Google prepara Gemini 3.8 Flash, e secondo il Wall Street Journal i suoi ingegneri lo preferiscono a Opus sul codice. Il punto non è quale modello vince: è che la fascia economica ha compresso la distanza da quella alta.
La fascia bassa ha raggiunto la fascia alta Le quattro schede con cui lo abbiamo raccontato su LinkedIn. Scorri per vedere tutte le 4 pagine.
La linea che porta qui
A novembre Gemini 3.0 aveva messo Google davanti per qualche settimana. Ad agosto è arrivata la 3.7 Flash, presentata come cavallo da lavoro per codice e agenti. I candidati Pro 3.5 sono stati scartati: non abbastanza meglio della linea Flash.
Quattro versioni Flash in circa due mesi. Non è un caso, e non è marketing: la linea economica è dove Google sta spostando le risorse.
Cosa cambia nella pratica
Il costo per esecuzione di un modello di punta è alto, e va riservato ai casi critici. Con la fascia Flash scende a una frazione, e diventa sostenibile dentro un ciclo che gira mille volte. La latenza bassa regge l’interattivo, non solo il lavoro in coda.
Tradotto: le automazioni ripetute che finora stavano fuori budget rientrano nei conti. E sono quasi sempre le più noiose, quindi le più utili.
Due cautele, perché i numeri non ci sono
Il confronto arriva da test interni di Google su uno strumento di Google. Va letto come segnale, non come misura. E per la 3.8 non esiste ancora una verifica indipendente, né prezzi, né finestra di contesto dichiarata.
La domanda da farsi in azienda
Quali processi ripetitivi avete già scartato perché il modello giusto costava troppo? Quasi tutte le aziende hanno una lista del genere, scritta o in testa, e non la riaprono mai.
Vale la pena riaprirla. Non per rifare i conti su ogni voce, ma per accorgersi che il numero che aveva chiuso quella discussione oggi è diverso.
In sintesi. Quando il costo per esecuzione crolla, non cambia quello che l’AI sa fare. Cambia quante volte potete permettervi di farglielo fare. È lì che sta il valore per chi automatizza processi.
Rimettere in discussione una lista di automazioni scartate richiede mezz’ora e produce quasi sempre due o tre candidati. Nella guida degli Ethos Lab AI trovate come si valuta un processo prima di automatizzarlo.
Questo articolo nasce da un post pubblicato su LinkedIn, dove pubblichiamo ogni settimana.
