Hoy lanzamos Cursor Router, nuestro router inteligente de modelos para equipos y Empresas.

Cursor Router permite a los equipos dirigir automáticamente cada solicitud al modelo más capaz para cada tarea, ofreciendo IA de vanguardia a menor costo.

Hemos observado resultados increíblemente sólidos en tráfico de producción con miles de desarrolladores de Empresas. Durante nuestro período de acceso anticipado con decenas de Empresas, los clientes obtuvieron rendimiento de vanguardia con un costo aproximadamente entre un 30 y un 50 % menor.

En pruebas A/B en línea con millones de solicitudes, Cursor Router ofreció un rendimiento con calidad de vanguardia con un ahorro del 60 %.

Cursor enruta cientos de millones de solicitudes de programación cada semana entre todos los modelos y proveedores, con una visibilidad única de lo que les gusta a los usuarios y de lo que permanece en la base de código. La neutralidad de modelos siempre ha sido una parte fundamental de cómo funciona Cursor, y hoy ponemos esos datos y esa experiencia al servicio de su equipo.

Con Cursor Router, nuestro objetivo es ofrecer a los equipos el mejor rendimiento y la mejor experiencia para cada tarea, sin gastar más de lo que el trabajo requiere.

#Cómo funciona

Aproximadamente el 60% de los desarrolladores que usan Cursor eligen un solo modelo como su modelo principal para el día a día. Esto hace que el trabajo rutinario se complete a precios de vanguardia y que el gasto en IA crezca mucho más rápido que la calidad de los resultados. Cursor Router soluciona esto clasificando cada solicitud antes de ejecutar un modelo.

En esencia, Cursor Router es un clasificador que dirige a los usuarios a la mejor opción de modelo según su consulta. Entrenamos Cursor Router con más de 600 mil solicitudes reales y evaluamos el rendimiento en una prueba A/B en línea con millones de solicitudes reales dirigidas por Cursor Router, optimizando la satisfacción del usuario (AFC) como señal de recompensa.

Cursor Router analiza cada solicitud en función de la consulta, el contexto, la complejidad de la tarea y el dominio, junto con lo que sabemos sobre el comportamiento de cada modelo.

Aprendemos para qué es mejor cada modelo y dirigimos cada solicitud a la opción más eficaz. El trabajo sencillo va a los modelos con la mejor relación precio-rendimiento, las actualizaciones de la UI van al modelo con mejor criterio y los problemas más complejos y de largo plazo van a modelos de razonamiento de vanguardia.

Diseñamos nuestro clasificador de enrutamiento para un mundo en el que los modelos actualizados se lanzan pronto y con frecuencia. De este modo, a medida que se lancen modelos más nuevos y potentes, podremos actualizar Cursor Router fácilmente para que la experiencia siga mejorando.

Cursor Router tiene en cuenta la caché tanto en la forma en que se entrena como en la forma en que se evalúa. Se entrena con un conjunto de datos en el que el enrutamiento provoca fallos de caché y se evalúa en producción, donde los ahorros de costos que reportamos incluyen el costo de los fallos de caché en las decisiones de enrutamiento.

#IA de vanguardia a menor costo

Cursor Router tiene tres modos: Intelligence, Balance y Cost, que te permiten ajustar en qué punto de la frontera de Pareto entre costo e inteligencia quieres estar.

Descubrimos que el modo Auto Intelligence queda cerca de Fable en satisfacción del usuario con los resultados, con un costo aproximadamente un 60 % menor para equipos, al tiempo que aumenta la satisfacción en torno a un 15 % frente a Opus 4.8 con casi el mismo costo.

Del mismo modo, Auto Balance se sitúa por encima de Opus 4.8 en satisfacción del usuario con los resultados, con un costo aproximadamente un 36 % menor. Frente a GPT-5.6 Sol, Auto Balance ofrece una satisfacción comparable con un menor nivel de gasto.

Elegimos medir la eficacia de nuestro router mediante grandes pruebas A/B online en lugar de evals offline. Aunque las evals offline son indicadores útiles de calidad, están limitadas por su pequeño tamaño, su distancia respecto al uso en el mundo real y la dificultad de reducir el éxito a una rúbrica.

Las evals offline también omiten el costo adicional por fallos de caché que implica cambiar de modelo. El enrutamiento real ocurre a lo largo de una conversación: qué modelo elegir y cuándo cambiar.

Las pruebas A/B online ponen a Cursor Router a prueba en el mundo real, a lo largo de millones de tareas y conversaciones. Los ingenieros escriben código, hacen preguntas de seguimiento, se encuentran con errores y siguen adelante, a menudo a lo largo de cientos de solicitudes en una semana. Esas son las condiciones en las que un router de modelos tiene que rendir bien.

En cuanto a la calidad de los resultados, medimos:

• Satisfacción del usuario, clasificando el éxito del agente según las respuestas del usuario. Pasar a la siguiente funcionalidad es una señal claramente positiva, mientras que corregir al agente es una claramente negativa.
• Tasa de permanencia, o cuánto del código generado por el agente permanece en la base de código con el tiempo.

Nos hemos basado en estas métricas para evaluar cada lanzamiento de modelo y cada mejora del harness durante los últimos nueve meses.

#Lo que están viendo los clientes

Durante las últimas dos semanas, Cursor Router ha estado en acceso anticipado con un grupo seleccionado de clientes de Empresas. Comparamos lo que realmente pagaron con el coste del mismo tráfico, tarificado por completo según las tarifas de la API de Opus 4.8.

En el acceso anticipado, tres cuentas de alto volumen con miles de usuarios ahorraron entre un 30 % y un 50 % en las solicitudes enrutadas con Auto, frente a enrutarlo todo a Opus 4.8, sin pérdida de calidad.

El coste por solicitud es solo la mitad de la historia. A los líderes de ingeniería les importa si esos ahorros se traducen en trabajo real puesto en producción, así que analizamos el coste por commit, y el patrón se mantuvo.

Para un solo commit, observamos que Cursor Router tuvo un menor coste por commit: $6.76enelmodoIntelligencey$4.63 en Balance.

GPT-5.6 Sol igualó el coste de Intelligence, pero registró una menor satisfacción de los usuarios con el resultado. Mientras tanto, Fable 5 y Opus 4.8 generaron commits con un coste superior al de Cursor Router, de $12.69y$7.34 respectivamente.

Esa diferencia es el argumento práctico a favor del enrutamiento. Cursor Router mantiene las tareas difíciles en los modelos más potentes y saca el trabajo rutinario de los precios de vanguardia.

#Tú eliges el equilibrio

Cursor diseñó nuestro router pensando en equipos y grandes organizaciones. El router usa una taxonomía basada en datos, mientras que los administradores y los usuarios finales siguen eligiendo en qué punto se sitúa dentro de la frontera de Pareto entre costo e inteligencia.

Selecciona el modo Auto en el selector de modelos y elige entre tres modos de optimización que te mueven a lo largo de la frontera:

• Intelligence: Calidad de vanguardia, con un rendimiento a la altura de los modelos más costosos y potentes, que podrían quedar fuera del alcance para el uso diario.
• Balance: Calidad sólida, con un rendimiento a la altura de los modelos de vanguardia que la mayoría de la gente prefiere para el día a día.
• Cost: Buena calidad, alcanza el mayor nivel de inteligencia disponible mientras optimiza el gasto de tokens.

Los administradores pueden decidir cómo se despliega Cursor Router en los equipos. Puedes habilitarlo por equipo o grupo, elegir qué modos pueden seleccionar los miembros, establecer el modo predeterminado y permitir o bloquear modelos específicos.

#Qué sigue

Cursor Router es una de las formas en que Cursor optimiza el uso de tokens. Elegir el modelo adecuado solo importa si el propio agente se mantiene ágil, así que seguimos eliminando desperdicio en la harness que lo rodea.

La invocación dinámica de herramientas es otro ejemplo claro: la mayoría de las descripciones nativas de herramientas ya no se cargan en cada prompt. El modelo las busca la primera vez que las necesita, siguiendo el mismo patrón que ya usamos para los MCPs. Esto mantiene listas herramientas comunes como leer y editar, mientras que las menos utilizadas solo entran en el prompt cuando el agente realmente las invoca.

Junto con Cursor Router, seguimos elevando tanto el nivel mínimo como el máximo del grupo de modelos: Grok 4.5 amplía las opciones de las que Cursor Router puede echar mano en tareas más difíciles y costosas. Composer sigue mejorando en el uso diario, por lo que las interacciones de menor costo se mantienen cerca de la calidad de vanguardia sin pagar precios de vanguardia.

Cursor Router está disponible hoy para los planes Teams y Empresas en desktop, web, iOS, CLI y nuestro SDK.

Lee más en nuestra documentación y en el registro de cambios.