Gemini CLI

Gemini CLI คือเอเจนต์เขียนโค้ดแบบ open source จาก Google ที่ทำงานใน terminal (หน้าจอพิมพ์คำสั่งของเครื่อง) บน macOS, Windows และ Linux แต่ตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 Google หยุดให้บริการกับผู้ใช้ฟรีและสมาชิก Google AI Pro/Ultra แล้วให้ย้ายไป Antigravity CLI แทน ตอนนี้ยังใช้ได้เฉพาะผ่าน Gemini API key แบบเสียเงิน, Vertex AI หรือ license Gemini Code Assist Standard/Enterprise ที่องค์กรมีอยู่เดิม ซึ่งเลิกขายให้ลูกค้าใหม่ตั้งแต่ 9 ตุลาคม 2026 ตัวโปรแกรมยังออกรุ่นใหม่อยู่ โดยรุ่น stable v0.63.0 ออกเมื่อ 6 ตุลาคม 2026

ไปที่เว็บ Gemini CLI geminicli.com

เหมาะกับใคร

เหมาะกับนักพัฒนาที่มี Gemini API key แบบเสียเงินอยู่แล้ว เพราะช่องทางนี้ยังใช้ Gemini CLI ได้ต่อและจ่ายตามจำนวน token ที่ใช้
เหมาะกับองค์กรที่ใช้ Google Cloud และ Vertex AI เพราะ Gemini CLI ต่อกับ Vertex AI ได้ และอยู่ใต้เงื่อนไขของ Google Cloud พร้อม SLA และการเลือกภูมิภาคเก็บข้อมูล
เหมาะกับทีมที่ถือ license Gemini Code Assist Standard หรือ Enterprise อยู่แล้ว เพราะสิทธิ์ใช้ Gemini CLI ยังเหมือนเดิมจนสิ้นสุดสัญญา
เหมาะกับงานอัตโนมัติใน CI/CD และบน GitHub เพราะมีโหมด headless ที่ให้ผลลัพธ์เป็น text, JSON หรือ JSONL และมี GitHub Action run-gemini-cli สำหรับรีวิว pull request (คำขอรวมโค้ดเข้าโปรเจกต์) และคัดแยก issue
เหมาะกับงานบนโค้ดขนาดใหญ่ เพราะโมเดล Gemini 3 มี context window (ปริมาณข้อความที่โมเดลรับได้ต่อครั้ง) 1M token

ไม่เหมาะกับ

ไม่เหมาะกับคนที่อยากใช้ฟรีด้วยบัญชี Google เพราะการ Login with Google สำหรับบัญชีบุคคลทั่วไปใช้กับ Gemini CLI ไม่ได้แล้ว
ไม่เหมาะกับสมาชิก Google AI Pro หรือ Google AI Ultra เพราะ Gemini CLI หยุดรับคำขอจากแผนเหล่านี้ตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 และ Google ให้ย้ายไป Antigravity CLI
ไม่เหมาะกับองค์กรที่กำลังจะซื้อแผนใหม่ เพราะ Gemini Code Assist Standard และ Enterprise เลิกขายให้ลูกค้าใหม่ตั้งแต่ 9 ตุลาคม 2026 และ Google ชี้ไปที่ Antigravity ใน Gemini Enterprise
ไม่เหมาะกับคนที่อยากใช้โมเดลของค่ายอื่น เพราะรองรับเฉพาะโมเดล Gemini
ไม่เหมาะกับคนที่อยากได้แอปหน้าต่างหรือหน้าเว็บ เพราะยังไม่มีแอป desktop, เว็บ, มือถือ หรือการเชื่อมกับ Slack

ทำได้แค่ไหน

อ่าน สร้าง และแก้ไฟล์ในโปรเจกต์ได้หลายไฟล์ในงานเดียว โดยแสดง diff (ส่วนต่างก่อนและหลังแก้) ให้ยืนยันก่อนเขียนจริง
รันคำสั่ง shell ในเครื่องได้ รวมถึงคำสั่งแบบโต้ตอบอย่าง vim หรือ git rebase -i และงานที่รันค้างเบื้องหลัง โดยต้องยืนยันก่อนทุกครั้งในโหมดปกติ
ค้นเว็บด้วย Google Search และดึงเนื้อหาจาก URL ที่ระบุมาใช้เป็นข้อมูลประกอบงานได้
มี Plan Mode ที่อ่านโค้ดได้อย่างเดียว ใช้วางแผนเป็นไฟล์ Markdown ให้อนุมัติก่อนลงมือแก้
แตกงานให้ subagents (เอเจนต์ย่อยที่มี context window ของตัวเอง) เช่น codebase_investigator และ generalist และสร้าง subagent เองได้ด้วยไฟล์ Markdown
รันแบบ headless (ไม่มีหน้าจอโต้ตอบ) ในสคริปต์และ CI ได้ และตั้งแต่ v0.63.0 ทำแผนหลายขั้นตอนต่อเนื่องเองได้โดยไม่ต้องรอการยืนยัน
รับไฟล์ภาพ เสียง และ PDF เป็นข้อมูลนำเข้าได้ เช่น สร้างแอปจากภาพหรือ PDF

ใช้กับงานแบบไหนได้

มือใหม่ที่ยังเขียนโค้ดไม่เป็นได้บางส่วน

ตัวอย่างการใช้งานมีงานที่ไม่ต้องเขียนโค้ด เช่น เปลี่ยนชื่อรูปตามเนื้อหา และรวมสเปรดชีต แต่ต้องติดตั้งผ่าน terminal ด้วย Node.js 20 ขึ้นไป และตอนนี้ต้องมี Gemini API key แบบเสียเงินหรือ license ขององค์กร เพราะบัญชี Google ทั่วไป login ไม่ได้แล้ว

ใช้ฟรีได้บางส่วน

แผนฟรีผ่าน Login with Google หยุดให้บริการตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 ยังมี Gemini API key แบบ free tier (250 requests ต่อวัน เฉพาะโมเดล Flash) และ Vertex AI Express mode (90 วัน) อยู่ในรายการ แต่ Google ยืนยันการใช้งานต่อเฉพาะ API key แบบเสียเงิน

ใช้ใน VS Code ที่มีอยู่แล้วได้บางส่วน

ส่วนขยาย Gemini CLI Companion ส่งบริบทของ workspace และแสดง diff ในตัว editor ได้ แต่ Gemini CLI ยังทำงานใน terminal ของ VS Code ไม่ได้เป็นแผงแชตในตัว และยังต้องมีช่องทางเข้าใช้ที่ยังเปิดอยู่

สร้างเว็บหรือเว็บแอปทั้งตัวได้

ทำได้สำหรับคนที่ยังมีช่องทางเข้าใช้ Gemini CLI สร้างแอปจากภาพหรือ PDF ได้ และขึ้นโครงโปรเจกต์ใหม่แล้วเขียนต่อจนเสร็จได้ โดยงานทั้งหมดเกิดในโฟลเดอร์บนเครื่องผ่าน terminal

แก้บั๊กและอธิบายโค้ดเดิมได้

ทำได้สำหรับคนที่ยังมีช่องทางเข้าใช้ มี subagent ชื่อ codebase_investigator สำหรับสำรวจโค้ดเดิม และอธิบาย repository (ที่เก็บโค้ดของโปรเจกต์) จากการอ่านโค้ดได้ รวมถึงเขียน unit test

ทำงานใน terminal และทำงานยาวเองได้

เป็นเอเจนต์ที่ทำงานใน terminal เป็นหลัก มีโหมด headless, โหมดอนุมัติ yolo, subagents และตั้งแต่ v0.63.0 ทำแผนหลายขั้นตอนเองได้ในโหมดไม่โต้ตอบ ข้อจำกัดคือ quota รายวัน และหนึ่ง prompt อาจใช้หลาย model requests

สั่งงานเป็นภาษาไทยได้บางส่วน

ยังไม่มีข้อมูลเรื่องภาษาที่ Gemini CLI รับเป็นคำสั่งโดยตรง แต่ Gemini Code Assist ซึ่งเป็นบริการเบื้องหลังเมื่อ login ด้วยบัญชี Google มี Thai (th) อยู่ในรายการภาษาสำหรับ prompt ส่วนหน้าจอและคู่มือไม่มีภาษาไทย

ใช้ในทีมหรือบริษัทได้บางส่วน

มีการตั้งค่ากลางสำหรับผู้ดูแลระบบ, policy engine, OpenTelemetry และ Vertex AI และ license Gemini Code Assist Standard/Enterprise เดิมยังใช้ได้ แต่ซื้อ license ใหม่ไม่ได้ตั้งแต่ 9 ตุลาคม 2026 และ Google ให้องค์กรวางแผนย้ายไป Gemini Enterprise

วิธีเริ่มใช้

ก่อนติดตั้ง

ตรวจว่าเครื่องเป็น macOS 15 ขึ้นไป, Windows 11 24H2 ขึ้นไป หรือ Ubuntu 20.04 ขึ้นไป
ติดตั้ง Node.js 20.0.0 ขึ้นไป (โปรแกรมสำหรับรัน JavaScript บนเครื่อง)
เตรียมช่องทางเข้าใช้ที่ยังเปิดอยู่: Gemini API key แบบเสียเงิน, Vertex AI หรือ license Gemini Code Assist Standard/Enterprise ขององค์กร

macOS

เปิด Terminal แล้วรัน npm install -g @google/gemini-cli
หรือติดตั้งด้วย Homebrew: brew install gemini-cli
หรือติดตั้งด้วย MacPorts: sudo port install gemini-cli
รัน gemini เพื่อเริ่มใช้งาน

Windows

เปิด PowerShell แล้วรัน npm install -g @google/gemini-cli
ตั้งค่า API key ใน PowerShell: $env:GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
รัน gemini เพื่อเริ่มใช้งาน
ถ้าต้องใช้คำสั่งแบบ Unix เช่น chmod ให้ใช้ Git Bash หรือ Windows Subsystem for Linux (WSL)

Linux

รัน npm install -g @google/gemini-cli หรือ brew install gemini-cli
ในเครื่องที่ติดตั้งโปรแกรมได้จำกัด ใช้ conda: conda create -y -n gemini_env -c conda-forge nodejs
conda activate gemini_env
npm install -g @google/gemini-cli
รัน gemini เพื่อเริ่มใช้งาน

เข้าใช้ด้วย Gemini API key

สร้าง API key (รหัสสำหรับเรียกใช้บริการ) จาก Google AI Studio
macOS/Linux: export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
รัน gemini
เลือก Use Gemini API key
เก็บตัวแปรไว้ในไฟล์ .gemini/.env ของโปรเจกต์หรือโฟลเดอร์ home ได้ จะได้ไม่ต้องตั้งใหม่ทุกครั้ง

เข้าใช้ด้วย Vertex AI

ตั้งตัวแปร GOOGLE_CLOUD_PROJECT และ GOOGLE_CLOUD_LOCATION
ยืนยันตัวตนด้วยวิธีใดวิธีหนึ่ง: gcloud auth application-default login, ไฟล์ service account JSON ผ่าน GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS หรือ Google Cloud API key ใน GOOGLE_API_KEY
รัน gemini
เลือก Vertex AI

บัญชีองค์กรและ license Gemini Code Assist

ตั้งตัวแปร GOOGLE_CLOUD_PROJECT เป็นโปรเจกต์ Google Cloud ขององค์กร
ให้ผู้ดูแลเปิด Gemini for Cloud API และตั้งสิทธิ์ IAM
รัน gemini
เลือก Sign in with Google แล้วเลือกบัญชีขององค์กร

VS Code

เปิด terminal ในตัว VS Code แล้วรัน gemini
เมื่อมีข้อความถามให้เชื่อมกับ editor ให้ตอบ Yes ระบบจะติดตั้งส่วนขยาย Gemini CLI Companion ให้เอง
ถ้าจะทำเอง พิมพ์ /ide install
จากนั้นพิมพ์ /ide enable
หรือติดตั้ง Gemini CLI Companion จาก VS Code Marketplace หรือ Open VSX

JetBrains และ Zed

เปิด ACP Agent Registry ในตัว IDE (IntelliJ IDEA, PyCharm, GoLand หรือ Zed)
ติดตั้ง Gemini CLI จาก registry ซึ่งใช้อัปเดตรุ่นได้จากที่เดียวกัน

Google Cloud Shell

เปิด Cloud Shell หรือ Cloud Workstations ซึ่งมี Gemini CLI ติดตั้งมาแล้ว
รัน gemini โดยปกติจะยืนยันตัวตนด้วยสิทธิ์ของ Cloud Shell ให้เอง

อัปเดตและตรวจรุ่น

อัปเดต: npm install -g @google/gemini-cli@latest
ตรวจรุ่น: gemini --version หรือพิมพ์ /about ระหว่างใช้งาน

ทำงานที่ไหนได้บ้าง

Terminal	ใช้แบบโต้ตอบใน terminal บน macOS 15 ขึ้นไป, Windows 11 24H2 ขึ้นไป และ Ubuntu 20.04 ขึ้นไป ต้องมี Node.js 20.0.0 ขึ้นไปและอินเทอร์เน็ต แนะนำ RAM 4GB ขึ้นไปสำหรับงานทั่วไป และ 16GB ขึ้นไปสำหรับงานยาวหรือโค้ดขนาดใหญ่
Headless	รันแบบไม่โต้ตอบด้วย -p หรือ --prompt หรือเมื่อไม่ได้รันในหน้าจอ terminal ให้ผลลัพธ์เป็น text, JSON หรือ streaming JSON (JSONL) สำหรับสคริปต์และ CI
VS Code	ใช้ผ่านส่วนขยาย Gemini CLI Companion ใน VS Code และ editor ที่เข้ากันได้ รวมถึง Antigravity ส่งบริบทเป็นไฟล์ที่เปิดเมื่อไม่นาน 10 ไฟล์ ตำแหน่ง cursor และข้อความที่เลือกไม่เกิน 16KB พร้อม diff ในตัว editor ตัว CLI ยังรันใน terminal ของ editor
JetBrains และ Zed	ใช้ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ด้วยคำสั่ง gemini --acp และติดตั้งจาก ACP Agent Registry ได้ใน JetBrains IDEs, Zed และ IDE อื่นที่รองรับ ACP
Google Cloud	ติดตั้งมาแล้วใน Google Cloud Shell และ Cloud Workstations
GitHub	GitHub Action ชื่อ run-gemini-cli ใช้รีวิว pull request คัดแยก issue วิเคราะห์และแก้โค้ด และเรียกใช้ได้ด้วยการ mention @gemini-cli ใน issue และ pull request
Docker/Podman	มี sandbox image สำหรับรันใน container ของ Docker หรือ Podman
ที่ยังไม่มี	ยังไม่มีแอป desktop, เว็บแอป, แอปมือถือ หรือการเชื่อมกับ Slack สำหรับ Gemini CLI

ใช้โมเดลอะไร

ตัวเลือกใน /model	Auto (Gemini 3) ใช้ gemini-3-pro-preview และ gemini-3-flash-preview, Auto (Gemini 2.5) ใช้ gemini-2.5-pro และ gemini-2.5-flash และ Manual เลือกโมเดลใดก็ได้ที่มีสิทธิ์ใช้ แนะนำให้เลือกแบบ Auto
ค่าเริ่มต้น	โมเดลเริ่มต้นคือ auto เปลี่ยนได้ด้วยคำสั่ง /model, flag --model, ตัวแปร GEMINI_MODEL หรือ model.name ใน settings.json
การเลือกโมเดลอัตโนมัติ	prompt ที่ไม่ซับซ้อนใช้ Gemini 2.5 Flash ส่วน prompt ที่ซับซ้อนใช้ Gemini 3 Pro ถ้าเปิดใช้ไว้ ไม่เช่นนั้นใช้ Gemini 2.5 Pro
Gemini 3.1 Pro Preview	กำลังทยอยเปิดให้ใช้ ถ้ามีสิทธิ์จะเห็น gemini-3.1-pro-preview ใน /model > Manual และเปิดด้วย gemini -m gemini-3.1-pro-preview ได้
เมื่อโมเดลใช้ไม่ได้	เมื่อโมเดลล้มเหลวจาก quota หรือ server error จะถามก่อนสลับไปโมเดลสำรอง
โมเดลของ subagents	คำสั่ง /model และ flag --model ไม่ได้เปลี่ยนโมเดลที่ subagents ใช้
โมเดลค่ายอื่นและโมเดลในเครื่อง	รองรับเฉพาะโมเดล Gemini ส่วน Local Model Routing (ยังอยู่ในขั้นทดลอง) ใช้โมเดล Gemma ที่รันในเครื่องเพื่อตัดสินใจเลือกโมเดลเท่านั้น ตัวงานยังส่งไปที่โมเดล Gemini
Gemini 3 Pro สำหรับ license องค์กร	ผู้ใช้ Gemini Code Assist Standard/Enterprise ต้องให้ผู้ดูแลตั้ง release channel เป็น Preview และผู้ใช้ตั้ง Preview Features เป็น true ก่อนจึงจะใช้ Gemini 3 Pro ได้

ทำอะไรเองได้บ้าง

การขออนุญาต	การแก้ไฟล์และการรันคำสั่ง shell ต้องได้รับการยืนยันจากผู้ใช้ก่อน โดยจะแสดง diff หรือคำสั่งที่จะรันให้ดูก่อนกดยืนยัน
โหมดอนุมัติ	มี 4 โหมด: default (การเขียนส่วนใหญ่ต้องยืนยัน), auto_edit (การเขียนบางอย่างอนุมัติเอง), plan (อ่านได้อย่างเดียว) และ yolo (อนุมัติทุกอย่างเอง ซึ่งมีคำเตือนให้ใช้อย่างระวังมาก) ตั้งด้วย --approval-mode
Policy engine	เขียนกฎเป็นไฟล์ TOML ใน ~/.gemini/policies เพื่อกำหนด allow, deny หรือ ask_user ต่อคำสั่ง เช่น ปฏิเสธคำสั่งที่ขึ้นต้นด้วย rm -rf ในโหมดไม่โต้ตอบ ask_user จะถูกนับเป็น deny และ policy ระดับโปรเจกต์ (Workspace tier) ยังใช้งานไม่ได้
Sandbox	แยกคำสั่ง shell และการแก้ไฟล์ออกจากเครื่องจริงได้ ด้วย macOS Seatbelt, Docker/Podman, Windows Native Sandbox, gVisor/runsc หรือ LXC/LXD เปิดด้วย -s หรือ --sandbox โดยค่าเริ่มต้นคือปิด
Git และ pull request	รันคำสั่ง git ได้โดยขออนุญาตก่อน และมี Git worktrees (gemini --worktree ยังอยู่ในขั้นทดลอง) ให้แต่ละ session มีสำเนาโค้ดของตัวเอง ส่วน pull request และ issue ทำผ่าน GitHub Action หรือเรียก GitHub CLI (gh)
MCP, Extensions และ Agent Skills	ต่อกับ MCP servers (มาตรฐานเชื่อมเอเจนต์กับบริการภายนอก) ได้ ติดตั้ง Extensions ที่รวม prompt, MCP servers, คำสั่ง, hooks, subagents และ skills ด้วย gemini extensions install <GitHub URL> และใช้ Agent Skills จากโฟลเดอร์ .gemini/skills/
ไฟล์คำสั่งประจำโปรเจกต์	อ่านไฟล์ GEMINI.md เป็นบริบทแบบลำดับชั้น ตั้งแต่ ~/.gemini/GEMINI.md ถึงระดับ workspace สร้างด้วย /init และจัดการด้วย /memory
ย้อนการแก้ไข	Checkpointing เก็บ snapshot ใน shadow Git repository ก่อนแก้ไฟล์และกู้คืนด้วย /restore แต่ปิดอยู่โดยค่าเริ่มต้น ส่วน /rewind หรือกด Esc สองครั้งย้อนบทสนทนาและการแก้ไฟล์ได้ แต่ไม่ย้อนสิ่งที่ผู้ใช้แก้เองหรือผลของคำสั่ง shell
Browser agent	subagent ชื่อ browser_agent เปิดหน้าเว็บ กรอกฟอร์ม คลิก และดึงข้อมูลได้ด้วย Chrome 144 ขึ้นไป ปิดอยู่โดยค่าเริ่มต้น และ visual agent ใช้ได้เฉพาะเมื่อเข้าใช้ด้วย API key หรือ Vertex AI
Session และงานค้าง	กลับมาทำ session เดิมต่อด้วย gemini -r หรือเลือกจาก /resume

ภาษาไทยและการใช้ในไทย

หน้าจอและคู่มือ	ยังไม่มีหน้าจอหรือคู่มือภาษาไทยสำหรับ Gemini CLI
สั่งงานเป็นภาษาไทย	ไม่ได้บอกว่า Gemini CLI รองรับ prompt ภาษาใดบ้าง แต่ Gemini Code Assist มี Thai (th) อยู่ในรายการภาษาที่รองรับสำหรับ prompt
ใช้ในไทยผ่าน API key	ประเทศไทยอยู่ในรายชื่อภูมิภาคที่ใช้ Gemini API ได้
ใช้ในไทยผ่านบัญชี Google	Gemini CLI กำหนดให้อยู่ในพื้นที่ที่ Gemini Code Assist รองรับ แต่หน้ารายชื่อประเทศสำหรับบุคคลทั่วไปพาไปที่ประกาศยุติบริการแล้ว จึงยังไม่ชัดว่ารายชื่อประเทศปัจจุบันเป็นอย่างไร
ราคาเป็นเงินบาท	Google AI Pro แสดงราคา ฿750 THB/month บนหน้าสมัครภาษาไทย แต่แผนนี้ใช้กับ Gemini CLI ไม่ได้แล้ว ส่วนค่าใช้ Gemini API และ Google Cloud ยังไม่มีข้อมูลราคาเป็นเงินบาท

โค้ดของคุณถูกเก็บและใช้อย่างไร

เงื่อนไขขึ้นกับวิธีเข้าใช้	บัญชี Google ใช้เงื่อนไขของ Gemini Code Assist, Gemini API key ใช้ Gemini API Terms of Service (Unpaid หรือ Paid Services) และ Vertex AI ใช้ Google Cloud Platform Terms of Service
Gemini API แบบ Unpaid	Google ใช้เนื้อหาที่ส่งเข้าไปและคำตอบที่ได้ เพื่อปรับปรุงและพัฒนาผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี machine learning และผู้ตรวจที่เป็นคนอาจอ่านข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ได้ จึงไม่ควรส่งข้อมูลลับหรือข้อมูลส่วนตัว
Gemini API แบบ Paid	Google ไม่ใช้ prompt และคำตอบเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ แต่เก็บ log ของ prompt และคำตอบไว้ช่วงเวลาจำกัด เพื่อตรวจจับการใช้งานที่ผิดนโยบายเท่านั้น
Gemini Code Assist Standard/Enterprise	Gemini ไม่ใช้ prompt และคำตอบเป็นข้อมูลฝึกโมเดล และ prompt ถูกเข้ารหัสระหว่างส่ง
สถิติการใช้งาน	เก็บสถิติการใช้งานโดยค่าเริ่มต้น ได้แก่ ชื่อคำสั่งที่เรียก ผลสำเร็จและระยะเวลา โมเดลที่ใช้ และการตั้งค่า CLI โดยไม่เก็บเนื้อหาของ prompt หรือคำตอบ ปิดได้ด้วยการตั้ง usageStatisticsEnabled เป็น false
ข้อมูลในเครื่อง	checkpoint, transcript ของ session และประวัติการสนทนาเก็บอยู่ในเครื่องของผู้ใช้ที่ ~/.gemini
ใช้ login กับโปรแกรมอื่น	การนำ OAuth login ของ Gemini CLI ไปใช้กับโปรแกรมของบุคคลที่สาม เช่น OpenClaw ถือว่าผิดเงื่อนไข และอาจทำให้บัญชีถูกระงับหรือยกเลิก ถ้าจะใช้เอเจนต์ตัวอื่นกับ Gemini ให้ใช้ API key ของ Vertex AI หรือ Google AI Studio
ระยะเวลาเก็บข้อมูล	ยังไม่มีข้อมูลระยะเวลาเก็บข้อมูล และยังไม่ชัดว่ามีตัวเลือก zero data retention สำหรับ Gemini CLI หรือไม่

สำหรับทีมและบริษัท

การตั้งค่ากลาง	ผู้ดูแลระบบใช้ไฟล์ system-defaults.json และ settings.json ระดับระบบ เพื่อจำกัดคำสั่งที่เรียกได้ บังคับใช้ sandbox และบังคับวิธีเข้าใช้ด้วย security.auth.enforcedType
ข้อจำกัดของการตั้งค่ากลาง	การตั้งค่าระดับระบบไม่ใช่ขอบเขตความปลอดภัยที่กันได้ทั้งหมด ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์มากพอบนเครื่องของตัวเองอาจเลี่ยงการตั้งค่าได้
Policy ระดับผู้ดูแล	policy engine มีระดับ User และ Admin
การติดตามการใช้งาน	มี OpenTelemetry ในตัว ส่ง logs, metrics และ traces ไปที่ Google Cloud, Jaeger, Prometheus, Datadog และระบบอื่นได้
Cloud ที่รองรับ	ใช้ผ่าน Vertex AI บน Google Cloud ได้ พร้อมเงื่อนไขของ Google Cloud, SLA และการเลือกภูมิภาคเก็บข้อมูล ไม่มีตัวเลือก Amazon Bedrock หรือ cloud ของค่ายอื่น
Gemini Code Assist Standard/Enterprise	มี IP indemnification, VPC-SC, Private Google Access และการอ้างอิงแหล่งที่มาของโค้ด ส่วน Enterprise เพิ่ม code customization จาก repository บน GitHub, GitLab และ Bitbucket แต่ซื้อ subscription ใหม่ไม่ได้แล้ว
กำหนดการสิ้นสุดของ license	subscription เดิมใช้ได้จนสิ้นสุดสัญญา เพิ่ม license ได้ถึง 31 มกราคม 2027 แบบรายปีต่ออายุอัตโนมัติถึง 31 มกราคม 2027 และแบบรายเดือนถึง 31 ธันวาคม 2027 Google ให้วางแผนย้ายไป Gemini Enterprise ก่อนสัญญาหมด
แชร์การตั้งค่าในทีม	โฟลเดอร์ .gemini/agents, .gemini/commands และ .gemini/skills ระดับโปรเจกต์เก็บใน version control และแชร์ให้ทั้งทีมได้

ราคาและแผน

แผน	ราคา	ได้อะไรบ้าง
Gemini API key - Pay-as-you-go (Paid)	จ่ายตามการใช้ (USD)	ช่องทางที่ยังใช้กับ Gemini CLI ได้ จ่ายตาม token และ quota ขึ้นกับ pricing tier ตัวอย่างราคาต่อ 1M token: gemini-2.5-pro input $1.25 (prompt ไม่เกิน 200k token) หรือ $2.50 (เกิน 200k) และ output $10.00 หรือ $15.00, gemini-2.5-flash input $0.30 และ output $2.50, gemini-3-flash-preview input $0.50 และ output $3.00, gemini-3.1-pro-preview input $2.00 หรือ $4.00 และ output $12.00 หรือ $18.00
Vertex AI - Pay-as-you-go (regular mode)	จ่ายตามการใช้	ช่องทางที่ยังใช้กับ Gemini CLI ได้ ค่าใช้จ่ายคิดตามโมเดลและ token ส่วน quota เป็นแบบ dynamic shared quota หรือ provisioned throughput ที่ซื้อล่วงหน้า
Vertex AI - Express mode (Free)	Free	ใช้ได้ 90 วันก่อนต้องเปิด billing โดย quota และโมเดลขึ้นกับแต่ละบัญชี
Gemini API key - Free tier (Unpaid)	Free	หน้า quota แสดง 250 model requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน เฉพาะโมเดล Flash ส่วน README บน GitHub แสดง 1000 requests/day กับ Gemini 3 (ผสม flash และ pro) เนื้อหาที่ส่งถูกใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของ Google และยังไม่ชัดว่า key แบบไม่เสียเงินยังใช้กับ Gemini CLI ได้หรือไม่ เพราะ Google ยืนยันเฉพาะ key แบบเสียเงิน
Gemini Code Assist Standard (Google Cloud ต่อผู้ใช้ที่มี license)	$0.031232877 / 1 hour (monthly commitment); $0.026027397 / 1 hour (12-month commitment)	ซื้อใหม่ไม่ได้ตั้งแต่ 9 ตุลาคม 2026 ผู้ที่มีอยู่เดิมใช้ได้จนสิ้นสุดสัญญา ได้ 1500 model requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน รวมกันระหว่าง agent mode ใน IDE และ Gemini CLI พร้อม code completion, code generation และ chat ใน IDE
Gemini Code Assist Enterprise (Google Cloud ต่อผู้ใช้ที่มี license)	$0.073972603 / 1 hour (monthly commitment); $0.061643836 / 1 hour (12-month commitment)	ซื้อใหม่ไม่ได้ตั้งแต่ 9 ตุลาคม 2026 ได้ 2000 model requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน รวมกันระหว่าง agent mode และ Gemini CLI และเพิ่ม code customization บน repository ส่วนตัว
Workspace AI Ultra (บัญชี Google Workspace)	ยังไม่มีข้อมูลราคา	2,000 requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน ส่วน Workspace AI Standard/Plus และ AI Expanded ใช้กับ Gemini CLI ไม่ได้
Google Developer Program	ยังไม่มีข้อมูลราคา	อยู่ในหมวด Team บนหน้า Plans ให้สิทธิ์เข้าใช้ Gemini Code Assist, เพดานการใช้ Gemini CLI ที่สูงขึ้น, เครดิต Cloud และ GenAI รายเดือน และใช้กับบัญชี Workspace ของบริษัทได้ ยังไม่มีข้อมูล quota ที่แน่นอน
Free - Sign in with Google (Gemini Code Assist for individuals)	Free (หยุดให้บริการแล้ว)	หยุดรับคำขอตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 และ Login with Google ใช้กับบัญชีบุคคลทั่วไปไม่ได้แล้ว เดิมให้ 1000 model requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน และ 60 requests/min
Google AI Pro	฿750 THB/month	ใช้กับ Gemini CLI ไม่ได้แล้วตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 เดิมให้ 1,500 requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน ตอนนี้แผนนี้แสดงเพดานการใช้ของ Google Antigravity แทน
Google AI Ultra	From ฿3,500 THB/month (5x AI Pro limits); ฿7,500 THB/month (20x AI Pro limits)	ใช้กับ Gemini CLI ไม่ได้แล้วตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 เดิมให้ 2,000 requests ต่อผู้ใช้ต่อวัน

ข้อจำกัดและสิ่งที่ควรรู้ก่อนเริ่ม

quota รายวันนับเป็น model requests ไม่ใช่จำนวน prompt หนึ่ง prompt อาจใช้หลาย requests และนับรวมทุกโมเดล เมื่อครบแล้วใช้โมเดลใดไม่ได้อีกจนกว่า quota จะรีเซ็ต โดย Standard ได้ 1500 และ Enterprise ได้ 2000 ต่อผู้ใช้ต่อวัน
มีการจำกัดจำนวน requests ต่อผู้ใช้ต่อนาที และขึ้นกับความพร้อมของบริการในช่วงที่มีผู้ใช้มาก โดยไม่ได้บอกตัวเลขต่อนาที
โมเดล Gemini 3 มี context window 1M token
บทสนทนาจะถูกย่ออัตโนมัติเมื่อใช้ context ถึง 0.5 ของเพดาน (ค่า model.compressionThreshold) และสั่งย่อเองได้ด้วย /compress
เมื่อถึงเพดานรายวันของ Gemini 3 Pro จะมีตัวเลือกให้สลับไป Gemini 2.5 Pro, อัปเกรด หรือหยุด และเมื่อถึงเพดานของ Gemini 2.5 Pro จะถามให้สลับไป Gemini 2.5 Flash
Token caching ใช้ได้เฉพาะเมื่อเข้าใช้ด้วย API key หรือ Vertex AI ไม่ใช้กับการ login ด้วยบัญชี Google
ในโหมด headless ถ้าเกินจำนวนรอบที่กำหนดจะจบด้วย exit code 53 (Turn limit exceeded) และ browser agent ทำได้สูงสุด 100 actions ต่องานตามค่าเริ่มต้น
คู่มือและวิดีโอที่สอนใช้ฟรี 1,000 requests ต่อวันด้วยการ login บัญชี Google ใช้ไม่ได้แล้ว เพราะสำหรับผู้ใช้ฟรีและ Google AI Pro/Ultra นั้น Gemini CLI ถูกแทนด้วย Antigravity CLI ตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026
หน้า quota, หน้า Plans และ README ของ Gemini CLI ยังแสดงแผนฟรีและ Google AI Pro/Ultra อยู่ ขณะที่แบนเนอร์บน geminicli.com และประกาศของ Google บอกว่าแผนเหล่านี้หยุดให้บริการแล้ว
ตัวเลข quota ของ API key แบบฟรีไม่ตรงกัน: หน้า quota แสดง 250 requests ต่อวันเฉพาะ Flash ส่วน README แสดง 1000 requests/day
เมื่อใช้ API key จะจ่ายตาม token ทุกครั้งที่เรียก และถ้าใช้ key แบบไม่เสียเงิน เนื้อหาที่ส่งจะถูกใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของ Google และผู้ตรวจที่เป็นคนอาจอ่านได้
Checkpointing, Trusted Folders และ sandbox ปิดอยู่โดยค่าเริ่มต้น ต้องเปิดเองก่อนให้เอเจนต์แก้ไฟล์หรือรันคำสั่ง
บัญชีบริษัท โรงเรียน Google Workspace และ license Gemini Code Assist ต้องตั้ง GOOGLE_CLOUD_PROJECT ก่อนจึงจะเข้าใช้ได้
Git worktrees, Auto Memory, notifications, model steering และ Local Model Routing ยังอยู่ในขั้นทดลอง
ยังไม่มีข้อมูลวันสิ้นสุดของ Gemini CLI สำหรับผู้ใช้ API key และองค์กร แต่การช่วยเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ของ Google ต่อจากนี้จะอยู่ใน Antigravity ซึ่งรวมอยู่ใน Gemini Enterprise

คำถามที่คนถามเกี่ยวกับ Gemini CLI

Gemini CLI คืออะไร

Gemini CLI คือเอเจนต์เขียนโค้ดแบบ open source (Apache 2.0) จาก Google ที่ทำงานใน terminal อ่านและแก้ไฟล์ รันคำสั่ง และค้นเว็บได้ด้วยโมเดล Gemini ตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 ใช้ได้เฉพาะผ่าน Gemini API key แบบเสียเงิน, Vertex AI หรือ license Gemini Code Assist Standard/Enterprise ที่มีอยู่เดิม

Gemini CLI ยังใช้ฟรีได้ไหม

ใช้ฟรีด้วยการ login บัญชี Google ไม่ได้แล้ว แผนนี้หยุดให้บริการตั้งแต่ 18 มิถุนายน 2026 ยังมี Gemini API key แบบ free tier (250 requests ต่อวัน เฉพาะ Flash) และ Vertex AI Express mode (90 วัน) อยู่ในรายการ แต่ยังไม่ชัดว่า key แบบไม่เสียเงินยังใช้กับ Gemini CLI ได้ เพราะ Google ยืนยันเฉพาะ key แบบเสียเงิน

Gemini CLI กับ Antigravity CLI ต่างกันยังไง

Antigravity CLI เป็นส่วนหนึ่งของ Google Antigravity และเป็นตัวที่ Google ให้ผู้ใช้ฟรีและสมาชิก Google AI Pro/Ultra ย้ายไปใช้แทน ส่วน Gemini CLI ยังเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ API key แบบเสียเงิน, Vertex AI และ license องค์กรเดิม Antigravity CLI ยังมีฟีเจอร์ไม่ครบเท่า Gemini CLI แบบ 1:1 แต่คง Agent Skills, Hooks, Subagents และ Extensions (ในชื่อ Antigravity plugins) ไว้

Gemini CLI ราคาเท่าไร

ตัวโปรแกรมเป็น open source ไม่มีค่าโปรแกรม ค่าใช้จ่ายมาจากการเรียกโมเดล ถ้าใช้ Gemini API key แบบเสียเงินจะจ่ายตาม token เช่น gemini-2.5-pro input $1.25 และ output $10.00 ต่อ 1M token (prompt ไม่เกิน 200k token) และ gemini-2.5-flash input $0.30 และ output $2.50 ต่อ 1M token

Gemini CLI ติดตั้งยังไง

ติดตั้ง Node.js 20 ขึ้นไป แล้วรัน npm install -g @google/gemini-cli (บน macOS และ Linux ใช้ brew install gemini-cli ได้) จากนั้นรัน gemini แล้วเลือกวิธีเข้าใช้ เช่น Use Gemini API key หลังตั้งตัวแปร GEMINI_API_KEY

Gemini CLI ใช้กับ VS Code ได้ไหม

ได้ โดยรัน gemini ใน terminal ของ VS Code แล้วติดตั้งส่วนขยาย Gemini CLI Companion ซึ่งส่งไฟล์ที่เปิดอยู่และข้อความที่เลือกให้เอเจนต์ และแสดง diff ในตัว editor ตัว Gemini CLI ยังทำงานใน terminal ไม่ได้เป็นแผงแชตแยก

สั่ง Gemini CLI เป็นภาษาไทยได้ไหม

ยังไม่มีข้อมูลเรื่องภาษาของ prompt สำหรับ Gemini CLI โดยตรง แต่ Gemini Code Assist มี Thai (th) อยู่ในรายการภาษาที่รองรับสำหรับ prompt ส่วนหน้าจอและคู่มือยังไม่มีภาษาไทย

โค้ดของเราจะถูก Gemini CLI เอาไปเทรนไหม

ขึ้นกับวิธีเข้าใช้ ถ้าใช้ Gemini API แบบ Paid หรือ license Gemini Code Assist Standard/Enterprise Google ไม่ใช้ prompt และคำตอบเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือฝึกโมเดล ถ้าใช้ Gemini API แบบ Unpaid เนื้อหาจะถูกใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี machine learning ของ Google

คนที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ใช้ Gemini CLI ได้ไหม

ใช้ได้บางส่วน งานอย่างเปลี่ยนชื่อรูปตามเนื้อหาหรือรวมสเปรดชีตสั่งด้วยภาษาธรรมดาได้ แต่ต้องติดตั้งผ่าน terminal ด้วย Node.js และ npm และตอนนี้ต้องสร้าง Gemini API key แบบเสียเงินเอง เพราะ login ด้วยบัญชี Google ทั่วไปไม่ได้แล้ว

ไปที่เว็บ Gemini CLI geminicli.com