Neu in Gemini 3.8 Flash

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Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) ist allgemein verfügbar und kann in der Produktion eingesetzt werden. Es ist unser intelligentestes Flash-Modell, das für langfristige Softwareentwicklung, autonome Agenten und komplexe Unternehmensworkflows entwickelt wurde.

In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr über die Neuerungen in Gemini 3.8 Flash, API-Änderungen, Codebeispiele und Migrationsanleitungen.

Neues Modell

Modell Modell-ID Standard-Denkstufe Preise Beschreibung
Gemini 3.8 Flash gemini-3.8-flash medium 3.8 Flash ist bis zum Jahresende zum Einführungspreis von 0,75 $/1 Mio. Eingabetokens und 3,75 $/1 Mio. Ausgabetokens verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Preise. Unser intelligentestes Flash-Modell, das für langfristige Softwareentwicklung, autonome Agenten und komplexe Unternehmensworkflows entwickelt wurde.

Gemini 3.8 Flash unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Tokens, maximal 64.000 Ausgabetokens, anpassbare Denkstufen (low, medium, high) und dieselbe umfassende Suite integrierter Tools.

Die vollständigen Spezifikationen finden Sie auf der Modellseite von Gemini 3.8 Flash. Einführungspreise finden Sie im Abschnitt Preise unten oder auf der Preisseite.

Kurzanleitung

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole.",
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."
  }'

Neuerungen in Gemini 3.8 Flash

  • Langfristige Softwareentwicklung:Erzielt modernste Ergebnisse bei realen Coding-Benchmarks, komplexem Refactoring mehrerer Dateien und deterministischer Toolausführung. Weitere Informationen finden Sie unter der Bewertungsmethodik.
  • Autonome Agenten:Ermöglicht das Erstellen robuster mehrstufiger Planungs- und Tool-Orchestrierungs-Workflows, wodurch fehlgeschlagene Schleifen und Fehler erheblich reduziert werden.
  • Komplexe Unternehmensworkflows:Bietet überragende Genauigkeit, tiefes Schlussfolgern und hohe faktische Strenge bei anspruchsvollen Aufgaben in bestimmten Bereichen und umfangreichen Datenpipelines.
  • Standardmodell für verwaltete KI-Agenten: Der Standardagent für verwaltete KI-Agenten, der Antigravity-Agent, verwendet jetzt Gemini 3.8 Flash. Das Antigravity SDK verwendet standardmäßig auch Gemini 3.8 Flash.
  • Einführungspreise:Gemini 3.8 Flash ist bis zum 31. Dezember 2026 zum Einführungspreis von 0,75 $/1 Mio. Eingabetokens und 3,75 $/1 Mio. Ausgabetokens verfügbar. Die Standardpreise von 1,50 $/1 Mio. Eingabetokens und 7,50 $/1 Mio. Ausgabetokens gelten ab dem 1. Januar 2027.

Gemini 3.8 Flash kann bei längeren und komplexen Aufgaben mehr Tokens verwenden. Um bei schwierigen, mehrstufigen Zielen qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen, führt das Modell kleinere Schlussfolgerungsschritte aus, ruft Tools iterativ auf und überprüft seine Arbeit dabei. Nicht für jeden Workflow ist diese Überprüfungsebene erforderlich. Bei alltäglichen Aufgaben können Sie den Aufwand für das Schlussfolgern reduzieren, um den Tokenverbrauch zu senken. Alternativ wird Gemini 3.7 Flash weiterhin vollständig unterstützt.

Informationen zu den Denkstufen

Mit Gemini 3.8 Flash haben Sie die flexible Kontrolle über die Latenz und Intelligenz, indem Sie die Denkstufe des Modells anpassen:

  • Geringer Analyseaufwand: Reduziert die Zeit bis zur Antwort bei latenzkritischen Aufgaben wie Incident Response Pipelines, Echtzeit-Chats, dem Verfassen von Entwürfen und der schnellen Datenanalyse.
  • Mittel (Standard) : Beste Qualität für die meisten Aufgaben. Empfohlen für komplexe Code- und agentische Anwendungsfälle, da eine höhere Genauigkeit beim ersten Durchlauf erzielt wird.
  • Hoher Aufwand für das Schlussfolgern: Maximiert die Fähigkeiten des Modells in Bezug auf Schlussfolgern und Tool-Orchestrierung. Optimal für tiefes Schlussfolgern, Mathematik und schwierige mehrstufige Aufgaben.

Im folgenden Beispiel wird thinking_level für eine komplexe Codeanalyseanfrage auf medium gesetzt:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    generation_config={
        "thinking_level": "medium"  # Balanced reasoning effort for complex tasks
    }
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
  generation_config: {
    thinking_level: "medium"
  }
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "medium"
    }
  }'

Aktualisierter Antigravity-Agent

Aufgrund der verbesserten Leistung und des verbesserten Schlussfolgerns wird der Antigravity-Agent in Verwaltete KI-Agenten jetzt standardmäßig basierend auf Gemini 3.8 Flash erstellt.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input=(
        "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. "
        "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. "
        "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. "
        "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes."
    ),
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
  environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google'\''s PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
    "environment": "remote"
}'

Das zugrunde liegende Gemini-Modell kann konfiguriert werden mit agent_config.

Checkliste für die Migration

  `/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 3.8 Flash`

Zu gemini-3.8-flash migrieren

  • Modell-ID aktualisieren:Ändern Sie den String des Zielmodells in gemini-3.8-flash.
  • Veraltete Parameter für die Stichprobenerhebung entfernen:
    • Entfernen Sie temperature, top_p und top_k aus den Generierungskonfigurationen.
    • Ersetzen Sie thinking_budget durch die String-Enum thinking_level. Beachten Sie, dass minimal in 3.8 Flash nicht unterstützt wird.
    • Entfernen Sie candidate_count (wird in Gemini 3 und höher nicht unterstützt).
  • Regeln für die Validierung von Zügen erzwingen:
    • Standardisieren Sie Mehrfachdialoge auf serverseitigem previous_interaction_id.
    • Entfernen Sie vorab ausgefüllte Modellzüge.
  • Funktionsaufrufe prüfen
    • Platzieren Sie multimodale Assets in der Antwortnutzlast.
    • Formatieren Sie Inline-Anweisungen mit \n\n.
    • Wenn Malformed_Function_Call Fehler im Zusammenhang mit Text vor dem Tool auftreten, finden Sie unter Workarounds für Anforderungen an Text vor dem Tool weitere Informationen.
    • Nur bei Verwendung der generateContent API: Achten Sie darauf, dass alle FunctionResponse-Objekte call_id und name enthalten.
  • Gemini 3-Mindestanforderungen:Informationen zu SDK-Updates und zur Beibehaltung der Gedanken-Signatur finden Sie in der Checkliste für die Migration zu Gemini 3.5.

Preise

Bis zum 31. Dezember 2026 gelten für Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash und Gemini 3.6 Flash Einführungspreise in Google AI Studio und der Gemini Enterprise Agent Platform. Die Standardpreise gelten ab dem 1. Januar 2027. Die vollständigen Preisstufen finden Sie auf der Preisseite.

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