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Google: Gemini 3.8 Flash

google/gemini-3.8-flash

टेक्स्टइनपुट: text · image · video · file · audioToolsReasoning1M2 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemini 3.8 Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 83% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

Google: Gemini 3.8 Flash के बारे में

Google: Gemini 3.8 Flash, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3.8-flash के तहत सूचीबद्ध है। यह Flash श्रृंखला में आता है, जिसे Google अपने तेज़, कुशल स्तर के रूप में प्रस्तुत करता है, और प्रदाता इसे Google का सबसे बुद्धिमान Flash मॉडल बताता है, जिसमें सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, एजेंटिक कार्यों और बहु-चरणीय तर्क में 3.7 Flash की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ हैं। यह एक सामान्य टेक्स्ट मॉडल है, विशेषीकृत नहीं, इसलिए यह उस व्यापक जनरेशन और तर्क कार्य के लिए है जो डेवलपर्स किसी होस्टेड चैट मॉडल को भेजते हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। यह मिश्रण इसे टेक्स्ट लेखक के साथ एक मल्टीमॉडल पाठक बनाता है: आप अपने निर्देशों के साथ एक दस्तावेज़, स्क्रीनशॉट, रिकॉर्डिंग या वीडियो दे सकते हैं, और उत्तर टेक्स्ट के रूप में पढ़ सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है। बड़ा इनपुट बजट सबसे ज़्यादा तब मायने रखता है जब आप लंबी फ़ाइलों या लंबे ट्रांसक्रिप्ट के साथ काम कर रहे हों, क्योंकि आप खुद चंकिंग करने के बजाय एक ही अनुरोध में अधिक स्रोत सामग्री रख सकते हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। लंबे दस्तावेज़ और फ़ाइल विश्लेषण, जहाँ एक अनुबंध, रिपोर्ट या कोडबेस पूरा पास किया जाता है और सारांशित या क्वेरी किया जाता है। मीडिया समझ, जहाँ छवियों, ऑडियो या वीडियो का वर्णन, ट्रांसक्रिप्शन या किसी प्रश्न के विरुद्ध जाँच की जाती है। एजेंटिक और टूल-संचालित वर्कफ़्लो, क्योंकि मॉडल tools और tool_choice का समर्थन करता है, जो उन बहु-चरणीय कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें चरणों के बीच फ़ंक्शन कॉल करने या डेटा लाने की आवश्यकता होती है। संरचित निष्कर्षण भी एक उपयुक्त उपयोग है, जिसमें response_format या structured_outputs का उपयोग करके डाउनस्ट्रीम कोड के लिए पूर्वानुमेय JSON प्राप्त किया जाता है। तर्क-भारी कार्य जैसे डिबगिंग, योजना बनाना या बहु-चरणीय विश्लेषण भी सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और तर्क में बताए गए लाभों से मेल खाते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model फ़ील्ड को google/gemini-3.8-flash पर सेट करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, seed, stop), आउटपुट लंबाई (max_tokens), संरचित प्रतिक्रियाएँ (response_format, structured_outputs), टूल उपयोग (tools, tool_choice), और तर्क व्यवहार पर नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) को कवर करता है। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर केवल मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं।

इन तथ्यों में कोई ऐसा निर्दिष्ट प्रतिबंध नहीं है जो किसी दिए गए कार्य के लिए मॉडल को अयोग्य ठहराए, इसलिए मुख्य विचार कठोर सीमा के बजाय उपयुक्तता है। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और उसे मल्टीमॉडल इनपुट या बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता नहीं है, तो छोटा या अधिक विशेषीकृत मॉडल उपयोग करना आसान हो सकता है। यदि आपको टेक्स्ट के अलावा किसी अन्य मोडैलिटी में आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल वह प्रदान नहीं करता। अन्यथा, 1,048,576 टोकन कॉन्टेक्स्ट, मल्टीमॉडल इनपुट, टूल समर्थन और संरचित आउटपुट का संयोजन इसे दस्तावेज़, मीडिया और एजेंटिक वर्कलोड के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट बनाता है।

Google: Gemini 3.8 Flash API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-3.8-flash" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemini-3.8-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text, image, video, file, audio
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemini 3.8 Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 3.8 Flash API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 3.8 Flash की कीमत इनपुट $2.89 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 3.8 Flash की context window कितनी है?: Google: Gemini 3.8 Flash हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini 3.8 Flash क्या कर सकता है?: Google: Gemini 3.8 Flash text, image, video, file, audio स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemini 3.8 Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3.8-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 3.8 Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Sakana: Sakana Namazu, OpenAI: o3 (batch), OpenAI: GPT-4.1 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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