gemini-cli-openai

让 OpenAI 客户端不改代码直接调用 Gemini

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 198 🐛 待处理 6 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 895
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署到Cloudflare Workers

项目预览

gemini-cli-openai 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队GewoonJaap
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署到Cloudflare Workers
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言TypeScript
技术栈/模型gemini,gemini-cli,llm,openai,openai-api
GitHub 星标★ 895
上线时间2025-06-26 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积408 KB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

gemini-cli-openai 是一个把 Google Gemini CLI 的调用能力包装成 OpenAI 兼容 API 的轻量代理,部署在 Cloudflare Workers 上。它解决的核心问题是:很多现有工具、SDK 和客户端只认 OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口,想用 Gemini 模型就得改代码。这个项目在边缘侧做协议转换,把 OpenAI 格式的请求翻译成 Gemini CLI 能理解的调用,再把结果按 OpenAI 响应格式返回,从而让任何兼容 OpenAI 的客户端无需改动即可接入 Gemini。核心能力包括:基于 Cloudflare Workers 的无服务器部署、OpenAI 风格接口兼容、流式响应支持、以及通过环境变量配置 Gemini 凭据。适合想低成本、低运维地把 Gemini 塞进现有 OpenAI 生态的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 895

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 25 分钟 部署方式:云端部署 4 步

环境要求

  • Node 18+
  • Cloudflare 账号
  • Google 账号

安装与启动步骤

  1. 1装 CLI

    先把 Gemini CLI 装上并登录,Worker 侧复用它拿到的凭据。

    npm install -g @google/gemini-cli
  2. 2装项目依赖

    clone 后 npm install,项目是 Cloudflare Worker。

    git clone https://github.com/gewoonjaap/gemini-cli-openai.git
    cd gemini-cli-openai && npm install
  3. 3本地调试

    wrangler dev 起本地 Worker,用 OpenAI 格式的请求体测试。

    npm run dev
  4. 4部署

    npm run deploy 推到 Cloudflare,之后用任意 OpenAI SDK 指向该地址。

如何确认成功

用 OpenAI SDK 调用该地址能拿到回复。

注意事项

  • 这是把网页端能力转成 API 的做法,稳定性依赖上游,别用于关键业务。

核心亮点

  • 部署在 Cloudflare Workers,无需自建服务器,边缘节点延迟低、冷启动快
  • 提供 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 接口,现有 SDK 和工具可零改动接入
  • TypeScript 编写,类型清晰,便于二次开发和自定义路由

不足之处

  • 依赖 Gemini CLI 的调用链路,上游接口或鉴权方式变动时需同步跟进
  • 项目处于早期阶段,文档和社区案例相对有限,复杂场景需自行排查

适用场景

  • 把 Cursor、Continue 等只支持 OpenAI 接口的编辑器接到 Gemini 模型
  • 在已有 OpenAI SDK 的脚本或服务里快速切换后端到 Gemini 做对比测试
  • 用 Cloudflare Workers 搭建个人或小团队的统一 LLM 网关,按需路由到 Gemini

替代项目

LiteLLM、one-api

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