Google 和 Anthropic 各自推出了強大的命令列 AI 工具——Gemini 命令列介面 克勞德·科德——旨在將先進的大型語言模型直接嵌入開發人員的工作流程中。隨著人工智慧驅動的輔助技術在編碼、除錯和研究中變得越來越不可或缺，了解哪種工具最適合您的需求至關重要。本文將深入比較這些工具的起源、功能、可用性、效能、定價和未來展望。
什麼是 Gemini CLI？
Gemini CLI 是由 Google 開發的開源命令列 AI 代理，旨在將其 Gemini 模型的強大功能直接引入開發者的終端。該工具於 25 年 2025 月 XNUMX 日首次發布預覽版，利用「推理與行動」循環 (ReAct) 與內建開發者工具或遠端模型上下文協定 (MCP) 伺服器進行互動。這種設計允許使用者透過自然語言提示來處理程式碼理解、檔案操作和自動命令執行等任務，從而有效地將終端轉變為 AI 助理。
自從預覽版發布以來，Gemini CLI 一直在穩步改進並不斷添加功能。 19 年 2025 月 0.1.13 日，vXNUMX 版本在 GitHub 上發布，標誌著該工具的最新穩定更新。雖然發行說明主要列出了內部修復和依賴項升級，但這種節奏凸顯了 Google 透過其開源程式碼庫快速迭代和社群貢獻的承諾。
2025 年 XNUMX 月預覽版中引入了哪些核心功能？
預覽版發布重點突出了幾個關鍵功能：
- 自然語言代碼操作：使用者可以指示 Gemini CLI 編寫、調試或重構程式碼，接收複雜功能的解釋，甚至根據簡單的提示產生測試。
- 無縫工作流程集成：CLI 直接連接到本地環境，利用已安裝的工具和命令列實用程序，無需上下文切換。
- 透過 MCP 實現擴展：開發人員可以將 CLI 掛接到遠端 MCP 伺服器（Google 自己的或第三方服務），從而實現更複雜的任務，例如查詢專有資料集或協調複雜的多步驟管道。
克勞德密碼是什麼？
Claude Code 是 Anthropic 面向代理的編碼助手，可在開發者終端內運作。 Claude Code 旨在理解整個程式碼庫並執行操作（例如編輯檔案、執行命令和管理 Git 工作流程），它將對話式 AI 與實際開發任務連接起來。它基於 Anthropic 的 Claude 4 系列構建，該系列以廣泛的上下文窗口（高達 200,000 個 token）和企業級環境下的高級推理能力而聞名 (, )。
Claude Code 最初在研究預覽版中推出，並於 4 年 22 月 2025 日發布 Claude XNUMX 後全面上市。生產就緒的發布包括透過 GitHub Actions 提供的新後台任務支持，以及 VS Code 和 JetBrains IDE 的第一方集成，可直接從 Claude 的建議中進行實時 IDE 內代碼編輯。
2025 年 XNUMX 月發行說明中有哪些更新？
- 即時通訊協定自 18 年 2025 月 XNUMX 日起，Claude Code 的 MCP 連接器現已支援伺服器發送事件 (SSE) 和 HTTP 傳輸。這使得透過以下方式與遠端開發環境和企業資料來源進行更可靠、低延遲的互動成為可能：
/mcp使用 OAuth 2.0 身份驗證的指令。 - 多語言 SDK 可用性：11 年 2025 月 XNUMX 日，Anthropic 發布了 Claude Code 的官方 TypeScript 和 Python SDK，以方便使用熟悉的語言進行自訂工具和腳本編寫，並使創建由 Claude 驅動的開發人員擴展變得民主化。
克勞德代碼還有哪些特色？
除了直接的程式碼操作外，Claude Code 還利用 Anthropic 的模型上下文協議 (MCP) 連接到更廣泛的服務套件，例如用於設計文件的 Google Drive、用於工單管理的 Jira 以及自訂企業工具，從而能夠在統一的工作流程中讀取和更新工件。金融服務領域的早期採用者已將 Claude Code 用於自動化 Excel 模型更新、執行法規遵從性檢查以及產生風險分析報告，展現出其在各個行業中的高度靈活性。
它們的特徵有何不同？
上下文視窗和模型功能怎麼樣？
- Gemini CLI 一百萬個令牌上下文使其能夠提取完整的單一儲存庫或深度研究文章，而不會產生碎片化。這對於在一次提示中完成多文件重構或端到端文件生成等任務非常有效。
- 克勞德·科德 從 Claude 200 模型（Haiku、Sonnet、Opus）繼承了多達 3 k 個令牌，足以覆蓋大多數程式碼庫，但對於非常大的專案可能需要戰略性分塊。
多模式和整合支援有何不同？
- Gemini 命令列介面 透過模型上下文協定原生支援多模式輸入－程式碼、文字、影像，並且可以在 CLI 中執行本機影像辨識或腳本自動化。
- 克勞德·科德 透過 MCP 連接器 (SSE/HTTP) 整合並提供即時串流響應。它不在本地處理影像，但可以協調外部工具（例如，用於視覺化測試的 Puppeteer）或透過 OAuth 連接到雲端服務。
它們是開源且可擴展的嗎？
- Gemini 命令列介面 在 GitHub 上完全開源，遵循 Apache 2.0 協議，社群活躍度極高（5.7k 個 fork，61.4k 個 star）。近期發布的版本 (v0.1.13) 改進了使用者體驗、循環偵測、VS Code 擴充支援以及隱私設定。
- 克勞德·科德 仍然是專有的，但提供了 TypeScript 和 Python 的 SDK，以及公開的變更日誌。雖然不接受直接程式碼貢獻，但其基於 MCP 的架構允許開發者在自己的程式碼庫中建立自訂伺服器和插件。
他們的人工智慧能力如何？
克勞德·科德：利用 Claude 4 的海量上下文視窗和複雜的推理能力，Claude Code 在處理複雜的多階段編碼任務方面表現出色，例如重構大型程式碼庫、產生複雜的測試套件或合成特定領域的報告。其先進的鍊式操作和透過 GitHub Actions 執行的後台任務，使其態勢感知能力超越了即時終端會話。
Gemini 命令列介面：此 CLI 由 Google 的 Gemini 模型（包括類似 GPT-4 的多模態智慧）提供支持，擅長快速理解程式碼和操作文件。它與 Google 搜尋的集成，可以透過真實資料或文件查找豐富提示，從而輔助完成依賴項解析和組態管理等任務。
哪個能提供更好的開發人員體驗？
安裝和設定有多簡單？
- Gemini 命令列介面 需要 Node.js 18+，透過以下方式安裝
npm install -g @google/gemini-cli身份驗證使用 Google 帳戶登入流程授予免費的 Gemini Code Assist 授權。設定通常需要不到 5 分鐘。 - 克勞德·科德 提供一個簡單的安裝腳本（
curl … | bash)，並支援 Pro 和 Max 訂閱層級。配置使用claude.json文件和可選CLAUDE.md針對專案特定的背景。
它們與工作流程和自動化的整合程度如何？
- Gemini 命令列介面 可以編寫腳本
bashorPowerShell，嵌入在 CI/CD 管道中，並以互動方式使用（gemini interactive）或無頭模式進行批次處理。擴充gemini.md客製化啟用每個項目的 AI 代理程式。 - 克勞德·科德 在自動化方面表現出色：無頭模式為 CI 輸出可串流的 JSON，透過 Git 工作樹支援多個並行代理，並在 Anthropic Workbench 中包含用於使用情況分析的可見性儀表板。
使用者體驗是什麼樣的？
兩種工具都採用對話式介面，但針對終端的適應方式不同：
- Gemini 命令列介面 使用簡單的提示和回應模型，並有明確的命令，例如
gemini explain,gemini fix和gemini generate. 它的 UI 與熟悉的 Git 和 Unix CLI 模式相呼應，降低了經驗豐富的終端用戶的學習曲線。 - 克勞德·科德 將其命令嵌入到
claude命名空間，支援斜線指令（/mcp,/full-context)。它的後台任務和 IDE 整合功能（例如自動建立拉取請求和直接在 VS Code 中比較程式碼差異）簡化了喜歡整合環境的開發人員的工作流程。
性能和價格如何？
哪個延遲更低、吞吐量更高？
- Gemini 命令列介面 Gemini 200 Pro 的平均每個令牌請求耗時 300-2.5 毫秒，並透過 Google 的全球邊緣網路進行了最佳化。社群測試報告顯示，在持續會話中抖動較低且可靠性高。
- 克勞德·科德 在 Opus 250 上，每個令牌保持 350-4 毫秒的延遲，MCP 串流傳輸可降低感知延遲。企業部署可以託管私有 MCP 伺服器，以進一步縮短往返時間。
使用配額和成本效率如何？
- Gemini CLI 免費套餐（每天 1 個請求）的表現優於許多競爭對手。付費方案可解鎖更高的 QPS 限制，並可使用 CLI 程式碼庫中暗示的即將推出的 Gemini 000 型號。
- 克勞德·科德 存取權限取決於使用者的 Claude 計劃：Pro 和 Max 套餐包含有限的代碼 CLI 會話，超出部分按 1k 令牌計費。企業協議提供批量折扣和專用 MCP 容量。
比較概述
下表重點介紹了這兩個領先的 AI 驅動 CLI 之間的顯著差異和相似之處：
| 獨特之處 | Gemini 命令列介面 | 克勞德·科德 |
|---|---|---|
| 發布日期 | 25 年 2025 月 XNUMX 日（預覽） | 研究預覽 24 年 2025 月 22 日；正式發布 2025 年 XNUMX 月 XNUMX 日 |
| 執照 | 阿帕契2.0 | 開源（來自 Anthropic 的 GitHub 倉庫） |
| 底層模型 | Gemini 2.5 Pro（高達 1M 令牌上下文） | 克勞德 4 家族（作品、十四行詩） |
| 使用配額（免費套餐） | 60 個請求/分鐘，1,000 個請求/天 | 可透過訂閱進行配置；提供免費研究層 |
| 多模式支援 | 是（圖片、網頁搜尋、MCP 整合） | 主要為文字；MCP 允許外部插件（包括網路搜尋） |
| 可擴展性 | VS Code 擴充功能、社群插件 | 鉤子、斜線指令、MCP 連接器 |
| 無頭/自動化模式 | 是（透過 MCP 伺服器、腳本） | 是的（-p 帶有 JSON 流的無頭模式） |
| 自訂設定檔 | gemini.md | CLAUDE.md |
| 平台支援 | macOS、Linux、Windows | macOS、Linux、Windows |
入門
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也可以看看
- 如何透過 CometAPI 安裝並運行 Claude 程式碼？終極指南
- Claude Code 與 Cursor：哪個更好（全面分析）
- Google Gemini CLI 教學：如何透過 CometAPI 安裝和使用它
整體而言您應該選擇哪種工具？
最終，「更好」的工具取決於您的具體情況：
- 選擇 Gemini CLI 如果您重視開源、終端優先的體驗、靈活的託管選項以及與現有 shell 工作流程的緊密整合。
- 選擇克勞德代碼 如果您的優先事項包括深度企業整合、擴展上下文處理和正式合規控制，即使價格較高。
這兩種工具都代表了 2025 年人工智慧驅動的開發援助的前沿。透過將它們各自的優勢與專案規模、安全需求和預算相結合，您可以利用強大的人工智慧功能來加速編碼、簡化工作流程並推動創新。