Na semana passada, iniciei um novo projeto paralelo que consiste em um aplicativo React, com várias vistas CRUD, perfeito para programação assistida por LLM. Minha ideia era utilizar um LLM para gerar rapidamente códigos monótonos, permitindo que eu me concentrasse em problemas mais interessantes.

Embora tenha decidido usar o Claude Code como meu assistente de codificação, também havia ouvido comentários positivos sobre o Gemini 3 Pro da Google. Apesar de minha aversão a produtos do Google, resolvi experimentar no meu novo código.

Já tinha o Gemini CLI instalado, mas isso só me dava acesso ao Gemini 2.5 com limitações. Minha intenção era testar o Gemini 3 Pro sem ser limitado. Com algum dinheiro disponível para gastar, comecei a procurar maneiras de adquirir um plano Pro, se ele existisse.

A confusão começou com o nome "Gemini", que é usado em diversos contextos, como:

- O chatbot disponível em gemini.google.com.
- O aplicativo móvel que permite usar o mesmo chatbot no iPhone ou Android.
- O assistente de voz em celulares Android.
- As funcionalidades de IA integradas ao Google Workspace, Firebase, Colab, BigQuery e outros produtos.
- O Gemini CLI, uma ferramenta de codificação para o terminal, similar ao Claude Code ou OpenAI Codex.
- A suíte Gemini Code Assist, que inclui extensões para várias IDEs, um aplicativo GitHub e o Gemini CLI.

Com tantas opções, eu só queria inserir meu cartão de crédito em um formulário e ter acesso a um assistente de codificação. No entanto, me deparei com uma variedade de produtos que pareciam fazer coisas semelhantes, mas sem botões claros de “Compre Agora!”.

Em contraste, tanto a Anthropic quanto a OpenAI oferecem maneiras diretas de acessar seus produtos, seja por meio de suas ofertas ao consumidor ou através de créditos API, com formulários simples para inserir dados de pagamento. Depois de meia hora procurando, pedi ajuda à versão gratuita do Gemini, que me informou que o Gemini 3 Pro exigia uma chave API de desenvolvedor e que ainda não estava disponível em planos de consumo.

Buscando mais respostas, pedi auxílio ao Claude. Juntos, conseguimos descobrir como criar uma chave API para o Gemini desejado. O Google AI Studio, que deveria ser o painel de controle para modelos de IA generativa, me permitiu criar uma nova chave API rapidamente.

Entretanto, o processo de configuração de cobrança no Google Cloud Console foi um verdadeiro pesadelo. Para adicionar um método de pagamento, eu precisava criar uma Conta de Cobrança e associá-la a um projeto. Depois de muito esforço, o sistema ainda pedia uma verificação adicional de pagamento, que incluía enviar uma foto do meu documento de identidade e do cartão de crédito associado, tudo isso de forma bastante intrusiva.

Após enfrentar diversas dificuldades, como o formato do arquivo que o sistema aceitava, finalmente recebi um e-mail informando que minha verificação estava completa. No entanto, ao tentar usar o Gemini 3 Pro, deparei-me com um erro 403 de permissão negada, o que me deixou ainda mais frustrado.

Depois de horas tentando resolver a situação, recebi um e-mail confirmando que minha conta estava em boas condições. Surpreendentemente, a partir desse momento, o Gemini 3 Pro começou a funcionar corretamente em todas as plataformas. Contudo, todo esse processo revelou-se um desperdício de tempo.

Compreendo que a complexidade para obter uma chave API do Gemini é voltada para grandes organizações, não para desenvolvedores individuais. Em contraste, a Anthropic e a OpenAI se mostraram muito mais ágeis e acessíveis. Embora eu ainda pretenda usar o Gemini 3 Pro, limitarei minha experiência a um mês e, se não houver melhorias significativas em comparação aos concorrentes, voltarei a utilizar ferramentas de empresas que realmente valorizam seus clientes.