Gemini 3.8 Flash: crea agentes de larga duración con un contexto de 1 millón de tokens
Prueba Gemini 3.8 Flash en Lorka AI para planificar, programar, ejecutar llamadas a herramientas y validar flujos de trabajo complejos en proyectos multimodales, a precios de la gama Flash.
Diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia de costes, Gemini 3.8 Flash es el modelo Flash más inteligente de Google, pensado para ingeniería de software de largo alcance, agentes autónomos, razonamiento avanzado, comprensión multimodal y flujos de trabajo empresariales complejos.
Chatea con Gemini 3.8 Flash para programar y trabajar con agentes
Pasa de obtener respuestas rápidas a completar flujos de trabajo que planifican, utilizan herramientas, comprueban las respuestas y perfeccionan el resultado final.
Programación de larga duración (long-horizon)
Agentes autónomos
Razonamiento avanzado
Razonamiento adaptado a cada tarea
Buena relación calidad-precio
¿Qué es Gemini 3.8 Flash Cyber ?
Se trata de una versión restringida de los modelos de IA de Google paraorganizaciones de ciberseguridad defensivaque necesitan capacidades avanzadas para detectar vulnerabilidades y generar parches.
No es un modelo pensado para el público general.Su acceso está restringido mediante el programa Fairwind de Google a determinadas autoridades gubernamentales, operadores de infraestructuras críticas y responsables del mantenimiento de software de confianza.
Para tareas generales de programación, análisis y flujos de trabajo con agentes, el modelo Gemini 3.8 Flash es la opción de referencia y la más versátil.
Ejemplos de flujos de trabajo de desarrollo y análisis con Gemini 3.8 Flash
Estos ejemplos prácticos muestran los resultados profesionales que puede generar este modelo de Google.
Analiza este repositorio, identifica el problema de fiabilidad más grave, aplica la corrección de mayor prioridad y añade pruebas de regresión para evitar que vuelva a producirse.
Causa raíz La cola de incidencias invierte la marca temporal de creación antes de llamar a min(). Esto puede provocar que se seleccionen incidencias recientes de baja gravedad antes que otras críticas más antiguas.
1SEVERITY_WEIGHT = {2 "critical": 4,3 "high": 3,4 "medium": 2,5 "low": 1,6}78def incident_priority(incident):9 return (10 -SEVERITY_WEIGHT[incident.severity],11 -int(incident.customer_impact),12 incident.created_at,13 )1415def next_incident(queue):16 return min(queue, key=incident_priority) if queue else None1718#Regression test19def test_critical_incident_has_priority():20 queue = [21 incident("low", True, "2026-09-17T10:04:00Z"),22 incident("critical", True, "2026-09-17T10:08:00Z"),23 ]2425 assert next_incident(queue).severity == "critical"$ pytest tests/triage/test_priority.py -q 4 passed in 0.21s Siguiente paso: reproducir las incidencias de los últimos 30 días antes de activar en producción la nueva política de priorización.
Utiliza este brief de producto, los comentarios de los usuarios y las capturas de pantalla de la interfaz para definir el modelo de datos, los flujos clave y el plan de validación de lanzamiento.
Dirección del producto Crear un espacio para gestionar la preparación de lanzamientos que reúna requisitos de producto, comentarios de usuarios, capturas y evidencias de aprobación en un único registro revisable. Modelo de datos principal
1create table validation_items (2 id uuid primary key,3 project_id uuid not null,4 requirement text not null,5 state text check (6 state in ('open', 'passed', 'failed', 'waived')7 ),8 evidence_asset_id uuid,9 reviewer_id uuid10);Flujos clave - Importar un brief y confirmar los requisitos extraídos. - Agrupar los comentarios por problema de usuario y relacionarlos con los requisitos. - Revisar capturas o evidencias de pruebas para cada requisito. - Bloquear la aprobación del lanzamiento mientras queden comprobaciones críticas pendientes. Validar antes del lanzamiento Comprobar permisos por rol, registros de auditoría, gestión de archivos, accesibilidad, recuperación de importaciones interrumpidas y funcionamiento en dispositivos móviles.
Revisa estos informes financieros y notas de planificación. Identifica las mayores oportunidades y riesgos, y ofrece una recomendación ejecutiva.
Recomendación Priorizar durante dos trimestres la expansión dentro de la base actual de clientes empresariales. La retención está mejorando, mientras que la eficiencia de adquisición todavía no justifica una estrategia general de crecimiento. Evidencia - Los ingresos aumentaron de 48,2 a 57,1 millones de dólares, un 18,5 %. - El margen bruto pasó del 72,4 % al 74,1 %. - La retención neta de ingresos empresariales alcanzó el 119 %. - El CAC aumentó un 27,8 % y el periodo de recuperación pasó de 17,2 a 22,6 meses. - Los cinco mayores clientes representan el 28 % de los ingresos recurrentes anuales. Acciones 1. Redirigir el 20 % del gasto incremental en crecimiento a la expansión de clientes actuales. 2. Preparar escenarios negativos para las dos renovaciones más importantes. 3. Aumentar la inversión en adquisición únicamente cuando la recuperación del CAC se sitúe por debajo de 19 meses.
Revisa estas políticas y resúmenes de contratos, identifica las obligaciones esenciales y ambigüedades, y prepara una batería de preguntas para su revisión jurídica.
Puntos críticos detectados - El contrato marco exige notificar los incidentes de seguridad en un plazo de 72 horas, mientras que el anexo de datos establece 24 horas. - Los datos de los clientes deben borrarse en 30 días, pero no existe un plazo definitivo para eliminar las copias de seguridad. - Los cambios de subencargados requieren notificación, pero los documentos no establecen claramente qué ocurre si el cliente se opone. - El mantenimiento programado queda excluido del cálculo de disponibilidad sin que se indique un límite anual. - Las cláusulas sobre legislación aplicable se contradicen entre el formulario de pedido y el contrato marco. Preguntas para el equipo legal 1. ¿Qué plazo de notificación de seguridad prevalece? 2. ¿Deberían las copias de seguridad tener un plazo fijo de eliminación? 3. ¿Qué remedio se aplica cuando un cliente se opone a un subencargado? 4. ¿Qué cláusula de ley aplicable tiene prioridad? Este resultado organiza las prioridades de revisión y no constituye asesoramiento legal.
Prueba Gemini 3.8 Flash junto a otros modelos de primer nivel en una única plataforma
Con Lorka AI, puedes probar y comparar distintos modelos sin salir del mismo espacio de trabajo y sin perder el contexto de tus proyectos. Así, tu equipo puede usar el modelo que mejor encaje en cada tarea.
Compara los modelos de IA que lideran el mercado
Accede a Gemini 3.8 Flash, Opus 5, GPT-6, Qwen 3.8 Max y muchos otros modelos usando el mismo material de referencia.
Elige el modelo según la complejidad
Usa un modelo versátil para el día a día y cambia a uno especializado cuando la tarea lo requiera.
Centraliza todo el contexto
Organiza prompts, documentos, capturas de pantalla, investigaciones y actualizaciones sin tener que reconstruir el proyecto cada vez.
Prueba antes de estandarizar
Evalúa la calidad del código, el razonamiento, el uso de herramientas, la velocidad y el estilo de las respuestas antes de escalar un flujo de trabajo.
Controla los costes
Reserva los modelos de última generación y más costosos para las tareas que realmente requieran una mayor capacidad.
Contexto, capacidades y especificaciones de Google Gemini 3.8 Flash
TIPO DE MODELO
- Lanzado el 2 de septiembre de 2026
- El motor Flash más potente de Google para programación, agentes autónomos y tareas que requieren conocimientos especializados
- Diseñado para mantener flujos de trabajo prolongados y no solo para responder consultas aisladas
Contexto y salida
- Ventana de contexto: 1.048.576 tokens
- Salida máxima: 65.536 tokens
- Adecuado para repositorios extensos, informes, conjuntos de documentos, registros e historiales de proyectos prolongados
Modalidades
- Entradas: texto, imágenes, video, audio y PDF
- Salida: texto
Razonamiento y desarrollo
- Niveles de razonamiento bajo, medio y alto
- Planificación iterativa, uso de herramientas, verificación y refinamiento
- Obtuvo un 61,6 % en SWE-Bench Pro, un 51,9 % en SWE-Atlas y un 73,7 % en DeepSWE v1.1
Precios y disponibilidad
- Hasta el 31 de diciembre de 2026: 0,75 $ por 1 millón de tokens de entrada y 3,75 $ por 1 millón de tokens de salida
- Desde el 1 de enero de 2027: 1,50 $ por 1 millón de tokens de entrada y 7,50 $ por 1 millón de tokens de salida
- El nivel de razonamiento mínimo no está disponible
- Debes utilizar bajo, medio o alto
Implementa Google Gemini 3.8 Flash en diferentes equipos profesionales
Depuración de repositorios para ingenieros de software
Rastrea fallos entre distintos servicios, implementa correcciones específicas y verifica el comportamiento con pruebas de regresión.
Rastrea fallos entre distintos servicios, implementa correcciones específicas y verifica el comportamiento con pruebas de regresión.
"Diseño de evaluaciones de agentes para equipos de plataformas de IA
Crea evaluaciones prácticas que midan si un agente completa las tareas de forma fiable, utiliza las herramientas correctamente y se recupera de los fallos.
Diseña un conjunto de evaluaciones para este agente, que cubra la finalización de tareas, la selección de herramientas, el comportamiento de recuperación, el coste, la latencia y los fallos que requieran revisión humana.
"Planificación de arquitectura para fundadores con perfil técnico
Evalúa los límites de los servicios, las restricciones de escalado, las dependencias y los riesgos de migración antes de comprometer recursos de ingeniería.
Revisa esta arquitectura y la previsión de crecimiento, identifica los posibles puntos de fallo y propón una migración por fases con un plan de reversión y puntos de validación.
"Síntesis de investigación para equipos técnicos.
Vincula artículos, conjuntos de datos, registros y notas, separando los hallazgos confirmados de las suposiciones.
Sintetiza estos artículos y resultados experimentales, identifica contradicciones y vacíos de evidencia, y recomienda el siguiente experimento decisivo.
"Análisis financiero para equipos de estrategia
Conecta métricas operativas, documentación financiera e investigación de mercado con los principales riesgos y decisiones.
Analiza estos informes y métricas operativas, identifica los principales motores de valor y riesgos, y redacta una recomendación ejecutiva basada en evidencia.
"Pruebas de estrés del plan operativo para equipos de finanzas y operaciones
Evalúa un plan frente a fluctuaciones en la demanda, precios, dimensionamiento de personal y condiciones de proveedores antes de asignar recursos.
Somete este plan operativo a una prueba de estrés frente a impactos en la demanda, precios, personal y proveedores; cuantifica las sensibilidades clave y define indicadores de alerta temprana para cada escenario.
"Gemini 3.8 Flash vs. Qwen 3.8 Max, Fable 5.1 y otros modelos de IA
Compara este modelo de Gemini con alternativas como Qwen 3.8 Max, Fable 5.1 y otros modelos de primer nivel disponibles en la plataforma de inteligencia artificial todo en uno de Lorka AI.
| Models | Reasoning | Speed | Multimodality | Context | Ideal use cases |
|---|---|---|---|---|---|
Gemini 3.8 Flash | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Proyectos de desarrollo rápido y de larga duración, investigación multimodal, agentes autónomos e independientes y tareas profesionales de razonamiento intensivo a gran escala. |
GPT-6 Astra | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Programación compleja, tareas operadas por ordenador, revisión de proyectos con un millón de tokens, agentes independientes, investigación técnica y análisis profesional de gran relevancia. |
Claude Fable 5.1 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Ingeniería de vanguardia (frontier-level), actividad prolongada de agentes, investigación compleja, arquitectura de sistemas y flujos de trabajo basados en el conocimiento de alta precisión. |
Claude Opus 5 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Programación de alto nivel, razonamiento analítico riguroso, investigación corporativa, toma de decisiones complejas y procesos autónomos que abarcan múltiples fases interconectadas. |
Qwen 3.8 Max | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Desarrollo multimodal ampliado, flujos de trabajo impulsados por agentes y tareas de productividad asistidas visualmente. |
Grok 4.6 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Agentes de larga duración, consultas técnicas, creación interactiva de aplicaciones, evaluación de bases de código y flujos de trabajo de investigación con múltiples etapas. |
Kimi K3 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Grandes iniciativas de software, desarrollo multimodal, evaluación de sistemas, creación de interfaces y agentes estructurados que operan con un gran volumen de documentación y recursos del proyecto. |
Muse Spark 1.3 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Ingeniería a nivel de base de código (codebase), depuración compleja, agentes técnicos persistentes, creación de productos multimodales y desarrollo asistido por herramientas en múltiples entornos. |
Claude Sonnet 5 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Evaluación empresarial eficiente, desarrollo de aplicaciones, procesos automatizados, planificación de proyectos y trabajo técnico rutinario, combinando capacidad y rapidez. |
GLM-5.3 | 💡💡💡💡💡 | ⚡⚡⚡⚡⚡ | 🤖🤖🤖🤖🤖 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | Entrega completa de software, automatización de procesos, modernización significativa de la base de código, desarrollo de agentes técnicos y trabajo rentable con modelos de pesos abiertos (open-weight). |
Gemini 3.8 Flash
Proyectos de desarrollo rápido y de larga duración, investigación multimodal, agentes autónomos e independientes y tareas profesionales de razonamiento intensivo a gran escala.
GPT-6 Astra
Programación compleja, tareas operadas por ordenador, revisión de proyectos con un millón de tokens, agentes independientes, investigación técnica y análisis profesional de gran relevancia.
Claude Fable 5.1
Ingeniería de vanguardia (frontier-level), actividad prolongada de agentes, investigación compleja, arquitectura de sistemas y flujos de trabajo basados en el conocimiento de alta precisión.
Claude Opus 5
Programación de alto nivel, razonamiento analítico riguroso, investigación corporativa, toma de decisiones complejas y procesos autónomos que abarcan múltiples fases interconectadas.
Qwen 3.8 Max
Desarrollo multimodal ampliado, flujos de trabajo impulsados por agentes y tareas de productividad asistidas visualmente.
Grok 4.6
Agentes de larga duración, consultas técnicas, creación interactiva de aplicaciones, evaluación de bases de código y flujos de trabajo de investigación con múltiples etapas.
Kimi K3
Grandes iniciativas de software, desarrollo multimodal, evaluación de sistemas, creación de interfaces y agentes estructurados que operan con un gran volumen de documentación y recursos del proyecto.
Muse Spark 1.3
Ingeniería a nivel de base de código (codebase), depuración compleja, agentes técnicos persistentes, creación de productos multimodales y desarrollo asistido por herramientas en múltiples entornos.
Claude Sonnet 5
Evaluación empresarial eficiente, desarrollo de aplicaciones, procesos automatizados, planificación de proyectos y trabajo técnico rutinario, combinando capacidad y rapidez.
GLM-5.3
Entrega completa de software, automatización de procesos, modernización significativa de la base de código, desarrollo de agentes técnicos y trabajo rentable con modelos de pesos abiertos (open-weight).
Puntos fuertes y limitaciones de Gemini 3.8 Flash y otros modelos avanzados
Gemini 3.8 Flash
Programación de larga duración, entrada multimodal, agentes autónomos, razonamiento profesional y un precio inicial competitivo.
Los prompts difíciles pueden consumir más tokens de razonamiento y llamadas a herramientas de lo que requieren los flujos de trabajo centrados en la eficiencia.
Claude Opus 5
Sólidas capacidades prémium de programación, razonamiento y agentes para tareas profesionales exigentes.
Acceso propietario prémium y un techo de capacidades de vanguardia más bajo que el de Fable 5 en áreas especializadas.
Claude Fable 5
Razonamiento y programación de larga duración y nivel de vanguardia para algunas de las tareas más exigentes.
Su coste más elevado y unos controles de seguridad más estrictos pueden hacerlo menos práctico para trabajos rutinarios de gran volumen.
Claude Sonnet 5
Buen equilibrio entre velocidad, programación, planificación y agentes para tareas profesionales cotidianas.
Límite de capacidad inferior al de Opus 5, Fable 5 y otros modelos de última generación en las tareas más difíciles.
GPT-5.6 Sol
Razonamiento profundo, programación avanzada, trabajo científico y capacidades especializadas de seguridad defensiva.
Una disponibilidad más restringida y controles de seguridad más estrictos pueden limitar su flexibilidad en determinados flujos de trabajo.
Grok 4.6
Agentes rápidos de larga duración, programación, investigación y desarrollo de productos interactivos.
Su contexto de 500.000 tokens es inferior al millón de tokens de otras alternativas y no genera imágenes de forma nativa.
Kimi K3
Combina un contexto de 1 millón de tokens, entradas multimodales, resultados estructurados y programación prolongada.
Su ecosistema global sigue estando menos consolidado que el de algunas plataformas de IA de mayor envergadura.
Muse Spark 1.3
Buenas capacidades de ingeniería mediante agentes, trabajo simultáneo, uso eficiente de herramientas y seguimiento de instrucciones.
Es propietario. Además, algunas de sus capacidades más avanzadas, así como los pesos abiertos previstos, no estaban disponibles en el lanzamiento.
GLM-5.3
Sólidas capacidades de programación con contexto extenso, salidas estructuradas y opciones de despliegue personalizado.
Su funcionamiento centrado en texto puede requerir más trabajo de integración que las alternativas multimodales gestionadas.
Cómo acceder a Gemini 3.8 Flash en Lorka AI
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Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.8 Flash
Puedes acceder a Gemini 3.8 Flash a través de la API Gemini, Google AI Studio, Android Studio, Antigravity, Gemini Enterprise, la app Gemini, el modo IA en Google Search, Google Sheets o Stitch. También puedes acceder a Gemini 3.8 Flash en Lorka AI y usarlo en combinación con herramientas de imagen IA como Nano Banana 2 o con otros LLM de primer nivel de compañías como Anthropic, OpenAI y más.