Gemini CLI
將 Gemini CLI 接入 RunAPI 的 Gemini 原生 API，驗證請求並還原原有設定。
概覽
Gemini CLI 是終端機裡的 agent。本指南將它的模型提供者改為 RunAPI 的 Gemini 原生 API；透過 MCP 新增 RunAPI 工具是獨立的步驟。
開始之前
npm install -g @google/gemini-cli
設定 RunAPI
先在目前 shell 設定這些變數。base URL 是 HTTPS API 根位址，不含 /v1beta；SDK 會加入 POST
/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse。僅 localhost 允許 HTTP。
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://runapi.ai
export GEMINI_API_KEY=YOUR_RUNAPI_API_KEY
export GEMINI_MODEL=YOUR_RUNAPI_MODEL_ID
長期使用時，將同樣的三個變數寫入儲存庫外的 ~/.gemini/.env，並用 chmod 600
~/.gemini/.env 限制存取。Gemini CLI 從目前目錄向父目錄尋找 .env，然後檢查 ~/.gemini/.env 和 ~/.env；注意互相衝突的檔案。
將以下兩項設定合併至 ~/.gemini/settings.json，保留其他設定。API key 驗證使用 gemini-api-key，不要重用快取的 Google 登入。預設透過 x-goog-api-key 請求標頭傳送 key。
{
"security": {
"auth": {"selectedType": "gemini-api-key"}
},
"model": {"name": "YOUR_RUNAPI_MODEL_ID"}
}
選擇模型
使用 GEMINI_MODEL、--model YOUR_RUNAPI_MODEL_ID 或互動工作階段裡的 /model。避免 auto、pro 和 flash：這些別名可能解析為 RunAPI 不提供的 Google 模型 ID。CLI 內部的選擇、分類及循環偵測也可能請求 flash 或 flash-lite 輔助模型，需另行確認是否可用。
驗證
在你信任的儲存庫中執行。在互動工作階段中用 /about 或 /stats 檢查模型，再於 RunAPI 用量記錄確認對應的 streamGenerateContent 請求。僅 CLI 成功回應，無法證明請求送到了哪個端點。
gemini --version
gemini -p "Describe this repository in one sentence."
新增 RunAPI 工具
MCP 新增的是工具，不是模型提供者。此命令註冊本機伺服器；請依照 Local MCP 完成獨立的身分驗證與確認。
gemini mcp add runapi npx -y @runapi.ai/mcp
疑難排解
請求仍送往 Google 時，檢查衝突的 .env 檔案、security.auth.selectedType、快取登入及 Google/Vertex 身分驗證環境變數。若出現 Invalid auth method
selected，在設定中選擇 gemini-api-key 而非 gateway，然後重新啟動。
遇到 401 時，檢查 key 及 GEMINI_API_KEY_AUTH_MECHANISM 覆寫設定；預設使用 x-goog-api-key。遇到 404 時，從 base URL 移除 /v1beta，重新複製支援 Gemini 原生協定的模型 ID。輔助模型無法使用時，檢查請求的確切 ID；選好主要模型並不保證 CLI 的所有功能都能使用。
RunAPI 不提供 countTokens 或 embedContent。countTokens 失敗時，Gemini CLI 可退回本機 token 估算，估算值可能與用量記錄不同。除 localhost 外均使用 HTTPS，不要停用憑證驗證。
移除 RunAPI
從目前 shell 和已儲存的 .env 檔案移除三個變數，還原原來的 security.auth.selectedType 與模型設定，並在 RunAPI 撤銷專用 key。只有不再需要工具時，才移除另外新增的 MCP 伺服器。
unset GOOGLE_GEMINI_BASE_URL GEMINI_API_KEY GEMINI_MODEL