Gemini cli vs Claude-kode: Hvilken skal du vælge?

Google og Anthropic har begge introduceret effektive kommandolinjeværktøjer til AI—Gemini CLI og Claude kode—sigter mod at integrere avancerede store sprogmodeller direkte i udvikleres arbejdsgange. Efterhånden som AI-drevet assistance bliver en stadig mere integreret del af kodning, fejlfinding og research, er det afgørende at forstå, hvilke af disse værktøjer der bedst passer til dine behov. Denne dybdegående sammenligning dækker deres oprindelse, funktioner, brugervenlighed, ydeevne, prisfastsættelse og fremtidsudsigter.

Hvad er Gemini CLI?

Gemini CLI er en open source-kommandolinjebaseret AI-agent udviklet af Google for at bringe kraften i deres Gemini-modeller direkte ind i udviklernes terminaler. Værktøjet, der først blev annonceret i en forhåndsvisning den 25. juni 2025, udnytter en "reason-and-act"-løkke (ReAct) til at interagere med indbyggede udviklerværktøjer eller eksterne Model Context Protocol (MCP)-servere. Dette design giver brugerne mulighed for at håndtere opgaver som kodeforståelse, filmanipulation og automatiseret kommandoudførelse gennem naturlige sprogprompter, hvilket effektivt omdanner terminalen til en AI-drevet assistent.

Siden sin forhåndsvisning har Gemini CLI oplevet stabile forbedringer og tilføjelser af funktioner. Den 19. juli 2025 blev version v0.1.13 udgivet på GitHub, hvilket markerer værktøjets seneste stabile opdatering. Mens udgivelsesnoterne primært viser interne rettelser og afhængighedsopgraderinger, understreger kadencen Googles engagement i hurtige iterationer og bidrag fra fællesskabet via sit open source-arkiv.

Hvilke kernefunktioner blev introduceret i forhåndsvisningen i juni 2025?

Forhåndsvisningen fremhævede flere nøglefunktioner:

• NatursprogskodeoperationerBrugere kan instruere Gemini CLI til at skrive, debugge eller refaktorere kode, modtage forklaringer på komplekse funktioner og endda generere tests baseret på simple prompts.
• Problemfri integration af arbejdsgangeCLI'en opretter direkte forbindelse til lokale miljøer og udnytter installerede værktøjer og kommandolinjeværktøjer uden kontekstskift.
• Udvidelsesmulighed via MCPUdviklere kan tilslutte CLI'en til eksterne MCP-servere – enten Googles egne eller tredjepartstjenester – hvilket muliggør mere sofistikerede opgaver som f.eks. forespørgsler på proprietære datasæt eller orkestrering af komplekse flertrins-pipelines.

Hvad er Claude-koden?

Claude Code er Anthropics agentorienterede kodningsassistent, der fungerer i udviklerens terminal. Claude Code er designet til at forstå en hel kodebase og udføre handlinger – såsom redigering af filer, kørsel af kommandoer og styring af Git-arbejdsgange – og bygger bro mellem konversationel AI og praktiske udviklingsopgaver. Den bygger på Anthropics Claude 4-familie, der er kendt for omfattende kontekstvinduer (op til 200,000 tokens) og avancerede ræsonnementsfunktioner i virksomhedsmiljøer (, .

Claude Code, der oprindeligt blev introduceret i en forskningsversion, blev tilgængeligt på markedet med udgivelsen af Claude 4 den 22. maj 2025. Den produktionsklare lancering omfattede ny understøttelse af baggrundsopgaver via GitHub Actions og førstepartsintegrationer til VS Code og JetBrains IDE'er, hvilket muliggjorde live koderedigering i IDE'en direkte fra Claudes forslag.

Hvilke opdateringer ankom i udgivelsesnoterne for juni 2025?

• Kommunikationsprotokoller i realtidFra den 18. juni 2025 understøtter Claude Code nu både Server-Sent Events (SSE) og HTTP-transporter for sine MCP-forbindelser. Dette muliggør mere pålidelige interaktioner med lav latenstid med eksterne udviklingsmiljøer og virksomhedsdatakilder via /mcp kommando med OAuth 2.0-godkendelse.
• Tilgængelighed af SDK på flere sprogDen 11. juni 2025 udgav Anthropic officielle TypeScript- og Python SDK'er til Claude Code, hvilket muliggjorde brugerdefinerede værktøjer og scripting i velkendte sprog og demokratiserede oprettelsen af Claude-drevne udviklerudvidelser.

Hvilke yderligere funktioner adskiller Claude Code?

Ud over direkte kodehandlinger udnytter Claude Code Anthropics Model Context Protocol til at oprette forbindelse til en bredere række tjenester – såsom Google Drive til designdokumenter, Jira til tickethåndtering og brugerdefinerede virksomhedsværktøjer – hvilket gør det muligt at læse og opdatere artefakter som en del af en samlet arbejdsgang. Tidlige brugere inden for finansielle tjenester har anvendt Claude Code til at automatisere Excel-modelopdateringer, udføre overholdelse af lovgivningsmæssige krav og generere risikoanalyserapporter, hvilket demonstrerer en høj grad af fleksibilitet på tværs af sektorer.

Hvordan er deres funktioner i sammenligning?

Hvad med kontekstvinduer og modelfunktioner?

• Gemini CLI'er En kontekst på 1 million tokens giver den mulighed for at indtage hele monorepos eller dybdegående forskningsartikler uden fragmentering. Dette er fremragende til opgaver som refactoring af flere filer eller generering af end-to-end-dokumentation i én prompt.
• Claude kode arver op til 200 tokens fra Claude 3-modeller (Haiku, Sonnet, Opus), som dækker de fleste kodebaser tilstrækkeligt, men kan kræve strategisk chunking til meget store projekter.

Hvordan adskiller multimodal og integrationsstøtte sig?

• Gemini CLI understøtter native multimodale input - kode, tekst, billeder - via Model Context Protocol og kan udføre lokal billedgenkendelse eller scriptautomatisering i CLI'en.
• Claude kode integreres via MCP-forbindelser (SSE/HTTP) og tilbyder streaming i realtid. Den behandler ikke billeder lokalt, men kan orkestrere eksterne værktøjer (f.eks. Puppeteer til visuel testning) eller oprette forbindelse til cloud-tjenester via OAuth.

Er de open source og udvidelige?

• Gemini CLI er fuldt open source under Apache 2.0 på GitHub, med aktivt engagement i fællesskabet (5.7k forks, 61.4k stars). Nylige udgivelser (v0.1.13) har adresseret UX-polering, loop-detektion, understøttelse af VS Code-udvidelser og privatlivsindstillinger.
• Claude kode forbliver proprietær, men leverer SDK'er til TypeScript og Python, plus en offentlig CHANGELOG. Selvom den ikke er åben for direkte kodebidrag, giver dens MCP-baserede arkitektur udviklere mulighed for at bygge brugerdefinerede servere og plugins i deres egne repos.

Hvordan klarer deres AI-kapacitet sig?

Claude kodeVed at udnytte Claude 4's massive kontekstvindue og sofistikerede ræsonnement skinner Claude Code i håndteringen af komplekse kodningsopgaver i flere trin – såsom refaktorering af store kodebaser, generering af komplicerede testsuiter eller syntetisering af domænespecifikke rapporter. Dens avancerede kædeforbindelse og baggrundsopgaveudførelse via GitHub Actions udvider dens situationsfornemmelse ud over den umiddelbare terminalsession.

Gemini CLIDrevet af Googles Gemini-modeller (herunder multimodal GPT-4-lignende intelligens) udmærker CLI sig ved hurtig kodeforståelse og filoperationer. Integrationen med Google Search kan berige prompts med virkelige data eller dokumentationsopslag, hvilket hjælper med opgaver som afhængighedsløsning og konfigurationsstyring.

Hvilken tilbyder den bedste udvikleroplevelse?

Hvor nem er installation og opsætning?

• Gemini CLI kræver Node.js 18+, installeret via npm install -g @google/gemini-cliGodkendelse bruger et loginflow til en Google-konto til at tildele gratis Gemini Code Assist-licenser. Opsætningen tager typisk under 5 minutter.
• Claude kode tilbyder et simpelt installationsskript (curl … | bash) og understøtter både Pro- og Max-abonnementsniveauer. Konfigurationen bruger en claude.json fil og valgfri CLAUDE.md til projektspecifik kontekst.

Hvor godt integreres de i arbejdsgange og automatisering?

• Gemini CLI kan skrives i bash or PowerShell, indlejret i CI/CD-pipelines og brugt interaktivt (gemini interactive) eller headless til batchbehandling. Udvidelser til gemini.md Tilpasning muliggør AI-agenter pr. projekt.
• Claude kode Skinner inden for automatisering: headless mode udsender streambar JSON til CI, understøtter flere parallelle agenter via Git-arbejdstræer og inkluderer et synlighedsdashboard i Anthropic Workbench til brugsanalyse.

Hvordan ser brugeroplevelsen ud?

Begge værktøjer bruger en samtalelignende brugerflade, men tilpasser den forskelligt til terminalen:

• Gemini CLI bruger en ligetil prompt-and-response-model med klare kommandoer som gemini explain, gemini fixog gemini generateDens brugergrænseflade minder om velkendte Git- og Unix CLI-mønstre, hvilket reducerer indlæringskurven for erfarne terminalbrugere.
• Claude kode integrerer sine kommandoer under claude navnerum, med understøttelse af skråstreg-kommando (/mcp, /full-contextDens baggrundsopgaver og IDE-integrationsfunktioner, såsom automatisk oprettelse af pull-anmodninger og kodedifferencer direkte i VS Code, strømliner arbejdsgangen for udviklere, der foretrækker et integreret miljø.

Hvordan hænger ydeevne og pris sammen?

Hvilken har lavere latenstid og højere gennemløbshastighed?

• Gemini CLI Anmodninger tager i gennemsnit 200-300 ms pr. token for Gemini 2.5 Pro, optimeret via Googles globale edge-netværk. Community-tests rapporterer lav jitter og høj pålidelighed i vedvarende sessioner.
• Claude kode opretholder 250-350 ms pr. token på Opus 4, hvor MCP-streaming reducerer den opfattede latenstid. Virksomhedsimplementeringer kan hoste private MCP-servere for yderligere at reducere rundturstiden.

Hvad med forbrugskvoter og omkostningseffektivitet?

• Gemini CLI'er Gratisniveauet (1 anmodninger/dag) overgår mange konkurrenter. Betalte abonnementer giver adgang til højere QPS-grænser og adgang til kommende Gemini 000-modeller, som antydet i CLI-arkivet.
• Claude kode Adgang afhænger af brugerens Claude-abonnement: Pro- og Max-niveauer inkluderer begrænsede kode-CLI-sessioner, hvor overforbrug faktureres pr. 1 tokens. Enterprise-aftaler tilbyder mængderabatter og dedikeret MCP-kapacitet.

Et sammenlignende overblik

Følgende tabel fremhæver de væsentligste forskelle og ligheder mellem disse to førende AI-drevne CLI'er:

---

Kom godt i gang

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af ​​AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

CometAPI har understøttet Gemini Cli. Se detaljerne her. dockSupercharge din terminal med Googles Gemini CLI på CometAPIDu kan analysere massive kodebaser med en tokenkontekst på over 1 million og omdanne ideer, diagrammer og endda PDF'er til kode. Integrer på få minutter, og begynd at bygge smartere.

Vi er også glade for at kunne meddele, at CometAPI nu fuldt ud understøtter den kraftfulde Claude Code. Hvad betyder det for dig: Topfunktioner inden for kunstig intelligens: Generer, fejlfind og optimer nemt kode ved hjælp af modeller, der er bygget specielt til udviklere,Detaljer henvises til Claude-koden dock.

Se også

• Sådan installerer og kører du Claude Code via CometAPI? Den ultimative guide
• Claude Code vs. Cursor: Hvilken er bedre (en omfattende analyse)
• Google Gemini CLI-vejledning: Sådan installeres og bruges det via CometAPI

Hvilket værktøj skal du overordnet vælge?

I sidste ende afhænger det "bedste" værktøj af din specifikke kontekst:

• Vælg Gemini CLI hvis du værdsætter en open source, terminal-først oplevelse med fleksible hostingmuligheder og tæt integration i eksisterende shell-arbejdsgange.
• Vælg Claude Code hvis dine prioriteter omfatter dybe virksomhedsintegrationer, udvidet konteksthåndtering og formelle compliance-kontroller, selv til et højere prispunkt.

Begge værktøjer repræsenterer den nyeste teknologi inden for AI-drevet udviklingsbistand i 2025. Ved at afstemme deres respektive styrker med dit projekts skala, sikkerhedsbehov og budget kan du udnytte kraftfulde AI-funktioner til at accelerere kodning, strømline arbejdsgange og fremme innovation.