터미널에서 Gemini CLI 100% 활용하기: 모델 선택부터 디버깅까지 완전 정복

Gemini CLI, 제대로 쓰고 계신가요?

많은 개발자들이 Gemini CLI를 활용해 구글의 강력한 생성형 AI 기능을 직접 터미널에서 다루고 있습니다. 하지만 대부분은 기본값으로 실행하거나 단순한 프롬프트 입력 정도로만 사용하는 데 그치곤 하죠.

이번 블로그에서는 Gemini CLI를 보다 깊이 있게 활용할 수 있는 커맨드라인 실행 옵션들에 대해 자세히 다룹니다. 어떤 모델을 사용할지 설정하는 방법부터, 명령어 실행 전 확인 절차를 생략하는 YOLO 모드, 디버깅을 위한 로그 출력까지 모두 포함됩니다.

이 글을 통해 여러분은 다음과 같은 것들을 배우게 됩니다:

• 터미널에서 Gemini 모델을 명시적으로 선택하는 방법
• 단일 프롬프트 모드로 빠르게 AI 결과를 얻는 방법
• 내부 동작 과정을 디버깅 모드로 확인하는 방법
• 자동 실행 모드를 활용해 반복 작업을 간소화하는 방법
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1. 기본 옵션 훑어보기: --help로 시작하기

Gemini CLI는 다양한 명령줄 옵션을 제공합니다. 이를 확인하려면 터미널에서 간단히 다음 명령어를 실행하면 됩니다.

gemini --help

이 명령어를 입력하면 다음과 같은 옵션들을 확인할 수 있습니다:

• -m, --model: 사용할 Gemini 모델을 지정합니다. (기본값: gemini-2.5-pro)
• -p, --prompt: 단일 프롬프트로 실행합니다.
• -d, --debug: 디버그 로그를 출력합니다.
• -y, --yolo: 모든 액션을 사용자 확인 없이 자동으로 실행합니다.
• --sandbox: 격리된 샌드박스 환경에서 실행합니다.
• --show_memory_usage: CLI 실행 중 메모리 사용량을 표시합니다.
• --telemetry: CLI 사용 통계를 Google에 전송합니다.

이 옵션들을 잘 이해해두면 터미널 환경에서 Gemini CLI의 기능을 세밀하게 제어할 수 있습니다.

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2. -m (--model) 옵션: 원하는 모델로 바로 실행

Gemini CLI는 기본적으로 gemini-2.5-pro 모델을 사용하지만, 상황에 따라 더 빠른 응답이 필요한 경우 경량화된 gemini-1.5-flash 모델을 사용할 수 있습니다.

gemini -m "gemini-1.5-flash"

이렇게 모델을 명시적으로 지정하면 작업의 성격에 따라 더 적절한 모델을 활용할 수 있습니다. 단, 무료 계정을 사용하는 경우 모델 사용량 제한으로 인해 자동으로 flash 모델로 대체될 수 있으니, 유료 구독을 고려해보는 것도 좋습니다.

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3. -p (--prompt) 옵션: 단일 입력으로 빠르게 응답 받기

단순한 질문 하나를 하고 결과만 보고 싶은 경우, -p 옵션을 활용하면 대화형 모드를 건너뛰고 바로 결과를 받을 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 입력합니다:

gemini -p "myhost.com에 GET 요청을 보내는 curl 명령어 알려줘"

이 명령어는 대화형 모드 없이 단일 프롬프트의 결과만 출력합니다. 반복적인 테스트나 자동화된 스크립트에 유용하게 활용할 수 있습니다. 다만 이 모드에서는 맥락을 이어가는 대화는 불가능합니다.

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4. -d (--debug) 옵션: 내부 동작을 추적하고 이해하기

개발 과정에서 Gemini CLI가 어떤 식으로 동작하는지 알고 싶다면 디버깅 옵션을 사용하는 것이 효과적입니다.

gemini -d -p "리눅스에서 모든 하위 디렉토리의 파일을 이동시키는 명령어는?"

이 옵션을 활성화하면 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다:

• 어떤 폴더에서 실행됐는지
• GEMINI.md 파일의 존재 여부
• 어떤 내용을 프롬프트로 구성했는지
• 모델 호출에 포함된 명세

디버깅 옵션은 특히 CLI가 왜 특정 결과를 반환했는지 추론하고 싶을 때 큰 도움이 됩니다.

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5. -y (--yolo) 옵션: 매번 확인 안 해도 되는 자동화 모드

일일이 사용자 확인을 받지 않고 모든 작업을 자동 승인하고 싶을 땐 --yolo 모드를 사용할 수 있습니다.

gemini -y -p "README.md 파일을 생성해줘"

이 옵션은 실험적인 기능이나 반복 작업 시 매우 유용합니다. 그러나 삭제, 덮어쓰기 등 민감한 작업에서도 자동으로 실행되므로, 실제 운영 환경에서는 주의해서 사용해야 합니다.

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6. 그 외 유용한 부가 옵션들

• --sandbox: 로컬 파일이나 시스템 환경과 분리된 안전한 환경에서 명령어를 실행합니다. 실험적인 코드나 위험 가능성이 있는 작업에 유용합니다.
• --show_memory_usage: 모델 호출 시 발생하는 메모리 사용량을 CLI 상태바에서 시각적으로 확인할 수 있습니다.
• --telemetry: 사용 통계를 Google에 전송해 더 나은 제품 개선에 기여할 수 있습니다. 원하지 않을 경우 이 옵션을 비활성화하면 됩니다.

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Gemini CLI, 이제는 도구가 아닌 파트너입니다

Gemini CLI는 단순한 터미널 도구 그 이상입니다. 위에서 소개한 다양한 실행 옵션을 적절히 활용하면, 모델을 바꾸고 디버깅 정보를 보고 자동화 모드로 실행하는 등 훨씬 유연하고 실용적인 방식으로 AI 기능을 사용할 수 있습니다.

이번 블로그에서 소개한 실행 옵션을 기억해두면 다음과 같은 상황에서 효과적으로 대응할 수 있습니다:

• 더 빠른 결과를 원할 때 gemini-flash 모델을 지정
• 디버깅이 필요할 땐 -d 옵션으로 로그 확인
• 반복 작업 자동화를 위해 --yolo 활용
• 복잡한 설정 없이 단일 프롬프트만 요청하고 싶을 땐 -p

다음 포스트에서는 settings.json과 .env, GEMINI.md 파일을 활용해 Gemini CLI를 더욱 유연하게 설정하고 관리하는 방법을 안내할 예정입니다. CLI 도구의 진짜 잠재력을 끌어내고 싶은 분들이라면 꼭 주목해 주세요.

https://medium.com/google-cloud/gemini-cli-tutorial-series-part-2-gemini-cli-command-line-parameters-e64e21b157be

Gemini CLI Tutorial Series — Part 2 : Gemini CLI Command line parameters