Comparação de modelos
Compare Gemini 3.8 Flash e Kimi K3 usando a mesma rubrica texto e raciocínio fornecida pelo provedor. Nenhuma pontuação misteriosa e nenhuma classificação de benchmark inventada.
Defina seu uso. A estimativa é atualizada enquanto você digita.
Exemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas e 500 para o resumo. O tamanho varia; ajuste os valores.
Uma execução envia sua entrada ao modelo uma vez e recebe uma resposta. Tokens são partes de texto: entrada é o que você envia, saída é a resposta que recebe.
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
| Modelo | Acesso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 FlashGoogle | US$ 0,0064 | |
| Kimi K3Moonshot AI | Moonshot AI | Sem preço revisado |
Tomada rápida
Modelo multimodal estável e de alta eficiência do Google para agentes, trabalho de software e grandes entradas de mídia mista a um preço introdutório de nível Flash.
Os serviços Gemini gratuitos e pagos têm termos de uso de dados materialmente diferentes. Verifique o status de faturamento e a disponibilidade regional para o projeto exato.
Modelo multimodal de fronteira do Moonshot AI para codificação de milhões de tokens, raciocínio, trabalho de conhecimento e agentes orientados por ferramentas.
Os termos públicos do Moonshot permitem amplos usos do conteúdo enviado para melhoria de serviço. Trate a rota do fornecedor e o acordo empresarial como um requisito fundamental para o trabalho confidencial.
Compare os fatos publicados
Os valores usam as próprias unidades e limites publicados de cada provedor. Um espaço em branco significa que o fornecedor não publicou um valor diretamente comparável nas fontes analisadas.
| Texto e raciocínio | Gemini 3.8 Flash | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Janela de contextoMáximo combinado de prompt e contexto de trabalho documentado pelo provedor. | 1.048.576 fichas | 1 milhão de tokens |
| Saída máximaLimite de resposta publicado pelo provedor, quando disponível. | 65.536 fichas | Não publicado separadamente para a API direta |
| Corte de conhecimentoÚltima data de conhecimento confiável publicada explicitamente pelo fornecedor do modelo. As ferramentas de pesquisa e conectadas podem recuperar informações mais recentes, mas não alteram o corte integrado do modelo. | Março de 2026; alguns domínios podem atrasar até janeiro de 2025 | Não publicado |
| Preço de entradaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de entrada, salvo indicação em contrário. | Promoção de US$ 0,75/1 milhão | US$ 3/1 milhão sem cache; US$ 0,30 em cache |
| Preço de saídaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de saída, salvo indicação em contrário. | Promoção de US$ 3,75/1 milhão | US$ 15/1 milhão |
| EntradasTipos de mídia aceitos pelo endpoint do modelo listado. | Texto, imagem, vídeo, áudio, PDF | Texto, imagem |
| Ferramentas e agentesFerramentas nativas selecionadas e recursos de criação de agentes, não uma lista exaustiva. | Funções, pesquisa, execução de código, pesquisa de arquivos | Ferramentas, fluxos de trabalho de agentes, níveis de raciocínio, carregamento dinâmico de ferramentas em rotas suportadas |
Como escolher
Comece com o trabalho que você precisa concluir e, em seguida, valide os detalhes de custo, acesso e política na rota exata do seu provedor.
Google afirma que os prompts e respostas pagos do Gemini API não são usados para melhorar seus produtos. Geralmente, conteúdo de serviço não pago pode ser usado, com tratamento diferente para usuários do EEE, do Reino Unido e da Suíça; verifique os termos atuais para sua conta e região.
Links de provedor e API
Os termos de privacidade e uso do modelo da API da Moonshot permitem que o conteúdo enviado seja armazenado e usado para fornecer, manter, desenvolver e melhorar o serviço. Obtenha os termos empresariais apropriados antes de enviar material confidencial.
Perguntas frequentes
Gemini 3.8 Flash: Modelo multimodal estável e de alta eficiência do Google para agentes, trabalho de software e grandes entradas de mídia mista a um preço introdutório de nível Flash. Kimi K3: Modelo multimodal de fronteira do Moonshot AI para codificação de milhões de tokens, raciocínio, trabalho de conhecimento e agentes orientados por ferramentas.
Considere Gemini 3.8 Flash quando sua prioridade for Agentes multimodais de alto volume. Considere Kimi K3 quando sua prioridade for Grande base de código e trabalho documental. Teste ambos com seus próprios dados e rota do provedor antes de confirmar.
Não. Esta comparação alinha os fatos publicados pelo fornecedor para a categoria Texto e raciocínio. Ele não reivindica um vencedor universal nem combina pontuações de benchmark de terceiros incompatíveis.
