Gemini 3.8 Flash vs Gemini 3.5 Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini 3.8 FlashとGoogleのGemini 3.5 Flashは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini 3.8 Flashは1.05M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.75/出力$3.75、一方のGemini 3.5 Flashは1.05M トークンのコンテキストで入力$0.75/出力$3.75です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 3.8 Flash
超高速・低遅延レスポンスGoogle の Gemini 3.8 Flash は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 175 トークンの生成速度、知能指数 87/100（1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75）を実現しています。
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
74.8%
Gemini 3.5 Flash
フラッグシップ最先端モデルGoogle の Gemini 3.5 Flash は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 190 トークンの生成速度、知能指数 82/100（1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75）を実現しています。
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
70.2%
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Gemini 3.5 Flash is faster at 190 tok/s vs 175 tok/s.
- Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 70.2%).
| Feature | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 82 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.75 / 1M | $0.75 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.75 / 1M | $3.75 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.66 / 1M | $0.66 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 175 tok/s | 190 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.8% | 70.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 81% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.19 / 1M | $0.19 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.8 Flash · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 74.8% · GPQA Diamond 84%）
- 毎秒 175 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 390ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Gemini 3.5 Flash · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%）
- 毎秒 190 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 360ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.20 | $1.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 44K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 18K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-8-flash | models/gemini-3-5-flash |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-09 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | June 2026 | January 2026 |
| Architecture | Late-2026 optimized sparse multimodal transformer | Optimized Search-Grade Multimodal MoE |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| 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) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision, audio, video | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.8 Flash vs Gemini 3.5 Flash: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.8 Flash or Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.8 Flash is more intelligent. It scores 87 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.5 Flash is faster, generating 190 tokens per second compared with 175 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemini 3.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 0.39s.
総合評価
Gemini 3.8 Flash（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGemini 3.5 Flash（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGemini 3.8 Flashがリードし、応答速度とスループットではGemini 3.5 Flashが優れ、APIコスト効率ではGemini 3.8 Flashが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.5 Flash のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Gemini 3.8 Flash が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.5 Flash ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini 3.8 Flash は100万トークンあたり入力$0.75 / 出力$3.75、Gemini 3.5 Flash は入力$0.75 / 出力$3.75です。総合的なコスト効率では Gemini 3.8 Flash がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Gemini 3.8 Flash が 1.05M トークン、Gemini 3.5 Flash が 1.05M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini 3.5 Flash がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: GoogleおよびGoogle公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。