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Gemini 3.8 Flash: preço, contexto e benchmarks com fonte

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  • Google DeepMind
  • lançado em
  • pesos fechados
  • verificado
  • Snapshot de
  • metodologia v1.1

  • Entrada US$/M

  • Saída US$/M

    em reais

  • Contexto

    tokens

  • Saída máx.

    tokens

  • Em São Paulo

Ficha técnica

Contexto de entrada
Saída máxima
Corte de conhecimento
não divulgado
Modalidades
Pesos do modelo
Retirada mínima
sem data anunciada pelo fabricante
Em São Paulo
A AWS não lista este modelo no Amazon Bedrock: ele não aparece na tabela de disponibilidade regional nem na lista de modelos do Bedrock. Outras nuvens não foram conferidas.
O que significa
Na tabela de disponibilidade regional da AWS, In-Region quer dizer inferência dentro da região de São Paulo; Global quer dizer que o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair de São Paulo. A apuração cobre só o Amazon Bedrock: Azure e Google Cloud não foram conferidos.Se o seu dado não pode sair da região, isso decide a escolha antes do preço e do benchmark. Para a política de uso, a classificação de dados e a trilha de auditoria, veja governança e segurança para IA generativa.

Preços

Dólar por milhão de tokens, por provedor, como o fabricante publica: uma linha por tarifa e uma coluna por tipo de token.

Google, preços da Gemini API

Em vigor desde 6 set 2026; prazo declarado até 31 dez 2026.preço usado na tabela do comparativo

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Google, preços da Gemini API.
TarifaEntradaLeitura de cacheEscrita de cacheSaídaSaída em R$
Padrãonão consta
Batchnão constanão constanão convertida

Saída em R$ convertida a partir da linha Padrão, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 6 out 2026. As outras linhas não são convertidas.

Google Cloud, preços da Agent Platform (Vertex AI)

Em vigor desde 6 set 2026; prazo declarado até 31 dez 2026.

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Google Cloud, preços da Agent Platform (Vertex AI).
TarifaEntradaLeitura de cacheEscrita de cacheSaídaSaída em R$
Padrãonão consta

Saída em R$ convertida a partir da linha Padrão, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 6 out 2026.

Nenhuma mudança de preço registrada desde .

Avaliações

Todos os resultados publicados para este modelo, uma linha por grupo comparável: a mesma versão do benchmark e a mesma origem do número.

Resultados do modelo nos benchmarks deste eixo, um grupo comparável por linha, com a origem e a fonte de cada número. posição na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto.
BenchmarkResultadoPosição no grupoOrigem do número
Raciocínio
ARC-AGI-2, como o benchmark mede
  • high de esforço
  • medium de esforço
  • low de esforço
7º de 16líder: GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
GPQA Diamond, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 93,99% a 96,79%
3º de 21empate com o líder, GPT-6 Astramedição independenteEpoch AI
GPQA Diamond, como o benchmark mede
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Código
Arena WebDev (Code Arena), como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.574,8 a 1.590,57
16º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
DeepSWE, como o benchmark medeversão 1.1
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
FrontierCode Extendedversão 1.1
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
FrontierCode Mainversão 1.1
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Agentes
Arena Agent, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 2,12% a 3,81%
13º de 24líder: Claude Fable 5.1preferência humanaLMArena
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 2.1
  • harness não declarado
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 4.0
  • max de esforçoharness não declarado
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Terminal-Bench, como o benchmark medeversão 4.0
  • harness não declarado
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Conhecimento
BioMysteryBench (human difficult)
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
BioMysteryBench (human solvable)
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
CharXiv Reasoning
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
HLE-Verified
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
LABBench2
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
LVBench
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Uso de computador
OSWorld 2.0, como o benchmark mede
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Trabalho profissional
GDP.PDF
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
GDPval-AA, como o benchmark medeversão v2
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Harvey's Legal Agent Benchmark
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
HealthBench Professional
  • max de esforço
único no grupomedido por concorrenteOpenAI
Vals Finance Agentversão v2
único no gruporeportado pelo fabricanteGoogle
Preferência humana
Arena Text, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.491,93 a 1.502,01
4º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Arena Vision, como o benchmark mede
  • high de esforço, intervalo publicado de 1.304,37 a 1.327,31
3º de 18empate com o líder, Claude Opus 5preferência humanaLMArena
Índice composto
Epoch Capabilities Index, como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 154,41 a 160,26
11º de 24líder: Claude Opus 5.5medição independenteEpoch AI

Resultado por nível de esforço, com a distância até os limites do intervalo publicado ao lado (± quando as duas metades são iguais). Posição: na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto; dois modelos com o mesmo número dividem a posição. Ver os grupos comparáveis no comparativo

Continue no comparativo

A tabela com todos os modelos lado a lado, as páginas por caso de uso e modelos parecidos com este.

Comparativo e casos de uso

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