Gemini CLI no es nuevo — Google lo lanzó en junio de 2025. Pero v0.36.0, publicada el 1 de abril de 2026, marca un punto de madurez donde la herramienta merece atención seria si todavía no la tenés en tu radar.
Casi diez meses de desarrollo open source semanal. Un free tier que sigue siendo el más generoso del mercado. Y ahora subagentes con sandboxing nativo para macOS y Windows. Si lo descartaste cuando salió por ser “muy verde”, es momento de revisarlo.
Qué es y cómo funciona
Gemini CLI es un agente de terminal open source (Apache 2.0) que corre un loop ReAct (Reason and Act) — piensa, planifica, ejecuta, evalúa, y repite hasta completar la tarea. El modelo por defecto hoy es Gemini 3; usuarios con licencia de Gemini Code Assist tienen acceso a Gemini 3.1 Pro (en Preview).
Viene con herramientas built-in desde el día uno:
- Ejecución de shell — corre comandos dentro del loop del agente
- Operaciones de archivo — lee, escribe, y modifica archivos en tu proyecto
- Google Search grounding — conecta respuestas con información actual de la web
- Web fetch — lee URLs externas para análisis o contexto adicional
- MCP — soporte completo para Model Context Protocol
Y una ventaja técnica que sigue siendo difícil de ignorar: 1 millón de tokens de contexto. Podés pasarle repositorios grandes sin pensar en límites.
El free tier: el diferenciador real
Con una cuenta personal de Google, sin tarjeta de crédito:
60 requests por minuto — 1,000 requests por día
Para contexto: el equipo de Google dice que 1,000 requests por día duplica el promedio de lo que un dev usa en un día de trabajo normal. En la práctica, el free tier es suficiente para la mayoría de proyectos individuales.
# Instalación
npm install -g @google/gemini-cli
# Sin instalar
npx @google/gemini-cli
# Arrancar
gemini
# → Te pide login con cuenta de Google → activa tu licencia gratuita
Lo que puede hacer hoy: casos de uso reales
Entender una codebase nueva
gemini -p "Analyze this project and give me a summary of the architecture, the main data flows, and any technical debt you can identify"
Con 1M de tokens de contexto, podés meter un repo grande completo y que el agente lo entienda de verdad.
Generación de features
> Add input validation to the registration form. Required fields: name, email (format validation), password (min 8 chars). Show inline error messages without reloading.
El agente identifica los archivos relevantes, hace cambios multi-archivo, y te muestra el diff antes de aplicar.
Plan Mode — incorporado en v0.29.0
Uno de los agregados más útiles de los últimos meses: /plan genera un plan detallado de ejecución antes de tocar un solo archivo.
> /plan Refactor the authentication module to support OAuth2 in addition to email/password
El agente presenta el plan completo — archivos a modificar, pasos en orden, dependencias — y espera tu aprobación antes de arrancar. Mismo patrón que Claude Code usa con su modo de planificación.
CI/CD en modo no-interactivo
# Generar release notes automáticamente
gemini -p "Generate release notes from the git log of the last 7 days" --output-format json
# Análisis en pipeline
gemini -p "Check this diff for security vulnerabilities" --output-format stream-json
El flag --output-format json es clave para integraciones programáticas — devuelve la respuesta en formato estructurado, no texto libre.
GEMINI.md: ya conocés el patrón
Si usás Claude Code, ya sabés cómo funciona esto. Creás un GEMINI.md en la raíz del proyecto con el contexto que el agente necesita saber:
# GEMINI.md
## Stack
- Node.js 22, Express 5, PostgreSQL 16, Prisma ORM
- Tests: Vitest
## Convenciones
- TypeScript estricto, sin `any`
- Solo async/await, nunca callbacks
- No modificar /legacy sin avisar primero
Podés combinar un ~/.gemini/GEMINI.md global (preferencias personales) con uno local por proyecto. Idéntico a cómo funciona CLAUDE.md.
MCP: los servidores que ya tenés configurados, funcionan
// ~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_TOKEN": "tu-token" }
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres",
"postgresql://localhost/mi_db"]
}
}
}
Cualquier servidor MCP que ya tengas configurado para Claude Code funciona aquí con la misma configuración.
Comparativa directa: Gemini CLI vs Claude Code
| Aspecto | Gemini CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| Precio base | Gratis (1,000 req/día) | Requiere API key de pago |
| Modelo por defecto | Gemini 3 | Claude Sonnet / Opus |
| Contexto | 1M tokens | 200K tokens |
| Open source | ||
| Google Search integrado | ||
| Plan Mode | /plan |
|
| MCP | ||
| Archivo de configuración | GEMINI.md | CLAUDE.md |
| CI/CD no-interactivo | ||
| Ecosistema de plugins | Creciendo | Más maduro |
El punto más importante de esa tabla: Claude Code requiere una API key de Anthropic con costo por tokens. Gemini CLI con cuenta personal de Google es gratuito para uso individual — sin sorpresas en la factura.
¿Cuándo tiene sentido probarlo?
Usá Gemini CLI si:
- Querés un AI terminal agent sin comprometer presupuesto
- Trabajás con repositorios grandes (el contexto de 1M tokens es difícil de ignorar)
- Tu workflow se beneficia de Google Search integrado nativamente
- Querés ver el código fuente del agente y entender cómo funciona
- Estás evaluando opciones antes de comprometerte con algo
Seguí con Claude Code si:
- Tenés un flujo establecido con plugins y hooks configurados
- Preferís el ecosistema más maduro con más recursos de la comunidad
- Trabajás con los modelos de Anthropic en otras partes de tu stack
Lo honesto: no es una decisión binaria. Podés tener ambos configurados y elegir según la tarea.
Conclusión
Gemini CLI arrancó en junio de 2025 y lleva diez meses de desarrollo open source semanal. Con v0.36.0 en mano, Gemini 3 como modelo por defecto, Plan Mode, subagentes con sandboxing, y el free tier más generoso del mercado — ya no hay excusa para no haberlo probado.
¿Lo tenés instalado? ¿Lo estás usando junto con Claude Code o lo migraste? Contanos en los comentarios ![]()
