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Gemini 3.8 Flash 與 Gemini 3.5 Flash 比較
Gemini 3.8 Flash 與 Gemini 3.5 Flash 比較：在 TokenLab 上並排比較定價、上下文窗口、最大輸出與功能。
該選哪一個
選擇 Gemini 3.8 Flash 用於編碼、自主代理以及需要多個步驟且在行動前需進行思考的企業工作流程。選擇 Gemini 3.5 Flash 用於日常、高吞吐量的工作，例如聊天、提取和摘要，適合需要穩定通用 Flash 模型的場景。Google 將 3.8 描述為其最聰明的 Flash 模型並推薦用於新專案，而 3.5 則是速度與基礎效能的基準。
價格比較
| Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.5 Flash | |
|---|---|---|
| 模型供應商 | ||
| 交付可用性 | 可用 | 可用 |
| 上下文視窗 | 1M | 1M |
| 最大輸出長度 | 64K | 64K |
| Official 定價 | 輸入$0.75每 1M Token輸出$3.75每 1M Token | 輸入$1.50每 1M Token輸出$9.00每 1M Token |
| TokenLab 價格 | 輸入$0.375每 1M Token輸出$1.88每 1M Token | 輸入$0.75每 1M Token輸出$4.50每 1M Token |
| 模型效能 |
|
|
| 能力 | JSON 模式提示詞快取工具使用視覺辨識 | JSON 模式提示詞快取工具使用視覺辨識 |
選擇 Gemini 3.8 Flash 的時機
- 您正在構建具有許多依賴步驟的代理或編碼工作流程
- 您需要一個在行動前會進行規劃與除錯的模型
- 您正在 Gemini 3 系列上啟動一個新專案
選擇 Gemini 3.5 Flash 的時機
- 您的流量屬於日常聊天、提取或大規模摘要任務
- 您的管線已在 Gemini 3.5 Flash 上完成調優且運作穩定
- 您的任務不需要思考過程
差異比較
| 評估項目 | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|
| 定位 | Google 最聰明的 Flash 模型，推薦用於新專案。 | 被 Google 描述為速度與基礎效能的基準。 |
| 思考 | 支援用於規劃與除錯的思考功能。 | 未標記為思考模型，因此複雜的多步驟推理任務建議發送至其他模型。 |
| 編碼與代理 | 專為長週期軟體工程與自主代理而設計。 | 後續更強大的 Flash 版本在處理編碼與代理任務時表現更佳。 |
| 企業工作流程 | 針對透過工具呼叫進行多項整合的複雜工作流程。 | 適合執行數個步驟任務的助理。 |
| 共享介面 | 支援文字與圖像輸入、工具呼叫、架構綁定 JSON 以及上下文快取。 | 具備相同能力，因此請求格式可通用。 |
摘要
- Gemini 3.8 Flash: 輸入 $0.375 / 輸出 $1.88 每 1M Token; Gemini 3.5 Flash: 輸入 $0.75 / 輸出 $4.50 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
FAQ
Gemini 3.8 Flash 比 Gemini 3.5 Flash 更好嗎？
對於編碼、代理與多步驟工作，是的：3.8 是較新的版本，支援思考功能，且是 Google 推薦用於新專案的模型。對於簡單的高流量任務，3.5 Flash 依然能勝任。
我可以在不更改提示詞的情況下將 Gemini 3.5 Flash 替換為 3.8 Flash 嗎？
通常可以，因為兩者都接受文字與圖像、呼叫工具並返回架構綁定的 JSON。請在您自己的案例中測試輸出，因為較新的模型在回答前會進行思考，回應方式可能會有所不同。
哪一個更適合編碼？
Gemini 3.8 Flash。Google 將其定位於長週期軟體工程，且它支援思考與工具呼叫，適合編碼代理中的規劃、編輯與測試循環。
什麼時候會兩者都用？
使用 3.5 Flash 處理日常、高流量的步驟（如提取與摘要），並使用 3.8 Flash 處理需要規劃、除錯或協調多個工具的步驟。
Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.5 Flash，哪一個更便宜？
Gemini 3.8 Flash: 輸入 $0.375 / 輸出 $1.88 每 1M Token; Gemini 3.5 Flash: 輸入 $0.75 / 輸出 $4.50 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.5 Flash 之間的主要區別是什麼？
這兩款模型具有相似的能力。
來源
更新於 2026年10月2日