Gemini CLI y Google GenAI

Gemini CLI y los programas construidos sobre los SDK GenAI de Google usan el modo puerta de enlace: el daemon local enmascara las peticiones y restaura las respuestas. Cubre la Gemini API con una clave de API, y Gemini en Vertex AI, con un proyecto de Google Cloud o en modo express con una clave de API.

URL base

Servicio	En lugar de	Usa	Variable
Gemini API	https://generativelanguage.googleapis.com	http://127.0.0.1:5283/gemini	GOOGLE_GEMINI_BASE_URL
Vertex AI	https://<location>-aiplatform.googleapis.com	http://127.0.0.1:5283/vertex	GOOGLE_VERTEX_BASE_URL

Tu clave de API o tu acceso a Google Cloud se quedan donde están. La puerta de enlace los reenvía sin cambios (una clave en la cabecera x-goog-api-key o en el parámetro key de la dirección, un token de Vertex en Authorization) y nunca escribe su valor en los registros, en el panel ni en una captura. En Vertex, cada petición va a la dirección de la location que nombra.

Gemini CLI

Haz pasar Gemini CLI por Latet con el wrapper. Inicia el daemon si hace falta, fija las dos URL base solo para esa ejecución y pasa cada argumento a gemini:

latet gemini
latet gemini -p "write the release notes for the payments module"

latet run gemini hace lo mismo. Gemini CLI toma su dirección solo del entorno, así que no está disponible en modo global: latet global-install no lo configura, y no hay un latet agents apply gemini. Un cambio permanente no llegaría a un proyecto con su propio archivo .env, y allí Gemini CLI hablaría con Google directamente sin decirlo.

Elige una clave de API o Vertex AI

En Gemini CLI, /auth elige cómo llega a su modelo, y la elección se guarda en ~/.gemini/settings.json:

~/.gemini/settings.json

{ "security": { "auth": { "selectedType": "gemini-api-key" } } }

• Una clave de API (gemini-api-key): la contiene GEMINI_API_KEY.
• Vertex AI (vertex-ai): GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true, con GOOGLE_CLOUD_PROJECT y GOOGLE_CLOUD_LOCATION y tu acceso a Google Cloud, o solo GOOGLE_API_KEY en modo express.

Si todavía no hay nada elegido, latet gemini propone la clave de API en el diálogo de Gemini CLI, o Vertex AI cuando está definido GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true. Una ejecución con -p necesita que la elección esté hecha antes: fija selectedType como arriba.

Con el acceso de Google, ya lo elijan tus ajustes, los del proyecto (.gemini/settings.json en la carpeta en la que lo inicias) o los del equipo, Gemini CLI envía sus peticiones a un endpoint que Latet no lee, así que no se enmascararía nada. En ese caso latet gemini no lo inicia, y dice dónde está hecha la elección y qué elegir en su lugar.

Estadísticas de uso

Gemini CLI envía sus estadísticas de uso directamente a Google, no a través de Latet. Para desactivarlas:

~/.gemini/settings.json

{ "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false } }

Scripts y los SDK Google GenAI

latet run fija GOOGLE_GEMINI_BASE_URL y GOOGLE_VERTEX_BASE_URL junto a las variables de OpenAI y Anthropic, y latet env las imprime para toda una shell. Los SDK de Google para Python (google-genai) y JavaScript (@google/genai) las leen:

welcome.py

from google import genai

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY and GOOGLE_GEMINI_BASE_URL
reply = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro",
    contents="Write a short welcome email to emily.carter@northwind-legal.com",
)
print(reply.text)

Ejecútalo con latet run python welcome.py: Google lee una dirección falsa de la misma forma, y el script imprime el correo con la verdadera. Las respuestas en streaming funcionan igual, trozo a trozo.

El endpoint de Google compatible con OpenAI también pasa por Latet: da a un cliente de OpenAI la URL base http://127.0.0.1:5283/gemini/v1beta/openai.

Qué lee la puerta de enlace

• Generar, en streaming o no (generateContent, streamGenerateContent), contar tokens (countTokens), los embeddings (embedContent, batchEmbedContents) y crear una caché (cachedContents): la instrucción de sistema, cada mensaje, las llamadas a funciones y sus resultados, las declaraciones de las funciones y el esquema de la respuesta se enmascaran, y las respuestas se restauran.
• Las imágenes enviadas en la petición se leen y se enmascaran con el reconocimiento de texto opcional. Los demás archivos, y los archivos dados por su dirección, se envían tal cual, y en el panel llevan el indicador No inspeccionado.
• El razonamiento del modelo, y el código que Google ejecuta para él, quedan como el modelo los escribió.
• Cualquier otra petición con cuerpo en estas rutas se rechaza, con un error que lo dice, y un WebSocket de la Live API se cierra antes de que pase nada: la Interactions API, la Live API, la Batch API, la subida de archivos y el :predict de Vertex (sus propios embeddings y modelos de imágenes) llevan una conversación en formas que Latet todavía no lee (están en la hoja de ruta). Una petición sin cuerpo, como la lista de modelos, pasa.

Límites

• Gemini CLI con el acceso de Google no está cubierto (ver arriba).
• Antigravity CLI acepta una URL base con una clave de API (GOOGLE_GEMINI_BASE_URL), pero su documentación no dice qué protocolo de Google habla entonces, y no está verificado con Latet. Si usa la Interactions API, Latet rechaza sus peticiones en lugar de enviarlas sin enmascarar.
• Una respuesta que usa una caché explícita recupera los originales de los valores que lleva su propia conversación.