Gemini 3.8 Live：機能、ベンチマーク、料金、アクセス方法

Google の新しい音声対音声モデルは、低コストのデフォルトとバックグラウンド推論版で音声エージェントを二分します。変更点、費用、選び方を解説。

更新 2026年9月17日 · 13 分読む

AIで探索

今月の主戦場は「音声」です。Artificial Analysis の Speech to Speech Index では、OpenAI の GPT-Live-1 Astra と SpaceXAI の Grok Voice Think Fast 2.0 が首位争いで0.2ポイント差、OpenAI は9月上旬に GPT-6 Astra を出荷しました。9月15日、Google は音声対音声の新モデル Gemini 3.8 Live と Gemini 3.8 Live Extended Thinking で応じました。

Extended Thinking は同インデックスで82.6点を獲得して首位に立ち、τ-Voice のエージェント系ベンチマークでも68.6%でトップです。ベースの 3.8 Live は低価格帯で、Artificial Analysis のコストテストでは入力音声1時間あたり $0.84 と、Google が掲載したどのモデルよりも低コスト。どちらも、従来モデルの Gemini 3.1 Flash Live と同価格で、本日から Gemini API で一般提供されています。

本記事では、Gemini 3.8 Live の新機能、ベンチマーク、2つのバリアントの違い、運用コストまでを網羅します。あわせて Gemini Live API を使い始めるガイドや、GPT-Live-1 で音声アシスタントを構築するガイドも参照してください。

TL;DR

Gemini 3.8 Live と 3.8 Live Extended Thinking は、Google の新しい音声エージェント向け音声対音声モデルで、Gemini 3.1 Flash Live の後継です。
Extended Thinking は話し続けながら裏側で推論とツール呼び出しを行い、Artificial Analysis の音声対音声および τ-Voice のランキングで首位に立ちました。
ベースモデルは高速・低コストですが、多段のエージェント作業は不得意です。ツールの応答に時間がかかる場合は Extended Thinking を選んでください。
料金は前世代から据え置きで、モデル名の変更以外に移行コストは発生しません。
Gemini 3.1 Flash Live を利用中であればアップグレードを。OpenAI のリアルタイム基盤を使っている場合も、価格差だけで試す価値があります。

Gemini 3.8 Live とは？

Gemini 3.8 Live は、リアルタイム音声エージェント向けの Google ネイティブな音声対音声モデルで、2026年9月15日に高次推論版の Gemini 3.8 Live Extended Thinking と同時にリリースされました。両モデルとも Gemini Live API の WebSocket 接続を介し、音声・動画・画像・テキストを入力に受け取り、音声を返します。Google は 3.8 Live を低レイテンシの対話向けデフォルト、Extended Thinking を複雑な多段タスク向けとして位置づけています。

Gemini 3.1 Flash Live からの世代交代の肝は、「会話以外の作業」の扱いです。ツールや API コールがデフォルトでバックグラウンド実行となり、モデルは会話を継続します。Extended Thinking はさらに、設定可能なバックグラウンド推論を追加。Google はこの2モデルを、従来のライブモデルからの大きな前進であり、音声認識→LLM→音声合成のカスケードを置き換えるものだと説明しています。

Gemini 3.8 Live の主な機能

Google は新モデルの機能として5点を挙げていますが、音声エージェントを作る上で最重要なのは会話ループを変える2点、すなわち非同期ツール呼び出しとバックグラウンド推論です。

ツール実行中も話し続ける

両モデルは、音声をユーザーへストリーミングしながら、関数呼び出しや API リクエストをバックグラウンドで実行します。Gemini 3.8 Live では、非同期実行が関数呼び出しのデフォルトになりました。従来の同期動作を強制したい場合は、ツール定義に behavior: BLOCKING を設定できます。さらに、SILENT、WHEN_IDLE、INTERRUPTED のオプションで、結果をいつ発話するかを制御するスケジューリングもサポートします。

Extended Thinking はさらに踏み込み、ブロッキングなツールを禁止し、宣言するとハードエラーを返します。実運用上は、予約変更の依頼に対して、まず即座に受け付けの返答、その後に進捗、最後に結果という流れで応対でき、API 待ちの無音を避けられます。Gemini 3.1 Flash Live では関数呼び出しは逐次のみで、ツール結果を返すまで応答を開始しませんでした。

沈黙せずにバックグラウンドで推論する

Gemini 3.8 Live Extended Thinking は、推論と発話を同時に行います。Google のドキュメントでは、モデルが「確認しますね」のような早期の言語合図でプロンプトを受け止め、その後は多段のバックグラウンド作業の進捗を語りながら完了させると説明されています。推論の深さは thinking_level で low、medium、high から選択します。3.1 Flash Live にあった MINIMAL は廃止されました。

これはプロトコル上の変化で、移行における最重要ポイントだと考えます。1リクエスト中に複数回発話するため、turnComplete: true はアイドル状態を意味しなくなりました。

クライアント側は新しい interaction_status を監視する必要があります。これは推論やツール実行中は IN_PROGRESS、全タスク完了で IDLE を報告します。これを見落とすと、モデルが作業中なのに UI が「待機」に戻ってしまいます。

ユーザーが見ているものを見る

Gemini 3.8 Live はライブ映像入力に会話を根拠づけ、動画フレームをほぼリアルタイムで処理します。これにより、ユーザーが見ているものと言っていることの両方に反応できます。Google のデモにはライブのチェス対局や、画面上の情報に基づいて回答する社員オンボーディングのウォークスルーが含まれています。

ただし動画は無料ではありません。現在はターンのカバレッジが、音声アクティビティに加えてすべての動画フレームをモデルへ送るのがデフォルトです。ビジョンが不要なアプリでは、文脈やコストの両面から、必要な場面に絞ってフレームを送るべきです。音声＋動画セッションは2分で上限に達し、延長にはセッション管理が必要です（音声のみは15分）。

確認コードや管理番号を正確に読み取る

Google はこれを「英数字の精度」と呼びます。口頭で読み上げられる確認コード、管理番号、技術識別子などの文字列を正確に解析します。サポートや物流向けに音声エージェントを作ったことがある方なら、ここがカスケード型スタックの弱点であることをご存じでしょう。初期の音声認識での誤りは後段では回復不能です。発話全体を文脈込みで捉えるネイティブ音声モデルは、ここで構造的な優位性を持ちます。

途中で言語を切り替える

Gemini 3.8 Live は会話中に、サポートする97言語の間で自動検出・切替を行い、アクセントの一貫性も保つといいます。両モデルはまた、Google が「インクリメンタルなコンテンツ更新」と呼ぶ機能に対応し、任意のタイミングで user または model の役割を明示して構造化データをセッションへ流し込み、ライブ音声と統合できます。顧客情報や注文状況を通話の流れを崩さずに差し込めるわけです。

既存コードに影響する小さな変更も2点あります。まず、対象外の発話には反応しない「プロアクティブ音声」は常時オンとなり、false にするとエラーになります。次に、感情的対話（Affective dialogue）は API から完全に削除され、enable_affective_dialog の設定は廃止が必要です。

ベンチマークでの Gemini 3.8 Live の性能は？

Extended Thinking は、OpenAI の GPT-Live-1 Astra に僅差ながら、Google が公開した品質・エージェント系の全ボードで首位です。一方、ベースの 3.8 Live はコストで大差の勝利ながら、エージェントタスクでは劣ります。

以下のインデックス、τ-Voice、Big Bench Audio、およびコストの数値は、Artificial Analysis の公開リーダーボードに基づくため、ベンダー発表ではなく独立測定です。τ³-Banking の数値は、Google のローンチ資料が Sierra を引用したもので、Sierra のボードに反映されるまではベンダー発表として扱ってください。

エージェントタスクの完了率

Artificial Analysis による計測で、Gemini 3.8 Live Extended Thinking は、ツールを用いた多段タスクの完了可否を測る Sierra の τ-Voice で首位。GPT-Live-1 Astra が僅差で続き、他は差が開きます。

Gemini 3.8 Live Extended Thinking：68.6%
GPT-Live-1 Astra：67.9%
Grok Voice Think Fast 2.0：56.5%
Gemini 3.1 Flash Live：37.7%
Gemini 3.8 Live（ベース）：30.1%

驚いたのは、ベースモデルの τ-Voice スコアが前世代を下回っている点です。Google は 3.8 Live が複雑なワークフローではなくスケールとコスト効率に焦点を当てていると明言しますが、2モデル間で38ポイント超の差があると、どちらを選ぶかは微妙な問題ではありません。ツールを連鎖させるエージェントなら、ベースは不適です。

Sierra の τ³-Banking（銀行業務を題材にした、より難度の高いカスタマーサービス系ベンチマーク）では、Extended Thinking が35.1%、GPT-Live-1 Astra が32.0%、SpaceXAI の Grok Voice Think Fast 2.0 が16.5%、Gemini 3.1 Flash Live が11.3%、GPT-Realtime 2 が10.3%。いずれのモデルも大半で失敗しており、無監督の銀行業務に音声エージェントを適用するにはまだ距離があることがわかりますが、前世代 Gemini の3倍という伸びは確かな前進です。

音声品質と推論

Speech to Speech Index でも、Extended Thinking は競合をわずかに上回ります。

Gemini 3.8 Live Extended Thinking：82.6
GPT-Live-1 Astra：81.5
Grok Voice Think Fast 2.0：81.3
Gemini 3.8 Live（ベース）：76.0
Gemini 3.1 Flash Live：71.5

OpenAI に対する1.1ポイント差は差ではありますが、購買判断の決め手とするほどではないでしょう。

口頭入力に対する純粋な推論では、Google は Extended Thinking が Big Bench Audio で97.7%と報告。さらに、両モデルは ServiceNow の EVA-Bench において、精度と会話品質のトレードオフを押し広げた（パレート前線を更新した）としています。ただしこの実験は、公開 API ではなく Gemini Enterprise Agent Platform 経由で Live API を用いて実施されています。

音声1時間あたりのコスト

Google が最も見せたいチャートがこれです。Artificial Analysis の Big Bench Audio サブセットによるコストテストで、Gemini 3.8 Live は入力音声1時間あたり $0.84 でした。

Extended Thinking は同条件で $3.50、Grok Voice Think Fast 2.0 は $4.80、GPT-Live-1 Astra は $5.83。Gemini 3.1 Flash Live は思考レベルにより $1.50 と $1.75 でした。

2つの Gemini のバーを合わせて読むと、製品戦略は明白です。ベースモデルはボード上の全モデルを大差で下回る低価格で、品質で OpenAI に並ぶ推論モデルでも、入力1時間あたりで40%安い。なお推論モデルは、思考レベルが高いほどトークン消費が増えるため、価格表は同じでも兄弟モデルの約4倍の実コストになっています。

どのティアを使うべきか？

多くの音声エージェントにとって、デフォルトは Gemini 3.8 Live が適切です。エージェントが計画・比較・遅いツール待ちを要する場合のみ、トークン消費の多い Extended Thinking を使う価値があります。Google 自身の指針もツールのレイテンシで線引きしており、関数がミリ秒で返るならベースのままでよいとしています。

2つのバリアントは、（後述する）同一の価格表、入力131,072／出力65,536のトークン上限、同じ WebSocket エンドポイントを共有します。両者を分けるのは推論アーキテクチャです。

Gemini 3.8 Live は固定レイテンシのインタリーブド推論を採用し、thinking_level の設定はありません。Extended Thinking は low/medium/high のバックグラウンド推論を提供し、作業中はつなぎの発話をストリーミングし、非同期ツールを必須とします。今回のリリースにおける制御つまみは、この思考レベルのみです。

ユースケース	推奨	理由
カスタマーサービスのトリアージ、音声検索、語学練習	Gemini 3.8 Live	深さよりも即時のターンテイキングが重要で、各ターンに1つの応答で十分
スマートデバイス制御、センサー値の読み取り	Gemini 3.8 Live	ツールがミリ秒で返り、隠すべき待ち時間がない
ログ・エラーコード・設定チェックを跨ぐテクニカルサポート	Extended Thinking	多段の診断には、発話間のバックグラウンド推論が必要
フライト・ホテルを並列検索する旅行/予約エージェント	Extended Thinking	無音の代わりに、並列非同期コールの進捗を発話で更新
STEM・コーディング指導	Extended Thinking	説明する前に、式の検証やデバッグをバックグラウンドで実施

もう一点、クライアントの複雑さも考慮を。Extended Thinking へ移行すると、interaction_status を前提に状態管理を書き換える必要があります。3.1 Flash Live のアプリがすでに動いているなら、ベースモデルは置き換えだけで済み、推論モデルは小規模なリファクタが要ります。

Gemini 3.8 Live の料金と提供状況

両モデルは Gemini 3.1 Flash Live Preview と同一の価格表で、アップグレードは無料です。有料ティアでは、音声入力は100万トークンあたり $3.00（1分あたり約 $0.005）、音声出力は思考トークン込みで100万トークンあたり $12.00（1分あたり約 $0.018）。思考トークンは出力レートで課金されるため、Extended Thinking の実行コストが高くなります。

モダリティ	有料ティア（100万トークンあたり）	1分あたりの目安
テキスト入力	$0.75	n/a
音声入力	$3.00	$0.005/min
画像・動画入力	$1.00	$0.002/min
テキスト出力	$4.50	n/a
音声出力（思考トークン含む）	$12.00	$0.018/min

無料ティアは両モデルを入出力とも無償でカバーしますが、無料ティアのデータは Google の製品改善に利用されます（有料ティアのデータはその用途には使われません）。

Google 検索によるグラウンディングは両ティアでサポートされ、Gemini 3.x 全モデル共通で月5,000件まで無料、その後は1,000件あたり $14。モデル固有のレート制限は未公開のため、ローンチ前に Gemini API のレート制限ページで所属ティアの制限を確認してください。

提供状況は3区分です。

開発者：9月15日現在、両モデルが Gemini API と Google AI Studio で一般提供。
企業：Gemini Enterprise で両モデルがプライベートプレビュー。Extended Thinking は Google Workspace のビジネス顧客にも提供予定。Gemini Enterprise for Customer Experience にも近日提供。
一般消費者：Gemini 3.8 Live は Search Live を支え、Extended Thinking は Gemini Live に順次展開。さらに Docs の Google AI Pro/Ultra 契約者、Gmail と Keep の Google AI 契約者にも提供。

両モデルの音声出力にはすべて SynthID の透かしが付与されます。Google のモデルカードも限界について率直で、モデルがハルシネーションを起こす可能性、脱獄耐性は改善途上であること、まれに遅延やタイムアウトが起こり得ることを明記しています。顧客向けに展開する前に、これらの注意点は必読です。

Gemini 3.8 Live のアクセス方法

モデル ID は gemini-3.8-live と gemini-3.8-live-extended-thinking。いずれもプレビュー接尾辞のない安定文字列です。

google-genai の Python/JavaScript SDK を用いた Gemini Live API、Raw WebSocket、あるいは Google AI Studio の Stream ビューから利用できます。さらに、メディアストリーミング層を担う連携パートナーとして Agora、Fishjam、LiveKit、LangChain、Pipecat、Vercel、Vision Agents が掲載されており、すでに ADK を利用中なら Agent Development Kit のストリーミング経路もあります。

以下の最小限の Python セッションは、接続を開き、テキストのターンを送信し、出力トランスクリプトを有効化して、モデルの発話内容を読めるようにします。

import asyncio
from google import genai

client = genai.Client()
config = {"response_modalities": ["AUDIO"], "output_audio_transcription": {}}

async def main():
    async with client.aio.live.connect(model="gemini-3.8-live", config=config) as session:
        await session.send_client_content(
            turns={"role": "user", "parts": [{"text": "Read back the claim number 7Q-4418-B."}]},
            turn_complete=True,
        )
        async for response in session.receive():
            if response.server_content and response.server_content.output_transcription:
                print(response.server_content.output_transcription.text)

asyncio.run(main())

gemini-3.1-flash-live-preview からの移行では、モデル文字列を変更し、設定から thinking_level と thinking_config を削除してください。ターンのライフサイクル自体は同一です。Live API はデフォルトでサーバー間通信のため、ブラウザやモバイルクライアントは一時トークンが必要です。

音声のキャプチャ、再生、セッション管理のフル手順については、Gemini Live API チュートリアルを、同系統のテキスト側については、Gemini 3.8 Flash API チュートリアルで Python における思考レベルと関数呼び出しを解説しています。

まとめ

Google は品質の絶対値よりも価格で勝負しています。Extended Thinking の GPT-Live-1 Astra に対するリードは各ボードで1〜2ポイントですが、Gemini 3.8 Live は入力音声1時間あたり $0.84 と、OpenAI のモデルの約7分の1。実運用の音声トラフィックの行き先を左右するのはこの数字です。

所感：Gemini 3.1 Flash Live を使っているなら今週中にアップグレードを。価格は同じで、非同期ツール呼び出しだけでも移行価値があります。OpenAI のリアルタイム基盤を運用しているなら、トリアージや検索フローにはベースモデルを、ツールの待ちが秒単位の場面には Extended Thinking を試す価値があります。ベースモデルの τ-Voice 30.1% は、エージェント用途に使わない理由になります。

音声エージェントのツール呼び出しをしっかり作り込みたいなら、Building AI Agents with Google ADK コースをおすすめします。Gemini をツール、ガードレール、委譲を備えたカスタマーサポートエージェントに配線していきます。

Gemini 3.8 Live と Gemini 3.8 Live Extended Thinking の違いは？

Gemini 3.8 Live は、直接的な音声タスク向けの低レイテンシ音声対音声モデルで、インタリーブド推論を備え、思考レベル設定はありません。Gemini 3.8 Live Extended Thinking は、（low／medium／high の）設定可能なバックグラウンド推論を追加し、非同期ツールの実行中に進捗を発話します。τ-Voice では Extended Thinking が68.6%、ベースモデルは30.1%なので、多段のエージェント作業には Extended Thinking を選んでください。

Gemini 3.8 Live の料金はいくらですか？

Gemini 3.8 Live はどこで使えますか？

Gemini 3.8 Live は Gemini 3.1 Flash Live と比べてどうですか？

Gemini 3.8 Live は、同価格で 3.1 Flash Live プレビューの後継です。デフォルトで非同期の関数呼び出しが有効になり、Google の各種チャートでスコアが向上（Artificial Analysis の Speech to Speech Index で 76.0 対 71.5）。移行はモデル文字列の変更と、セッション設定から thinking_level または thinking_config を削除するだけです。Google は 3.1 Flash Live の全ユーザーに 3.8 Live への移行を推奨しています。