Gemini 3.8 Flash เทียบกับ 3.7 Flash: เปลี่ยนไปแค่ไหน คุ้มค่าที่จะอัปเกรดไหม

Gemini 3.8 Flash เทียบกับ Gemini 3.7 Flash: ควรอัปเกรดหรือไม่?

Google เปิดตัว Gemini 3.8 Flash เมื่อวันที่ 2 กันยายน 2026 หรือสามสัปดาห์หลัง Gemini 3.7 Flash และหกสัปดาห์หลัง 3.6 Flash ราคาเปิดตัวยังคงเดิมที่ $0.75 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $3.75 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตจนถึงวันที่ 31 ธันวาคม พร้อมคอนเท็กซ์ 1 ล้านโทเค็นและความเร็วใกล้เคียงเดิม สิ่งที่เปลี่ยนคือการทำงานภายใน: โมเดลใช้ขั้นตอนการให้เหตุผลที่เล็กลง ตรวจสอบเอาต์พุตของตัวเอง และเรียกใช้เครื่องมือซ้ำๆ ส่งผลให้คะแนน benchmark สูงขึ้น แต่ใช้โทเค็นต่อภารกิจมากขึ้น

ลองใช้ Apidog วันนี้

ดังนั้นคำถามไม่ใช่ “3.8 Flash ดีกว่าหรือไม่” เพราะข้อมูลที่เผยแพร่ชี้ว่าดีกว่า คำถามคือคุณภาพที่เพิ่มขึ้นคุ้มกับโทเค็นและค่าใช้จ่ายต่อภารกิจหรือไม่ บทความนี้สรุปสิ่งที่เหมือนเดิม สิ่งที่ดีขึ้น ค่าใช้จ่าย การเปลี่ยนแปลงที่อาจทำให้โค้ดเดิมใช้งานไม่ได้ และแนวทางตัดสินใจตามประเภทงาน

แหล่งข้อมูลหลัก ได้แก่ ประกาศเปิดตัวของ Google, เอกสารมีอะไรใหม่ใน Gemini 3.8 Flash และการทดสอบอิสระจาก Artificial Analysis ดูข้อมูลจำเพาะเพิ่มเติมได้ที่ Gemini 3.8 Flash คืออะไร

Google ระบุว่า Gemini 3.7 Flash “ยังคงได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่” และยังไม่มีการประกาศวันเลิกใช้งาน คุณจึงยังไม่จำเป็นต้องย้ายระบบทันที

เปรียบเทียบ Gemini 3.8 Flash กับ 3.7 Flash

รายการ	Gemini 3.8 Flash	Gemini 3.7 Flash
รหัสโมเดล	gemini-3.8-flash	gemini-3.7-flash
วันเปิดตัว	2 กันยายน 2026	13 สิงหาคม 2026
พื้นฐาน	อิงตาม Gemini 3.7 Flash	ไม่มี
อินพุต / เอาต์พุตสูงสุด	1,048,576 / 65,536 โทเค็น	เหมือนเดิม
ราคาอินพุตช่วงแนะนำ ถึง 31 ธ.ค.	$0.75 ต่อล้านโทเค็น	$0.75 ต่อล้านโทเค็น
ราคาเอาต์พุตช่วงแนะนำ ถึง 31 ธ.ค.	$3.75 ต่อล้านโทเค็น รวมเวลาประมวลผล	$3.75 ต่อล้านโทเค็น รวมเวลาประมวลผล
ราคามาตรฐานตั้งแต่ 1 ม.ค. 2027	$1.50 / $7.50	$1.50 / $7.50
อ่านแคชคอนเท็กซ์	$0.075 ต่อล้านโทเค็นช่วงแนะนำ	เหมือนเดิม
แบตช์	ลด 50% ระดับโทเค็นในคิวเท่าเดิม	เหมือนเดิม
ระดับการประมวลผล	low, medium ค่าเริ่มต้น, high	low, medium, high
ระดับ minimal	ไม่รองรับและเกิด validation error	รองรับ
ข้อมูลตัดเมื่อ	มีนาคม 2026	ไม่ได้ระบุใหม่ในเอกสาร 3.8
ความเร็วเอาต์พุตจาก Artificial Analysis	ประมาณ 300 โทเค็น/วินาที วัดได้ 302.1 ที่ระดับ high	Google ระบุว่าความเร็วใกล้เคียงกัน
Artificial Analysis Intelligence Index	59 ระดับสูง	56 ระดับสูง
สถานะการสนับสนุน	ปัจจุบัน	ยังได้รับการสนับสนุนเต็มที่ ไม่มีวันเลิกใช้งาน

สิ่งที่ยังเหมือนเดิม

ราคาและโควตา

โมเดลทั้งสองมีราคาอินพุต $0.75 และเอาต์พุต $3.75 ต่อล้านโทเค็นจนถึงวันที่ 31 ธันวาคม หลังจากนั้นจะเพิ่มเป็น $1.50 และ $7.50 ในวันที่ 1 มกราคม 2027

การอ่านแคชคอนเท็กซ์ ส่วนลดแบตช์ และโควตาการค้นหา Google ฟรี 5,000 รายการต่อเดือน ซึ่งใช้ร่วมกันในโมเดล Gemini 3.x ยังคงเหมือนเดิม ดูรายละเอียดได้จาก หน้าการกำหนดราคาของ Google และ ข้อมูลจำเพาะและราคาอ้างอิงของ 3.7 Flash

คอนเท็กซ์และรูปแบบข้อมูล

ขีดจำกัดยังคงอยู่ที่:

• อินพุตสูงสุด 1,048,576 โทเค็น
• เอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเค็น
• อินพุต: ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF
• เอาต์พุต: ข้อความ

ทั้งสองโมเดลไม่รองรับการสร้างเสียง การสร้างรูปภาพ หรือ Live API

ความเร็ว

Google อธิบายว่า 3.8 Flash มีราคาเท่ากับ 3.7 Flash และมีความเร็วใกล้เคียงกัน Artificial Analysis วัดความเร็วเอาต์พุตของ 3.8 Flash ได้ 302.1 โทเค็นต่อวินาทีที่ระดับ high

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้คือความเร็วหลังจากโมเดลเริ่มเขียนคำตอบแล้ว ไม่ใช่เวลารวมทั้งงาน ในการทดสอบเดียวกัน เวลาได้โทเค็นแรกอยู่ที่ 13.30 วินาที เพราะโมเดลต้องประมวลผลก่อนตอบ โดยเฉพาะเมื่อใช้ระดับ high

พื้นผิว API

Interactions API ยังคงเป็นช่องทางหลักสำหรับ Gemini 3.x ขณะที่ generateContent endpoint แบบเดิมยัง “ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่” และยังไม่มีวันเลิกใช้งาน

โดยทั่วไป โค้ดที่ใช้กับ 3.7 Flash สามารถย้ายมาใช้ 3.8 Flash ได้ด้วยการเปลี่ยนสตริงโมเดลเป็น:

gemini-3.8-flash

แต่ต้องตรวจสอบการตั้งค่า thinking_level และรูปแบบ function response ตามรายละเอียดในหัวข้อถัดไป

สิ่งที่ Gemini 3.8 Flash ปรับปรุง

Google เรียก 3.8 Flash ว่า “โมเดล Flash ที่ฉลาดที่สุดของเรา” และออกแบบมาสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว เอเจนต์อัตโนมัติ และเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ซับซ้อน

ในงานยาก โมเดลจะ:

• ดำเนินขั้นตอนการให้เหตุผลเพิ่มเติม
• แบ่งการให้เหตุผลเป็นขั้นตอนเล็กลง
• ตรวจสอบการทำงานของตัวเอง
• เรียกใช้เครื่องมือซ้ำเมื่อจำเป็น

Benchmark จาก Google

Google เผยแพร่ตัวเลขเปรียบเทียบสามรายการบน หน้า DeepMind Flash

Benchmark	3.8 Flash	3.7 Flash	ส่วนต่าง
Vals Finance Agent v2	61.4%	59.0%	+2.4
HLE-Verified	54.9%	53.6%	+1.3
Harvey Legal Agent Benchmark	10.0%	8.8%	+1.2

ในทั้งสามรายการ 3.8 Flash ยังทำคะแนนสูงกว่าโมเดลขนาดใหญ่บางรุ่นในตารางของ Google เช่น Claude Opus 5 ที่ได้ 58.6% ใน Vals Finance และ 54.4% ใน HLE-Verified รายละเอียดการเปรียบเทียบกับ Claude Fable 5.1 และ GPT-5.6 Sol อยู่ในบทความ เปรียบเทียบสามโมเดล

ผลทดสอบจาก Artificial Analysis

Artificial Analysis ให้ 3.8 Flash ได้ 59 คะแนนใน Intelligence Index ที่ระดับ high เพิ่มขึ้นจาก:

• 3.7 Flash: 56
• 3.6 Flash: 52

คะแนน 59 เท่ากับ GPT-5.6 Sol ที่ระดับ xhigh และ Grok 4.6 ที่ระดับ medium และสูงกว่า Claude Fable 5.1 ที่ระดับ medium หนึ่งคะแนน

สำหรับการใช้เครื่องมือใน τ³-Banking, 3.8 Flash ได้ 45% เพิ่มขึ้น 12 จุดจาก 3.7 Flash ตัวเลขนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับเอเจนต์ที่ต้องเรียกใช้เครื่องมือจริงหลายรอบ

งานเอกสารและเอเจนต์หลายขั้นตอน

Google ระบุว่า 3.8 Flash “ทำงานได้มากกว่า Gemini 3.7 Flash ถึงสามเท่า” ในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เวลานานและเกี่ยวข้องกับเอกสารจำนวนมาก นี่เป็นการประเมินภายในที่ยังไม่มีผลทดสอบสาธารณะ จึงควรใช้เป็นแนวทาง ไม่ใช่การรับประกัน

การออกแบบที่มีขั้นตอนตรวจสอบมากขึ้นเหมาะกับงานที่ความผิดพลาดเพียงครั้งเดียวอาจทำให้กระบวนการ 40 ขั้นตอนล้มเหลว เช่น:

• การดึงข้อมูลจากเอกสารหลายฉบับ
• การตรวจสอบเอกสารทางกฎหมาย
• การวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน
• เอเจนต์ที่ต้องวางแผนและเรียกใช้เครื่องมือหลายครั้ง

การเขียนโค้ด

บน DeepSWE v1.1, 3.7 Flash ได้ 65.3% เพิ่มขึ้นจาก 49.0% ของ 3.6 Flash Google ระบุว่า 3.8 Flash มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล Frontier ขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ด้วยค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยว

อย่างไรก็ตาม ตัวเลข 3.8 Flash ที่แน่นอนปรากฏเฉพาะในตารางรูปภาพของเอกสารโมเดล ไม่ได้อยู่ในข้อความ นอกจากนี้ยังไม่มีตัวเลขข้อความสำหรับ SWE-Bench Pro, Terminal-bench และ OSWorld ดังนั้นหาก benchmark เหล่านี้มีผลต่อการตัดสินใจ ควรทดสอบกับ repository ของคุณเองหรือรอผลจากบุคคลที่สาม

ความปลอดภัยและ Prompt Injection

Google รายงานว่ามี “การก้าวกระโดดอย่างมีนัยสำคัญ” ในการทดสอบ Gray Swan prompt injection แต่ไม่ได้เปิดเผยตัวเลขทั้งหมด

ตาม เอกสารโมเดล เมื่อเทียบกับ 3.7 Flash:

• ความปลอดภัยหลายภาษา: +5.4 คะแนน
• ความปลอดภัยแบบข้อความเป็นข้อความ: -0.4 คะแนน
• การปฏิเสธโดยไม่มีเหตุผล: +1.1 คะแนน

ตัวเลขสุดท้ายอาจสะท้อนการเพิ่มขึ้นเล็กน้อยของการปฏิเสธที่มากเกินไป จึงควรตรวจสอบกับกรณีใช้งานจริง

ค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นเท่าเดิม แต่ค่าใช้จ่ายต่อภารกิจเพิ่มขึ้น

ราคาต่อโทเค็นไม่เปลี่ยน แต่จำนวนโทเค็นที่โมเดลใช้ต่อภารกิจเปลี่ยนไป Google ระบุว่า 3.8 Flash อาจใช้โทเค็นมากขึ้นในงานที่ยาวและซับซ้อน โดยเฉพาะเมื่อใช้ระดับความพยายามสูง

Artificial Analysis วัดว่า 3.8 Flash ใช้เอาต์พุตเฉลี่ยประมาณ 48,000 โทเค็นต่องาน หรือมากกว่า 3.7 Flash ประมาณ 30% ที่ราคาต่อโทเค็นเท่ากัน

การกำหนดค่า	ค่าใช้จ่ายต่องาน	เวลาต่องาน
Gemini 3.7 Flash, high	$0.40	2.2 นาที
Gemini 3.8 Flash, low	$0.24	0.8 นาที
Gemini 3.8 Flash, medium	$0.41	ไม่ได้เผยแพร่
Gemini 3.8 Flash, high	$0.58	2.5 นาที

ข้อสรุปจากตาราง:

1. 3.8 Flash ที่ระดับ high แพงกว่า 3.7 Flash ที่ระดับ high ประมาณ 45% และใช้เวลานานขึ้น 14%
2. 3.8 Flash ที่ระดับ medium ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น มีค่าใช้จ่ายใกล้เคียงกับ 3.7 Flash ที่ระดับ high
3. 3.8 Flash ที่ระดับ low ถูกและเร็วที่สุด เหมาะกับเส้นทางที่ต้องการความหน่วงต่ำ

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้จาก ราคา Gemini 3.8 Flash และ คู่มือระดับการประมวลผล

หากคุณคิดค่าใช้จ่ายเป็นรายงานหรือรายภารกิจ การอัปเกรดนี้ไม่ฟรี ระดับการประมวลผลจึงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับควบคุมว่าคุณต้องการซื้อคุณภาพที่เพิ่มขึ้นมากน้อยเพียงใด

Breaking changes ที่ต้องแก้ก่อนย้าย

มีการเปลี่ยนแปลงสำคัญสองประการที่กระทบโค้ดเดิมโดยตรง

1. thinking_level: "minimal" ไม่รองรับ

Gemini 3.8 Flash รองรับเฉพาะ:

{
  "thinkingLevel": "low"
}

หรือ:

• low
• medium
• high

หากการตั้งค่าเดิมใช้ minimal ให้เปลี่ยนเป็น low มิฉะนั้นจะได้รับ validation error

2. Function response ต้องมี ID และชื่อ

บน Interactions API ทุก function_result ต้องมีทั้ง call_id และ name

บน generateContent endpoint แบบเดิม ทุก functionResponse ต้องมี id และ name ที่ตรงกัน

โค้ดที่ส่งผลลัพธ์กลับโดยใช้เพียงชื่อฟังก์ชันเป็นคีย์จะล้มเหลวเมื่อโมเดลเรียกใช้เครื่องมือในรอบที่สอง

การย้ายข้อมูลควรตรวจสอบกฎของ Gemini 3 ที่มีอยู่แล้วด้วย:

• คงค่า temperature ที่ค่าเริ่มต้น 1.0
• ค่าที่ต่ำกว่าอาจทำให้เกิดการวนซ้ำหรือประสิทธิภาพลดลง
• ใช้ thinking_level แทน thinking_budget แบบตัวเลข
• ไม่ต้องใช้ candidate_count
• ส่ง thought signatures กลับไปตามที่ได้รับมาอย่างถูกต้อง

รายละเอียดอยู่ใน คู่มือการย้ายข้อมูลจาก 3.7 ไป 3.8 Flash

ตารางตัดสินใจตามปริมาณงาน

ปริมาณงาน	คำแนะนำ	เหตุผล
เอเจนต์หลายขั้นตอนที่เรียกใช้เครื่องมือ	อัปเกรด ใช้ medium หรือ high	τ³-Banking เพิ่มขึ้น 12 จุด และการเรียกใช้เครื่องมือซ้ำคือจุดประสงค์หลักของ 3.8
การดึงข้อมูลและตรวจสอบเอกสารขนาดยาว	อัปเกรด	สอดคล้องกับคำกล่าวอ้างของ Google เรื่องงานที่เสร็จสิ้นมากขึ้น
การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ในชุดทดสอบ	อัปเกรดแล้ววัดผล	ยังไม่มีตัวเลข DeepSWE ของ 3.8 ที่เผยแพร่เป็นข้อความ
เอเจนต์การเงิน กฎหมาย และการวิจัย	อัปเกรด	Benchmark ที่ Google เผยแพร่ทั้งสามรายการดีขึ้น
การจัดหมวดหมู่ การดึงข้อมูล และแชทปริมาณมาก	ใช้ 3.7 ต่อ หรือใช้ 3.8 ที่ low	ค่าใช้จ่ายต่อภารกิจสำคัญกว่า และ low ถูกกว่า 3.7 ที่ high
Endpoint ที่ต้องการความหน่วงต่ำ	ใช้ 3.8 ที่ low	0.8 นาทีต่องาน เทียบกับ 2.2 นาทีของ 3.7 ที่ high
ระบบที่ใช้ระดับ minimal	ย้ายข้อมูลก่อน	จะเกิด validation error จนกว่าจะเปลี่ยนเป็น low
แบตช์ที่ควบคุมต้นทุนอย่างละเอียด	ใช้ 3.7 ต่อจนกว่าจะมี benchmark ใหม่	ราคาโทเค็นเท่าเดิม แต่เอาต์พุตเพิ่มประมาณ 30%

รูปแบบโดยรวมคือ ยิ่งงานยากและยาว การออกแบบที่ “ทำงานหนักขึ้น” ของ 3.8 Flash ก็ยิ่งคุ้มกับโทเค็นที่เพิ่มขึ้น ยิ่งงานสั้นและทำซ้ำมากเท่าไร ประโยชน์ก็ยิ่งลดลง และการเลือก low หรือคงโมเดลเดิมก็ยิ่งมีความสำคัญ

ทดสอบโมเดลทั้งสองกับพรอมต์จริงใน Apidog

ตัวเลขจาก Artificial Analysis เป็นผลจากชุดทดสอบของพวกเขา ก่อนเปลี่ยนโมเดลใน production ให้ทดสอบพรอมต์ของคุณเองกับทั้งสองรุ่นและเปรียบเทียบจำนวนโทเค็น

Apidog ช่วยให้สร้างการทดสอบนี้ได้ในเวลาประมาณ 10 นาที

1. ตั้งค่า environment

สร้างตัวแปร GEMINI_API_KEY ใน Apidog environment แล้วเพิ่ม POST request ไปยัง:

https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{{model}}:generateContent

ตั้งค่า header:

x-goog-[REDACTED CREDENTIAL]_API_KEY}}

กำหนด model เป็น scenario variable และใช้ body เดียวกันทั้งสองขั้นตอน:

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "{{golden_prompt}}"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "medium"
    }
  }
}

2. สร้าง scenario เปรียบเทียบ

สร้าง scenario สองขั้นตอน:

1. ส่งคำขอด้วย gemini-3.7-flash
2. ส่งคำขอเดิมด้วย gemini-3.8-flash

เพิ่ม assertions ในแต่ละขั้นตอนสำหรับ:

usageMetadata.candidatesTokenCount
usageMetadata.thoughtsTokenCount

กำหนดขีดจำกัดตามงบประมาณของคุณ และเพิ่ม JSONPath assertion บนฟิลด์ที่แอปพลิเคชันอ่านจริง

เรียกใช้ scenario กับ golden prompts 10–20 รายการ รายงานผลจะแสดง response และ assertion ของแต่ละขั้นตอน ทำให้คุณเห็นจำนวนโทเค็นของทั้งสองโมเดลจากการทดสอบชุดเดียวกัน ตัวเลข “เพิ่มขึ้น 30%” จะกลายเป็นข้อมูลจากระบบของคุณเอง ไม่ใช่เพียงค่าจาก benchmark ภายนอก

3. ตั้งเวลารันเพื่อเฝ้าระวังค่าใช้จ่าย

เมื่อผลลัพธ์ผ่านการตรวจสอบแล้ว ให้ ตั้งเวลา scenario เพื่อให้การใช้โทเค็นที่เพิ่มขึ้นทำให้การทดสอบล้มเหลวหลังมีการอัปเดตโมเดล แทนที่จะไปรอเห็นความผิดปกติบนใบแจ้งหนี้

ดาวน์โหลด Apidog เพื่อเริ่มต้น โดยแผนฟรีรองรับเวิร์กโฟลว์นี้

คำถามที่พบบ่อย

Gemini 3.8 Flash เร็วกว่า 3.7 Flash หรือไม่?

ไม่ Google ระบุว่าความเร็วใกล้เคียงกัน Artificial Analysis วัดความเร็วเอาต์พุตได้ประมาณ 300 โทเค็นต่อวินาทีที่ระดับ high แต่เวลาเฉลี่ยต่องานของ 3.8 ที่ high อยู่ที่ 2.5 นาที เทียบกับ 2.2 นาทีของ 3.7 เนื่องจาก 3.8 ใช้ขั้นตอนการให้เหตุผลมากขึ้น

การเปลี่ยนเป็น low ลดเวลาของ 3.8 เหลือ 0.8 นาทีในการทดสอบดังกล่าว

Gemini 3.8 Flash แพงกว่า 3.7 Flash หรือไม่?

ไม่แพงกว่าต่อโทเค็น ทั้งสองรุ่นมีราคาอินพุต $0.75 และเอาต์พุต $3.75 ต่อล้านโทเค็นจนถึงวันที่ 31 ธันวาคม และจะเพิ่มเป็น $1.50 และ $7.50 หลังจากนั้น

แต่ค่าใช้จ่ายต่อภารกิจสูงกว่า Artificial Analysis วัดได้ $0.58 สำหรับ 3.8 ที่ high เทียบกับ $0.40 สำหรับ 3.7 ที่ high เนื่องจาก 3.8 สร้างเอาต์พุตมากกว่าประมาณ 30%

Google จะเลิกใช้ Gemini 3.7 Flash หรือไม่?

Google ระบุว่า 3.7 Flash ยังได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่และยังไม่มีวันเลิกใช้งาน คุณจึงใช้งานต่อได้ โดยดู โพสต์มีอะไรใหม่ใน Gemini 3.7 Flash เป็นเอกสารอ้างอิงได้

มีอะไรที่จะใช้งานไม่ได้เมื่อเปลี่ยนไปใช้ 3.8 Flash?

มีสองกรณีหลัก:

1. thinking_level: "minimal" จะคืนค่า 400 INVALID_ARGUMENT
2. Function response ต้องมีทั้ง call ID และชื่อฟังก์ชัน
   • Interactions API ใช้ call_id
   • generateContent ใช้ id

ส่วนอื่นของ Gemini 3 API ยังคงเหมือนเดิม

การเปลี่ยนจาก 3.6 ไป 3.7 ใหญ่กว่าการเปลี่ยนเป็น 3.8 หรือไม่?

โดยรวม 3.7 Flash เป็นการก้าวกระโดดที่ใหญ่กว่า โดย DeepSWE เพิ่มจาก 49.0% เป็น 65.3% และ Artificial Analysis Intelligence Index เพิ่มจาก 52 เป็น 56

3.8 Flash เพิ่มอีก 3 คะแนนบนดัชนี และปรับวิธีใช้โทเค็นให้เหมาะกับงานที่ต้องให้เหตุผลและเรียกใช้เครื่องมือหลายรอบ หากต้องการดูภาพรวมรุ่นก่อนหน้า อ่าน Gemini 3.6 Flash เทียบกับ Gemini 3.5 Flash

สรุป

อัปเกรดเป็น Gemini 3.8 Flash หากปริมาณงานของคุณเป็น:

• เอเจนต์หลายขั้นตอน
• งานที่เรียกใช้เครื่องมือจำนวนมาก
• การดึงข้อมูลและตรวจสอบเอกสารขนาดใหญ่
• งานการเงิน กฎหมาย หรือการวิจัย

ใช้ Gemini 3.7 Flash ต่อ หรือเลือก 3.8 Flash ที่ระดับ low หากคุณรันคำสั่งสั้นๆ ซ้ำๆ และต้องควบคุมค่าใช้จ่ายต่อภารกิจอย่างละเอียด

ไม่ว่าจะเลือกแบบใด ให้แก้การตั้งค่า minimal และตรวจสอบ function response ให้ถูกต้องก่อน จากนั้นวัดจำนวนโทเค็นด้วยพรอมต์ของคุณเองใน Apidog ก่อนเชื่อถือผลจาก benchmark ใดๆ รวมถึง benchmark ที่เผยแพร่โดยผู้ให้บริการโมเดลเองด้วย