大文件处理优化方案
处理百万级token的代码库或多模态文件时，需采取特定策略防止性能下降。
预防性措施：
- 分块处理：对超大型文件使用
gemini > Process this in chunks of 10k tokens指令，系统会自动分段分析和汇总结果 - 模型选择：通过
-m gemini-2.5-pro参数显式指定高性能模型，而非默认的1.5-flash版本 - 资源监控：结合
top或htop命令观察Node.js进程内存使用情况
性能优化技巧：
- 设置
export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"环境变量提升Node内存上限 - 对图片/视频处理使用
gemini > Use low-resolution preview mode指令减少初始负载 - 利用缓存机制：添加
--cache-dir=/path/to/cache参数保存中间处理结果
故障恢复方案：
- 超时中断时使用
gemini > Continue from last checkpoint恢复处理 - API限制警告出现时，自动切换到
--delay=1000参数控制请求频率 - 参考文档中的
troubleshooting.md处理常见内存泄漏问题
本答案来源于文章《Gemini CLI：Google开源的命令行AI编程工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何防止Gemini CLI处理大文件时的性能问题？
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