Gemini CLI

この記事でわかること 止まったのが Gemini アプリ・Gemini API・Gemini CLI のどれの制限かを、使っていた画面とエラー表示から切り分けられる 残量の確認場所がわかる。アプリは「Settings」→「Usage Limits」、API は AI Studio のレート制限ページ、CLI は /stats model です いつ戻るかがわかる。アプリは5時間ごとに回復して週上限あり、API の1日上限は太平洋時間0時(日本時間16時、11月2日以降は17時)に戻ります 待つか課金するかを、課金しても上限が消えるわけではない点も含めて判断できる 「Gemini の無料制限」と一口に言っても、Google はアプリ・API・CLI で別々の数え方とリセットを定めています。アプリの無料版は回数の具体値を公表しておらず、5時間ごとに回復し週の上限がある、という仕組みだけが示されています。API と CLI は1日あたりの上限があり、API は太平洋時間の0時に戻ります。CLI は認証方式によって使うクォータが変わり、Google ログインなら Code Assist 側、API キーなら Gemini API 側(そのプロジェクトの API 上限と共有)、Vertex AI なら Vertex 側のクォータを使います。 まず「自分がどこで Gemini を使っていたか」で3つに分けてください。gemini.google.com やスマホのアプリならアプリの制限です。自分で書いたプログラムや AI Studio の API キー経由なら API、ターミナルの gemini コマンドなら CLI の制限です。以下、この3つを順に扱います。 1. 一次資料の対応表 この記事の数値と仕様は、すべて次の公式ページで2026年10月6日に確認したものです。今回は実機の画面撮影は行っていません。メニュー名は公式ヘルプとドキュメントの表記に基づきます。 主張 一次資料 種別 確認日 アプリの上限は5時間ごとに回復し、週上限がある Gemini Apps Help『Gemini Apps limits & upgrades for Google AI subscribers』 公式ヘルプ 2026-10-06 アプリ無料版のコンテキストは32kトークン、残量は「Settings」→「Usage Limits」 同上 公式ヘルプ 2026-10-06 有料プランは上限到達後も Flash-Lite で会話を続けられる 同上 公式ヘルプ 2026-10-06 API の制限は RPM・TPM・RPD などで、APIキーではなくプロジェクト単位 Gemini API『Rate limits』(最終更新 2026-09-02) 公式ドキュメント 2026-10-06 API の RPD は太平洋時間0時にリセット、数値は AI Studio で確認 同上 公式ドキュメント 2026-10-06 モデル別の無料枠の有無、無料枠の入力は製品改善に使われる Gemini API『Pricing』(最終更新 2026-10-01) 公式ドキュメント 2026-10-06 Interactions API の 429 の内訳(error.code の3種)と対処 Gemini API『API errors (Interactions)』(最終更新 2026-09-20) 公式ドキュメント 2026-10-06 GenerateContent API の 429 は RESOURCE_EXHAUSTED で、RPM・TPM・RPD・支出上限をまとめて指す Gemini API『API errors (GenerateContent)』(最終更新 2026-09-20) 公式ドキュメント 2026-10-06 google-genai SDK は 4xx を ClientError、5xx を ServerError として送出 googleapis/python-genai『errors.py』 公式ソースコード 2026-10-06 2.5 Flash Image は2026-10-02に提供終了、2.5 系は過去の利用者に限定 Gemini API『Deprecations』(最終更新 2026-10-01) 公式ドキュメント 2026-10-06 EEA・スイス・英国では無料枠にも有料サービスのデータ取り扱いが適用 Gemini API『追加利用規約』(最終更新 2026-04-28) 公式規約 2026-10-06 CLI は Google ログインで1日1,000リクエスト、未課金APIキーは250で Flash のみ Gemini CLI『Quotas and pricing』(最終更新 2026-06-18) 公式ドキュメント 2026-10-06 CLI の /stats model でトークン数とクォータ情報を表示 Gemini CLI『Commands』 公式ドキュメント 2026-10-06 アプリのヘルプには『Limits may change without notice, including due to capacity constraints.』と書かれています。API のドキュメントにも『Specified rate limits are not guaranteed and actual capacity may vary.』とあります。どちらも予告なく変わりうるので、数値は確認日とセットで読んでください。 ...

AIコーディング競争の現在地 2026年4月、OpenAIは「Codex CLIをClaude Codeへの直接的な攻撃として強化した」とThe Vergeが報じた（2026年4月16日）。TechCrunchも「AnthropicをターゲットにしたCodexの大幅強化」と伝えており、AIコーディングエージェント市場は激しさを増している。 この戦場を構成するのは主に3製品だ。AnthropicのClaude Code、OpenAIのCodex CLI、GoogleのGemini CLI。それぞれが異なる設計哲学と強みを持ち、開発者に迫る選択は単純ではない。 SonarSourceが2026年に実施した「State of Code」調査（開発者1,149人対象）によると、開発者の72%がAIツールを毎日利用し、コミットされるコードの42%がAI支援によるものになっている。一方で96%の開発者がAI生成コードを完全には信頼していないという現実もある。ツール選択の前に、それぞれの実力を正確に把握しておく必要がある。 なお、2026年4月17日にAnthropicがClaude Opus 4.7をリリースしており（Hacker News報道）、本記事のベンチマークデータは主にOpus 4.6時点のものだが、最新モデルにも言及する。 基本スペック比較 機能 Claude Code Codex CLI Gemini CLI 基盤モデル Claude Opus 4.6（4.7に更新中）※Anthropic公式 GPT-5.3-Codex（現行デフォルトはGPT-5.4）※OpenAI公式 Gemini 3.1 Pro Preview※Google公式 コンテキスト窓 最大100万トークン（コンパクションAPI） 40万（入力）/ 12.8万（出力）※GPT-5.4では実験的1M対応 100万トークン CLI実装言語 TypeScript Rust（TypeScriptから再構築） TypeScript/Node.js 操作モデル 自律型エージェント（Agent Teams） クラウドサンドボックス + ローカル ReActベースの対話型 無料枠 なし（従量課金） なし（ChatGPT Plusに含む） 60リクエスト/分・1,000クエリ/日 Claude Code（Opus 4.6） ターミナル上で動作し、ファイルシステムへのアクセス・Git操作・テスト実行を自律的に行う。「Agent Teams」機能により、依存関係のあるサブタスクを複数のエージェントに並列処理させることが可能だ。2026年4月時点でGitHub上の公開コミットの約4%（1日13万5,000件）がClaude Codeによって生成されているとSemiAnalysis（2026年2月）が報告している。ただしSemiAnalysisは独立系アナリスト会社であり、GitHubやAnthropicが公式に確認した数字ではない点に留意が必要だ。 AnthropicはAPIを通じたCodexとの直接競合に加え、MicrosoftのCopilot Coworkへの技術提供という形でエンタープライズ市場にも食い込んでいる。 Codex CLI（GPT-5.3 / GPT-5.4） OpenAIがTypeScriptからRustで再構築したCLI。最大の特徴はクラウド上の分離されたコンテナ（サンドボックス）でタスクを実行する点で、未知のコードベースへの「破壊的操作」を伴うテストを安全に並列実行できる。ChatGPT $100/月プランの導入と同時に、Codexのエンタープライズ向け機能強化が進んでいる。 Gemini CLI（Gemini 3.1 Pro Preview） Model Context Protocol（MCP）を活用してGoogle検索・BigQuery・Slackなどと連携する。実装はTypeScript/Node.js製（Node.js v18以上が必要）。個人用Googleアカウントで無料枠（毎分60リクエスト・1日1,000クエリ）が利用でき、学習・プロトタイピング用途の参入障壁が極めて低い。 ...