--- title: "Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合知能（AA Index）は Gemini 3.8 Flash 41 対 Gemini 3.1 Pro 30。現時点では Gemini 3.8 Flash が明確に優位。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/gemini-vs-gemini-flash/ --- VS COMPARISON # Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash Google ## Gemini 3.1 Pro 3.1 Pro ／ 2026-02-19 「長ーい資料をまるのみできる大食いさん」 VS Google ## Gemini 3.8 Flash 3.8 Flash ／ 2026-09-02 「6週間で3世代目！お値段そのままで賢くなったけど、よく考えるぶんタスク単価は上がるんだ。」 編集部の総合判定 総合知能（AA Index）は Gemini 3.8 Flash 41 対 Gemini 3.1 Pro 30。現時点では Gemini 3.8 Flash が明確に優位 ベンチ勝ち：Gemini 3.1 Pro 0 / Gemini 3.8 Flash 1 料金で安い項目：Gemini 3.1 Pro 0 / Gemini 3.8 Flash 2 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計） 世代差に注意：Gemini 3.8 Flash は Gemini 3.1 Pro より約7か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2026年2月公開） 同じシリーズの別グレードで比べる [Gemini 3.8 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite →](https://ai-garage.jp/vs/gemini-flash-vs-gemini-flash-lite/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は Gemini 3.1 Pro - ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」を重視する人 - ✓ 「画像・動画・音声・PDFの理解が強い」を重視する人 ### こんな人は Gemini 3.8 Flash - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.75/出力$3.75） - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 65 対 44） SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.8 Flash | | --- | --- | --- | | バージョン | 3.1 Pro | 3.8 Flash | | 公開日 | 2026-02-19 | 2026-09-02 | | コンテキスト長 | 1049K | 1049K | | 入力料金 $/1M | $2 | $0.75 安い | | 出力料金 $/1M | $12 | $3.75 安い | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 44 | 65 勝ち | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） Gemini 3.1 Pro 30 Gemini 3.8 Flash 41 勝ち コード修正力（SWE-Bench） Gemini 3.1 Pro 80.6% Gemini 3.8 Flash — 知識の広さ（MMLU） Gemini 3.1 Pro 91% Gemini 3.8 Flash — 専門知識（GPQA） Gemini 3.1 Pro 94.3% Gemini 3.8 Flash — 数学（AIME） Gemini 3.1 Pro 95% Gemini 3.8 Flash — ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-05 〜 2026-10-12）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### Gemini 3.1 Pro X評判スコア 47 ／100（n=35） ポジ 15 ／ ネガ 17 ／ 中立 3 👍 日本語力が高い 👍 便利な用途多数 👎 サポート拒否が多い 👎 性能が微妙・劣る ### Gemini 3.8 Flash X評判スコア 36 ／100（n=15） ポジ 5 ／ ネガ 9 ／ 中立 1 👍 性能が良い 👍 すごい生成能力 👎 性能低下・劣化 👎 がっかり案件 ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### Gemini 3.1 Pro ARC-AGI-2 77.1%、LiveCodeBench Elo 2887。200k 超は $4/$18。65k 出力対応。本表の 1,048,576 トークンは入力に使える上限のほうで、出力は別枠。Google DeepMind のモデルカードは入力を「a token context window of up to 1M」、出力を「a 64K token output」と分けて書いており、同系列の 3.7 Flash・3.5 Flash-Lite は Gemini API ドキュメントで Input token limit 1,048,576／Output token limit 65,536 と明記されている（いずれも 2026-08-18 確認）。API のモデル ID は今も gemini-3.1-pro-preview（Preview 表記）で、後継の Pro 系の API モデルは出ていない（2026-10-09 確認）。次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、2026-10-09 時点の提供先はサイバー防御の組織（Google の Fairwind Program）だけで、一般の人や開発者はまだ使えないため本表には載せていない（Claude Mythos 5.1 と同じ扱い。一般提供が始まったら Gemini の行を見直す）。Argon の導入価格は入力$2／出力$10（導入期間の後は$4／$20）、第三者機関 Artificial Analysis の知能スコアは 53（high 設定）。Gemini アプリでは 2026-10-09 から Pro 系のモデルを使えるのは Google AI Pro 以上の加入者だけになった（無料は Flash-Lite のみ）。 ### Gemini 3.8 Flash 前世代 Gemini 3.7 Flash（2026-08-13 公開）の後継として 2026年9月2日（米国時間）に公開された Google の主力（workhorse）モデル。 3.7 Flash からわずか3週間、6週間で3世代目という速さで、Google の位置づけは「いちばん賢い働き者」。 同時に、防御側専用の Gemini 3.8 Flash Cyber も発表されました（Fairwind Program の審査を通った政府機関・重要インフラ・ ソフトウェア保守者だけが使える枠で、一般提供ではありません）。 料金は 3.7 Flash と据え置きで、2026年12月31日までの導入価格が 入力 $0.75 / 出力 $3.75、2027年1月1日から 入力 $1.50 / 出力 $7.50 （本表とコスパ指数は、いま実際に請求される導入価格で算出しています）。 入力 1,048,576 / 出力 65,536 tokens、マルチモーダル入力（テキスト・画像・音声・動画、出力はテキスト）、モデル名は `gemini-3.8-flash`。 thinking level は low / medium / high の3段階（指定しない場合は medium）で、3.7 Flash にあった minimal は 3.8 Flash では使えません （指定するとAPIエラーになります）。 Google 公表のベンチで数値が明示されているのは HLE-Verified 54.9% のみ。DeepSWE v1.1・Vals Finance Agent V2・ Harvey's Legal Agent Benchmark は「3.7 Flash を上回る」とだけ書かれていて、具体的な数値は公表されていません（推測では埋めていません）。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 41（high 設定・2026-09-23 確認）。 SWE-Bench Verified / GPQA / AIME / MMLU は公式も第三者も数値を公表しておらず空欄です（名前の似た別テストの値では埋めていません）。 【1トークンあたりは同じでも、1タスクあたりは高くつきます】Google 自身が「3.8 Flash はより多く考え、道具を何度も呼ぶので、 とくに effort を上げるとトークンを多く使うことがある」と明記しています。実際 Artificial Analysis の測定でも、 同じテスト一式を解くのに使った出力トークンは 3.7 Flash の 64M に対し 3.8 Flash は 120M で、 1タスクあたりのコストは $0.40 → $0.58 に上がっていました（2026年9月上旬の指標の版での値。AA は 9月19日の v4.3.2 で全モデルを採点し直しているので、 最新の値は AA のページで確認してください）。安さ優先の用途では 3.7 Flash がそのまま使え、Google も継続提供を明言しています。 本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit（入力に使える上限）として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠（2026-09-03 に公式モデルページで確認）。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### Gemini 3.1 Pro Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。 ◎ 強み - ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携 - ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い - ◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン） - ◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ - ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応） - ◎ Deep Research Max など独自機能 △ 注意点 - △ 回答の口調がやや堅め 公式サイト → ### Gemini 3.8 Flash Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。 ◎ 強み - ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携 - ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い - ◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン） - ◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ - ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応） - ◎ Deep Research Max など独自機能 △ 注意点 - △ 回答の口調がやや堅め 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ Gemini 3.1 Pro か Gemini 3.8 Flash を取り上げてるタスク 8件 [メール・チャットの返信を書く Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[ウェブを横断して調べる Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[情報の真偽を確認する Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#factcheck)[ブログ記事・レポートを書く Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する Gemini 3.1 Pro Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース Gemini 3.1 Pro - [→ Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card](https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/) - [→ Google：Deep Research Max](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/next-generation-gemini-deep-research/) - [→ Google AI 料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [→ Artificial Analysis：Gemini 3.1 Pro Preview（Intelligence Index v4.3.2 で 30・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-1-pro-preview) - [→ Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon（2026-09-30。Fairwind Program での限定提供・導入価格）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) - [→ Google ヘルプ：Gemini アプリのプランごとに使えるモデル（2026-10-09 から無料は Flash-Lite のみ）](https://support.google.com/gemini/answer/17004136?hl=en) Gemini 3.8 Flash - [→ Google 公式ブログ：Gemini 3.8 Flash / 3.8 Flash Cyber 発表（2026-09-02）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/) - [→ Google Cloud：Gemini 3.8 Flash モデルページ（モデルID・入力 1,048,576 / 出力 65,536・thinking level）](https://cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/3-8-flash) - [→ Google AI for Developers：Gemini API のモデル一覧（3.8 Flash が Stable・3.7 Flash は前世代表記）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) - [→ Google AI 料金（3.8 Flash の導入価格と2027-01-01 からの通常価格）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [→ Artificial Analysis：Gemini 3.8 Flash（Intelligence Index v4.3.2 = 41・high 設定・168モデル中42位・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-8-flash) - [→ Artificial Analysis：Gemini 3.7 Flash（Intelligence Index v4.3 で 39・high 設定・2026-09-08 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-7-flash) - [→ Google 公式ブログ：Gemini 3.7 Flash 発表（前世代・2026-08-13）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/) FAQ ## よくある質問 Q. Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.8 Flash、結局どっちがいい？ A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Gemini 3.8 Flash が 41、Gemini 3.1 Pro が 30 と明確な差があり、現時点の総合性能では Gemini 3.8 Flash が優位です。なお、Gemini 3.8 Flash は Gemini 3.1 Pro より約7か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2026年2月公開）です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。 Q. Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.8 Flash、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Gemini 3.1 Pro が $2／1M、Gemini 3.8 Flash が $0.75／1M。出力料金は Gemini 3.1 Pro が $12／1M、Gemini 3.8 Flash が $3.75／1M です。入力・出力とも Gemini 3.8 Flash の方が安く、コスト重視なら Gemini 3.8 Flash が有利です。 Q. Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.8 Flash、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Gemini 3.1 Pro 30／Gemini 3.8 Flash 41）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Gemini 3.8 Flash の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Gemini 3.8 Flash が優勢です。 Q. Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.8 Flash、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Gemini 3.1 Pro が 44、Gemini 3.8 Flash が 65。「安くて賢い」バランスでは Gemini 3.8 Flash が有利です。 Q. Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.8 Flash、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 3.1 Pro・Gemini 3.8 Flash とも同程度（5／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。 LABS ## Gemini を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [NotebookLM と Gemini の違いは？同じノートブックでも答え方が変わる 2026-10-09](https://ai-garage.jp/news/notebooklm-gemini-difference/)[NotebookLM でエラー・読み込めないときは？原因と形式別の直し方 2026-10-08](https://ai-garage.jp/news/notebooklm-source-upload-error/)[Gemini 無料版は10月9日から Flash-Lite だけ！有料なら何が使える？ 2026-10-05](https://ai-garage.jp/news/gemini-free-flash-lite-only/)[Gemini の Gem は11月で終了！スキルへの自動移行と、今のうちに確かめたいこと 2026-10-04](https://ai-garage.jp/news/gemini-gems-to-skills/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/)[AGI 2027説 — 専門家の予測が一気に前倒し 「AGIは2045年」が定説だったのに、2026年現在『2027〜2030』予想が主流に。](https://ai-garage.jp/topics/agi-2027/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-chatgpt/)[Kimi K3 vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-fable-5/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)