Gemini Code 对比 Claude Code：800 美元的失控空转
其实我一开始并没有打算切换到 Gemini Code。当时我正忙着搭建一个自动化广播系统——重构播放处理逻辑，把文字转语音接进去，好准确还原某位播音员的声音。我本以为自己的 AI Pro 消费者订阅能让我用上更新的模型档位，或者至少有点折扣，结果发现 API 的 token 计费完全是另一套体系。
反正我的流水线代码也得升级到新的模型接口，干脆就想着在终端里试试 Gemini Code，用 API token 付费。我平时主力用的是 Claude Code 配 Opus，所以这次想看看谷歌的这款命令行工具，在一个真实的多文件媒体项目上到底能不能顶得住。
蜜月期
一开始，我的真实反应是：“哇，太厉害了。”起步速度简直快得惊人。
从界面看，这个 CLI 跟 Claude Code 几乎一模一样——干净的终端风格、diff 布局、交互式提示。但别被这层表面相似骗了，两者底层的工作方式完全不同。
我之前也短暂换过别的工具，原因一模一样：在产出高的那几周，实在受不了 Claude 猛吃 token。看到 Gemini Code 启动时响应飞快，起初真像找到了一片绿洲。
第二天：800 美元的失控空转
然后第二天来了。
我在浏览器版 Gemini 里，让它给一个自动化电台仪表盘规划 UI 改版。它把方案理得很清楚，还配了改版前后的效果图。实际要实现的东西很简单：纯静态 HTML/JS，处理每四分之一秒推送一次的 WebSocket 数据流。我让浏览器版 Gemini 把给 Gemini Code CLI 用的提示词写好，免得转述时丢信息。
结果 Gemini Code 面对自家网页版生成的提示词，彻底卡壳了。
致命缺陷在于：Gemini Code 像一个固执的单线程智能体（agent）。Claude Code 会把大任务拆解，调用子智能体去核查或攻克卡点，Gemini 却很少能有效并行处理。一旦卡住，它不会停下来重新审视架构，而是陷入暴力死循环：重写测试、反复猛攻失败的修复、烧掉大量 API 调用，直到狠狠撞上你的消费上限。
最讽刺的是——接下来八个小时，我花钱让 Claude Code 收拾 Gemini CLI 留下的烂摊子。
关键结论
- CLI 外壳有迷惑性：外观和 Claude Code 几乎一模一样，但底层负责智能体规划的引擎完全是另一回事。
- 小任务很快：写个独立的小脚本，或者改单个文件，原始延迟表现出色。
- 有状态重构会翻车：一旦让它处理涉及多文件、带状态的重构——哪怕是简单的原生技术栈——它既没有子智能体规划，又会陷入暴力重试循环，把 API 额度烧个精光。
- 必须设硬性上限：没有严格的消费限制就别跑它，也别以为浏览器里的 Gemini 提示词能直接照搬到 CLI 执行。