Gemini 3.8 Flash adalah model kecerdasan buatan terbaru dari Google yang dirancang untuk menggabungkan kemampuan reasoning tingkat lanjut dengan kecepatan dan biaya yang lebih rendah dibandingkan model AI frontier berukuran besar.
Google memperkenalkan Gemini 3.8 Flash pada 3 September 2026. Model ini merupakan penerus Gemini 3.7 Flash dan difokuskan pada software engineering, coding agentic, reasoning multi-langkah, knowledge work, serta berbagai tugas yang dapat dijalankan oleh AI agent.
Yang menarik, Gemini 3.8 Flash tidak hanya mampu memahami teks. Model ini bersifat multimodal dan dapat menerima teks, gambar, video, audio, serta PDF sebagai input.
Google juga memberikan kemampuan computer use, penggunaan tools, dan reasoning yang dapat disesuaikan berdasarkan tingkat kesulitan pekerjaan.
Lalu, seberapa canggih Gemini 3.8 Flash? Apa saja kemampuan, teknologi, dan kelebihannya?
Baca juga: GPT-5.6 Sol, Mengenal AI Reasoning OpenAI, Kemampuan, Fitur, dan Cara Kerjanya
Apa Itu Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash adalah model AI generasi terbaru Google dalam keluarga Gemini Flash.
Model Flash dirancang untuk memberikan keseimbangan antara kecerdasan, kecepatan, biaya, dan kemampuan menjalankan AI agent.
Google menyebut Gemini 3.8 Flash sebagai “our most intelligent workhorse model yet for coding and agents”.
Artinya, model ini bukan sekadar chatbot untuk menjawab pertanyaan sehari-hari. Gemini 3.8 Flash dirancang untuk menjadi mesin yang dapat digunakan di balik berbagai aplikasi AI dan agent yang menjalankan pekerjaan secara bertahap.
Baca juga: Claude Opus 5 AI Buatan Anthropic dengan Kemampuan Reasoning dan Coding Tingkat Lanjut
Kapan Gemini 3.8 Flash Dirilis?
Google memperkenalkan Gemini 3.8 Flash pada 3 September 2026.
Peluncuran tersebut terjadi hanya sekitar tiga minggu setelah Gemini 3.7 Flash diperkenalkan.
Menurut Google, Gemini 3.8 Flash membawa peningkatan signifikan dibandingkan generasi 3.7 dalam software engineering, tugas agentic, dan reasoning multi-langkah.
Spesifikasi Utama Gemini 3.8 Flash
| Spesifikasi | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|
| Pengembang | Google DeepMind |
| Generasi | Gemini 3.8 |
| Rilis | 3 September 2026 |
| Context window | 1 juta token |
| Output maksimum | 64.000 token |
| Input | Teks, gambar, video, audio, PDF |
| Tool use | Function calling, Search, Computer use |
| Fokus | Coding, reasoning, agentic workflow, multimodal |
| Harga perkenalan input | $0,75 per 1 juta token |
| Harga perkenalan output | $3,75 per 1 juta token |
Google DeepMind mencantumkan context window 1 juta token, maksimum output 64K token, input multimodal, serta dukungan function calling, Search, dan computer use.
1. Gemini 3.8 Flash Sangat Cepat
Kata Flash pada nama Gemini bukan sekadar nama produk.
Seri Flash memang dirancang untuk memberikan kemampuan AI tingkat tinggi dengan latensi dan biaya yang lebih rendah dibandingkan model yang lebih besar.
Gemini 3.8 Flash mencoba menggabungkan dua hal yang sebelumnya sering menjadi trade-off:
- reasoning yang semakin kuat;
- respons yang tetap cepat.
Karena itu, model ini cocok untuk aplikasi yang membutuhkan AI dalam jumlah besar dan tidak dapat mengandalkan model yang terlalu mahal.
2. Context Window 1 Juta Token
Salah satu kemampuan teknis penting Gemini 3.8 Flash adalah context window hingga 1 juta token.
Context window menentukan jumlah informasi yang dapat dipertimbangkan model dalam satu konteks pekerjaan.
Dengan kapasitas sebesar ini, Gemini 3.8 Flash dapat digunakan untuk pekerjaan seperti:
- menganalisis source code besar;
- membaca dokumen panjang;
- menganalisis banyak PDF;
- memahami transkrip panjang;
- menganalisis video;
- membandingkan banyak dokumen;
- menjalankan pekerjaan agentic jangka panjang.
Kemampuan context besar juga penting ketika AI harus mempertahankan informasi dari berbagai tahap pekerjaan.
3. Multimodal: Tidak Hanya Memahami Teks
Gemini 3.8 Flash merupakan model multimodal.
Model ini dapat menerima beberapa jenis input:
- teks;
- gambar;
- video;
- audio;
- PDF.
Artinya, pengguna tidak harus mengubah seluruh informasi menjadi teks terlebih dahulu sebelum memberikan data kepada AI.
Contohnya, pengguna dapat memberikan sebuah dokumen PDF, gambar, video, atau rekaman audio dan meminta Gemini melakukan analisis.
4. Kemampuan Memahami Video
Dukungan video membuat Gemini 3.8 Flash menarik untuk berbagai pekerjaan multimodal.
AI dapat digunakan untuk membantu:
- menganalisis video;
- mencari bagian tertentu dari video;
- memahami percakapan;
- menganalisis kejadian dalam video;
- membuat ringkasan;
- mencari informasi berdasarkan waktu.
Google sebelumnya juga mengembangkan pendekatan agentic video understanding pada keluarga Gemini Flash, di mana model dapat menggunakan tools video untuk mencari dan memeriksa bagian tertentu secara lebih aktif daripada sekadar memproses seluruh video secara statis.
5. Reasoning Multi-Langkah
Salah satu peningkatan terbesar Gemini 3.8 Flash adalah kemampuan multi-step reasoning.
Model dapat mengerjakan masalah dengan beberapa tahapan sebelum menghasilkan jawaban.
Contohnya:
- memahami pertanyaan;
- memecah masalah menjadi beberapa bagian;
- menentukan informasi yang dibutuhkan;
- menggunakan tools;
- menganalisis hasil;
- memeriksa kembali;
- menghasilkan jawaban.
Pendekatan seperti ini sangat penting untuk AI agent karena tugas dunia nyata jarang selesai hanya dengan satu langkah.
6. Reasoning Effort Dapat Disesuaikan
Gemini 3.8 Flash menyediakan tingkat effort yang dapat disesuaikan.
Developer dapat memilih tingkat usaha reasoning sesuai kebutuhan.
Untuk pekerjaan sederhana, effort lebih rendah dapat membantu mengurangi penggunaan token dan biaya.
Untuk pekerjaan kompleks, effort lebih tinggi memungkinkan model menggunakan lebih banyak langkah reasoning dan tools.
Google menjelaskan bahwa Gemini 3.8 Flash dapat bekerja lebih keras ketika menghadapi tugas yang kompleks. Pada effort lebih tinggi, model dapat menggunakan lebih banyak token untuk meningkatkan kualitas hasil.
7. Gemini 3.8 Flash untuk Coding
Software engineering merupakan salah satu fokus utama Gemini 3.8 Flash.
Model ini dirancang untuk membantu developer dalam berbagai tahap pengembangan software.
Contohnya:
- menulis kode;
- memahami repository;
- debugging;
- refactoring;
- membuat test;
- menjalankan test;
- menganalisis error;
- memperbaiki kode;
- membuat aplikasi;
- mengerjakan proyek multi-file.
Yang menarik adalah fokus Google pada long-horizon software engineering.
Ini berarti model tidak hanya diharapkan mampu membuat sebuah fungsi, tetapi juga menyelesaikan masalah engineering yang terdiri dari banyak tahapan.
8. Apa Itu Agentic Coding?
Agentic coding merupakan pendekatan di mana AI dapat melakukan lebih banyak langkah secara mandiri untuk mencapai tujuan pemrograman.
Misalnya developer memberikan instruksi:
“Perbaiki bug pada aplikasi ini dan pastikan test tetap berjalan.”
AI agent dapat melakukan proses seperti:
- menganalisis repository;
- menemukan file yang relevan;
- membaca kode;
- mencari kemungkinan penyebab bug;
- mengubah kode;
- menjalankan test;
- menganalisis hasil;
- memperbaiki kesalahan;
- menjalankan test kembali.
Inilah salah satu arah utama pengembangan Gemini 3.8 Flash.
9. Performa DeepSWE v1.1
Google melaporkan Gemini 3.8 Flash memperoleh 73,7% pada benchmark DeepSWE v1.1 untuk long-horizon software engineering.
Angka tersebut meningkat dibandingkan Gemini 3.7 Flash yang memperoleh 65,3% dalam evaluasi yang sama.
Google juga menyatakan bahwa Gemini 3.8 Flash mampu menyelesaikan masalah engineering kompleks secara mandiri dengan biaya yang jauh lebih rendah dibandingkan beberapa model frontier yang lebih besar.
Karena benchmark tersebut merupakan evaluasi tertentu, hasilnya sebaiknya tidak ditafsirkan sebagai bukti bahwa Gemini 3.8 Flash selalu lebih baik pada setiap proyek software.
10. Gemini 3.8 Flash untuk AI Agent
AI agent merupakan salah satu fokus terbesar Gemini 3.8 Flash.
Google merancang model ini agar dapat bekerja dengan tools dan melakukan tugas dalam beberapa langkah.
AI agent dapat memiliki kemampuan untuk:
- mencari informasi;
- memanggil fungsi;
- menggunakan komputer;
- menganalisis hasil;
- mengambil tindakan berikutnya;
- menyelesaikan tugas.
Dengan demikian, Gemini 3.8 Flash dapat menjadi “otak” dari sebuah sistem agentic.
11. Computer Use
Gemini 3.8 Flash juga mendukung computer use.
Kemampuan ini memungkinkan model berinteraksi dengan lingkungan komputer melalui sistem yang mendukungnya.
Contoh penggunaan dapat meliputi:
- mengklik antarmuka;
- mengisi formulir;
- menggunakan aplikasi;
- melakukan navigasi;
- menguji website;
- melakukan pekerjaan digital secara bertahap.
Google mencantumkan computer use sebagai salah satu kemampuan tool Gemini 3.8 Flash.
12. Gemini 3.8 Flash untuk Knowledge Work
Gemini 3.8 Flash tidak hanya ditujukan untuk programmer.
Google juga memosisikannya untuk knowledge work.
Contohnya:
- analisis dokumen;
- riset;
- analisis data;
- pembuatan laporan;
- analisis keuangan;
- pekerjaan hukum;
- penelitian ilmiah;
- pekerjaan profesional lainnya.
Hal ini terlihat dari benchmark yang digunakan Google untuk menguji kemampuan model dalam pekerjaan finansial, hukum, dan reasoning multidisiplin.
13. Vals Finance Agent v2
Pada Vals Finance Agent v2, Google DeepMind melaporkan Gemini 3.8 Flash memperoleh skor 61,4%.
Dalam tabel benchmark yang diterbitkan Google DeepMind, angka tersebut berada di atas Gemini 3.7 Flash dan beberapa model frontier lain yang diuji dalam evaluasi tersebut.
Benchmark ini dirancang untuk mengevaluasi tugas yang berkaitan dengan pekerjaan analis keuangan.
Namun, hasil tersebut tetap merupakan hasil benchmark tertentu dan tidak berarti AI dapat menggantikan analis keuangan dalam seluruh kondisi dunia nyata.
14. Harvey's Legal Agent Benchmark
Gemini 3.8 Flash juga diuji pada Harvey's Legal Agent Benchmark.
Google DeepMind mencantumkan skor 10,0% untuk Gemini 3.8 Flash pada metrik all pass rate dalam benchmark tersebut.
Benchmark ini berhubungan dengan workflow hukum kompleks yang membutuhkan beberapa tahapan.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa Gemini 3.8 Flash dirancang untuk pekerjaan profesional yang lebih kompleks, bukan hanya tugas chatbot sederhana.
15. HLE-Verified
Google melaporkan Gemini 3.8 Flash memperoleh 54,9% pada HLE-Verified.
Benchmark tersebut mencakup reasoning pada berbagai bidang, termasuk:
- STEM;
- humaniora;
- bidang profesional;
- pengetahuan multidisiplin.
Angka tersebut menunjukkan kemampuan reasoning yang luas, meskipun tetap harus dipahami sebagai hasil pada benchmark tertentu.
16. Gemini 3.8 Flash untuk Membuat Aplikasi
Salah satu penggunaan yang menarik adalah membangun aplikasi dengan bantuan AI.
Google menunjukkan contoh Gemini 3.8 Flash digunakan dalam Google Antigravity untuk membangun aplikasi dan game melalui instruksi.
Contoh yang ditampilkan Google termasuk pembuatan game 3D dengan mekanisme puzzle dan lingkungan interaktif.
Google juga menunjukkan contoh pembuatan versi DOS dari Google Maps melalui satu prompt.
Hal ini menggambarkan bagaimana AI coding agent dapat bergerak dari sekadar menghasilkan kode menjadi sistem yang mencoba membangun produk secara lebih menyeluruh.
17. Gemini 3.8 Flash untuk Analisis Gambar
Karena bersifat multimodal, Gemini 3.8 Flash dapat memahami gambar sebagai input.
Contoh penggunaannya:
- menganalisis foto;
- membaca diagram;
- memahami screenshot;
- menganalisis grafik;
- membaca dokumen visual;
- memahami interface aplikasi.
Kemampuan ini sangat berguna untuk AI agent karena model dapat melihat kondisi visual sebelum menentukan tindakan berikutnya.
18. Gemini 3.8 Flash untuk PDF
PDF juga termasuk input yang didukung.
Dengan kemampuan tersebut, Gemini dapat digunakan untuk:
- meringkas PDF;
- menganalisis laporan;
- mencari informasi;
- membandingkan dokumen;
- mengekstrak informasi;
- menganalisis tabel dan elemen visual tertentu.
Context besar membuat kemampuan tersebut semakin berguna ketika pengguna bekerja dengan dokumen yang sangat panjang.
19. Gemini 3.8 Flash untuk Audio
Gemini 3.8 Flash juga menerima audio sebagai input.
Hal ini memungkinkan penggunaan seperti:
- transkripsi;
- ringkasan rapat;
- analisis percakapan;
- mencari informasi dalam rekaman;
- memahami instruksi suara.
Kemampuan audio juga dapat digabungkan dengan reasoning dan tools dalam sistem agentic.
20. Gemini 3.8 Flash untuk Video
Video menjadi salah satu kemampuan multimodal yang menarik.
Model dapat digunakan untuk memahami konten video dan mencari informasi tertentu.
Dalam ekosistem Gemini, Google juga mengembangkan pendekatan agentic untuk analisis video yang memungkinkan model menentukan bagian mana dari video yang perlu diperiksa lebih lanjut.
Pendekatan seperti ini dapat mengurangi pemrosesan yang tidak diperlukan pada video panjang.
21. Harga Gemini 3.8 Flash
Google memperkenalkan Gemini 3.8 Flash dengan harga:
- $0,75 per 1 juta input token;
- $3,75 per 1 juta output token.
Harga tersebut merupakan harga perkenalan yang sama dengan Gemini 3.7 Flash.
Google DeepMind juga mencantumkan harga reguler sebesar $1,50 per 1 juta input token dan $7,50 per 1 juta output token dalam model card.
Dengan demikian, Gemini 3.8 Flash diposisikan sebagai model dengan biaya relatif rendah untuk kemampuan reasoning dan agentic tingkat lanjut.
22. Mengapa Harga Gemini 3.8 Flash Menarik?
Harga menjadi sangat penting dalam pengembangan AI agent.
Sebuah agent dapat melakukan puluhan atau bahkan ratusan langkah dalam satu pekerjaan.
Jika setiap langkah menggunakan model mahal, biaya dapat meningkat dengan cepat.
Karena itu, model seperti Gemini 3.8 Flash yang menawarkan biaya lebih rendah dapat menarik untuk deployment dalam skala besar.
Misalnya:
- customer service agent;
- coding agent;
- research agent;
- finance agent;
- AI assistant;
- automation agent.
23. Gemini 3.8 Flash vs Gemini 3.7 Flash
| Aspek | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|
| Generasi | 3.7 | 3.8 |
| Fokus | Coding dan agent | Coding, agent, reasoning lebih lanjut |
| Context | 1 juta token | 1 juta token |
| DeepSWE v1.1 | 65,3% | 73,7% |
| Vals Finance Agent v2 | 59,0% | 61,4% |
| HLE-Verified | 53,6% | 54,9% |
| Input per 1M token | $0,75 introductory | $0,75 introductory |
| Output per 1M token | $3,75 introductory | $3,75 introductory |
Data Google menunjukkan peningkatan Gemini 3.8 Flash dibandingkan 3.7 Flash pada sejumlah benchmark.
24. Gemini 3.8 Flash vs Claude Opus 5
| Aspek | Gemini 3.8 Flash | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| Pengembang | Google DeepMind | Anthropic |
| Fokus | Coding, agentic tasks, multimodal | Reasoning, coding, agentic work |
| Context window | 1 juta token | 1 juta token |
| Output maksimum | 64K token | 128K token |
| Input multimodal | Teks, gambar, video, audio, PDF | Multimodal |
| Computer use | Ya | Ya |
| Input API | $0,75 introductory | $5 |
| Output API | $3,75 introductory | $25 |
Angka harga dan benchmark dapat berubah dan berasal dari dokumentasi masing-masing perusahaan. Perbandingan benchmark juga harus dilakukan hati-hati karena metodologi pengujian dapat berbeda.
25. Kelebihan Gemini 3.8 Flash
1. Cepat
Seri Flash dirancang untuk memberikan kombinasi kemampuan dan latensi yang efisien.
2. Harga relatif rendah
Harga perkenalan $0,75 per 1 juta input token dan $3,75 per 1 juta output token membuatnya menarik untuk penggunaan dalam skala besar.
3. Multimodal
Model dapat menerima teks, gambar, video, audio, dan PDF.
4. Reasoning kuat
Gemini 3.8 Flash memiliki kemampuan reasoning multi-langkah dan tingkat effort yang dapat disesuaikan.
5. Agentic workflow
Model dirancang untuk menggunakan tools dan menyelesaikan pekerjaan dalam beberapa tahap.
6. Coding
Software engineering dan agentic coding menjadi salah satu fokus utama model.
7. Context besar
Context window 1 juta token sangat berguna untuk dokumen dan proyek besar.
26. Kekurangan dan Keterbatasan Gemini 3.8 Flash
1. Reasoning tinggi menggunakan lebih banyak token
Ketika effort ditingkatkan, model dapat menggunakan lebih banyak token untuk menyelesaikan pekerjaan kompleks.
2. AI tetap dapat melakukan kesalahan
Reasoning dan multimodalitas tidak menjamin seluruh jawaban benar. Informasi penting tetap perlu diverifikasi.
3. Agent membutuhkan pengawasan
Ketika AI diberi akses ke tools dan komputer, kesalahan dapat menghasilkan tindakan nyata.
4. Tidak semua tugas membutuhkan model ini
Untuk pekerjaan sederhana, model yang lebih kecil dapat memberikan hasil yang cukup dengan biaya lebih rendah.
5. Benchmark bukan jaminan performa universal
Hasil benchmark menggambarkan performa pada pengujian tertentu. Pengalaman di dunia nyata dapat berbeda tergantung data, tools, prompt, dan lingkungan kerja.
27. Gemini 3.8 Flash untuk Blogger dan Publisher
Bagi blogger dan publisher, Gemini 3.8 Flash dapat digunakan untuk berbagai pekerjaan.
Contohnya:
- riset topik;
- menganalisis dokumen;
- membuat outline artikel;
- menganalisis search intent;
- mengelompokkan keyword;
- membuat FAQ;
- membuat internal linking plan;
- menganalisis data;
- mengolah PDF;
- menganalisis gambar dan screenshot.
Untuk publisher yang memiliki banyak artikel, context window besar juga dapat membantu AI memahami sejumlah besar bahan sekaligus.
28. Gemini 3.8 Flash untuk Developer
Developer dapat memanfaatkan model ini untuk membangun AI agent dan aplikasi multimodal.
Contohnya:
- coding assistant;
- research agent;
- customer support agent;
- browser agent;
- data analysis agent;
- finance assistant;
- document analysis system;
- multimodal assistant.
Dengan function calling, Search, dan computer use, model dapat menjadi bagian dari sistem yang melakukan tindakan lebih dari sekadar menghasilkan teks.
29. Apakah Gemini 3.8 Flash Sudah Termasuk AI Agent?
Gemini 3.8 Flash sendiri adalah model AI, bukan satu aplikasi agent yang berdiri sendiri.
Namun, model tersebut dirancang agar sangat cocok digunakan sebagai otak dari sistem AI agent.
AI agent biasanya membutuhkan beberapa komponen:
- model AI;
- tools;
- memory;
- environment;
- aturan;
- mekanisme eksekusi.
Gemini 3.8 Flash berfungsi terutama sebagai bagian intelligence/reasoning dari sistem tersebut.
30. Apakah Gemini 3.8 Flash Bisa Menggantikan Manusia?
Gemini 3.8 Flash dapat mengotomatisasi semakin banyak pekerjaan digital, tetapi itu tidak berarti seluruh pekerjaan manusia otomatis dapat digantikan.
AI tetap membutuhkan manusia untuk:
- menentukan tujuan;
- memberikan konteks;
- memverifikasi hasil;
- mengawasi agent;
- mengambil keputusan penting;
- bertanggung jawab terhadap hasil.
Semakin besar kemampuan AI untuk melakukan tindakan secara mandiri, semakin penting pula sistem pengawasan dan pembatasan akses.
31. Mengapa Gemini 3.8 Flash Penting?
Gemini 3.8 Flash menunjukkan perubahan penting dalam perkembangan AI.
Persaingan AI tidak lagi hanya mengenai siapa yang memiliki chatbot dengan jawaban paling pintar.
Persaingan mulai bergeser menuju:
- siapa yang dapat membuat AI agent paling berguna;
- siapa yang dapat menyelesaikan tugas paling panjang;
- siapa yang dapat menggunakan tools dengan baik;
- siapa yang dapat melakukan coding secara mandiri;
- siapa yang dapat menggabungkan berbagai modalitas;
- siapa yang dapat melakukan semua itu dengan biaya rendah.
Gemini 3.8 Flash dirancang tepat pada arah tersebut.
Related Posts:
Gemini 3.8 Flash merupakan model AI terbaru Google yang menggabungkan kecepatan seri Flash dengan kemampuan reasoning, coding, multimodal understanding, dan AI agent yang semakin maju.
Model ini memiliki context window 1 juta token, output hingga 64K token, serta kemampuan menerima teks, gambar, video, audio, dan PDF.
Di sisi agentic, Gemini 3.8 Flash mendukung function calling, Search, dan computer use. Model juga dirancang untuk menjalankan reasoning multi-langkah dan dapat meningkatkan effort ketika menghadapi pekerjaan yang lebih sulit.
Google melaporkan performa 73,7% pada DeepSWE v1.1, 61,4% pada Vals Finance Agent v2, 10,0% pada Harvey's Legal Agent Benchmark, dan 54,9% pada HLE-Verified dalam evaluasi yang mereka publikasikan.
Harga juga menjadi salah satu daya tarik Gemini 3.8 Flash. Harga perkenalannya adalah $0,75 per 1 juta input token dan $3,75 per 1 juta output token.
Dengan kombinasi tersebut, Gemini 3.8 Flash bukan hanya diarahkan untuk menjadi chatbot yang cepat, tetapi juga sebagai mesin AI untuk coding agent, research agent, knowledge-work agent, dan berbagai aplikasi multimodal.
Meski demikian, kemampuan AI tetap harus dipahami secara realistis. Benchmark bukan jaminan bahwa model selalu benar, dan AI agent yang dapat melakukan tindakan langsung tetap membutuhkan pengawasan manusia.
Jika perkembangan ini terus berlanjut, arah Gemini Flash semakin jelas: AI yang bukan hanya menjawab pertanyaan, tetapi mampu melihat, memahami, berpikir, menggunakan tools, menulis kode, dan membantu menyelesaikan pekerjaan.
FAQ Gemini 3.8 Flash
Apa itu Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash adalah model AI terbaru Google DeepMind yang dirancang untuk coding, reasoning, multimodal understanding, knowledge work, dan AI agent.
Kapan Gemini 3.8 Flash dirilis?
Google memperkenalkan Gemini 3.8 Flash pada 3 September 2026.
Berapa context window Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash memiliki context window hingga 1 juta token.
Berapa output maksimum Gemini 3.8 Flash?
Output maksimum yang tercantum dalam model card Google DeepMind adalah 64.000 token.
Apakah Gemini 3.8 Flash multimodal?
Ya. Model ini dapat menerima teks, gambar, video, audio, dan PDF.
Apakah Gemini 3.8 Flash bisa coding?
Ya. Software engineering dan agentic coding merupakan salah satu fokus utama Gemini 3.8 Flash.
Apakah Gemini 3.8 Flash bisa menjadi AI agent?
Gemini 3.8 Flash adalah model AI yang dapat digunakan sebagai intelligence/reasoning engine untuk membangun AI agent. Model ini mendukung tools seperti function calling, Search, dan computer use.
Berapa harga Gemini 3.8 Flash?
Harga perkenalan yang diumumkan Google adalah $0,75 per 1 juta input token dan $3,75 per 1 juta output token.
Apakah Gemini 3.8 Flash lebih canggih dari semua AI lain?
Tidak ada satu ukuran yang dapat menentukan kemampuan AI untuk seluruh jenis pekerjaan. Gemini 3.8 Flash menunjukkan performa tinggi pada berbagai benchmark dan dirancang untuk coding serta agentic workflow, tetapi model yang berbeda dapat memiliki keunggulan pada tugas dan kondisi yang berbeda.