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Gemini CLI 使用教程 2026：开发者从安装到实战

Q: 哪里可以继续看更多教程？

可以看 Crazyrouter 博客 和 文档。

一篇面向开发者的 Gemini CLI 使用教程，包含安装、配置、代码示例、价格对比，以及如何通过 Crazyrouter 接入多模型。

Crazyrouter Team

2026年3月15日 / 1058 views

Crazyrouter

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Gemini CLI 使用教程 2026：开发者从安装到实战#

如果你在搜 gemini-cli 使用教程，大概率不是想看一篇“复制三行命令就结束”的水文。你真正要的是：怎么装、怎么配、怎么在真实开发里用起来，以及怎么避免被单一厂商绑死。

什么是 Gemini CLI？#

Gemini CLI 可以理解为围绕 Google Gemini 模型构建的命令行开发工作流。它适合做这些事：

在终端里快速问答和代码辅助
处理长文档、规范、日志
做脚本化自动化任务
和现有开发流程拼接在一起

对开发者来说，CLI 的价值不在“聊天”，而在离代码和 shell 足够近。

Gemini CLI 和替代方案对比#

工具	适合场景	优势	不足
Gemini CLI	长上下文、Google 生态	文档理解强	生态偏 Google
Claude Code	深度代码理解	复杂重构强	成本可能更高
Codex CLI	OpenAI 兼容工作流	灵活、终端原生	依赖模型选型
Crazyrouter + 各类 CLI	多模型路由	一个 Key 测多家	需要自己设策略

第一步：安装 Gemini CLI#

不同发行方式会变化，所以先看官方说明，但典型流程通常是 Node 环境安装。

bash

npm install -g @google/gemini-cli
gemini --help

如果你不想全局安装，也可以先用 npx 试跑。

bash

npx @google/gemini-cli --help

第二步：配置 API Key#

如果你只想直连 Gemini，可以配置 Google 的原生密钥。

但如果你想在 Gemini、Claude、GPT、DeepSeek 之间横跳，建议直接走统一网关：

bash

export OPENAI_API_KEY="YOUR_CRAZYROUTER_KEY"
export OPENAI_BASE_URL="https://crazyrouter.com/v1"

这样做好处很直接：同一套 OpenAI 兼容客户端，可以切不同模型，不用每换一家就改一遍项目。

第三步：开始实战#

Python 示例#

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_CRAZYROUTER_KEY",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请总结这份 API 文档，并列出 5 个潜在边界情况。"}
    ]
)

print(resp.choices[0].message.content)

Node.js 示例#

javascript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL
});

const result = await client.chat.completions.create({
  model: 'gemini-2.5-pro',
  messages: [
    { role: 'user', content: '帮我把这个 README 改成更清晰的开发者版本。' }
  ]
});

console.log(result.choices[0].message.content);

cURL 示例#

bash

curl https://crazyrouter.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "生成一个 Python CLI 工具的发布清单。"}
    ]
  }'

价格对比#

很多人搜 Gemini CLI，最后关心的还是成本。

模型	官方输入 / 1M tokens	官方输出 / 1M tokens	Crazyrouter 示例路由
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	约 $0.6875 /$ 8.80
Gemini 2.5 Flash	$0.30	$2.50	约 $0.165 /$ 9.1667
GPT-5	$1.25	$10.00	约 $0.6875 /$ 8.80
Claude Sonnet 路由	$3.00	$15.00	约 $1.65 /$ 5.50

所以更现实的做法不是“只押 Gemini”，而是：

难题用强模型
批量任务用便宜模型
统一走 Crazyrouter 这样的网关控制成本和切换成本

FAQ#

Gemini CLI 适合谁？#

适合经常在终端里工作、要处理长文档或代码仓库的开发者。

Gemini CLI 和 Claude Code 哪个更好？#

看任务。长文档和 Google 生态场景，Gemini 有优势；深度代码理解，Claude Code 常常更稳。

Gemini CLI 能不能配合 Crazyrouter 使用？#

可以。只要工具支持 OpenAI 兼容接口，就可以用 Crazyrouter 做统一接入。

为什么不直接只用 Google 官方 API？#

如果你只用 Gemini，直连没问题。但一旦你要比价、容灾、切模型，统一网关会省很多工程成本。

哪里可以继续看更多教程？#

可以看 Crazyrouter 博客和文档。

总结#

Gemini CLI 的价值，不是“又一个 AI 聊天命令行”。它真正的价值是把模型能力拉回开发者熟悉的终端工作流里。对个人来说，直连官方也许够用；对产品团队来说，能在 Gemini、Claude、GPT 之间灵活切换，通常更值钱。想少改代码、多试模型，直接从 Crazyrouter 开始会更省事。