無料・OSS・100万トークン — Googleの「Gemini CLI」がターミナルAI三つ巴を完成させた

Claude Code、Codex CLI、そしてGemini CLI。

2026年に入ってから、ターミナルで動くAIコーディングエージェントが一気に出揃った。Anthropic、OpenAI、Googleという3社がそれぞれ「ターミナルに住むAI」を本気で投入し、開発者の手元でぶつかり合っている。その中で最後発のGoogleが掲げたのは、かなりシンプルなメッセージだった。無料で使えて、100万トークンのコンテキストを持ち、コードはApache 2.0で全部開いている。

Gemini CLIは、Googleが公開したオープンソースのターミナルAIエージェントだ。npmで一発インストール。個人のGoogleアカウントがあればGemini 2.5 Proが無料で動く。毎分60リクエスト、1日1,000リクエストまで。クレジットカードの登録すら要らない。

正直に言えば、この「無料」が一番効いている。

ターミナルAIエージェントの現在地

まず三者の立ち位置を整理しておきたい。

Claude Codeはこの分野の先行者で、SWE-bench Verified 80.9%という精度の高さとサブエージェント機構による大規模リポジトリの扱いに定評がある。Max $100/月プランへの加入が実質的に必要で、コストはそれなりにかかる。コンテキストは200Kトークンだが、インテリジェントなインデックスとサブエージェント展開で補う設計。

OpenAI Codex CLIはGPT-5.4系を使い、サンドボックス実行が標準。コンテナ内で安全にコマンドを叩ける点は他にない強みだ。ChatGPT Plus/Proの契約があれば追加費用なしで使えるが、単体で無料というわけではない。

そこにGemini CLIが「個人Googleアカウントだけで無料」という切り口で入ってきた。

3つを並べると、こうなる。

項目	Claude Code	Codex CLI	Gemini CLI
モデル	Claude Opus 4.6	GPT-5.4	Gemini 2.5 Pro
コンテキスト	200K	200K	1M
料金	Max $100/月〜	Plus $20/月〜	無料（個人アカウント）
ライセンス	プロプライエタリ	OSS（Codex CLI）	Apache 2.0
サンドボックス	なし	あり（コンテナ）	なし
MCP対応	あり	限定的	あり
Google検索統合	なし	なし	あり

100万トークンの使い道

Gemini CLIの最大の特徴は、やはり100万トークンのコンテキストウィンドウだ。これはClaude CodeやCodex CLIの5倍にあたる。

中規模のプロジェクト——たとえばNext.jsアプリで50〜80ファイル程度——であれば、リポジトリのかなりの部分をそのままコンテキストに乗せられる。チャンキングや要約を挟まずに、生のコードを丸ごと見た上でエージェントが判断する。これはファイル間の依存関係を把握する精度に直結する。

ただし、「100万トークン載せられる」と「100万トークン載せたときに正確に動く」は別の話だ。ロングコンテキストでの精度低下は大規模言語モデル全般の課題で、Geminiも例外ではない。実際に複数の比較記事では、Gemini CLIのファーストパス正解率は85〜88%程度で、Claude Codeの95%には及ばないという報告が出ている。コンテキストが広い分、プロジェクト固有の命名規則やimportパターンを拾い落とすケースがあるらしい。

それでも、「まずは全部読ませてから考える」というアプローチが取れるのは明確な利点だ。

Google検索が組み込まれている意味

Gemini CLIにはGoogle検索がビルトインツールとして統合されている。他の2つにはない機能だ。

たとえばエラーメッセージに遭遇したとき、エージェントがその場でWebを検索し、最新のStack Overflowの回答やGitHub Issueを参照した上でコードを修正できる。ライブラリのバージョンアップで変わったAPIの書き方を、ドキュメントから直接引いてくる。

これは地味に強い。Claude CodeやCodex CLIでは、モデルの学習データに含まれない最新情報にはMCPサーバー経由でWeb検索を繋ぐ必要がある。Gemini CLIはそのセットアップが不要で、最初から使える。

「最新のドキュメントを踏まえたコード生成」が追加設定なしで動くのは、特にフレームワークのアップデートが頻繁なフロントエンド開発では恩恵が大きいはずだ。

MCPとツール拡張

MCP（Model Context Protocol）への対応も標準装備されている。ローカルのMCPサーバーはもちろん、リモートのMCPサーバーにもOAuth 2.0認証付きで接続できる。

Gemini CLIのビルトインツールは以下の通り。

• ファイルの読み書き・検索
• シェルコマンドの実行
• Web検索（Google検索グラウンディング）
• Webページの取得
• メモリ（会話の永続化）

MCPサーバーを追加すれば、GitHub連携、データベース操作、外部API呼び出しなど、なんでも繋がる。MCPツールはモデルからはビルトインツールと同等に扱われるので、エージェントが自然に使い分ける。

ひとつ気になるのは、コマンド実行のサンドボックスがないこと。Codex CLIのようにコンテナ内で安全に実行する仕組みはない。rm -rf / を提案されたら自分で止める必要がある。承認プロンプトは出るが、勢いでEnterを叩く危険は常にある。

誰が使うべきか

Gemini CLIが明確に向いているのは、こういう場面だ。

ターミナルAIエージェントを試してみたい人。 無料という参入障壁の低さは圧倒的。「Claude Codeに$100/月払う前に、まずGemini CLIで雰囲気を掴む」という使い方は合理的だ。

大きなコードベースを一度に読ませたい人。 100万トークンのコンテキストは、レガシーコードの全体像を把握させたり、大規模なリファクタリングの方針を立てさせたりするのに使える。

Google Cloudユーザー。 Cloud Shellからインストールなしで即使える。Vertex AI連携も視野に入る。

逆に、精度をシビアに求めるなら現時点ではClaude Codeの方が上だし、安全にコマンドを自動実行させたいならCodex CLIのサンドボックスに分がある。

「無料」が崩す均衡

Gemini CLIの登場で起きる変化は、ツール単体の性能比較では語りきれない。

ターミナルAIエージェントがこれまで「月額$20〜$100の有料ツール」だったところに、「Googleアカウントがあれば無料」が入ってきた。これはClaude CodeやCodex CLIの価格戦略にも影響する。「精度で勝っていても、無料の競合がある中で$100の正当性をどう説明するか」という問題を抱えることになる。

もうひとつ見逃せないのは、Apache 2.0でコードが全公開されている点だ。社内でフォークしてカスタマイズする、特定のワークフローに特化させる、独自のツールを組み込む——そういった改変が法的にも技術的にも自由にできる。企業のセキュリティポリシーでクラウドAPIを使えないケースでも、ローカル実行という選択肢が取れる。

正直なところ、精度ではまだClaude Codeに一歩譲る。サンドボックスの安全性ではCodex CLIに及ばない。だが「無料・OSS・100万トークン・Google検索内蔵」という組み合わせは、他の2つにはない独自の立ち位置を作っている。

ターミナルAIエージェントは「どれがベスト」ではなく「タスクによって使い分ける」時代に入った。その使い分けの選択肢に、コストゼロで入れるGemini CLIが加わったのは、開発者にとって素直に良いことだと思う。