Cursorは、TeamsおよびEnterpriseプラン向けに「Cursor Router」の一般提供を開始しました。このシステムはリクエストレベルの分類器であり、実行前に各プロンプトを検査し、最も適切なモデルにディスパッチすることで、品質を犠牲にすることなくコスト削減を目指します。

  • 分類器は60万件以上のライブリクエストでトレーニングされ、報酬信号としてユーザー満足度（AFC）の最適化が行われています。
  • クエリ、コンテキスト、タスクの複雑さ、ドメインを分析し、単純な作業は低コストモデルへ、UI更新は高品質モデルへ、複雑な問題はフロンティア推論モデルへとルーティングします。
  • 評価はオフライン評価ではなく、数百万件のリクエストにわたるオンラインA/Bテストに基づいており、会話中にモデルを切り替える際に発生するキャッシュミスコストも考慮されています。
  • Auto IntelligenceモードはOpus 4.8と比較して約60%のコスト削減を実現しつつ、Fableと同等のユーザー満足度を達成しています。Auto BalanceはGPT-5.6 Solと比較して同等の満足度をより低い支出率で提供します。
  • コミットあたりの測定コストは、Auto Balanceが$4.63、Auto Intelligenceが$6.76であり、Opus 4.8の$7.34を下回っています。

Cursor Routerは、すべてのタスクに単一のフロンティアモデルを使用する開発者の非効率性を解消し、タスクの難易度に応じて適切な価格帯を動的にマッチングさせることで対応しています。