Gemini 3.8 Flash — Google 輕量模型的速度與省錢實測
Gemini 3.8 Flash 最值得注意的是價格：在 2026 年底前，它的單價只有旗艦模型的零頭，Terminal-Bench 2.1 卻拿到 90.8%，比 GPT-5.6 Terra 和 Claude Sonnet 5 都高。但它不是每個場景都便宜又快。在 high 思考等級下，首個 token 平均要等 1
Gemini 3.8 Flash 最值得注意的是價格：在 2026 年底前，它的單價只有旗艦模型的零頭，Terminal-Bench 2.1 卻拿到 90.8%，比 GPT-5.6 Terra 和 Claude Sonnet 5 都高。但它不是每個場景都便宜又快。在 high 思考等級下，首個 token 平均要等 16 秒，2027 年 1 月 1 日起價格也會翻倍。所以該怎麼選，要看工作是「批次、長任務」還是「即時對話」。 Gemini 3.8 Flash 是什麼：定位與規格 Gemini 3.8 Flash 是 Google 在 2026 年 9 月 2 日發布的輕量主力模型，也是 Google 六週內推出的第三個 Flash 版本。官方稱它為「最聰明的 workhorse 模型」，主打軟體工程、代理任務（agentic tasks）和多步驟專業推理，目標是用接近前沿模型的能力，搭配 Flash 等級的價格。同一天還推出了資安專用版 Gemini 3.8 Flash Cyber，只透過 Fairwind Program 開放給受信任的資安防禦方使用。完整公告見 Google 官方部落格：Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber 。 技術規格上，3.8 Flash 的上下文窗口約可放入一整套中型程式碼庫。依 Gemini API 官方模型文件 ，重點規格如下： 模型 ID ： gemini-3.8-flash 輸入上限 ：1,048,576 tokens； 輸出上限 ：65,536 tokens 輸入類型 ：文字、圖片、影片、音訊、PDF；輸出只有文字 思考等級 ：支援 low、medium、high，不支援 minimal 支援功能 ：Context caching、程式碼執行、結構化輸出、Function calling、Google 搜尋與 Google Maps grounding、Batch API、Flex/Priority 推論、Computer use（Preview） 不支援 ：音訊生成、圖片生成、Live API 不支援 Live API 代表 3.8 Flash 不適合即時語音對話。做語音客服的團隊需要另外搭配其他模型。 速度實測：生成快，但思考會拖慢首字 Gemini 3.8 Flash 生成文字的速度，在同級模型中偏快。依第三方評測機構的公開實測， 「Gemini 3.8 Flash（high）輸出速度 299 tokens/秒，2026 年 9 月測得」（來源：Artificial Analysis） 。換算下來，一段 1,000 tokens 的回答，純生成時間約 3.3 秒。 要特別留意的是首字延遲（TTFT）。同一份評測中， 「Gemini 3.8 Flash（high）首個 token 延遲為 16.09 秒」（來源：Artificial Analysis） 。這 16 秒大多花在模型內部推理。所以在 high 等級下，使用者按下送出後，要等十幾秒才會看到第一個字。 三種思考等級該怎麼選 思考等級決定智能分數和延遲之間怎麼取捨。Artificial Analysis 的 Intelligence Index 顯示，high 得 41 分、medium 得 40 分、low 得 34 分。從 medium 升到 high 只多 1 分，延遲和 token 用量卻會明顯增加。實務建議如下： 即時聊天、客服、表單填寫 ：用 low。智能分數 34 已高於 Gemini 3.1 Pro Preview 的 30 分，首字延遲也最短。 一般文件分析、摘要、翻譯 ：用 medium。分數只比 high 少 1 分，每個評測任務成本 0.93 美元，high 則是 1.24 美元，便宜約 25%。 多步驟程式修改、長鏈代理任務 ：用 high。這類工作本來就是背景執行，16 秒的首字等待影響不大。 省錢實測：價格結構與實際帳單估算 Gemini 3.8 Flash 目前採用限時推廣價，2027 年起單價翻倍。依 Google 官方公告， 「Gemini 3.8 Flash 推廣價為每百萬輸入 tokens 0.75 美元、每百萬輸出 tokens 3.75 美元，2027 年 1 月 1 日起調整為 1.50／7.50 美元」（來源：Google） 。推廣價和前一代 3.7 Flash 相同。 和前沿旗艦模型相比，價差在一個數量級左右。依 「2026 年 9 月 GPT-5.6 Sol 約每百萬輸入／輸出 tokens 5／30 美元，Claude Fable 5.1 為 10／50 美元」（來源：DataCamp） ，以每天處理 100 萬輸入
FAQ
Gemini 3.8 Flash 是什麼：定位與規格
Gemini 3.8 Flash 是 Google 在 2026 年 9 月 2 日發布的輕量主力模型，也是 Google 六週內推出的第三個 Flash 版本。官方稱它為「最聰明的 workhorse 模型」，主打軟體工程、代理任務（agentic tasks）和多步驟專業推理，目標是用接近前沿模型的能力，搭配 Flash 等級的價格。同一天還推出了資安專用版 Gemini 3.8 Flash Cyber，只透過 Fairwind Program 開放給受信任的資安防禦方使用。完整公告見 Google 官方部落格：Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber 。 技術規格上，3.8 Flash 的上下文窗口約可放入一整套中型程式碼庫。依 Gemini API 官方模型文件 ，重點規格如下： 模型 ID ： gemini-3.8-flash 輸入上限 ：1,048,576 tokens； 輸出上限 ：65,536 tokens 輸入類型 ：文字、圖片、影片、音訊、PDF；輸出只有文字 思考等級 ：支援 low、medium、high，
能力實測：哪些任務進步明顯、哪些原地踏步
Gemini 3.8 Flash 進步最多的是終端機操作和代理任務，通用知識推理幾乎沒有變化。依 「Gemini 3.8 Flash 在 Terminal-Bench 2.1 得分 90.8%，3.7 Flash 為 81.6%」（來源：DataCamp） ，同一項測試中 GPT-5.6 Terra 為 87.4%、Claude Sonnet 5 為 80.4%。 其他基準的變化幅度差很多： τ³-bench Banking（代理任務） ：30.9% 提升到 38.1%，多 7.2 個百分點 SWE-Atlas ：48.0% 提升到 51.9%，多 3.9 個百分點 CharXiv（圖表理解） ：84.5% 提升到 86.2%，多 1.7 個百分點 SWE-Bench Pro ：60.4% 提升到 61.6%，只多 1.2 個百分點 Humanity's Last Exam ：45.7% 變成 45.4%，基本持平 如果主要用途是問答、知識查詢或一般寫作，從 3.7 Flash 升級到 3.8 Flash，品質差異有限，token 消耗反而變多。如果主要用途是自動化腳本、程式修改或多步
哪些情境該選 3.8 Flash、哪些不該
決定要不要用 Gemini 3.8 Flash，主要看任務對延遲的容忍度，以及任務是否屬於代理或工程類。可以依下列條件判斷： 適合的情境 背景執行的程式碼修改、測試修復、終端機自動化 長文件、長影片、整份 PDF 的分析，可善用 100 萬 tokens 的上下文 金融、法律等專業領域的多步驟代理流程（官方在 Vals Finance Agent V2、Harvey Legal Agent Benchmark 皆列出領先成績） 2026 年內想用低成本大量試跑的原型專案 不適合的情境 即時語音互動：不支援 Live API 需要生成圖片或音訊的應用：只能輸出文字 要求 2 秒內回應、又需要深度推理的前台功能：high 等級的首字延遲約 16 秒 以通用知識問答為主、且已穩定使用 3.7 Flash 的系統：HLE 分數沒有提升，升級效益低
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由 FeiYueh 親自審稿驗證 · 最後更新於 2026-10-03. Independently maintained — not AI-generated boilerplate.
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