Gemini CLI: il coding agent open source di Google per il terminale

A giugno 2025 Google ha rilasciato Gemini CLI, un coding agent open source che gira nel terminale e si appoggia ai modelli Gemini. Licenza Apache 2.0, codice su GitHub, roadmap pubblica. L’idea di fondo non è nuova: portare un LLM dentro la shell per leggere i file del progetto, proporre patch, eseguire comandi. La differenza rispetto ai competitor sta quasi tutta nel free tier e nell’integrazione con l’ecosistema Google.

Cosa è Gemini CLI in concreto

È un pacchetto Node.js installabile con npm. Una volta autenticato con un account Google, dentro la cartella di un progetto basta lanciare il comando gemini per aprire una sessione interattiva. Da lì si chiede: “leggi questo file”, “aggiungi un test”, “rifattorizza questa funzione”. Il tool legge, ragiona, propone le modifiche e le applica solo dopo conferma. Lo schema è lo stesso di Codex CLI e di Claude Code: un loop agentico in cui il modello ha accesso a tool come lettura file, scrittura file, esecuzione shell, ricerca web.

La differenza principale è che Gemini CLI può usare Google Search come tool nativo. Se serve documentazione aggiornata o un errore specifico, il modello interroga Search e torna con il contesto. Utile quando la knowledge del training è vecchia.

Il free tier che cambia i conti

Questa è la parte che ha fatto rumore. Con un account Google personale, Gemini CLI dà accesso gratuito a Gemini 2.5 Pro con questi limiti:

• 60 richieste al minuto
• 1000 richieste al giorno
• finestra di contesto da 1 milione di token

Per un uso da singolo sviluppatore sono numeri che coprono una giornata piena senza mai toccare la paywall. Claude Code su piano Pro ha limiti più stretti e si paga 20 dollari al mese. Codex CLI si appoggia alle API OpenAI con costi a token. Gemini CLI, di fatto, è l’unico dei tre che si può usare seriamente a costo zero.

Chi supera i limiti o vuole modelli specifici può passare a Gemini Code Assist Standard o alla chiave API Vertex AI, con billing a consumo. Ma per la gran parte dei casi d’uso il free tier basta.

MCP e tooling

Gemini CLI supporta il Model Context Protocol di Anthropic. Significa che gli stessi server MCP che si collegano a Claude Code o a Cursor funzionano anche qui: GitHub, Postgres, filesystem, Playwright per il browser, tutto quello che gira sul protocollo. È un segnale importante, perché mostra che MCP sta diventando standard di fatto a prescindere da chi lo ha inventato.

Il ragionamento multi-step è gestito bene: il modello spezza un task complesso in sotto-task, esegue, verifica, corregge. Non è allo stesso livello del comportamento agentico di Claude Code (che resta il riferimento per autonomia su task lunghi), ma su compiti medi se la cava.

Confronto con Claude Code e Codex CLI

Una tabella in prosa, senza inventare benchmark che non ho:

• Claude Code: miglior comportamento agentico, gestisce sessioni lunghe senza perdersi, ottimo sul refactor di codebase grandi. Costa.
• Codex CLI: buono su snippet e task brevi, integrato con l’ecosistema OpenAI, pay per token.
• Gemini CLI: free tier imbattibile, finestra di contesto enorme utile su repo grandi, Google Search nativo, MCP pieno.

Per chi lavora già in ecosistema Google (Workspace, Cloud, Firebase) l’attrito è minimo. Per chi non vuole spendere nulla su un coding agent è l’opzione più seria oggi. Per chi ha workflow complessi e ha bisogno di un agente che non molli la presa su un task di tre ore, Claude Code resta avanti.

Open source vero

Apache 2.0, sorgente pubblico, issue e PR della community. Non è un gesto simbolico: il repository ha ricevuto contributi esterni reali fin dalle prime settimane. La scelta ha senso strategico per Google, che in tooling per sviluppatori è arrivata tardi rispetto a OpenAI e Anthropic. Aprire il codice abbassa l’attrito d’adozione e crea un fossato fatto di integrazioni che gli altri non hanno.

La stessa logica si vede in Jules, l’agent asincrono di Google, e in Gemini 2.5 Pro con Deep Research: Google sta mettendo sul tavolo pezzi diversi dello stesso puzzle, coding, ricerca, automazione.

Limiti onesti

Qualche nota di realtà. Il modello Gemini 2.5 Pro è bravo ma non sempre il primo della classe su coding: sui benchmark SWE-bench e simili Claude Sonnet e GPT resistono meglio. In sessioni molto lunghe può dimenticare decisioni prese a inizio conversazione, anche con il contesto da 1M. L’autenticazione OAuth con account personale ogni tanto richiede refresh manuale.

C’è poi il tema privacy: di default Google può usare le conversazioni per migliorare i modelli sugli account gratuiti. Chi lavora su codice sensibile deve passare a un piano a pagamento o usare la versione Code Assist con account Workspace aziendale, che cambia le policy.

Per chi ha senso provarlo

• Sviluppatori che non vogliono pagare un abbonamento LLM dedicato
• Chi ha già account Google e tollera le policy dati del free tier
• Team che lavorano su repo grandi e sfruttano il contesto da 1M token
• Chi vuole un coding agent open source per poterlo ispezionare o forkare

L’ingresso di Gemini CLI sposta l’asticella: il free tier serio rende più difficile giustificare un abbonamento a pagamento per chi fa poche ore di coding assistito a settimana. La domanda onesta è se Google riuscirà a tenere questi limiti nel tempo o se, una volta consolidata la base utenti, stringerà le maglie come ha fatto con altre API. Per ora il bilancio è favorevole: strumento serio, gratis, aperto. Tre parole che raramente stanno nella stessa frase.