model is safe to leave running in an agent loop.
Introductory pricing, with a date
The $0.75 and $3.75 rates run through 31 December 2026 and double on 1 January 2027, with cached input moving from $0.075 to $0.15 at the same time.
What it is not for
Google says this model works harder - more reasoning steps, more iterative tool calls - and may spend more tokens for the same task at higher effort. It points at 3.7 Flash when efficiency matters more than the last few points.

ભારતીય ભાષાઓ

જેમિની 3.8 Flash કુલ 15 ભારતીય ભાષાઓમાં જવાબ આપી શકે છે. મેસેજ બોક્સની બાજુમાં આપેલા મેનૂમાંથી ભાષા પસંદ કરો.

Frequently Asked Questions

જેમિની 3.8 Flash વિશે વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો.

જેમિની 3.8 Flash ક્યારે રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું?

Google એ 2 સપ્ટે, 2026 ના રોજ જેમિની 3.8 Flash રજૂ કર્યું હતું.

જેમિની 3.8 Flash કોણે બનાવ્યું છે?

જેમિની 3.8 Flash ને Google લેબ દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું છે. 99Models સીધા પ્રોવાઇડરના નિર્ધારિત દરે કનેક્ટ કરે છે.

જેમિની 3.8 Flash કેટલું સક્ષમ અને બુદ્ધિશાળી છે?

ઇન્ટેલિજન્સ રેન્કિંગમાં તે 54 ચેટ Models માંથી 12 નંબર પર છે, જે સ્વતંત્ર બેન્ચમાર્ક સ્કોર પર આધારિત છે. તેના તમામ સ્કોર ઉપર બેન્ચમાર્ક ટેબલમાં જોઈ શકો છો.

જેમિની 3.8 Flash નો ઉપયોગ કરવાનો ખર્ચ કેટલો છે?

વપરાશ ખર્ચ ઇનપુટ માટે ₹72.00 પ્રતિ 10 લાખ Tokens અને આઉટપુટ માટે ₹360.00 પ્રતિ 10 લાખ Tokens છે, જેમાં 0% માર્કઅપ છે. કોઈ સબ્સ્ક્રિપ્શન નથી; વપરાશ મુજબ જ પેમેન્ટ કરો.

જેમિની 3.8 Flash નું અમેરિકન ડોલરમાં API પ્રાઇસિંગ શું છે?

પ્રોવાઇડર ઇનપુટ માટે $0.75 પ્રતિ 10 લાખ Tokens અને આઉટપુટ માટે $3.75 પ્રતિ 10 લાખ Tokens ચાર્જ કરે છે. રૂપિયાના દરો $1 = ₹96 ના આધારે ગણવામાં આવ્યા છે.

જેમિની 3.8 Flash કેટલી લાંબી વાતચીત યાદ રાખી શકે છે?

તેની Context વિન્ડો 10.5 lakh Tokens ની છે. એટલે કે તે એક જ વિનંતીમાં અગાઉની વાતચીત અને જોડેલી ફાઇલો સહિત આટલું લખાણ વાંચી શકે છે.

શું જેમિની 3.8 Flash વાપરવું પૈસા વસૂલ છે?

વેલ્યૂ રેન્કિંગમાં તે 54 માંથી 7 નંબર પર છે. આ રેન્કિંગ બેન્ચમાર્ક ક્ષમતા અને વાસ્તવિક Token ખર્ચની તુલના કરે છે.

શું જેમિની 3.8 Flash જવાબ આપતાં પહેલાં વિચારે છે?

ડિફૉલ્ટ રૂપે ચાલુ. જ્યાં Reasoning સપોર્ટ ઉપલબ્ધ છે, ત્યાં તમે મેસેજ કમ્પોઝરમાં વિચારવાની ક્ષમતા (Thinking effort) જાતે સેટ કરી શકો છો.

જેમિની 3.8 Flash કઈ ભારતીય ભાષાઓમાં જવાબ આપી શકે છે?

તે 15 ભારતીય ભાષાઓમાં જવાબ આપે છે. મેસેજ બોક્સ પાસેના મેનૂમાંથી ભાષા પસંદ કરો અને તે જ ભાષામાં જવાબ મેળવો.

Google ના અન્ય Models

કેટલોગ અપડેટ: 9 સપ્ટે, 2026