Google lanza Gemini CLI, herramienta de IA para terminales

Google presenta Gemini CLI, una herramienta de código abierto para interactuar con modelos de IA desde la terminal, compitiendo con OpenAI y Anthropic.
TechCrunch

Google lanza Gemini CLI, una herramienta de IA de código abierto para terminales

La nueva herramienta permite a desarrolladores interactuar con modelos Gemini desde la terminal. Google busca competir en el mercado de herramientas de IA para programación, dominado por OpenAI y Anthropic. Se anunció el 25 de junio de 2025 y es de uso gratuito con límites generosos.

«Gemini CLI acerca la IA al flujo de trabajo de los desarrolladores»

Google presentó esta herramienta diseñada para ejecutarse localmente en terminales, permitiendo consultas en lenguaje natural como explicar código, depurar errores o generar nuevas funciones. Forma parte de su estrategia para integrar sus modelos Gemini en entornos de desarrollo, donde compite con Codex CLI (OpenAI) y Claude Code (Anthropic).

Funcionalidades más allá del código

Además de programación, Gemini CLI puede generar videos con Veo 3, crear informes con Deep Research o acceder a bases de datos externas. Google la ha liberado bajo licencia Apache 2.0, incentivando contribuciones en GitHub, y ofrece 60 peticiones por minuto y 1.000 diarias gratis.

La carrera por dominar la IA en desarrollo

Desde el lanzamiento de Gemini 2.5 Pro en abril de 2025, los modelos de Google ganaron popularidad entre desarrolladores, impulsando también herramientas terceras como Cursor o GitHub Copilot. La compañía responde ahora con soluciones propias para fidelizar a este segmento.

Riesgos en la adopción de IA para código

Un estudio de Stack Overflow (2024) reveló que solo el 43% de los desarrolladores confía en la precisión de estas herramientas. Investigaciones previas alertan sobre posibles errores o vulnerabilidades en código generado por IA.

Google apuesta por la comunidad open-source

Al liberar Gemini CLI, la compañía espera acelerar su adopción y mejorar sus capacidades con contribuciones externas. Su enfoque contrasta con las restricciones de algunos competidores, aunque persisten dudas sobre la fiabilidad de la IA en entornos críticos.

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