Gemini CLI 評測 2026：免費 1M Context 終端機 AI
與 Claude Code / OpenCode 完整比較

Gemini CLI 是什麼？

Gemini CLI 是 Google 於 2025 年底正式推出的開源終端機 AI 工具，讓開發者直接在命令列環境中使用 Gemini 2.5 Pro 模型。不同於 Google AI Studio 的網頁介面，Gemini CLI 專為開發者工作流程設計——讀取本地檔案、執行 shell 指令、整合 MCP 工具，全部在終端機完成。

2026 年 Gemini CLI 已累積超過 80K GitHub Stars，成為繼 Claude Code 之後最受歡迎的 AI 終端機工具。台灣開發者社群對它的評價兩極：喜歡的人說「免費 1M context 根本無敵」，不喜歡的人說「回應品質還是輸 Claude」。這篇評測會給你完整的答案。

核心功能與特色

1. 超長 1M Token 上下文

這是 Gemini CLI 最大的差異化優勢。Claude Code 的 context window 約 200K tokens，OpenCode 依模型而定，但 Gemini CLI 使用 Gemini 2.5 Pro 時可達 1,000,000 tokens——相當於約 750 萬個中文字，或整個大型專案的所有程式碼。

實際意義：你可以把整個 monorepo 丟進去問問題，不用擔心 context 被截斷。對於需要跨多個檔案理解架構的重構任務，這個優勢非常明顯。

2. 每日 1000 次免費請求

使用 Google 帳號登入後，透過 Gemini API 免費方案每日可發送 1000 次請求（Gemini 2.5 Flash）或 50 次（Gemini 2.5 Pro）。對於一般開發者的日常使用，免費額度通常足夠。

3. MCP 工具整合

Gemini CLI 支援 Model Context Protocol（MCP），可以連接 GitHub、Notion、Slack、資料庫等外部工具。設定方式與 Claude Code 類似，透過 ~/.gemini/settings.json 配置 MCP server。

4. 多模態輸入

除了文字，Gemini CLI 支援直接輸入圖片、PDF、甚至影片截圖。你可以把 UI 設計稿截圖丟給它，請它生成對應的前端程式碼——這是 Claude Code 目前不支援的功能。

5. Google 生態系整合

原生支援 Google Search grounding（讓 AI 搜尋最新資訊）、Google Drive 檔案讀取、以及 Google Cloud 服務整合。對於使用 GCP 的台灣企業開發者特別有用。

5 分鐘安裝教學

系統需求

Node.js 18+（建議 20+），支援 macOS、Linux、Windows（WSL2）。

步驟一：安裝 Gemini CLI

# 全域安裝
npm install -g @google/gemini-cli

# 確認安裝成功
gemini --version

步驟二：登入 Google 帳號

# 啟動登入流程（會開啟瀏覽器）
gemini auth login

# 或使用 API Key（適合 CI/CD 環境）
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

API Key 可在 Google AI Studio 免費取得。

步驟三：開始使用

# 進入互動模式
gemini

# 直接問問題
gemini "解釋這個專案的架構" --all_files

# 針對特定檔案
gemini "重構這個函數，加上錯誤處理" -f src/api.ts

步驟四：設定繁體中文回應

# 建立設定檔
mkdir -p ~/.gemini
cat > ~/.gemini/settings.json << 'SETTINGS'
{
  "defaultModel": "gemini-2.5-pro",
  "systemPrompt": "請用繁體中文回應，使用台灣慣用語。"
}
SETTINGS

免費方案 vs 付費方案

vs Claude Code / OpenCode 完整比較

什麼時候選 Gemini CLI？

• 預算有限，想要免費的 AI coding 工具
• 需要分析超大型程式碼庫（1M context 優勢）
• 使用 GCP / Google Workspace 的企業開發者
• 需要多模態輸入（圖片轉程式碼）
• 想要 Google Search grounding 取得最新資訊

什麼時候選 Claude Code？

• 需要最高品質的程式碼生成與重構
• 複雜的多步驟 Agent 自主任務
• 企業級安全性與合規需求

5 個台灣實戰場景

gemini "分析這個 EMR 系統的 SQL injection 風險，列出所有未使用參數化查詢的地方" --all_files

gemini "根據這張設計稿生成 React + Tailwind CSS 元件，使用繁體中文文案" -i design-mockup.png

# 設定 Google Drive MCP
# ~/.gemini/settings.json 加入 MCP server 設定後：
gemini "讀取上週的銷售報表，分析各縣市業績趨勢，生成 Python 視覺化程式碼"

gemini "讀取 locales/en.json，生成繁體中文版本，保留所有 key 名稱，使用台灣玩家習慣的遊戲用語" -f locales/en.json

gemini "分析這份 Terraform 設定，找出可以降低 GCP 費用的優化點，特別關注 Cloud Run 和 BigQuery 的設定" --all_files

進階技巧與 MCP 整合

設定 MCP Server

// ~/.gemini/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "your-token" }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/your/project"]
    }
  }
}

常用指令速查

與 OpenCode 搭配使用

進階用法：在 OpenCode 中將 Gemini 設為其中一個模型供應商，享受 OpenCode 的多模型切換介面，同時使用 Gemini 的 1M context 優勢。

# OpenCode 設定加入 Gemini
# ~/.config/opencode/config.json
{
  "providers": {
    "google": {
      "apiKey": "your-gemini-api-key"
    }
  }
}

總評：誰適合用 Gemini CLI？

選擇建議

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