01
从提示词构建 3D 沉浸式游戏
借助 Google Antigravity 中的循环指令,Gemini 3.8 Flash 能自主生成包含解谜、程序化纹理与环境叙事的完整 3D 魔法城堡游戏关卡。
- 多步 3D 逻辑生成与调试
- 程序化纹理与视觉融合
- 智能体自主闭环迭代

透明定价,无隐藏费用。按量付费,用多少付多少。
| 型号 | 规格 | PoYo价格 | 官方价格 | 为你节省 |
|---|---|---|---|---|
Input | $0.600/1M tokens 120 积分 /1M tokens | $0.750/1M tokens Official | 20% | |
Cached input | $0.060/1M tokens 12 积分 /1M tokens | $0.075/1M tokens Official | 20% | |
Output (including thinking tokens) | $3.00/1M tokens 600 积分 /1M tokens | $3.75/1M tokens Official | 20% |
* 实际费用以最终输出为准。
使用 面向长周期编程与自主智能体的 Gemini 3.8 Flash API 的完整指南
Gemini 3.8 Flash 是 Google 正式发布的最智能 Flash 主力模型,专为长周期软件工程、自主智能体与复杂企业级工作流设计。支持最高 1,048,576 tokens 输入上下文和 65,536 tokens 输出。
使用 gemini-3.8-flash,可通过 /v1/chat/completions 或 Gemini 原生 /v1beta/models 接入。PoYo 每百万 tokens 收取输入 120、缓存输入 12、输出 600 积分,定价与 3.7 Flash 保持一致,均比 Google 当前推广价低 20%。
Google 官方演示展示了模型在 3D 游戏生成、经典软件复刻、科学可视化与硬件拆解中的端到端落地表现。
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借助 Google Antigravity 中的循环指令,Gemini 3.8 Flash 能自主生成包含解谜、程序化纹理与环境叙事的完整 3D 魔法城堡游戏关卡。

02
仅凭一条提示词,Gemini 3.8 Flash 即可在 Antigravity 中构建出完全可玩的 DOS 版 Google Maps,支持地点查询、精准路线导航与终端街景展示。

03
利用美国地质调查局(USGS)真实数据集,实时生成著名地理景点的 3D 地形切片、2D 投影与专业科学解释。

04
在 Google AI Studio 中生成逼真 Three.js 物理比例拆解模型,将电子设备逐层分解为可供滑动滑块自由爆炸与检视的结构。

端到端自主完成跨文件重构、故障排查与多步骤工程任务,具备极强的代码自检与执行韧性。
构建具备递归推理、多步规划、工具编排与严格自我验证的高可靠智能体系统。
高精度处理复杂财务模型、法律合同、科研报告和企业级海量非结构化数据。
结合多模态视觉反馈与代码逻辑,从单条指令生成 3D 游戏关卡与复古软件界面。
联合分析文本、超高分辨率图像、视频、音频和长篇 PDF,支持百万上下文高精召回。
支持 low、medium、high 思考等级,灵活权衡响应延迟、token 消耗与推理深度。
以下 2026 年 9 月官方基准测试对比 Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.7 Flash、Claude Sonnet 5 和 GPT-5.6 Terra 在软件工程、智能体自主性、文档智能与专家推理上的表现。
| Benchmark | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.7 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 73.7% | 65.3% | 53.8% | 69.6% | 长周期软件工程 |
| Terminal-Bench 2.1 | 89.4% | 85.8% | 80.4% | 87.4% | 智能体终端编程 |
| HLE-Verified | 54.9% | 53.6% | 31.0% | 51.1% | 跨学科专家推理 |
| Vals Finance Agent v2 | 61.4% | 59.0% | 56.2% | 60.1% | 金融工作流自主智能体 |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 10.0% | 8.8% | 7.9% | 9.2% | 复杂法律全任务解决率 |
| WebDev Arena (Elo) | 1612 | 1588 | 1541 | 1523 | 交互式网页开发 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 59 | 56 | 55 | 57 | 综合智能指数 |
| AutomationBench | 34.2% | 30.4% | 10.7% | 23.6% | 企业级工作流自动化 |
| GDP.pdf | 36.8% | 34.0% | 28.0% | 24.7% | 复杂文档与长文本理解 |
| GDM-MRCR v2 (128k) | 98.2% | 97.0% | 81.5% | 93.5% | 长上下文高保真召回 |
数据源自 Google 官方 2026 年 9 月 2 日发布的评测结果;各基准测试遵循官方公开评测标准。
1. 创建 API Key。 登录 PoYo 并创建密钥。
2. 选择请求格式。 OpenAI 兼容客户端使用 POST /v1/chat/completions;Gemini 原生请求使用 POST /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent,流式请求使用 :streamGenerateContent。
3. 设置模型。 模型 ID 填写 gemini-3.8-flash。查看 Gemini API 文档。
gemini-3.8-flash 模型 ID 即可调用两种支持的 Endpoint。/v1/chat/completions 和 Gemini 原生的 /v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent,两种格式均支持流式与非流式请求。一个模型 ID 同时支持 OpenAI Chat Completions 和 Gemini GenerateContent。
无需管理额外凭证,即可与其他模型一起评估和上线。
输入、缓存输入、输出均同时展示积分和美元等值。
在投入生产前测试两种请求格式、查看服务状态并跟踪使用量。