Google hat mit Gemini CLI ein neues Open-Source-Tool veröffentlicht, das auf den ersten Blick aussieht wie „nur ein weiteres Terminal-Interface“. Aber wer genau hinschaut, erkennt: Das hier ist Teil einer viel größeren Bewegung – und ein direkter Angriff auf etablierte Player wie Claude Code von Anthropic oder auch Tools wie Cursor, die sich längst in Entwickler-Workflows etabliert haben.
Was ist Gemini CLI
Ganz einfach gesagt: Du öffnest dein Terminal, gibst in natürlicher Sprache ein, was du brauchst – und Gemini antwortet dir direkt mit Code, Ideen, Optimierungsvorschlägen oder auch kompletten Lösungswegen.
Kein Tab-Wechsel, kein „Ich erklär’s nochmal im Chatbot“ – sondern direkt im Kontext deines echten Projekts. Und das Ganze läuft über Gemini 2.5 Pro, eines der fortschrittlichsten KI-Modelle von Google.
Und das Ganze ist:
- Open Source (Apache-Lizenz)
- Kostenlos Nutzbar
- Mit riesigem Kontextfenster (bis zu 1 Mio Tokens)
- Multimodal (Text, Bilder, Audio, Code)
Vergleich: Gemini CLI vs. Claude Code
Sowohl Google als auch Anthropic bieten mit Gemini CLI und Claude Code KI-Tools für Entwickler an, die direkt im Terminal arbeiten. Hier ein kurzer Vergleich:
| Funktion | Gemini CLI | Claude Code |
| Verfügbarkeit | Open Source | Pro/Max-Abonnement erforderlich |
| Modell | Gemini 2.5 Pro | Claude 4 (Sonnet/Opus) |
| Kontextfenster | Bis zu 1 Million Tokens | Bis zu 200.000 Tokens |
| Multimodalität | Unterstützt Text, Code, Bilder, Audio | Hauptsächlich Text und Code |
| Integration | Google-Ökosystem | Amazon Bedrock, Google Vertex AI |
| Zielgruppe | Breite Entwicklerbasis | Fokus auf professionelle Entwickler |
Bedeutung für die Entwicklerlandschaft
Die Einführung von Gemini CLI unterstreicht den wachsenden Wettbewerb im Bereich der KI-gestützten Entwicklerwerkzeuge. Während Claude Code bereits seit einiger Zeit verfügbar ist und sich an professionelle Entwickler richtet, bietet Google mit Gemini CLI eine Open-Source-Alternative, die eine breitere Entwicklerbasis anspricht.
Beide Tools zeigen, dass KI zunehmend in den Entwicklungsprozess integriert wird, wodurch Effizienz und Produktivität gesteigert werden können.
Erfahrt mehr hier: https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli-open-source-ai-agent/
Github:
https://github.com/google-gemini/gemini-cli