Płatność za użycie. Bez subskrypcji i ukrytych opłat.
| Model | Wejście /1 mln tokenów | Wejście z cache /1 mln tokenów | Wyjście /1 mln tokenów |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash Tokeny (100K wejściowych + 20K wyjściowych): $0.120 | $0.600/1 mln tokenów Kredyty: 120/1 mln tokenów $0.750/1 mln tokenówOszczędzasz 20% | $0.060/1 mln tokenów Kredyty: 12/1 mln tokenów $0.075/1 mln tokenówOszczędzasz 20% | $3.00/1 mln tokenów Kredyty: 600/1 mln tokenów $3.75/1 mln tokenówOszczędzasz 20% |
Opłaty zależą od końcowego wyniku.
Kompletny przewodnik: API Gemini 3.8 Flash dla autonomicznych agentów i długofalowego programowania
Gemini 3.8 Flash to najinteligentniejszy model Flash od Google, stworzony z myślą o długofalowej inżynierii oprogramowania, autonomicznych agentach i złożonych workflow w firmach. Obsługuje kontekst wejściowy o rozmiarze 1 048 576 tokenów oraz do 65 536 tokenów wyjściowych.
Używaj gemini-3.8-flash przez /v1/chat/completions albo przez natywną ścieżkę Gemini /v1beta/models. PoYo pobiera 120 kredytów za milion tokenów wejściowych, 12 kredytów za milion tokenów wejściowych z cache i 600 kredytów za milion tokenów wyjściowych — o 20% mniej niż startowe stawki Standard Google.
Oficjalne dema Google pokazują, jak Gemini 3.8 Flash buduje interaktywne światy 3D, działające retro oprogramowanie, wizualizacje naukowe i rozłożone na części urządzenia.
01
Dzięki pętlom instrukcji w Google Antigravity Gemini 3.8 Flash generuje pełne interaktywne poziomy 3D z łamigłówkami, teksturami proceduralnymi i kompletną rozgrywką osadzoną w otoczeniu.
02
Gemini 3.8 Flash buduje w pełni grywalną wersję Map Google dla systemu DOS — wystarczy jeden prompt. Dostajesz wyszukiwanie miejsc, nawigację krok po kroku i Street View renderowany w terminalu.
03
Przekształca rzeczywiste zbiory danych U.S. Geological Survey w trójwymiarowe przekroje topograficzne w czasie rzeczywistym, rzuty 2D i naukowe wyjaśnienia oparte na wiedzy z danej dziedziny.
04
Generuje realistyczne wizualizatory Three.js przedstawiające rozłożony na części sprzęt w fizycznie wiernych proporcjach — urządzenie jest automatycznie dzielone na warstwy widoku rozstrzelonego, które możesz oglądać za pomocą interaktywnych suwaków.
Rozwiązuj refaktoryzację obejmującą wiele plików, autonomiczne debugowanie i złożone zadania inżynieryjne od początku do końca — z dużą starannością.
Wdrażaj niezawodnych agentów, którzy potrafią rozumować rekurencyjnie, planować w wielu krokach, koordynować narzędzia i samodzielnie weryfikować wyniki.
Analizuj złożone modele finansowe, dokumenty prawne, raporty naukowe i dane firmowe z dużą precyzją merytoryczną.
Generuj pełne interaktywne aplikacje 3D, gry proceduralne i retro oprogramowanie — na podstawie kodu i materiału wizualnego.
Przetwarzaj tekst, obrazy w wysokiej rozdzielczości, wideo, audio i techniczne pliki PDF, zachowując dokładne przywoływanie informacji z kontekstu 1M tokenów.
Wybierz niski, średni lub wysoki poziom wysiłku myślenia, aby elastycznie dopasować szybkość działania, koszt tokenów i głębię rozumowania.
Benchmarki z września 2026 porównują Gemini 3.8 Flash z Gemini 3.7 Flash, Claude Sonnet 5 i GPT-5.6 Terra pod kątem inżynierii oprogramowania, autonomii agentów, analizy dokumentów i eksperckiego rozumowania.
| Benchmark | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.7 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Uwagi |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 73,7% | 65,3% | 53,8% | 69,6% | Długofalowa inżynieria oprogramowania |
| Terminal-Bench 2.1 | 89,4% | 85,8% | 80,4% | 87,4% | Agentowe programowanie w terminalu |
| HLE-Verified | 54,9% | 53,6% | 31,0% | 51,1% | Eksperckie rozumowanie w wielu dziedzinach |
| Vals Finance Agent v2 | 61,4% | 59,0% | 56,2% | 60,1% | Autonomia w finansowych workflow |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 10,0% | 8,8% | 7,9% | 9,2% | Pełne rozwiązywanie zadań prawniczych |
| WebDev Arena (Elo) | 1612 | 1588 | 1541 | 1523 | Interaktywne tworzenie stron internetowych |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 59 | 56 | 55 | 57 | Zbiorczy wskaźnik inteligencji |
| AutomationBench | 34,2% | 30,4% | 10,7% | 23,6% | Automatyzacja workflow w firmach |
| GDP.pdf | 36,8% | 34,0% | 28,0% | 24,7% | Przetwarzanie złożonych dokumentów |
| GDM-MRCR v2 (128k) | 98,2% | 97,0% | 81,5% | 93,5% | Wyszukiwanie i przywoływanie informacji w długim kontekście |
Oficjalne wyniki testów na dzień 2 września 2026. Benchmarki opierają się na standardowych, opublikowanych zestawach ewaluacyjnych.
1. Utwórz klucz API. Zaloguj się i utwórz klucz PoYo.
2. Wybierz format. Użyj POST /v1/chat/completions dla klientów zgodnych z OpenAI albo POST /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent dla żądań w natywnym formacie Gemini. Streaming jest dostępny przez :streamGenerateContent.
3. Ustaw model. Wyślij gemini-3.8-flash jako ID modelu. Zobacz dokumentację Gemini API.
gemini-3.8-flash z dowolnym z obsługiwanych formatów endpointu./v1/chat/completions dla żądań zgodnych z OpenAI albo /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent dla żądań w natywnym formacie Gemini. Obsługiwane są zarówno odpowiedzi bez streamingu, jak i ze streamingiem.Używaj Chat Completions zgodnego z OpenAI albo natywnego GenerateContent z Gemini — z jednym ID modelu.
Testuj i wdrażaj Gemini razem z innymi modelami, bez zarządzania kolejną integracją i kolejnymi danymi uwierzytelniającymi.
Zobacz stawki za wejście, wejście z cache i wyjście — zarówno w kredytach, jak i w przeliczeniu na dolary amerykańskie.
Testuj oba formaty żądań, sprawdzaj status usługi i śledź zużycie, zanim przejdziesz na produkcję.