Gemini 3.8 Flash : prix, contexte et performances

Présentation

Sorti le 2 septembre 2026, Gemini 3.8 Flash fait partie des 14 modèles de Google DeepMind suivis sur ce site. C'est un modèle fermé : on y accède par API, auprès de Google DeepMind ou de l'un des 33 fournisseurs recensés sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Il s'agit d'une sortie très récente.

Nous le rangeons parmi les milieu de gamme (34 modèles dans cette catégorie sur le site).

Prix et budget

Gemini 3.8 Flash est facturé 0,75 $US par million de tokens en entrée et 3,75 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,023 $US ; mille fois cette tâche, 22,5 $US.

C'est 1,2 fois moins cher que le prix de sortie médian des milieu de gamme (4,38 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,075 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Performances mesurées

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Gemini 3.8 Flash obtient un indice de capacité de 83,7 sur 100, calculé sur 5 tests de notre panier.

Cela le place à la 22e place du classement hebdomadaire des modèles.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 95,4 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 98,9 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 68,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 41,2 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image, vidéo, audio et PDF.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Gemini 3.8 Flash vise d'abord un compromis entre qualité et coût, pour des usages quotidiens qui ne justifient pas un modèle de pointe.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Par quoi le remplacer ?

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Gemini 3.8 Flash sont :

• Claude Opus 4.8 (Anthropic, indice 83,4) — voir le comparatif
• Claude Opus 4.7 (Anthropic, indice 83,3) — voir le comparatif
• Gemini 3 Flash Preview (Google DeepMind, indice 80,3) — voir le comparatif
• Grok 4.7 (xAI, indice 79,9) — voir le comparatif