Claude Code vs Gemini CLI: Công cụ lập trình nào tốt hơn?

Claude Code vs Gemini CLI là hai công cụ AI dòng lệnh đang được nhiều lập trình viên sử dụng để tự động hóa việc đọc, viết, refactor và kiểm thử code ngay trong terminal. Mỗi công cụ có cách quản lý context, tốc độ phản hồi, chất lượng code và khả năng tích hợp hệ sinh thái khác nhau, phù hợp với từng kiểu dự án và hạ tầng. Trong bài viết này, mình sẽ cùng bạn tìm hiểu tổng quan từng công cụ, so sánh Claude Code vs Gemini CLI và gợi ý trường hợp nên dùng để triển khai hiệu quả.

Những điểm chính

• Tổng quan về Claude Code và Gemini CLI: Hiểu rõ Claude Code là một agent AI và Gemini CLI là một giao diện dòng lệnh AI, giúp bạn nhận biết vai trò và mục tiêu của từng công cụ trong việc hỗ trợ lập trình viên.
• So sánh chi tiết: Phân biệt rõ ràng sự khác biệt về context window, tốc độ, chất lượng mã nguồn và khả năng tích hợp, giúp bạn có cơ sở vững chắc để lựa chọn công cụ phù hợp nhất với yêu cầu kỹ thuật và hạ tầng của dự án.
• Trường hợp sử dụng Claude Code: Nắm vững các kịch bản nên sử dụng Claude Code, giúp bạn xác định liệu đây có phải là giải pháp tối ưu cho các dự án codebase lớn, tự động hóa các tác vụ trong terminal hay không.
• Trường hợp sử dụng Gemini CLI: Nắm vững các trường hợp nên sử dụng Gemini CLI, giúp bạn xác định giải pháp phù hợp cho các dự án tích hợp sâu với hệ sinh thái Google Cloud, cần prototyping nhanh và có free tier.
• Lựa chọn theo quy mô dự án: Nắm vững tiêu chí lựa chọn dựa trên quy mô dự án, giúp bạn quyết định nên sử dụng công cụ nào hoặc kết hợp cả hai để đạt hiệu quả tối ưu.
• Giới thiệu Vietnix: Biết đến Vietnix là nhà cung cấp VPS NVMe, giúp bạn có một nền tảng hạ tầng tối ưu để triển khai các môi trường AI coding riêng biệt cho đội ngũ phát triển.
• Câu hỏi thường gặp: Được giải đáp các thắc mắc phổ biến liên quan đến Claude Code vs Gemini CLI.

Claude Code là gì?

Claude Code là công cụ AI dòng lệnh (CLI) do Anthropic phát triển, cho phép lập trình viên tương tác với dự án ngay trong terminal để đọc codebase, thực thi lệnh, chỉnh sửa code, viết tài liệu và làm việc với Git thông qua câu lệnh tự nhiên. Công cụ này sử dụng các mô hình Claude 3 để nhận yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó tự động đề xuất hoặc thực hiện các tác vụ như refactor, bổ sung test, sửa lỗi và tổ chức lại cấu trúc dự án, nhằm rút ngắn thời gian thao tác thủ công trên nhiều file.

Gemini CLI là gì?

Gemini CLI là AI command line interface mã nguồn mở của Google, đưa các mô hình Gemini (như Gemini 2.5 Pro) vào thẳng terminal để bạn tương tác bằng lệnh văn bản. Công cụ này hoạt động như một tác nhân AI trong dòng lệnh, cho phép tự động hóa tác vụ, viết và gỡ lỗi code, phân tích codebase lớn và xử lý nhiều loại công việc khác mà không cần rời khỏi môi trường terminal quen thuộc.

Context window

Context window xác định mỗi công cụ xử lý được bao nhiêu mã nguồn và tài liệu trong một lượt.

• Claude Code: Sử dụng model Claude 4.x với context window chuẩn khoảng 200k token, một số gói mở rộng lên 1M token, đủ để đưa vào gần như toàn bộ codebase và lịch sử tương tác quan trọng. Kiến trúc quản lý ngữ cảnh tập trung vào việc ưu tiên phần thông tin liên quan nhất cho tác vụ hiện tại, hạn chế nhiễu từ dữ liệu thừa.
• Gemini CLI: Dựa trên context của Gemini với dung lượng lớn, kết hợp cơ chế nạp ngữ cảnh qua @file, @dir, --include-all-files và file cấu hình như GEMINI.md. Cách tiếp cận này yêu cầu người dùng hoặc extension chỉ rõ nguồn ngữ cảnh, đổi lại việc sử dụng token có kiểm soát và dễ kiểm tra thành phần context thực tế bằng các lệnh như /memory show.

Tốc độ phản hồi và độ ổn định

Tốc độ và độ ổn định chi phối hiệu quả khi chạy các tác vụ dài, nhiều bước trong terminal.

• Claude Code: Các bài đánh giá độc lập ghi nhận độ ổn định tốt trong phiên làm việc kéo dài, với khả năng duy trì mạch tác vụ phức tạp mà không cần chia nhỏ quá nhiều lần. Khi thao tác trên codebase lớn, thời gian cho mỗi phản hồi có thể dài hơn, nhưng số vòng yêu cầu để hoàn tất một thay đổi hoàn chỉnh thường không cao.
• Gemini CLI: Một số so sánh thực tế mô tả tốc độ xuất token ban đầu cao, phù hợp với thao tác lệnh ngắn như giải thích hoặc chỉnh sửa cục bộ. Ở các kịch bản nhiều bước, người dùng thường kết hợp thêm các lệnh quản lý context và chia tác vụ thành từng phần rõ ràng để giữ tiến trình ổn định.

Chất lượng và độ sạch của code

Chất lượng và độ sạch của code liên quan trực tiếp đến khả năng đưa kết quả vào môi trường gần production.

• Claude Code: Nhiều bảng đánh giá cho thấy điểm số cao về chất lượng code, đặc biệt ở mặt cấu trúc, xử lý lỗi và khả năng sinh thêm test hoặc tài liệu đi kèm. Với bối cảnh đủ rộng, Claude Code thường duy trì được phong cách đặt tên, tổ chức thư mục và logic xử lý tương đối nhất quán giữa các lần sinh code khác nhau.
• Gemini CLI: Thường được sử dụng cho các tác vụ phân tích, refactor và review trên diện rộng, với ưu thế khi cần quét nhiều file và dòng chảy phụ thuộc giữa các module. Chất lượng code đáp ứng tốt yêu cầu chức năng, nhưng một số bài so sánh định lượng ghi nhận điểm đánh giá “code quality” trung bình thấp hơn Claude Code trong các tiêu chí như xử lý lỗi và độ sẵn sàng triển khai.

Khả năng multimodal và làm việc với tài liệu

Khả năng multimodal quyết định mức độ kết hợp giữa mã nguồn, văn bản và dữ liệu phi cấu trúc.

• Claude Code: Hỗ trợ sử dụng tài liệu kỹ thuật, đặc tả, README, file thiết kế dạng văn bản làm ngữ cảnh cùng với mã nguồn, nhờ đó có thể căn chỉnh thay đổi trong code theo đúng mô tả nghiệp vụ hoặc kiến trúc đã có. Điều này hữu ích khi cần rà soát tính khớp giữa tài liệu và triển khai thực tế trên các hệ thống phức tạp.
• Gemini CLI: Tận dụng khả năng multimodal của Gemini với hỗ trợ mạnh cho text, code và hình ảnh, đồng thời tích hợp sâu với Google Docs, Drive và các dịch vụ cloud. Việc đưa tài liệu trên cloud, log dạng hình ảnh hoặc artifact khác vào ngữ cảnh giúp phân tích và sinh mã theo toàn bộ bối cảnh vận hành, không chỉ riêng phần code trong repo.

Tích hợp công cụ và CI/CD

Khả năng tích hợp công cụ và CI/CD thể hiện mức độ phù hợp khi đưa vào quy trình devops tự động.

• Claude Code: Hỗ trợ chạy lệnh shell, đọc/ghi file và thao tác Git, nên có thể chèn vào script hoặc job CI/CD như một bước thực thi tự động dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Khi triển khai trên VPS NVMe với I/O nhanh, Claude Code có thể thực hiện scan code, chỉnh sửa nhiều file và chạy test trong pipeline mà không tạo độ trễ lớn.
• Gemini CLI: Cung cấp lệnh riêng cho generate, explain, fix và hỗ trợ chèn context qua @ cùng output shell !{}, thuận tiện khi nhúng vào Bash, Makefile hoặc workflow CI như GitHub Actions. Đặt trên VPS NVMe, Gemini CLI có thể dùng trong các bước build, test, refactor theo batch hoặc sinh tài liệu tự động, tận dụng băng thông đĩa và CPU tốt hơn so với môi trường lưu trữ chậm.

Trường hợp nên sử dụng Claude Code

Claude Code phù hợp nhất khi bạn cần một agent làm việc trực tiếp trên codebase với bối cảnh lớn, quy trình rõ ràng và có kiểm soát.

• Dự án có codebase lớn, phức tạp: Claude Code xử lý tốt nhiều file và bối cảnh dài trong một lượt, thích hợp cho hệ thống legacy (hệ thống cũ đang vận hành) hoặc monolith nhiều module. Lúc này, việc đọc hiểu, lần theo luồng nghiệp vụ và đề xuất refactor có chất lượng là ưu tiên cao hơn so với chỉ sinh vài đoạn code ngắn.
• Refactor và hiện đại hóa hệ thống: Claude Code hỗ trợ phân tích logic nghiệp vụ trong code hiện tại, gợi ý tách lớp, loại bỏ API deprecated và chuẩn hóa cấu trúc dự án. Điều này giúp giảm rủi ro khi nâng cấp framework, đổi kiến trúc hay xử lý nợ kỹ thuật trên hệ thống đang chạy.
• Tự động hóa các tác vụ lặp lại trong terminal: Claude Code có thể chạy lệnh shell, chỉnh sửa file, thao tác Git (branch, commit, message) dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể giao các tác vụ như cập nhật dependency, sửa đồng loạt rule lint, đổi pattern auth trên nhiều file mà không phải gõ lệnh thủ công cho từng bước.
• Onboarding và hiểu nhanh dự án mới: Claude Code hỗ trợ đọc code, log, tài liệu kỹ thuật rồi tóm tắt kiến trúc, luồng xử lý chính và các điểm rủi ro. Điều này hữu ích khi thành viên mới cần nắm một dự án lớn trong thời gian ngắn hoặc khi bạn tiếp quản hệ thống từ một team khác.
• Kết hợp phân tích code với tài liệu kỹ thuật: Với khả năng dùng file hướng dẫn như CLAUDE.md và các tài liệu đi kèm, Claude Code có thể căn chỉnh thay đổi theo quy ước, coding style và rule cụ thể của team. Kịch bản này phù hợp với doanh nghiệp có quy định chặt chẽ về code style, logging, bảo mật và tuân thủ.
• Khi bạn muốn một vòng lặp “dev junior” trong terminal: Claude Code dùng kiến trúc agentic (tập hợp tác nhân tự động), cho phép nó tiếp nhận yêu cầu, đề xuất kế hoạch, thực thi từng bước, tự kiểm tra và lặp lại giống quy trình làm việc của một dev junior dưới sự review của bạn. Cách làm này giúp giảm thời gian cho các đầu việc lặp lại, trong khi bạn tập trung vào quyết định kiến trúc và review kết quả cuối cùng.

Trường hợp nên sử dụng Gemini CLI

Gemini CLI phù hợp khi bạn cần một agent dòng lệnh linh hoạt, tận dụng hệ sinh thái Google và ngữ cảnh rất lớn để làm việc với code và tài liệu.

• Làm việc sâu với hệ sinh thái Google Cloud: Gemini CLI tích hợp tốt với Google Cloud, Google AI Studio, Vertex AI, Git repo trên Cloud và các dịch vụ như Cloud Storage, Cloud Run. Trường hợp bạn đã tiêu chuẩn hóa hạ tầng trên Google Cloud, Gemini CLI giúp kết nối liền mạch giữa code, tài nguyên cloud và pipeline triển khai.
• Khai thác context lớn cho monorepo và tài liệu dài: Gemini CLI sử dụng model Gemini 2.5 Pro với context lên tới khoảng 1M token (giới hạn tùy cấu hình), đủ để phân tích monorepo, spec dài và lịch sử thay đổi trong một phiên. Bạn có thể nạp context qua @file, @dir, GEMINI.md để công cụ hiểu được kiến trúc, convention và quy tắc riêng của dự án trước khi sinh mã hoặc refactor.
• Tập trung vào prototyping nhanh và command ngắn: Gemini CLI có tốc độ sinh token ban đầu nhanh, phù hợp với luồng làm việc gồm nhiều lệnh ngắn như viết hàm, giải thích lỗi, đề xuất chỉnh sửa từng file. Với các tác vụ thử nghiệm ý tưởng, tạo prototype hoặc script nhỏ, bạn có thể lặp nhanh: đặt câu hỏi, xem kết quả, sửa lại rồi chạy thử ngay trong terminal.
• Cần free tier rộng và ít rào cản ban đầu: Gemini CLI cung cấp free tier với khoảng 60 request/phút và 1.000 request/ngày cho tài khoản cá nhân, phù hợp nhóm nhỏ hoặc cá nhân muốn thử nghiệm mà chưa muốn trả phí model. Mô hình này giúp bạn dựng PoC (Proof of Concept) hoặc demo nội bộ trước khi đầu tư license lớn hơn.
• Xây workflow tự động bằng script và MCP: Gemini CLI hỗ trợ Model Context Protocol (MCP) và chạy ở chế độ không tương tác (non-interactive) trong shell script, CI job hoặc cron. Bạn có thể tạo custom command để đọc PR, phân tích diff, generate test, gửi báo cáo rồi nhúng toàn bộ vào pipeline hiện có.
• Kết hợp code, tài liệu và nội dung đa phương tiện: Gemini CLI hỗ trợ text, code, hình ảnh và có thể kết nối với công cụ sinh media như Imagen, Veo qua MCP hoặc dịch vụ bên ngoài. Trường hợp sản phẩm của bạn có cả mã nguồn, tài liệu hướng dẫn, mockup UI hoặc asset hình ảnh, Gemini CLI giúp gom các nguồn này vào cùng một ngữ cảnh khi phân tích.

VPS NVMe Vietnix – Nền tảng tối ưu cho Claude Code và Gemini CLI

VPS NVMe Vietnix là nền tảng hạ tầng phù hợp để triển khai Claude Code và Gemini CLI làm môi trường AI coding riêng biệt cho team dev. Tài nguyên CPU mạnh, ổ NVMe I/O cao và network ổn định giúp hai công cụ này xử lý codebase lớn, chạy test, build và tác vụ agent liên tục mà không nghẽn hiệu năng. Khi đặt Claude Code và Gemini CLI trên VPS NVMe thay vì máy cá nhân hoặc server production, team dễ kiểm soát quyền truy cập repo, tách bạch môi trường thử nghiệm và giảm rủi ro khi agent thao tác trên mã nguồn quan trọng.

Nếu bạn cần tư vấn cấu hình VPS hoặc hỗ trợ setup môi trường ban đầu, đội ngũ kỹ thuật Vietnix luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn 24/7 qua hotline, ticket hoặc livechat.

Thông tin liên hệ:

• Website: https://vietnix.vn/
• Hotline: 1800 1093
• Email: sales@vietnix.com.vn
• Địa chỉ: 265 Hồng Lạc, Phường Bảy Hiền, Thành Phố Hồ Chí Minh

Ở nội dung bài viết trên, bạn đã thấy được Claude Code vs Gemini CLI khác nhau về context window, tốc độ, chất lượng CODE, khả năng multimodal, tích hợp CI/CD và các kịch bản sử dụng thực tế. Khi chọn giữa Claude Code vs Gemini CLI, điều quan trọng là xác định rõ kiểu dự án, hạ tầng đang dùng và cách bạn muốn tương tác với AI trong terminal, từ đó có thể sử dụng một công cụ chính hoặc kết hợp cả hai cho các kịch bản khác nhau.