Gemini CLI

(blog.google)

1 ポイント投稿者 GN⁺ 2025-06-26 | 1件のコメント | WhatsAppで共有

開発者がターミナル内で Geminiを直接呼び出せるようになり、コーディングだけでなく、コンテンツ生成・問題解決・詳細なリサーチ・タスク管理までコマンドラインのワークフローに組み込める
個人のGoogleアカウントでログインすると、無料のGemini Code Assistライセンスを通じて Gemini 2.5 Pro と100万トークンのコンテキストウィンドウを利用できる
プレビュー期間中の無料枠は、分あたり 60件のモデルリクエスト、1日あたり 1,000件のリクエストで、一般的な個人開発の流れでは上限に達しにくくすることに重点を置いている
Apache 2.0ベースの オープンソース として公開され、コードレビュー、セキュリティ影響の確認、バグ報告、機能提案、コード貢献が可能
Gemini Code Assistと同じ技術を共有し、VS Codeとターミナルの両方でプロンプトベースのAIコーディングを提供。エージェントモードは無料・Standard・Enterpriseプランで追加費用なしに提供される

ターミナルで使うGeminiエージェント

Gemini CLIは、Geminiをターミナルから直接使えるようにする オープンソースAIエージェント
プロンプトをモデルに送る軽量な経路を提供し、コーディング作業に強みを持つ
コーディング以外にも次の作業に活用できる
- コンテンツ生成
- 問題解決
- 詳細なリサーチ
- タスク管理
Gemini Code Assistと統合されており、無料、Standard、Enterprise Code Assistプランのユーザーはいずれも、VS CodeとGemini CLIでプロンプトベースのAIコーディングを利用できる

無料利用枠と課金の選択肢

Gemini CLIを無料で使うには、個人のGoogleアカウントでログインして 無料のGemini Code Assistライセンス を取得すればよい
無料ライセンスには次が含まれる
- Gemini 2.5 Pro へのアクセス
- 100万トークンのコンテキストウィンドウ
- 分あたり 60件のモデルリクエスト
- 1日あたり 1,000件のモデルリクエスト
複数のエージェントを同時に実行する必要がある、または特定のモデルを使う必要があるプロ開発者は、従量課金または有料ライセンスを選択できる
- Google AI Studio キー
- Vertex AI キー
- Gemini Code Assist StandardまたはEnterpriseライセンス

コマンドライン機能と自動化

Gemini CLIは現在 プレビュー 段階で、自然言語でコードを書き、デバッグし、ワークフローを簡素化できるようにする
サポートする機能は次のとおり
- コード理解
- ファイル操作
- コマンド実行
- 動的な問題解決
組み込みツールにより、Webコンテキスト、拡張、オートメーションの流れをCLI内に取り込める
- Google Search でプロンプトに根拠を与え、Webページを取得し、リアルタイムの外部コンテキストをモデルに提供
- Model Context Protocol(MCP) またはバンドル拡張でGemini CLIの機能を拡張
- プロンプトと指示文をユーザーの要件やワークフローに合わせてカスタマイズ
- スクリプト内でGemini CLIを非対話的に呼び出し、作業の自動化や既存ワークフローへの統合を実現

オープンソースと拡張性

Gemini CLIはApache 2.0ライセンスの 完全なオープンソース として公開されている
開発者はコードを調べて動作の仕組みを理解し、セキュリティ上の影響を確認できる
GitHubリポジトリで次の方法で参加できる
- バグ報告
- 機能提案
- セキュリティ慣行の改善
- コード改善の提出
プロジェクトへの参加方法は次のとおり
拡張性はMCP、GEMINI.md によるシステムプロンプト、個人・チーム設定を基盤とする

Gemini Code Assistと共有される技術

Gemini Code Assistは、学生、趣味の開発者、プロ開発者向けのGoogleの AIコーディングアシスタント
Gemini CLIと同じ技術を共有し、VS Codeではエージェントモードでチャットウィンドウにプロンプトを入力して作業を任せられる
- テスト作成
- エラー修正
- 機能実装
- コード移行
Code Assistエージェントは、プロンプトに基づいて 多段階の計画 を作成し、失敗した実装経路から自動復旧し、解決策を推薦できる
Gemini Code Assistのエージェントモードは、Insiders channelを通じて、無料、Standard、Enterpriseプランで追加費用なしに提供される
Gemini CLIはGitHubリポジトリからインストールして始められる

1件のコメント

GN⁺ 2025-06-26

Hacker News のコメント

この作業を担当しています。現在、利用量の増加が急カーブを描いており、今日は TPU がかなり苦戦しています。
これまでのフィードバックに感謝しています。チームはこのスレッドを読んでいます。バグや機能リクエストを引き続き投稿していただければ、すべて確認する予定です。
- 昨日の午後、Ruby で書かれたアルゴリズムを純粋な JavaScript に移植しようとしていましたが、Ruby を知らない状態で gpt-4.1 の助けを借りたところ、役に立たない回り道ばかりしていました。
  好奇心から Gemini CLI をインストールして Ruby プロジェクトを指定したところ、1回のリクエストで変換が完了し、「ちょっと試してみるか」から実際に動くまで5分で、印象的でした。
- Claude Code には、よく見過ごされるものの、他のエージェントツールでは見たことのない機能が1つあります。sub-agent というツールが新しいコンテキストウィンドウを作り、モデルに明確に定義されたサブタスクを独立して処理させます。
  これにより Claude Code は単一エージェントではなく、階層型のマルチエージェントモデルのように動作します。これを意図的に入れなかったのか気になりますし、Gemini CLI にも追加されたらぜひ使ってみたいです。
  次の段階は、反復的な作業ごとにカスタムプロンプト、ツール群、コンテキストを定義し、それらがメインエージェントのツールとして見えるようにすることです。たとえば create_new_page のようなツールがあれば、ページ作成手順をプロンプトに入れておき、メインエージェントは自分のコンテキストを細かな手順で散らかすことなく、明確に定義された作業として委譲できます。
- Claude Code から乗り換えてみると、コア機能は堅実に見えますが、企業ユースケースに合わせるには権限制御をさらに磨くとよさそうです。現時点でコードをざっと見た限りです。
  効果が高そうな要望は、Bash(git:) のように git は許可しつつ rm はブロックするパターンベースの権限、Write(logs/.txt) のようなパス範囲制限、--allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write" のようなセッションごとの CLI 権限フラグ、明示的な拒否が一般的な許可より優先される許可/拒否の優先順位、system → user → project の順の設定ファイル階層です。
  中程度の効果がありそうな改善は、git commit は許可しつつ git --exec-path=/bin/sh はブロックするコマンド引数フィルタリング、単純な配列と構造化された権限オブジェクトの両方をサポートする設定形式、実際に有効化されている権限をデバッグするための gemini permissions list、OTEL エンドポイントや API キー向けのトップレベル env 設定です。
  権限エンジンが中核であり、「X は許可するが、X の中の Y は禁止する」を表現できるようになれば、高度なユースケースの大半が開けます。
- コーディングエージェントで本当に見たいのは、設計者としてソフトウェアのモジュール境界を正式に定義し、AI エージェントにそのモジュール式アーキテクチャに従わせ、活用させる機能です。
  100万トークンのコンテキストがあっても、大規模プロジェクトでは境界を定義することが有効です。通常、何らかの形で境界は存在しますが、コーディングエージェントが正確に把握することはできません。
  単純な YAML 形式でモジュールとソースツリー上の位置、相互作用する他モジュールの API を指定できれば、それを100万トークン内に頻繁に入るコンテキストへ変換しやすくなります。エージェントが特定のモジュールの文脈で作業すべきだと判断したら、そのモジュールだけを含む新しいコンテキストウィンドウを作り、大規模コードベースを小さなコードベースのように扱えるようになり、Gemini が特に得意とする領域になります。
- Google Workspace で Gemini を有料利用している組織のメンバーですが、GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed! というメッセージを受け取りました。
  少なくとも、この環境変数をどう取得するのかについて、ドキュメントをもっと良くするべきです。GCP を使っていない場合、まったく直感的ではありません。最悪の場合、Gemini に料金を払っているユーザーはアクセスできず、一般の Google ユーザーはアクセスできるという状態になります。
大規模な Rust コードベースで Claude Code 4 Opus をかなりうまく使っていましたが、複雑な作業ではもどかしいこともありました。今日 Gemini CLI を試してみたところ、インストールは簡単でしたが、ほぼ失敗に近いものでした。
Rust コードの修正をコンパイルできる状態にする能力は、Claude より明らかに劣っていました。
ただ、Gemini が一度こんな出力をしたので、今日のハイライトになりそうです。「コードを完全にめちゃくちゃにしてしまいました。これからコードベースに加えたすべての変更を元に戻し、最初からやり直します。」自己認識と作業を破棄する意思は素晴らしかったです。
- Gemini には面白い失敗パターンがあります。自分の変更がうまくいかないと、「うーん、予想外ですね」のような妙に人間的な文句で返し、行き止まりに向かっているのに「問題が分かりました！最終テストは通るはずです」と自信満々に宣言します。
  基本的に過信が強く、システムプロンプトを変えないと感嘆符がかなり多いです。訓練過程で、肯定的な断言がより良い結果を生むと学んだのか、あるいは自力で見つけたのかもしれません。
- 比較的普通の作業として、「上位5件の Google 検索語を表示するスクリプト」を依頼しました。
  最初は検索を直接行ってからそれぞれに echo を付け、次に pytrends を使おうとして失敗し、別の有料サービスを試して失敗し、さらに別の方法も失敗した後、最終的に諦めて失敗を宣言しました。
  Gemini の力で修正/実行ループを自分で回せるので有用になる可能性はありますが、今のところ期待以下でした。
- 同じ経験をしました。普段 Claude Code が行き詰まると、Gemini Pro 2.5 にコード全体を貼り付けて質問し、何度か問題を解決できていたので、かなり期待していました。
  しかし CLI 版は、Rust コードベースで一貫したコードを作ったり、いくつかの問題を直したりできませんでした。いつか素晴らしくなることを願っています。
- Claude も状況があまりに悪くなると、同じように最初からやり直します。編集が暴走してすべてを壊してしまったときに、それを見たことがあります。
- 同じ経験です。テストとしてアプリに新機能を実装させたところ、完全に台無しにし、未定義の関数のようなものを使っていました。何度かエラーを報告して修正させましたが、諦めました。
  Claude はうまく処理しましたが、コードは気に入りませんでした。Gemini が書いたコードのほうがずっと良かったのですが、最後に互いに接続できませんでした。
数日前、Claude CodeでStreamlit Pythonベースの簡単な株式追跡Webアプリを完全にバイブコーディングしてみたが、動かなくなるまではものすごくうまくいった。ある臨界的なプロジェクト規模を超えると、もうバグを直せなくなるようだ
Gemini CLIで同じことを試すと、うまく動作する臨界的なプロジェクト規模がかなり大きく見えた。Claude Codeが道に迷い始めた地点で、Gemini CLIに「コードベースを分析してすべてのバグを直せ」と指示し、さらにいくつかのバグを直させると、アプリは普通に動いた
本当に未来に生きている
- この違いがコンテキストウィンドウのサイズとどれほど関係しているのか気になる。GeminiのウィンドウはClaudeの5倍大きい
  この数週間、サイドプロジェクトでClaudeを使っているが、計画やデバッグでリズムに乗り、いざ実装の準備が整うころにはコンテキスト領域が尽きていることが多い。/compact 指示をうまく使おうとしても、再開時に微妙な文脈が失われ、実装品質が悪くなる
  より大きなGeminiのコンテキストウィンドウがこの問題を解決するのか試してみたい
- 現在のClaude Codeのベストプラクティスは、重い作業をGemini Pro 2.5やo3/o3proに任せることだ。MCP対応のおかげで、Repo Promptのようなツールを使うとかなりスムーズにできる
  ときにはClaudeだけで足りることもあるが、計画と統合を繰り返しながら、すべてを記録してまた繰り返す必要がある
  Gemini CLIがオープンソースなら、どんなモデルでも差し込めそうだ。LLMがコモディティ化していく道筋が見える。すべてのビッグテックは自社のLLMが勝者になり、残りは消えてほしいと願っているが、競合他社が勝者になるよりは、コモディティ化した世界のほうをはるかに好むはずだ
  将来の使い方がCLIエージェントに近いなら、派手なUIラッパーがどうやって勝者総取りにつながるのか分からない。OpenAIはChatGPTブランドだけでユーザー数では先行しているが、実作業用UIとしてのChatGPTは明らかに劣っている
- AIに各モジュールを100行のMarkdownで文書化させるとよい。非常に高レベルであるべきで、詳細は入れず、AIが自分でたどれるように関連ファイルへのポインタだけを含めればよい
  その文書を出発点にすれば、AIはどのモジュールでも作業するためのコンテキストを持てる。モジュールをこのように100行以内で文書化できないなら、リファクタリングの時期だ
  特定のモジュールを扱うのにClaudeのコンテキストウィンドウが足りないなら、人間の開発者にも扱えない可能性が高い。重要なのは、LLMを関連コンテキストに正確に向けることだ
- プロンプトエンジニアリングをもっと上手に行い、具体的に指示すれば、より多くの効果が得られる感覚がある。「すべてのバグを直せ」が現実的なユースケースとして有効なのかは、よく分からない
- 実際の複雑さが出てくると、このやり方は崩れ、重複コードがものすごく多くなる可能性が高い。自分で書いていれば、メモリ効率は2倍ほど良かったかもしれない
  今後、DRAM需要が通常より大きく伸びるのか興味深い。より多くのソフトウェアがバイブコーディング、あるいはその変種によって作られるためかもしれない
これを使うと、すべてのコードデータが Google に送信される。規約には次のように書かれている: https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
Gemini Code Assist 個人向けを使用すると、Google は Google の製品とサービス、機械学習技術を提供・改善・開発するために、プロンプト、関連コード、生成された出力、コード編集、関連機能の使用情報、フィードバックを収集する
品質改善と製品改善のため、人間のレビュアーが上記のデータを読み、注釈を付け、処理する場合がある。レビュー前に Google アカウントとデータを分離し、分離されたコピーを最大 18 か月保存するという。レビュアーに見られたくない、または Google が製品・サービス・機械学習技術の改善に使うことを望まない機密情報やデータは提出しないように、とされている
- 実際には、はるかに微妙。Code Assist の無料版を使う場合、リンク先のサポート文書の下部にあるように、オプトアウトしない限りデータが使用される可能性がある
  「このデータが Google の機械学習モデルの改善に使用されることを望まない場合は、Gemini Code Assist 個人向けの設定手順に従ってオプトアウトできます」と書かれており、リンクは https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up...
  Code Assist に料金を払っている場合、データは改善に使われない。従量課金アカウントの Gemini API キーを使う場合も、改善には使われない。有料ではないコンシューマーアカウントを使い、かつオプトアウトしていない場合にのみ該当する。最初の説明とは違う
- 個人的に、Gemini エコシステムで一番もどかしいのがまさにこれ。2.5 Pro は現時点で出ているモデルの中で最高である可能性が高く、実務で使いたいのだが、プライバシーポリシーがあまりに混乱していて断片化されているため、単にプライバシー保護はまったくないと仮定することになる
  高価な Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold プランを使っていてもそう。これをもっと明確にする作業が進んでいることを願う
- Gemini CLI のプライバシーポリシーがログイン方法によって分かりにくかった点は認識している
  アカウント種別ごとの利用規約とデータポリシーを整理し、このスレッドの質問を扱う FAQ を含む単一の文書を作成した: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
- configuration.md の「Usage Statistics」の下に関連情報が埋もれている。そこでは収集しない項目として、個人を特定できる情報、プロンプトと応答の内容、CLI が読み書きしたファイル内容を挙げている
  https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
- Mozilla と Google は gemmafile という代替手段を提供している。Google が Gemma と呼ぶ Gemini 系列を、ネットワークから切り離されたローカルの単一ファイルとして、依存関係なしで実行できるようにするもの
  https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
  組織の 32% が本番環境にデプロイしたという: https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025
Google の Gemini 製品群が断片化されている感じが実にいい。Pro の購読者なのに、追加の利用枠を得るには Gemini Code Assist Standard または Enterprise ユーザーである必要があると今知った
そんなものがあることすら知らなかった。普通の Google ユーザーとしてはかなり余裕のある利用枠をもらえるが、「Gemini」にお金を払っていても「Gemini CLI」には何の恩恵もない。楽しい
- Google は Microsoft と同じ問題を抱えている。ほぼあらゆる製品を持っているのに、混乱した製品メッセージが得意なことまで薄めてしまっている
  Gemini 2.5 Pro は好きで、最近、日常用の AI チャットアシスタントを探すために Gemini Pro プランを含めいくつかの AI 製品を試した。同時に支出とサブスクの数も減らしたかった
  Gemini Pro のサブスクは Google One に含まれているので Google Drive を使うなら便利だが、すでに iOS と深く統合された iCloud のサブスクがあり、Drive に乗り換えてパスワードなど他の iCloud 機能を失うつもりはなかった
  Gemini のチャット UI は macOS 用の OpenAI ChatGPT クライアントにかなり遅れを取っている。NotebookLM は文書要約には良いが Gemini チャットとは統合されておらず、Google 製品間を行ったり来たりしている感じになる
  結局 Raycast AI を購読することになった。チャットアプリが他の Raycast 機能とうまく統合されていて、モデルも試せるからだ。最新モデルを即座に使えるわけではないが、自分のワークフローには統合された体験を提供してくれる
  Google はあまりにも多くの製品に散らばっているため、一般的な作業では OpenAI、コーディングでは Anthropic に比べて ユーザー体験で負けている。この数か月で v0 には Google Stitch で、GH Copilot/Cursor には未成熟な VSCode プラグインで、そして今度は Claude Code にこれで追いつこうとしたが、どれもすぐ消えそうなサイドプロジェクトに見える
- 多くのスタートアップや個人開発者が、Gemini 2.5 Pro の品質が非常に高くても Google 以外の解決策を好む理由はこれだ。Google Cloud Dashboard はめちゃくちゃで、何年も直っていない
  一部モデルをホスティングする Vertex というものがあるが、Google 自身のクラウドと何が違うのか分からない。プロジェクトのレベルによって API も 2 つに分かれる。小さく始めて、プロジェクト規模に関係なく障害にぶつからないことを AI プロバイダーに期待するのとは正反対だ
  結局、プロジェクトが大きくなった瞬間に Google AI Studio API から Vertex API に乗り換えなければならず、Google はスケールしない API ソリューションを作ったことになる。OpenAI 互換 API も常にうまく動くわけではなく、それに依存するツールも大量に壊れる
  単純化または統合すべき Google AI 製品は、Jules vs Gemini CLI、Vertex API と Google AI Studio API だ
  Vertex は Google Cloud に依存しているため、アプリ内でこうした値も変更する必要があり、プロジェクトがさらに複雑になる:
```
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values  
# with appropriate values for your project.  
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT  
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global  
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True  
```
- Google は価格設定であまりにも大きな機会を逃している
  Gemini 2.5 Pro は自分が使った中で最高のモデルで、個人的には o3 よりも良いが、Claude や Cursor のようにシンプルなサブスクで全体にアクセスできる仕組みがない
  企業ユーザー側も同じで、その領域は OpenAI ががっちり押さえている
- Anthropic も同じだ。ここ数か月で変わっていなければ、Claude を購読していても Claude Code を使うには、サブスクとは別に課金される API 使用量から差し引かれる
  誰かが、私たちが CLI を好むことを学習して、だから CLI には追加料金を払わせるべきだと結論づけたようだ
  回避策は GUI に MCP をいくつか付けて使うことだが、ターミナルマルチプレクサでの移動に比べるとウィンドウ移動は鈍いので嫌だ
- 月額 300 ドルの AI ULTRA メンバーシップもある。興味深いのは、Google One メンバーシップでさえ「追加機能」が何なのかを詳しく説明できていないことだ。おそらく 1 時間ごとくらいに変わり得るからだろう
システムプロンプトを Gist としてレンダリングしておいた: https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
さらに多くのメモはこちらにある: https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/
- Gemini CLI はオープンソースなので、システムプロンプトはここでも見られる: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
- ずっと前に放棄され、最近廃止された create-react-app の使用を勧めているのが笑える。初日から技術的負債の上にアプリをバイブコーディングしてみようということか
- 絶対パスだけを使えと言いながら、一時ファイルの例では相対パスを使っている。いいね
- いつも新しいツールをレビューしていて、ものすごく忙しそうだ。どうやってこういう仕事をするようになったのか気になる
これが Go や Rust で書かれていたら本当に良かったのに、残念。Node のようなランタイムをインストールしなくても済む単一実行バイナリを作れる言語だったらと思う
- こういうプロジェクトは頻繁に更新する必要があるので、npm や pip のような自動処理の仕組みがあるほうが、おそらく楽だろう
  どうせプログラムが重い計算をするわけでもなく、あからさまなプログラミング上の犯罪を犯さない限り、現代のハードウェアでは問題ないはず
  思いつく論拠はそのくらいだが、原則としては Go のような言語がこのユースケースには非常によく合っている
- Gemini CLI に、望む言語で自分自身を書き直せと頼めばいい
- これは高品質な製品を作ろうとしているというより、他の AI 企業が CLI ツールを持っているから、うちにもあると言うためのものに近い
- 一方で OpenAI は Codex CLI を Rust で作り直すために TypeScript を捨てようとしている: https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
  どちらにせよ大きな問題ではない。Node をごく限定的に使った経験では、インストール、パッケージング、分離はかなりよく整備されていた
- Bun や Deno でスタンドアロン実行ファイルを作れるように見える:
  https://bun.sh/docs/bundler/executables
  https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
  実際に動くかは確認していないが、特殊な拡張なしの普通の Node コードなら、少なくとも Bun ではできそうだ。実行ファイルのサイズが Go や Rust と比べてどうなるのか気になる
「ログインに失敗しました。Google アカウントが Workspace アカウントでないことを確認してください」というメッセージが出る
Gemini CLI のビジョンは非商用ユーザーだけを対象にしているのか気になる。GSuite 時代から Workspace アカウントを使っていて、欲しかったのはカスタムドメインの Gmail だけだったのに、Google 製品ではずっと罰を受けているように感じる
YouTube のデータと Fitbit のデータを失い、一部のサブスクリプションでは別バージョンを選べず、サービスごとにエンドユーザー視点では完全にランダムに見える。今度は Workspace アカウントだから、自分の一人ソフトウェア開発に Gemini CLI も使えない。忠実な有料ユーザーに対して積極的に敵対的なアプローチに見える
- https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/c...を確認したのか気になる。Workspace アカウントのセクションがある
- GOOGLE_CLOUD_PROJECT という環境変数を設定する必要があるようだ: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/issues/1434
  それに加えて、ほかにもいろいろ必要
約1か月これを使ってきたが、怪物みたいだ。主に 2.5 Pro が最高レベルで、100万トークンの巨大なコンテキストウィンドウをうまく活用しているからだ
他のツールはコンテキストを事前に圧縮したり、ファイルを部分的に読もうとしたりする。かなり大きなコードベースを投げてみても、簡単に探索して学習していた
- 最近 Cursor で使ったときは、大きな Python ファイルの import を壊した。Claude ではそんなことはなかった。Gemini を使っていて変な問題に遭遇したことがあるのか気になる。今日 CLI を試すつもりなので楽しみ
- ワークフローがどうなっているのか気になる
本当に hello とだけ入力したのに、こんな結果になった:
API Error: {"error":{"message":"{\n \"error\": {\n \"code\": 429,\n \"message\": \"Resource has been exhausted (e.g. check quota).\",\n \"status\": \"RESOURCE_EXHAUSTED\"\n }\n}\n","code":429,"status":"Too Many Requests"}}]
後で再試行するか、上限を増やすには AI Studio で割り当て増加をリクエストするか、別の /auth 方式に切り替えろと言われる。画面には Polishing the pixels... が84秒間表示されたままだった
- 同じ問題だった。Aider では正常に動いていた API キーでもだめで、Gemini Code Assist Standard ライセンスでもだめだった
  管理 UI とドキュメントは拷問の迷路みたいだ。自分の人生の2時間をもっと有意義に使う方法が次々と思い浮かぶ
- この問題は解決済みのはず: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
- API キーで Gemini を使っているが、ここでもまったく同じエラーが出た
- 同じ状況。Aider で使っている環境変数のキーもある。ちなみに最近の aider+gemini も苦痛なほど遅くなっている

Gemini CLI

ターミナルで使うGeminiエージェント

無料利用枠と課金の選択肢

コマンドライン機能と自動化

オープンソースと拡張性

Gemini Code Assistと共有される技術

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