何が変わったか

Google は 2026年9月2日に Gemini 3.8 Flash と、サイバーセキュリティに特化した Gemini 3.8 Flash Cyber を発表しました（出典: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/）。公式ページとモデルカードに書かれている数字だけを並べます。3行にすると、こうなります。

  • 単価は 3.7 Flash とまったく同じです。入力100万トークンあたり $0.75、出力 $3.75（出典: 同上）。しかも1つ前の 3.6 Flash も同じ値段で、3世代連続で導入価格が変わっていません。
  • この導入価格は2026年12月31日までで、2027年1月1日から3世代いっせいに $1.50 / $7.50 に上がります（出典: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing）。
  • 同時に発表された Cyber版は脆弱性の発見と自動修正に特化したモデルですが、一般には公開されず、審査を通った組織だけが使える「Fairwind Program」経由でのみ提供されます（出典: 同上）。

先に断っておきます。この記事は運営者がこのモデルを試した記録ではありません。公式ページに書かれていることを読んで整理したものです。「速かった」「賢くなった」といった使用感は一切書いていません。

前の世代の話は Gemini 3.7 Flash は何が変わったのか に書いています。3週間おきに世代が変わっているので、そちらを読んだ直後の人向けの記事でもあります。

単価は3世代連続で同額——上がる日もそろっている

発表ページには「3.7 Flash と同じ導入価格で、入力100万トークンあたり $0.75、出力 $3.75」と書かれています（出典: 同上）。料金ページに実際に書いてある行を、そのまま表にします。

使い方 2026年12月31日まで 2027年1月1日から
入力（Standard） $0.75 $1.50
出力（Standard） $3.75 $7.50
入力（Batch） $0.375 $0.75
出力（Batch） $1.875 $3.75
入力（Priority） $1.35 $2.70
出力（Priority） $6.75 $13.50
文脈キャッシュ（入力側） $0.075 $0.15

出典: すべて https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing（100万トークンあたりのドル・有料層）

Gemini 3.6 Flash・3.7 Flash・3.8 Flash の3世代の単価を比べた横棒グラフ。100万トークンあたりのドル、2026年12月31日までの値。3世代とも入力0.75ドル・出力3.75ドルで、バーの長さはまったく同じ。2027年1月1日から、3世代いっせいに入力1.50ドル・出力7.50ドルに上がる。3.8が安いのではなく、3世代とも同じ導入期間の値段であることを示す図。
3.6・3.7・3.8で、バーの長さがまったく同じです

料金ページで 3.6 Flash・3.7 Flash・3.8 Flash の3世代ぶんを見比べると、3世代ともまったく同じ数字が並んでいます（出典: 同上）。つまりGemini 3.8 Flash が特別に安いわけではなく、「新しい Flash はいまの導入期間中は前の世代と同じ値段で出す」という運用がそのまま3回続いているということです。

これは実務上、2つの意味を持ちます。1つめ、いま 3.6 や 3.7 を使っている人が 3.8 に乗り換えても、単価は上がりません。2つめ、「型落ちになる前に急いで乗り換えなきゃ」と焦る必要はありません。値上げのタイミングは世代の新しさとは無関係に、2027年1月1日に3世代いっせいにやってきます。

前のモデルとの違い

公式が挙げている性能

モデルカードには 3.7 Flash・他社モデルとの比較表があります。ただしその比較表は文章ではなく1枚の画像として埋め込まれており、この記事を書いた環境からは画像を配信しているホスト（googleusercontent.com）に到達できませんでした。そのため、この記事では本文中に文章として書かれている数字だけを使います。

本文に文章として書かれている数字はこれだけです。

  • HLE-Verified で 54.9%（複数分野にまたがる多段階の推論力を測るテスト。出典: 同上）。ただし3.7 Flashの同テストの点数は本文に書かれておらず、比較はできません。
  • DeepSWE v1.1・Vals Finance Agent V2・Harvey's Legal Agent Benchmarkで「3.7 Flashや他の最先端モデルを上回る」と説明されていますが、具体的な点数は本文には書かれていません（出典: 同上）。
  • 導入企業Gleanの発言として「Gemini 3.7 Flashの3倍以上のタスクをこなした」という数字がGemini Flashのモデルページに載っています（出典: https://deepmind.google/models/gemini/flash/）。ただしこれはGleanの自己申告で、第三者が同じ条件で測ったものではありません。

安全性の評価は文字で書かれている

性能の比較表は画像でしたが、安全性の評価表は文字で書かれています。3.7 Flashとの差（ポイント）がそのまま載っています。

評価項目 3.7 Flashとの差 良い方向 判定
Text to Text Safety -0.4pp 下がるほど良い 改善
Multilingual Safety +5.4pp 下がるほど良い 悪化
Image to Text Safety 0.0pp 下がるほど良い 変化なし
Tone +0.2pp 上がるほど良い 改善
Unjustified-refusals +1.1pp 下がるほど良い 悪化

出典: すべて https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-flash（自動評価。人手のレッドチーム評価ではない）

Gemini 3.8 Flash の自動安全評価が、3.7 Flash と比べて何ポイント動いたかを示す図。Text to Text Safety はマイナス0.4ポイントで改善、Multilingual Safety はプラス5.4ポイントで悪化（この項目は下がるほど良いため）、Image to Text Safety は変化なし、Tone はプラス0.2ポイントで改善（この項目は上がるほど良いため）、Unjustified-refusals はプラス1.1ポイントで悪化（この項目は下がるほど良いため）。モデルカードに記載された自動評価の値で、人手のレッドチーム評価ではない。
多言語の安全性だけ、はっきり悪化しています

公式は「全体としては3.7 Flashと同程度で、非英語圏の安全性はやや後退した」と自ら書いています（出典: 同上）。5項目中2項目が悪化しています。とくにMultilingual Safetyの+5.4ptは、5項目のうち最大の変化幅です。「安全性も上がった」と単純にまとめるのは正確ではありません。

読める量・書ける量・知識の締め切り

Gemini 3.8 Flash
一度に読める量 100万トークン
一度に書ける量 6.4万トークン
入れられるもの 文章・画像・音声・動画
学習データの締め切り 2026年3月

出典: すべて https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-flash

前の記事（3.7 Flash）と、読める量・書ける量・締め切りはすべて同じです。モデルの土台（アーキテクチャ・学習データ）自体を3.7 Flashからそのまま引き継いでいると、モデルカードにも明記されています（出典: 同上）。

サイバー特化版「3.8 Flash Cyber」は一般には配られない

同時に発表された Gemini 3.8 Flash Cyber は、脆弱性の発見と自動修正に特化したモデルです。公式ページに書かれている数字を、そのまま並べます。

  • 独自の内部ベンチマーク（20のプログラミング言語にまたがる脆弱性発見）で、70%を超える成功率（出典: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/）。
  • 外部ベンチマークCWE-Bench（Collinear運営）でのパッチ修正成功率（pass@1）は47.2%。比較対象の「先端の大型モデル」は47.8%で、公式は「同等の性能をより低いコストで」と説明しています（出典: 同上）。
  • Google社内の実運用として、Chromeセキュリティチームが「主要な商用モデルより2.6倍多い正しいパッチを生成した」、Wizが「再現率が7.5%〜9.7%高く、コストは2.3倍〜5.2倍安い」と報告しています（出典: 同上）。
  • Google Cloud脆弱性調査チームは、通常なら数か月かかる調査で、重大な脆弱性を2時間足らずで発見したと説明しています（出典: 同上）。

これらの数字はすべてGoogle自身が発表ページに書いた、社内利用または限定提供先の実績で、第三者が独立に検証したものではありません。

そして、このCyber版には、通常モデルにあるはずの「モデルカード」も「料金ページへの掲載」もありません。実際に確認したところ、モデルカードのURL（/models/model-cards/gemini-3-8-flash-cyber）は404で存在せず、料金ページ（ai.google.dev）にも "cyber" の文字列は一度も出てきませんでした。提供先は「信頼できる政府機関、重要インフラの運用者、ソフトウェア開発者」に限られ、申請フォームからの審査を通った組織だけが対象です（出典: 同上）。この記事を読んでいる大半の会社員は、このモデルを使うことができません。

他社の最上位モデルとの比較

Gemini 3.8 Flash は Google の「主力・省コスト」モデルで、Google自身の最上位モデルではありません。それでも、OpenAI・Anthropic・Googleの3社それぞれが最上位に置くモデルを、公式料金ページの数字だけで並べます。賢さの比較ではありません。

モデル 提供元 入力（100万トークン） 出力（100万トークン）
GPT-6 Astra OpenAI（最上位） $10.00 $50.00
Claude Fable 5.1 Anthropic（最上位） $10 $50
Gemini 3.1 Pro Preview Google（自社の最上位） $2.00（20万トークン以下）/ $4.00（超過時） $12.00（20万トークン以下）/ $18.00（超過時）
Gemini 3.8 Flash Google（この記事の対象） $0.75（年内） $3.75（年内）

出典: OpenAIは https://developers.openai.com/api/docs/pricing、Claudeは https://docs.claude.com/en/docs/about-claude/pricing、Geminiは https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

GPT-6 Astra・Claude Fable 5.1・Gemini 3.1 Pro Preview・Gemini 3.8 Flash の単価を並べた横棒グラフ。100万トークンあたり。GPT-6 Astra は入力10ドル・出力50ドル、Claude Fable 5.1 も入力10ドル・出力50ドルで同じ。Gemini 3.1 Pro Preview（Google自身の最上位）は入力2ドル・出力12ドルで、20万トークンを超えると入力4ドル・出力18ドルに上がる。この記事の対象である Gemini 3.8 Flash は入力0.75ドル・出力3.75ドルで、他社の最上位はもちろん Google 自身の最上位よりも安い、価格帯が違うモデルであることを示す図。
Gemini 3.8 Flashは、Google自身の最上位よりさらに安い層です

Gemini 3.8 Flashは、他社の最上位モデルはもちろん、Google自身の最上位モデルよりも安い、そもそも違う価格帯のモデルです。入力で見ると、GPT-6 AstraやClaude Fable 5.1の約13分の1、Google自身の最上位（3.1 Pro Preview）と比べても約2.7分の1です（この倍率は、上の表の数字からこの記事が計算したものです）。

「Preview」の付いたモデルは値段が変わりえます。Gemini 3.1 Pro Preview は名前のとおり試用版なので、長く使う前提で比べるなら、正式版の値段が出てから見直したほうが安全です。

どういう人に効くか

いま動かしてみるといい人

  • 3.7 Flash をすでに使っている人。単価は変わらず、公式は複数のベンチマークで上回ると説明しています。乗り換えて損をする要素が見当たりません。
  • 長い工程のソフト開発やドキュメント処理を自動化したい人。DeepSWE v1.1やHLE-Verifiedなど、複数段階の作業に関わるベンチマークで良い数字が挙げられています。

急がなくていい人

  • 「性能表を見て乗り換えを判断したい」人。肝心の比較表が画像でしか出ておらず、この記事を書いた環境からは中身を確認できませんでした。判断材料が本文の数字だけに限られます。
  • 多言語での利用が多い人。安全性評価で唯一はっきり悪化しているのが、この項目です。
  • 自動でセキュリティ診断をさせたいと期待した人。その機能を持つCyber版は、一般には提供されていません。

この記事で分からないこと

実際に使ったときの体感、日本語での品質、返答が返ってくるまでの待ち時間。性能の比較表（画像）の中身。運営者も試していないので書けません。

出典一覧

すべて各社の公式ページです。まとめ記事・ニュースサイト・個人ブログは1件も使っていません。

  1. Gemini 3.8 Flash と 3.8 Flash Cyber の発表（Google・2026年9月2日）: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/ （Google DeepMind側の https://deepmind.google/blog/introducing-gemini-3-8-flash-and-38-flash-cyber/ を開くと、このページへ転送されます）
  2. Gemini 3.8 Flashのモデルカード（Google DeepMind公式）: https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-flash
  3. Gemini APIの料金（Google公式）: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  4. Gemini Flashのモデルページ（Google DeepMind公式）: https://deepmind.google/models/gemini/flash/
  5. 料金（Anthropic公式ドキュメント）: https://docs.claude.com/en/docs/about-claude/pricing
  6. モデル一覧と仕様（Anthropic公式ドキュメント）: https://docs.claude.com/en/docs/about-claude/models/overview
  7. APIの料金（OpenAI公式ドキュメント）: https://developers.openai.com/api/docs/pricing

Gemini 3.8 Flash Cyberのモデルカードは、この記事を書いた時点では公開されていません（URLは404）。性能の比較表は画像として埋め込まれており、配信元ホストにこの記事を書いた環境から到達できなかったため、中身は確認できていません。

料金と仕様は変わります。実際に支払う前に、必ず上記の公式ページで現在の値を確認してください。