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Gemini Computer Useの最適な代替手段は、何を置き換えたいかによって異なります。独自のスクリーンショットからアクションへのループを維持しつつモデルを入れ替えたい場合、直接的な代替候補は以下の通りです。 AnthropicのClaude computer-useツールセットおよびOpenAIの computer ツール、および H CompanyのHolo4、OpenCUAおよびByteDanceのUI-TARS これらは、セルフホスト可能なオープンウェイトモデルです。ループの構築自体をやめて、独自のコンピュータ環境を備えたエージェントにタスク全体を任せたい場合、 SimularのSai は、このリストの中でデスクトップアプリケーションとブラウザの両方に対応できる唯一の選択肢です。また、エージェントがウェブページのみを操作する場合、 Browser UseおよびStagehand はブラウザ専用のアーキテクチャを維持できます（詳細は当社の Browserbaseの代替手段 ガイドを参照してください）。これには、内部で引き続きGeminiを呼び出すオプションも含まれます。
2026年後半にこの質問が多く寄せられる理由は、Googleが製品を変更したためです。2025年10月にリリースされたスタンドアロンの Gemini 2.5 Computer Useモデル は、 2026年7月28日に提供終了となりました。現在、コンピュータ使用機能はGemini 3.x Flashファミリーの組み込みツールとなっており、引き続きプレビュー版として提供されています。また、Googleは依然としてエージェントが実行されるブラウザや仮想マシンを提供していません。本ガイドでは、10種類のGemini Computer Useの代替手段について、その性質（モデル、フレームワーク、マネージドエージェント）、対応範囲（ブラウザ、デスクトップ、モバイル）、コンピュータの提供元、価格、ライセンス、ベンダーが公表するベンチマーク、およびヒューマン・イン・ザ・ループ制御の観点から比較します。すべての数値は2026年10月12日時点で各ベンダーのドキュメント、価格ページ、またはモデルカードから読み取ったものです。ベンダーが数値を公開していない場合は、その旨を明記しています。
Gemini Computer Use は、Gemini APIのツールの一つで、Geminiモデルがスクリーンショットを通じてユーザーインターフェースを操作できるようにするものです。これは、現在開発者が利用可能な複数の コンピュータ操作API の一つです。アプリケーションがスクリーンショットと目標を送信すると、モデルは以下のような関数呼び出しを返します。 click、入力、scroll、drag_and_dropまたはnavigate座標は0から999のグリッドに正規化され、ステップを説明する intent 文字列が返されます。コードは、提供されたブラウザやデスクトップ上でアクションを実行し、新しいスクリーンショットを撮影して送り返します。このループは、タスクが完了するか、エラーが発生するか、安全上の理由で確認が必要になるか、あるいはユーザーが停止するまで繰り返されます。Googleは環境を提供していません。その リファレンス実装 は、ローカルでPlaywrightを駆動するか、Browserbaseセッションを使用します。また、ドキュメントではDockerなどのサンドボックス内でエージェントを実行することが推奨されています。
2025年10月のローンチから今日までに、3つの変更点がありました。第一にモデルです。 gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025はGemini 2.5 Proをベースにしていましたが、2026年7月28日に廃止されました。Googleの非推奨ページでは、後継として gemini-3.8-flash が案内されています。Computer Useガイドでは現在3.8 Flashが推奨されており、低コストな選択肢として gemini-3.5-flash-lite が、そして gemini-3-flash-preview 引き続きリストに掲載されています。次に適用範囲についてです。2025年のローンチ時の投稿では、このモデルは「主にWebブラウザ向けに最適化」されており、「デスクトップOSレベルの制御にはまだ最適化されていない」とされていました。しかし、 2026年6月24日のGemini 3.5 Flashアップデート このツールはブラウザ、モバイル（Android）、デスクトップ環境に対応し、それぞれ個別の操作セットを備えています。また、デスクトップに関する注意書きはドキュメントから削除されました。3つ目は安全性に関するインターフェースです。金融取引、機密データの変更、通信ツール、アカウント作成、データ変更、同意管理、法的条項という7つの構成可能な安全ポリシーカテゴリが用意されており、ステップごとの safety_decision エンドユーザーによる確認を必須にできるほか、3.5 Flash-Lite以降ではスクリーンショットに対するプロンプトインジェクション検知をオプトインで利用可能です。
変わっていないのは役割分担です。このツールは依然としてプレビュー版であり（Googleの言葉を借りれば「エラーやセキュリティ上の脆弱性が含まれる可能性がある」）、操作セットはモデルの新旧で異なるため、2.5モデル向けに書かれたループはモデル固有の処理が必要となります。また、コンピュータの用意、セキュリティ対策、費用負担はすべてユーザー側の責任です。 料金 料金はモデルトークン単位で、ツール利用料は別途かかりません。3.8 Flashは2026年12月31日まで入力100万トークンあたり0.75ドル、出力100万トークンあたり3.75ドルで、2027年1月1日からはそれぞれ1.50ドルと7.50ドルに値上がりします。3.5 Flash-Liteは入力0.30ドル、出力2.50ドルです。ベンチマークにおいて、Googleの Gemini 3.8 Flashモデルカード は、OSWorld-2.0（部分スコア）で59.0%を記録しており、Claude Opus 5の75.4%と比較されています。また、 OSWorld-Verifiedリーダーボード にはGoogleからの提出は一切ありません。Geminiベースのエントリは、Gemini Proモデル上に構築されたサードパーティ製エージェントのみです。
開発者フォーラム、比較記事、そしてGoogle自身の変更履歴を読み解くと、理由は5つに集約されます。1つ目は移行そのものです。2.5プレビューモデルで構築されたループは7月に動作しなくなり、いずれにせよ操作処理を書き直す必要があるなら、比較検討する絶好の機会だからです。2つ目は適用範囲です。デスクトップアプリやファイルダイアログ、ターミナルを開く必要があるエージェントを開発するチームにとって、2025年モデルは明らかにブラウザ優先でした。2026年のツールではデスクトップ環境が追加されましたが、Googleはデスクトップ向けのベンチマークを公開しておらず、リファレンス実装も提供していません。3つ目はコンピュータの問題です。Googleはモデルを提供するだけで、Playwright、VMフリート、セッションの永続化、ログイン、承認UIの運用はユーザーに委ねられています。4つ目は長期タスクにおける信頼性です。Googleが公開している唯一のデスクトップベンチマークにおいて、同社の最高性能のFlashモデルは、主要モデルに約16ポイントの差をつけられています。5つ目はプレビュー版というステータスと、それに伴うモデルの入れ替わりです。過去12ヶ月間で、コンピュータ操作が可能なGeminiモデルは3つもリリース、廃止、または方針転換されています。
以下の各代替手段は、これらの課題の一部を解決しますが、すべてを解決するわけではありません。まず自問すべきは、現在所有しているループのために別のモデルを探しているのか、それともループそのものを所有するのをやめたいのか、という点です。
私たちは10の選択肢を、タイプ（モデルレベルの操作予測、オープンソースフレームワーク、ブラウザエージェントプラットフォーム、マネージドエージェント）、適用範囲（ブラウザ、デスクトップOS、モバイル）、コンピュータの提供元、公開価格、オープンソース状況とライセンス、ベンダー自身の最新ベンチマーク主張、人間による介入制御、およびベンダー自身が述べる制限事項に基づいて比較しました。数値は2026年10月12日時点の公式ドキュメント、料金ページ、モデルカード、GitHubのREADMEに基づいています。ベンチマークの数値はベンダーが報告したものであり、異なるテスト環境やOSWorldの異なるバージョンに基づいているため、バージョンとソースを明記し、ランキング付けは行っていません。本ガイドはSimularが発行しており、Saiを最初に掲載しています。これは、スタックの一部ではなく全体を置き換える唯一の選択肢だからです。残りの9つは、モデルの直接的な代替に近い順から、アーキテクチャが大きく異なる順に並べています。本記事にスポンサーは含まれていません。
ウェブサイト: platform.simular.ai. タイプ： クラウドコンピューターを内蔵した、タスクレベルのマネージド型コンピューター操作エージェント。 対象範囲： コンピューター全体：SimularがホストするWindowsまたはLinuxのクラウドマシン、あるいはユーザー自身のMacやWindowsデバイス上のデスクトップアプリ、ブラウザ、ファイル、ターミナル。 料金： 無料版を試す （共有Windowsクラウドコンピューター、クレジットは毎日更新）；従量課金制：月額50ドルで50,000クレジット（コンピューターは稼働中のみ課金、最大5台まで同時利用可能）；Sai Unlimited：月額500ドル（常時稼働コンピューター）；エンタープライズ：カスタムプラン。 オープンソース： いいえ。基盤となる研究フレームワーク「Agent S」はApache-2.0ライセンスです（項目8を参照）。
このリストにある他のすべての選択肢は、モデル、フレームワーク、またはブラウザを提供するだけで、エージェントの構築はユーザー自身に委ねられています。Saiはその逆です。ユーザーが1つのリクエスト、 POST /v1/agents/messageを平易な言葉でタスクとオプションのマシン情報と共に送信すると、エージェントが計画を立て、画面を確認し、クリックやタイピングを行い、エラーから復旧して結果を返します。ユーザーのコードは、以下のエンドポイントから進捗状況と最終的な回答を読み取ります。 GET /v1/agents/eventsスクリーンショットのループ処理や座標のスケーリング、Playwrightの管理、あるいは今四半期どのGemini Flashモデルを固定すべきかといった判断は一切不要です。このコンピューターにはAPIが付属しており、有料プランではセッションごとに専用のWindowsまたはLinuxデスクトップが、無料プランでは共有デスクトップが提供されます。また、データが既に存在する場所で作業を行う必要がある場合は、ユーザー自身のMacやWindowsマシンを使用することも可能です。この最後の点は、現在のGeminiのアーキテクチャでは実現できない強みです。Googleのリファレンスエージェントはブラウザ環境のみをサポートしており、そのデスクトップ環境にはサンプルコードも公開されたデスクトップベンチマークも付属していません。
Human-in-the-loop（人間による介入）は推奨事項ではなく、ファーストクラスのステートとして扱われます。エージェントがログイン、パスワード、電話認証に遭遇した場合、それらを勝手に入力することはありません。代わりに、 needs_approval イベントを承認リンクと共に発生させ、人間の対応を待ちます。この仕組みはコマンドやその他の機密性の高い操作にも適用され、以下のエンドポイントを通じて回答します。 POST /v1/agents/approveコーディングエージェント内でこの機能を利用したい開発者は、同じ機能を以下の方法で利用できます。 MCPサーバー、npx -y @simular-ai/sai-mcp、Claude Code、Codex、Cursorで利用可能です。信頼性は推測ではなく公開されています。OSWorld 2.1において、Simularは1タスクあたり14.34ドルで77.3%のパーシャルスコアを記録しており、 軌跡を公開しています。これは本ガイドの他の数値と同様にベンダーが提示した数値ですが、タスク単位の完了率とコストが明示されています。Googleやここで紹介しているオープンウェイトモデルで、フルエージェントに対して同様の数値を公開しているものはありません。
usage.costUsd がすべてのイベントレスポンスに含まれます。computer_use ツール呼び出し：独自のループを持ち込んだり、別のモデルに入れ替えたりすることはできません。Gemini Computer Useを大規模なエージェントの一部として利用しており、制御ループを自前で維持するよりも「コンピュータ上でこれを実行する」という呼び出しを好むエージェント開発者、およびブラウザ外でのタスクを必要とするチーム。
ウェブサイト： platform.claude.com. タイプ： Messages APIおよびAgent SDKで提供される、モデルレベルのコンピュータ操作ツールセット。 対象範囲： ハンドラーを実装したあらゆるデスクトップOSまたはブラウザ。Anthropicの推奨環境はDocker上のLinuxです。 料金： モデルごとのトークン課金（ツール使用料なし）：Claude Opus 5.5は入力100万トークンあたり4ドル／出力20ドル、Sonnet 5.5は2ドル／10ドル、Haiku 5.5は0.10ドル／0.50ドル。 オープンソース： いいえ。ただし、クイックスタートデモは公開されています。
Gemini Computer Useと同じ形式で、より強力なモデルを基盤としたものを求めているなら、これが最も近い選択肢です。現在のツールは computer_toolset_20260801であり、17種類のツール（スクリーンショット、左クリック、入力、ズームなど）で構成されています。ベータヘッダーは不要で、Fable、Mythos、Opus、Sonnet、Haikuの5シリーズモデルでサポートされています。旧バージョンの computer_20251124およびcomputer_20250124 も、以前のモデル向けに引き続き利用可能です。ループの仕組みは既知の通り、スクリーンショットを入力し、アクションを出力し、それを実行するというものです。Anthropicが 公表している数値 は、本リストの中でベンダーが報告したデスクトップ操作スコアとして最高値であり、Opus 5.5でOSWorld 2.1のパーシャルスコア81.8%を記録しています（Fable 5.1は80.7%、Opus 5は74.0%）。ドキュメントでは失敗の可能性について非常に率直に言及されており、Claudeは「特定の座標を出力する際にミスやハルシネーションを起こす可能性がある」、レイテンシが「遅すぎる場合がある」と指摘しています。また、「完璧な精度が求められるタスクや、人間の監視なしで機密性の高いユーザー情報を扱うタスク」には使用しないよう推奨されています。安全性については、ツール結果に対するプロンプトインジェクション分類器と、重要なアクションを実行する前に確認を求める指示によって担保されています。Geminiのような名称付きのポリシーカテゴリは存在しないため、そのロジックは自身で実装する必要があります。
既存のGeminiループを活用しており、より高いデスクトップ精度を必要とし、かつ環境の運用を継続する準備ができているチーム向け。
ウェブサイト： developers.openai.com. タイプ： モデルレベル computer ツール。OpenAIは現在、代わりにコード実行パターンを推奨しています。 対象範囲： ユーザーが実行するブラウザまたはデスクトップVM。 料金： GPT-6 Astra 10ドル / 50ドル（100万トークンあたり）、GPT-6.1 Sol 2ドル / 10ドル、GPT-6 Luna 0.10ドル / 0.50ドル。高速モードでは料金が2倍になります。 オープンソース： いいえ。
OpenAIのこの分野における歴史は、Googleのそれと重なります。当初の computer-use-preview モデル（2025年3月）は 2026年7月23日にシャットダウンされました。これはGemini 2.5 Computer Useの5日前のことです。Operator製品は2025年8月に終了し、その後継であるChatGPTエージェントは、現在ChatGPT Workに統合されています。開発者に残されているのは computer GPT-6 Astra、6.1 Sol、6 Luna上のツールです。これはGeminiと同様の仕組み（構造化されたマウスおよびキーボード操作をPyAutoGUIやPlaywrightで実行）ですが、さらに新しい推奨事項として、モデルに短いPyAutoGUIやPlaywrightのスクリプトを書かせ、それを関数ツール経由で実行する方法があります。OpenAIは現在、Astraにおいてはこのアプローチを推奨しています。OpenAI OSWorld 2.0で72.6%のパーシャルスコアを記録 Astra（オフラインサブセット、1タスクあたり約40分）はSolの65.7%を上回りましたが、安全チェック機能が「正当な作業を遅延、一時停止、または停止させることがある」と指摘されています。GeminiやClaudeと同様、環境はユーザー自身が管理します。
OpenAIスタックを標準採用しており、1クリックずつ実行するのではなく、自動化コードを記述させたいチーム向け。
ウェブサイト： hcompany.ai. タイプ： ホスト型推論APIとSurferエージェントハーネスを備えた、オープンウェイトのコンピュータ操作モデル（Holo4 27B dense、35B-A3B mixture of experts）。 対応範囲： デスクトップ、ウェブ、Android。 料金： API料金は、27Bモデルが入力100万トークンあたり0.40ドル／出力3.00ドル、35B-A3Bモデルが0.30ドル／2.00ドルです。35B-A3Bのウェイトは無料で公開されています。 オープンソース： 35B-A3BのウェイトはApache-2.0ライセンス。27Bのライセンスは明記されていません。
2026年9月28日にリリースされたHolo4は、Geminiを自前で実行可能なモデルに置き換えるための最も有力な選択肢です。H Companyの報告によると、OSWorldにおける27Bモデルのスコアは85.2%（タスクあたり0.08ドル）、35B-A3Bモデルは80.8%（タスクあたり0.05ドル）であり、いずれも同社の独自評価環境によるものです。また、新しいOSWorld 2.0では27Bモデルが61.7%のスコアを記録し、Claude Opus 5.5の81.8%には及ばないことを率直に認めており、「長時間のワークフローでは最強のクローズドモデルに劣る」と述べています。しかし、短中期のタスクにおいては、Flashの10分の1の出力トークン単価で利用でき、Apache-2.0ライセンスの下でセルフホスト可能なモデルは非常に魅力的です。Geminiと同様、Holo4はあくまでモデル単体であり、環境構築やループ処理はユーザー側で行う必要があります。また、H社はヒューマン・イン・ザ・ループの仕組みについては文書化していません。
モデルだけでなくループ処理も自社で管理したいチーム。また、27Bモデルで十分対応可能な短時間のタスクを扱うチーム。
ウェブサイト： github.com/xlang-ai/OpenCUA. タイプ： オープンなコンピュータ操作用基盤モデル（7B、32B、72B、Qwenベース）に加え、AgentNetデータセットとツール群。 対応範囲： デスクトップ：Windows、macOS、Ubuntu。 料金： 無料（GPU利用料は別途必要）。 オープンソース： モデル、データ、ツール、コードすべてにMITライセンスを適用。
OpenCUA は、以下のプロジェクトを維持管理しているグループによって開発されました： OSWorld。これは「gemini computer use alternatives github」という検索に対する最もクリーンな回答です。学習データを含むすべてがMITライセンスで提供されています。72BモデルはOSWorld-Verifiedで100ステップ（3回の試行の平均）において45.0%のスコアを記録し、32Bは34.8%、7Bは26.6%でした。クローズドなモデルには及びませんが、再現可能なベンチマーク結果です。推論にはvLLMを使用しますが、ドキュメント化された特有の注意点があります（モデルが1D RoPEを使用しているため、デフォルトのTransformersおよびvLLMクラスは使用できません）。また、学習コードは現在準備中です。安全機構については記載されておらず、製品ではなく研究用インフラストラクチャという位置付けです。
独自のデスクトップエージェントを微調整したい、ライセンス要件が厳しい研究チームや企業向け。
ウェブサイト： github.com/bytedance/UI-TARS. タイプ： UI-TARSデスクトップアプリケーションを含む、エンドツーエンドのGUIエージェントモデルファミリー。 対応範囲： デスクトップ（ローカルコンピュータおよびブラウザ）およびモバイル。 料金： UI-TARS-1.5-7Bのウェイトは無料で公開されていますが、より大規模な1.5モデルは研究目的のリクエストが必要です。UI-TARS-2のウェイトは公開されていません。 オープンソース： コードおよび7BモデルにはApache-2.0ライセンスが適用されます。
UI-TARSは、Agent S3がグラウンディングコンポーネントとして推奨するモデルであり、単体でも完全なエージェントとして機能します。 UI-TARS Desktop は、ローカルマシンを制御するアプリとしてパッケージ化されています。公開されている数値は、UI-TARS-1.5（100ステップ）でOSWorldの42.5%、UI-TARS-2で47.5%となっており、その詳細は 2025年9月の技術レポートに記載されています。Online-Mind2Webで88.2%、AndroidWorldで73.3%という高いスコアを記録しています。課題はリリースのペースです。2025年4月以降、新しいオープンモデルはリリースされておらず、UI-TARS-2のウェイトは非公開のままです。また、公式リポジトリには、人間が介在する仕組み（HITL）や承認メカニズムに関する記述はありません。
独自のエージェント向けにローカルで無料のグラウンディングモデルを求めている開発者、または実験用のデスクトップアプリを探している開発者向け。
ウェブサイト： github.com/microsoft/fara. タイプ： オープンな小型ウェブエージェントモデル（4B、9B、27B、2026年7月22日リリース）。人間が介在するアプリ「Magentic-UI (MagenticLite)」が付属。 対応範囲： ブラウザ専用。 オープンソース：MIT。
FaraはOpenCUAのブラウザ専用版であり、小型でMITライセンスの下、Playwrightを通じてライブウェブサイト向けにトレーニングされています。 Fara 1.5-27B WebVoyagerで89.3%、Online-Mind2Webで72.3%のスコアを記録し、9Bモデルではそれぞれ86.6%と63.4%を記録しています。他のオープンモデルと一線を画すのは、「クリティカルポイント」という組み込みの概念です。個人情報の入力、購入、メッセージの送信、申請の提出、サインインといった操作を行う前にモデルが停止する仕組みで、Geminiの安全ポリシーカテゴリーに相当する機能をオープンウェイトモデルで実現しています。マイクロソフトは本モデルを英語専用の調査用プレビューと位置づけており、サンドボックス環境で実行し、規制対象となるドメインでは使用しないよう推奨しています。
Geminiをブラウザベースでのみ利用しており、自社ホスト可能な小型モデルを求めているチーム向け。
ウェブサイト: github.com/simular-ai/agent-s. タイプ: 任意のプランナーLLMとグラウンディングモデルを組み合わせ、コンピュータ操作エージェントを実現するオープンソースのエージェントフレームワーク。 対応範囲: デスクトップ: macOS、Windows、Linux（シングルモニター）。 料金： 無料（モデルプロバイダーへの利用料は別途発生）。 オープンソース: Apache-2.0, pip install gui-agentsを提供しています。
Agent S3 は、 Saiの基盤となっているオープンリサーチフレームワークであり、Saiのホスティングサービスを利用せずにそのアプローチを導入したい場合に最適です。ローカル環境で動作し、任意のモデル（OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter、またはvLLM。READMEではGPT-5が推奨されています）で計画を立て、セルフホスト型のUI-TARS-1.5-7Bでクリック操作をグラウンディングし、Pythonを実行してコンピュータを制御します。リリース時には、OSWorld-Verified単体で62.6%、Behavior Best-of-N技術（GPT-5、100ステップ）を併用して69.9%のスコアを記録し、その後66%および72.6%に向上しました。Simular社はこれを、 同ベンチマークにおいて人間のベースラインである72.36%を初めて上回った結果 であると説明しています。トレードオフとして、承認ゲートが存在しない点や、任意のPythonやBashコードを実行するためローカルのコーディング環境がデフォルトでオフになっている点があり、README自体にも「慎重に使用すること」という警告が記載されています。
デスクトップエージェント全体を自社で管理したい、かつ運用に慣れている開発者向け。
ウェブサイト: browser-use.com. タイプ: MITライセンスのPythonブラウザエージェントライブラリに加え、ホスト型ブラウザと専用モデルを提供するBrowser Use Cloud。 対応範囲: ブラウザ専用。 料金： クラウドブラウザ：1ブラウザ時間あたり0.02ドルBU 2.0モデル：100万トークンあたり0.60ドル / 3.50ドル。プロバイダー料金に0.2倍のオーケストレーション手数料を加算した「Bring-your-own-key（APIキー持ち込み）」方式。初回無料クレジットあり。 オープンソース:MIT。
Browser Useは、多くのGemini Computer Useプロジェクトが本来目指していた「ブラウザエージェント」そのものです。生の座標ではなくDOMとスクリーンショットに基づいて動作し、モデルに依存しません（OpenAI、Anthropic、Google、ローカルのOllamaモデルに対応しており、独自のBU 2.0が推奨されています）。また、クラウド機能によりブラウザ、プロキシ、ホスト型エージェントAPIが追加されます。主要なベンチマークスコアは、 Online-Mind2Webで97% （Cloud API経由のbu-maxモデルを使用、Claudeによる判定で300タスク中291タスクを達成）。オープンライブラリ版（BU 2.0使用）のBU Benchでは63.3%を記録しています。制限事項としては、ブラウザ特有の課題が挙げられます。CAPTCHAの突破は保証されておらず、キャンバスのみのインターフェース、クロスオリジンのiframe、数千の要素を含むページでは信頼性が低下します。
computer_use ツールを利用できます。ブラウザスコープのGeminiループを、成熟したオープンフレームワークに置き換えるチーム向け。
ウェブサイト: stagehand.dev. タイプ: MITライセンスのブラウザ自動化SDK（act、extract、observe、agent）であり、Browserbaseをマネージドブラウザインフラとして利用します。 対応範囲: ブラウザ専用。 料金： Browserbaseの無料プラン （ブラウザ1時間、同時実行3）、Developerプランは月額20ドル（100時間、同時実行25）、Startupプランは99ドル（500時間、同時実行100）。モデルトークンは別途請求されます。 オープンソース: StagehandはMITライセンス。
Google独自のComputer Useデモは、 Browserbaseによってホストされており、Stagehandの agent({ mode: "cua" }) は、Gemini、Claude、OpenAIのComputer Useモデルを単一のインターフェースで利用可能です。これにより、本リストの中で最も移行の負担が少ない選択肢となっています。今すぐループをStagehandに移行し、Gemini 3.8 Flashをバックエンドとして使い続け、必要に応じて後からモデル文字列を1つ変更するだけで済みます。Stagehandは、Geminiの標準ツールにはない機能を追加しており、その中には observe()が含まれます。これはセレクタを返すため、認証情報がモデルに渡ることはありません。また、 maxSteps ガード（デフォルト20）や、DOM操作とComputer Use操作を組み合わせたハイブリッドモードも備えています。ドキュメントには限界点も明記されており、CUAモードには変数、ストリーミング、構造化出力がなく、デフォルトのビューポートは1288x711で「他のビューポートサイズではパフォーマンスが低下する可能性がある」こと、またモデルリストのOpenAIの項目は、現在廃止されているプレビューモデルを参照していることが記載されています。
observe() ステップ制限を標準装備。リスクを回避したいチームへ：当面はGeminiを維持しつつ、そのツールスキーマに直接依存したコーディングは控えることを推奨します。