Paga conforme utilizas. Sem subscrição, sem custos escondidos.
| Modelo | Entrada /1M tokens | Entrada em cache /1M tokens | Saída /1M tokens |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash 100K tokens de entrada + 20K tokens de saída: $0.120 | $0.600/1M tokens 120 créditos/1M tokens $0.750/1M tokensPoupa 20% | $0.060/1M tokens 12 créditos/1M tokens $0.075/1M tokensPoupa 20% | $3.00/1M tokens 600 créditos/1M tokens $3.75/1M tokensPoupa 20% |
Os custos baseiam-se no resultado final.
Guia completo para utilizar API Gemini 3.8 Flash para agents autónomos e programação de longo prazo
O Gemini 3.8 Flash é o modelo Flash mais inteligente da Google, pensado para engenharia de software de longo prazo, agents autónomos e workflows empresariais complexos. Suporta um contexto de entrada de 1 048 576 tokens e até 65 536 tokens de saída.
Utiliza o gemini-3.8-flash através de /v1/chat/completions ou do caminho nativo do Gemini, /v1beta/models. O PoYo cobra 120 créditos de entrada, 12 de entrada em cache e 600 de saída por milhão de tokens, 20% abaixo das tarifas Standard promocionais da Google.
As demonstrações oficiais da Google mostram o Gemini 3.8 Flash a criar mundos 3D interativos, software retro funcional, visualizações científicas e desmontagens de hardware.
01
Com instruções em ciclo no Google Antigravity, o Gemini 3.8 Flash gera níveis 3D interativos completos, com puzzles, texturas procedimentais e jogabilidade ambiental completa.
02
O Gemini 3.8 Flash cria, com um único prompt, uma versão DOS totalmente jogável do Google Maps, com pesquisa de locais, rotas passo a passo e Street View desenhado no terminal.
03
Sintetiza dados reais do Serviço Geológico dos Estados Unidos em cortes topográficos 3D em tempo real, projeções 2D e explicações científicas fundamentadas no domínio.
04
Gera visualizadores realistas em Three.js de desmontagens de hardware com proporções físicas, decompondo automaticamente os dispositivos em camadas explodidas, que podes inspecionar com controlos deslizantes interativos.
Resolve refatorações em vários ficheiros, depuração autónoma e tarefas de engenharia complexas de ponta a ponta, com grande rigor.
Implementa agents fiáveis, capazes de raciocínio recursivo, planeamento em vários passos, orquestração de ferramentas e autoverificação.
Analisa modelos financeiros complexos, documentos jurídicos, relatórios científicos e dados empresariais com elevada precisão no domínio.
Gera aplicações 3D interativas completas, jogos procedimentais e software retro, com código e fundamentação visual.
Processa texto, imagens de alta resolução, vídeo, áudio e PDF técnicos com memória de contexto de 1M de tokens.
Escolhe um nível de esforço de raciocínio baixo, médio ou alto para equilibrar com flexibilidade a velocidade de execução, o custo em tokens e a profundidade do raciocínio.
Os benchmarks de setembro de 2026 comparam o Gemini 3.8 Flash com o Gemini 3.7 Flash, o Claude Sonnet 5 e o GPT-5.6 Terra em engenharia de software, autonomia de agents, inteligência documental e raciocínio especializado.
| Benchmark | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.7 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 73,7% | 65,3% | 53,8% | 69,6% | Engenharia de software de longo prazo |
| Terminal-Bench 2.1 | 89,4% | 85,8% | 80,4% | 87,4% | Programação autónoma no terminal |
| HLE-Verified | 54,9% | 53,6% | 31,0% | 51,1% | Raciocínio especializado multidisciplinar |
| Vals Finance Agent v2 | 61,4% | 59,0% | 56,2% | 60,1% | Autonomia em workflows financeiros |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 10,0% | 8,8% | 7,9% | 9,2% | Resolução completa de tarefas jurídicas |
| WebDev Arena (Elo) | 1612 | 1588 | 1541 | 1523 | Desenvolvimento web interativo |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 59 | 56 | 55 | 57 | Inteligência composta |
| AutomationBench | 34,2% | 30,4% | 10,7% | 23,6% | Automatização de workflows empresariais |
| GDP.pdf | 36,8% | 34,0% | 28,0% | 24,7% | Processamento de documentos complexos |
| GDM-MRCR v2 (128k) | 98,2% | 97,0% | 81,5% | 93,5% | Recuperação e memória de contexto longo |
Resultados oficiais de avaliação a 2 de setembro de 2026. Os benchmarks seguem os frameworks de avaliação padrão publicados.
1. Cria uma chave de API. Inicia sessão e cria uma chave do PoYo.
2. Escolhe um formato. Utiliza POST /v1/chat/completions para clientes compatíveis com OpenAI, ou POST /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent para payloads nativos do Gemini. O streaming está disponível através de :streamGenerateContent.
3. Define o modelo. Envia gemini-3.8-flash como ID do modelo. Lê a documentação da API Gemini.
gemini-3.8-flash com qualquer um dos formatos de endpoint suportados./v1/chat/completions para pedidos compatíveis com OpenAI ou /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent para pedidos nativos do Gemini. Ambos os fluxos, com e sem streaming, são suportados.Utiliza o Chat Completions compatível com OpenAI ou o GenerateContent nativo do Gemini com um único ID de modelo.
Avalia e lança o Gemini ao lado de outros modelos sem teres de gerir mais uma credencial de integração.
Consulta as tarifas de entrada, de entrada em cache e de saída, tanto em créditos como no equivalente em dólares americanos.
Testa os dois formatos de pedido, consulta o estado do serviço e acompanha a utilização antes de passares para produção.