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Gemini CLI

Configurez Gemini CLI avec l’API Gemini native de RunAPI, vérifiez les requêtes et restaurez votre configuration précédente.

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Vue d'ensemble

Gemini CLI est un agent de terminal. Ce guide remplace son fournisseur de modèles par l’API Gemini native de RunAPI ; ajouter les outils RunAPI via MCP constitue une étape distincte.

Avant de commencer

Suivez le guide d’installation officiel. Créez une clé API standard dédiée avec le guide d’authentification, puis copiez un ID de modèle Gemini natif depuis le catalogue de modèles. Ne commitez jamais votre clé.

SHELL

npm install -g @google/gemini-cli

Configurer RunAPI

Commencez avec ces variables dans votre shell actuel. L’URL de base est la racine HTTPS de l’API, sans /v1beta ; le SDK ajoute POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse. HTTP est uniquement autorisé pour localhost.

SHELL

export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://runapi.ai
export GEMINI_API_KEY=YOUR_RUNAPI_API_KEY
export GEMINI_MODEL=YOUR_RUNAPI_MODEL_ID

Pour un usage permanent, placez les mêmes trois variables dans ~/.gemini/.env, hors de vos dépôts. Limitez l’accès avec chmod 600 ~/.gemini/.env. Gemini CLI recherche .env du répertoire courant vers ses parents, puis vérifie ~/.gemini/.env et ~/.env ; cherchez les fichiers contradictoires.

Fusionnez ces deux paramètres dans ~/.gemini/settings.json en conservant les autres. Utilisez gemini-api-key pour l’authentification par clé API ; ne réutilisez pas une connexion Google en cache. La clé est envoyée dans x-goog-api-key par défaut.

JSON

{
  "security": {
    "auth": {"selectedType": "gemini-api-key"}
  },
  "model": {"name": "YOUR_RUNAPI_MODEL_ID"}
}

Choisir un modèle

Utilisez GEMINI_MODEL, --model YOUR_RUNAPI_MODEL_ID ou /model dans une session interactive. Évitez auto, pro et flash : ces alias peuvent désigner des ID de modèles Google indisponibles dans RunAPI. La sélection interne, la classification et la détection de boucles peuvent également demander des modèles auxiliaires flash ou flash-lite ; vérifiez leur disponibilité séparément.

Vérifier

Exécutez ceci dans un dépôt de confiance. Vérifiez le modèle avec /about ou /stats dans une session interactive, puis confirmez une requête streamGenerateContent correspondante dans les relevés d’utilisation RunAPI. Une réponse CLI réussie ne prouve pas à elle seule quel endpoint l’a reçue.

SHELL

gemini --version
gemini -p "Describe this repository in one sentence."

Ajouter les outils RunAPI

MCP ajoute des outils, pas un fournisseur de modèles. Cette commande enregistre le serveur local ; suivez Local MCP pour son authentification et sa vérification distinctes.

SHELL

gemini mcp add runapi npx -y @runapi.ai/mcp

Résoudre les problèmes

Si les requêtes vont encore vers Google, vérifiez les fichiers .env concurrents, security.auth.selectedType, la connexion en cache et les variables d’authentification Google/Vertex. Si Invalid auth method selected apparaît, choisissez gemini-api-key plutôt que gateway dans les paramètres et redémarrez.

En cas de 401, vérifiez la clé et toute modification de GEMINI_API_KEY_AUTH_MECHANISM ; par défaut, x-goog-api-key est utilisé. Pour 404, retirez /v1beta de l’URL de base et recopiez un ID de modèle Gemini natif pris en charge. Si un modèle auxiliaire est indisponible, vérifiez l’ID demandé ; choisir un modèle principal ne garantit pas toutes les fonctions CLI.

RunAPI ne propose ni countTokens ni embedContent. Gemini CLI peut estimer localement les tokens lorsque countTokens échoue ; les estimations peuvent différer des relevés d’utilisation. Utilisez HTTPS sauf pour localhost et ne désactivez pas la vérification des certificats.

Supprimer RunAPI

Supprimez les trois variables de votre shell et des fichiers .env enregistrés, restaurez votre ancien security.auth.selectedType et votre modèle, puis révoquez la clé dédiée dans RunAPI. Supprimez le serveur MCP ajouté séparément uniquement si vous n’avez plus besoin de ses outils.

SHELL

unset GOOGLE_GEMINI_BASE_URL GEMINI_API_KEY GEMINI_MODEL

Étapes suivantes

Poursuivez avec le démarrage rapide de l’API LLM, Gemini generateContent, streamGenerateContent, le catalogue de modèles ou Local MCP.