Gemini 3.8 Flash vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.8 Flash de Google et Llama 5 de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 3.8 Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.75/$3.75 par million de tokens, tandis que Llama 5 offre 5M tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 3.8 Flash
Inférence Ultra-RapideGemini 3.8 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 175 tokens/s, un indice d’intelligence de 87/1
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
74.8%
Llama 5
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 5 de Meta est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 5M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de 94/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Gemini 3.8 Flash is faster at 175 tok/s vs 65 tok/s.
- Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 74.0%).
| Caractéristique | Gemini 3.8 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 94 |
Provider | Meta | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.75 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.75 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.66 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 175 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.8% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.19 / 1M | $0.00 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.8 Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 74.8% · GPQA Diamond 84%)
- Débit rapide de 175 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 390 ms
- Tarification API optimisée ($0.75/$3.75 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 5M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 850 ms
- Poids ouverts (600B+ total (~40-80B )) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.8 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.20 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 44K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 20K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 3.8 Flash | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-8-flash | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-09 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | June 2026 | January 2026 |
| Architecture | Late-2026 optimized sparse multimodal transformer | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | Confidential | 600B+ total (~40-80B active) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision, audio, video | text, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.8 Flash vs Llama 5: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.8 Flash or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 87 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.8 Flash is faster, generating 175 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.8 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.39s compared with 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1.05M tokens.
Verdict
Gemini 3.8 Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 5 (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama 5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.8 Flash assure un débit supérieur et Llama 5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.8 Flash ou Llama 5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini 3.8 Flash et Llama 5 ?+
Gemini 3.8 Flash est facturé $0.75 / $3.75 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 5. En coût pondéré, Llama 5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 3.8 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 5M tokens pour Llama 5. Côté vitesse de génération, Gemini 3.8 Flash est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Google et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).