30 秒看結論
- 價格維持不變：Gemini 3.8 Flash 的 input $0.75、output $3.75（每百萬 token）與 3.7 Flash 相同，現行牌價適用至 2026 年 12 月 31 日
- 部分代理類測試分數高於旗艦：金融分析 61.4% 對 58.6%、法律流程 10.0% 對 6.7%，兩項都高於 Claude Opus 5；DeepSWE 也從 65.3% 升至 73.7%。Claude Opus 5 的標準層牌價約為 Gemini 3.8 Flash 的 6.7 倍。
- 3.7 Flash 使用者建議升級到 3.8：牌價與 API 介面相同；替換模型名稱並完成結構化輸出、工具呼叫與延遲驗收後，再切換正式流量
- 中推理較適合作為預設：3.8 Flash 中推理每筆成本為 $0.41，與 3.7 Flash 高推理的 $0.40 接近，但指數較高（57 對 56）。3.8 Flash 高推理成本會增至 $0.58，適合只在需要長鏈推理時使用。
這次升級了什麼：進步集中在長流程與代理任務
Google 於 2026 年 9 月 2 日發表 Gemini 3.8 Flash，官方將它定位為 Flash 系列目前能力最強的主力模型，主要提升長流程軟體工程與自主代理能力。這是 Flash 系列六週內的第三個版本；前兩版為 Gemini 3.6 Flash 與 Gemini 3.7 Flash。
官方發表文附上一張跨廠商對照表，比較兩代 Flash 與 Anthropic、OpenAI 的同期模型，涵蓋 15 項測試與牌價：
圖片來源：Google 官方發表文（2026 年 9 月 3 日查閱）。價格欄括號內是 2027 年起的牌價。
與 3.7 Flash 相比，下列五項測試分數都有上升：
| 測試項目 | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.7 Flash | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1（長流程軟體工程） | 73.7% | 65.3% | 74.0% |
| Vals Finance Agent v2（金融分析代理） | 61.4% | 59.0% | 58.6% |
| Harvey Legal Agent（複雜法律流程） | 10.0% | 8.8% | 6.7% |
| Terminal-bench 2.1（終端機程式代理） | 89.4% | 85.8% | 89.1% |
| CharXiv Reasoning（複雜圖表資訊整合） | 86.2% | 84.5% | 83.7% |
Opus 5 仍在三項測試明顯領先：通用代理為 51.8% 對 19.1%、電腦操作為 75.4% 對 59.0%、知識工作（GDPVal-AA v2，Elo 分數）為 1824 對 1545。
Google 的表格屬於供應商自選比較，Glean 的結果也來自內部評測。Glean 表示，3.8 Flash 在長時間、文件量大的流程中，完成任務數為 3.7 Flash 的三倍以上。這兩組資料足以用來排定測試與換版順序，但不能外推到表中未涵蓋的工作負載。
3.8 Flash 的輸入與輸出上限和 3.7 Flash 相同：輸入 100 萬 token、輸出 6.4 萬 token，並支援多模態輸入、函式呼叫、搜尋與電腦操作，目前已正式推出（GA）。同時發布的 3.8 Flash Cyber 採限定開放；上一代 Cyber 版本也是如此，一般企業無法直接申請。
Token 牌價與 3.7 Flash 相同，2027 年起兩代同步翻倍
| 標準層牌價（每百萬 token） | Input | Output |
|---|---|---|
| 3.8 Flash（至 2026/12/31） | $0.75 | $3.75 |
| 3.7 Flash（至 2026/12/31） | $0.75 | $3.75 |
| 兩者（2027/1/1 起） | $1.50 | $7.50 |
若工作流程有使用快取或批次處理，現行快取讀取牌價為 $0.075，批次 input／output 牌價為 $0.375／$1.875；2027 年起也會同步翻倍。
現行導入價只到 2026 年 12 月 31 日；若使用量不變，直接沿用這組數字編列 2027 年預算，實際成本會是預估值的兩倍。
高推理下的單筆成本高四成：推理強度該怎麼設
官方模型卡提醒，高推理設定可能增加 token 用量。Artificial Analysis 在自家任務組測得，3.8 Flash 高推理的平均成本為 $0.58，較 3.7 Flash 高推理的 $0.40 約高四成；平均輸出量增加三成至 4.8 萬 token，代理評測的執行回合也更多。
Artificial Analysis 對三種推理強度的量測如下：
| 推理強度 | 3.8 Flash 每筆成本 | 3.7 Flash 每筆成本 | Intelligence Index（3.8／3.7，非百分制） |
|---|---|---|---|
| 高 | $0.58 | $0.40 | 59／56 |
| 中 | $0.41 | $0.26 | 57／53 |
| 低 | $0.24 | $0.16 | 52／51 |
上表為 Artificial Analysis 在自家 Intelligence Index 任務組的量測，換到別的工作負載數字會變，但三個級距之間的落差足以當設定的依據。
建議以中推理強度作為預設。 在這組評測中，3.8 Flash 中推理每筆 $0.41，接近 3.7 Flash 高推理的 $0.40；Intelligence Index 則為 57 對 56。高推理留給確實需要長鏈推理的流程，因為每筆成本會由 $0.41 增至 $0.58，約多四成。
企業該不該換：兩種情況要分開看
情況一：已使用 3.7 Flash。建議升級到 3.8 Flash。 牌價與 API 介面不變；替換模型名稱並完成結構化輸出、工具呼叫與延遲驗收後，即可切換正式流量。
情況二：旗艦模型正在處理多步驟專業流程。建議先分流金融分析、法律流程與工具呼叫密集的工作。 金融與法律跑分中，3.8 Flash 均高於 Claude Opus 5，而 Opus 5 的標準層牌價約為 3.8 Flash 的 6.7 倍。Artificial Analysis 也測得，3.8 Flash 在工具使用類測試比 3.7 Flash 高 12 個百分點。
對回覆時間敏感的即時互動，不建議預設高推理。 Artificial Analysis 測得，3.8 Flash 高推理的每筆任務時間為 2.5 分鐘，高於 3.7 Flash 高推理的 2.2 分鐘。
跨廠商選型與整體用量優化，可分別參考〈OpenAI vs Claude vs Gemini：企業 API 選型比較〉與〈AI API 成本怎麼省〉。
為什麼 Google 六週內推三版
Artificial Analysis 統計，這是 Google 四個月內推出的第四個 Flash 模型。
我們的判斷是，Google 正在用更高的能力守住 Flash 價格帶。 3.8 Flash 的現行 input／output 牌價維持在 $0.75／$3.75；在金融、法律與部分代理測試中，分數已接近或超過旗艦模型。企業可用遠低於 Opus 5 的牌價處理這些工作，但 Flash 四個月內已更新四次，導入架構不宜把模型版本寫死。
結論
已使用 3.7 Flash 的企業，建議升到 3.8 並以中推理為預設。若要從旗艦模型分流，先移金融、法務與工具呼叫密集的工作；純知識工作留在旗艦，對延遲敏感的即時互動則避免使用高推理。
若你正在評估 Gemini 的導入，或想重新試算換版之後的成本結構，歡迎與我們的解決方案團隊討論。
資料來源
- Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber（Google 官方部落格，2026 年 9 月 2 日）
- Gemini API 定價頁（Google AI for Developers，2026 年 9 月 3 日查閱）
- Gemini 3.8 Flash 官方模型頁（Google DeepMind，2026 年 9 月 3 日查閱）
- Gemini 3.8 Flash 模型卡（Google DeepMind，2026 年 9 月 3 日查閱）
- Claude 官方定價頁（Anthropic，2026 年 9 月 3 日查閱）
- Gemini 3.8 Flash 評測與每筆任務成本（Artificial Analysis，2026 年 9 月 3 日查閱，推理強度與成本數字出處）
