Gemini CLI 国区使用常见问题解决方法

近期，Google 推出了其开源的 AI 终端代理工具——gemini-cli。将强大的 Gemini 2.5 Pro 模型直接带入开发者的命令行，支持百万级 Token 上下文。

本文着重解决国内用户在安装和使用过程中可能遇到的网络、登录和配置问题。同时，也会简单讨论与 Claude Code 的核心差异，以及为什么 gemini-cli 是更佳选择。

Gemini CLI vs. Claude Code：为何更适合中文用户？

在 gemini-cli 问世之前，Claude Code 是许多开发者在终端中的首选 AI 助手。然而，对于中文用户而言，Claude Code 的使用体验一直存在一些难以忽视的障碍。

gemini-cli 的出现，可以说彻底改变了这一局面。它不仅在功能和性能上与 Claude Code 不相上下，甚至在多个关键方面展现出巨大优势：

● 对中文用户更友好：最核心的一点是，由于 Claude 所在公司CEO的极端反华立场，Claude Code 在网络访问和账户注册上对中国地区存在诸多限制，尤其是使用中文对话，有极大可能招来封号，甚至刚刚注册充值就喜迎封号套餐。
● 免费且慷慨的Pro模型访问权：通过 Google 个人账户登录，用户可以免费获得每天高达1000次的 Gemini 2.5 Pro 模型请求额度。 相比之下，Claude Code 的高性能模型通常需要付费订阅。

对于追求高效、稳定且不受地域限制的中文开发者来说，gemini-cli 无疑是当下更具吸引力的选择。

安装与启动

在开始之前，请确保你的电脑已经安装了 Node.js (版本推荐 v20+)。

你可以通过 npx 命令快速启动，无需全局安装，这也是官方推荐的测试方式：

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

或者，你也可以选择全局安装：

npm install -g @google/gemini-cli

gemini

首次启动时，gemini-cli 会引导你选择主题颜色和认证方式, 选择使用 Google账号登录，不要使用 API key，原因见后。

核心“排坑”指南：解决常见错误与问题

以下部分汇集了用户在使用 gemini-cli 时最常遇到的问题，并提供了经过验证的详细解决方案。

问题一：网络问题导致的登录失败或中断

症状：执行 gemini 命令后，长时间卡在 Waiting for auth...，或者在浏览器完成 Google 授权后终端自动退出，没有任何提示。使用调试模式 (gemini -d) 可能会看到 ETIMEDOUT (连接超时) 的错误。

根源：这是典型的网络问题。由于众所周知的原因，直接访问 Google 服务会失败。gemini-cli 默认不会读取系统的全局代理设置，需要为其所在的终端会话单独配置代理。

解决方案：

1. 开启代理工具的 TUN 模式：这是最直接有效的方法之一。TUN 模式可以接管系统的网络流量，确保终端的网络请求也能通过代理。许多中文用户分享，开启此模式后，登录问题迎刃而解。
2. 在终端中设置临时代理：如果你的代理工具不支持 TUN 模式，或者你不想开启全局代理，可以在终端中为当前会话设置环境变量。 ● Windows (PowerShell)：

$env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:端口号"
$env:HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:端口号"

请将“端口号”替换为你代理软件的实际 HTTP 代理端口。 ● macOS / Linux (Bash/Zsh)：

export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:端口号"

设置完成后，在该终端窗口中再次运行 gemini 即可正常进行登录授权。

问题二：Google 登录报错（Workspace 账户或缺少项目配置）

症状：

● 报错A (Workspace): Failed to login. Ensure your Google account is not a Workspace account...
● 报错B (缺少环境变量): GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found.

根源：这两种报错通常关联出现。使用 Google 账户（无论是个人账户还是 Workspace 账户）进行登录时，gemini-cli 都需要关联一个 Google Cloud 项目来进行额度管理和 API 调用。

解决方案：

1. 登录 Google Cloud 控制台并创建项目： ● 访问 Google Cloud 控制台。 ● 如果你没有任何项目，系统通常会自动为你创建一个名为 My First Project 的项目。你也可以自行创建一个新项目。
2. 获取项目ID并设置环境变量： ● 在控制台顶部的项目选择器中，找到你的项目，并复制其 ID (通常是一串包含字母和数字的字符串)。 ● 在终端中设置 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 环境变量。 ● Windows (PowerShell):

$env:GOOGLE_CLOUD_PROJECT="你的项目ID"

● macOS / Linux (Bash/Zsh):

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="你的项目ID"

3. 启用相关 API 服务：这是至关重要的一步，否则会遇到权限不足 (Permission Denied, 403) 的错误。 ● 在 Google Cloud 控制台的搜索框中，搜索 “Gemini”。 ● 找到并启用 Gemini for Google Cloud API (也可能叫 Cloud AI Companion API)。 有些教程建议启用搜索到的所有三个相关库以确保万无一失。
4. 重新登录： ● 完成以上步骤后，重新启动 gemini-cli。 ● 如果遇到 Workspace 账户的报错，可以尝试在 gemini-cli 中输入 /auth 命令，手动选择 “Login with Google Workspace” 选项进行登录。

关键技巧与“巨坑”提醒

认证方式决定可用模型和费用：

这是一个非常关键的区别！

● Google 账户登录：这是获取免费 Gemini 2.5 Pro 模型和每日 1000 次慷慨额度的正确方式。
● API Key 登录：使用从 Google AI Studio 生成的 API Key，很可能会被降级到 Gemini 2.5 Flash 模型，或者会因为不具备 Pro 权限而报错。 此外，使用 API Key 的调用是付费的，并且更容易遇到 429 (请求速率过快) 的错误。

结论：对于绝大多数用户，请务必选择 Google 账户登录 方式。

提升体验的实用技巧

掌握以下几个常用指令，能让你的 gemini-cli 使用体验大大提升：