Grok CLI と OpenRouter で無料 LLM コーディングを試してみた結果
普段は軽いコーディング作業に無料枠の Gemini CLI を利用していますが、新しい選択肢として Grok CLI を知ったので実際に試してみました 🤖 今回は OpenRouter 経由で Grok を使った対話型コーディングの体験をレポートします。
評価基準
以下の観点で Gemini CLI と比較評価しました：
- 返答の質: 指示に準じた回答をしてくれるか、実際に作成されたコードがエラーなく動くか
- 返答速度: レスポンスの速さ
Grok CLI のセットアップ
インストール
npm で Global Install します：
npm install -g @vibe-kit/grok-cli
設定
環境変数で OpenRouter 経由の Grok を設定：
export GROK_API_KEY="XXXXXX"
export GROK_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export GROK_MODEL="x-ai/grok-4.1-fast"
以前は x-ai/grok-4.1-fast:free という無料版がありましたが、記事執筆時には無くなっていたため、有料版の x-ai/grok-4.1-fast を使用しました（$1 まで無料で使えます）。
実際のテスト
Flask を使った CRUD タスク管理 Web アプリの作成を依頼してみました。
プロンプト設定
.grok/GROK.md に詳細な要求仕様を記載：
# タスク：Python/Flask製 CRUDタスク管理Webアプリの作成
以下の手順と要求仕様に基づき、タスク管理Webアプリケーションのコードを作成してください。
## ステップ 1: パッケージのインストール
**uv add** コマンドを使用して、このアプリケーションに必要なパッケージ（**Flask** と **Flask-SQLAlchemy**）をインストールしてください。
## ステップ 2: Webアプリケーションの実装
（詳細な要求仕様を記載）
結果
Grok CLI を起動して指示を出すと：
grok
> .grok/GROK.md 通りにアプリを作成して
良かった点:
- 指示の理解は良好 🎉
- 生成されたコードの品質は悪くない
- 必要なファイル構成を適切に提示
問題点:
- CLI でのコマンド実行指示をうまく受け取ってくれない 😅
lsコマンド実行の確認後、処理が進まなくなる- 実際のファイル作成まで進めることができなかった
他の LLM も試してみた
Ollama で複数のモデルも試してみました：
qwen3
- 返答速度: 遅い ⏳
- 精度: 高い ✅
qwen2.5-coder
- 返答速度: 爆速 ⚡
- 精度: JSON レスポンスが返ってきたりと、少し噛み合わない印象 🤔
deepseek-r1
- 対応状況: サポートされていない ❌
利用コスト
OpenRouter での実際の利用クレジット：
総合評価と感想
返答の質
- コードの内容自体は悪くない
- 指示の理解度も十分
返答速度・使い勝手
- CLI でのコマンド実行が不安定
- 途中で処理が止まることが多い
- 全体的に Gemini CLI の方がストレスなく使える
結論
LLM の性能自体は悪くありませんが、CLI ツールとしての使い勝手は Gemini CLI の方が優秀でした 💡
無料枠では高精度の細かい作業は難しく、大まかな作業については引き続き Gemini CLI を使用することにしました。
ただし、Grok の性能自体は興味深いので、CLI ツールの改善や無料枠の復活があれば再度検討したいと思います 🚀