Cursor Router のご紹介
本日、チームや企業向けのインテリジェントなモデルルーター、Cursor Router をリリースします。
Cursor Router を使うと、チームはすべてのリクエストをタスクに最適なモデルへ自動的にルーティングでき、最先端AI性能をより低コストで活用できます。
私たちは、数千人規模の企業開発者による本番トラフィックで、非常に高い成果を確認してきました。数十社の企業にご参加いただいた早期アクセス期間中、お客様はおおよそ 30〜50% 低いコストで最先端のパフォーマンスを得られました。
数百万件のリクエストを対象にしたオンライン A/B テストでは、Cursor Router は 60% のコスト削減で最先端品質のパフォーマンスを実現しました。
Cursor は毎週、あらゆるモデルやプロバイダーにまたがって数億件ものコーディングリクエストをルーティングしており、ユーザーが何を好み、何がコードベースに定着するのかについて独自の知見を持っています。モデル中立性は常に Cursor の中核にあり、本日、そのデータと専門性をあなたのチームのために活用します。
Cursor Router により、私たちは、必要以上のコストをかけることなく、あらゆるタスクでチームに最高のパフォーマンスと体験を提供することを目指します。
仕組み
Cursorを使っている開発者の約60%は、日常的に使うモデルを1つだけ選んでいます。その結果、定型的な作業にも最先端モデル並みのコストがかかり、AIへの支出は出力品質をはるかに上回るペースで増えてしまいます。
Cursor Routerは、モデルを実行する前に各リクエストを分類することで、この問題を解決します。
Cursor Routerの中核にあるのは、クエリに基づいてユーザーを最適なモデルの選択肢へ振り分ける分類器です。私たちはCursor Routerを60万件超の実際のリクエストで学習し、報酬としてユーザー満足度 (AFC) を最適化しながら、Cursor Routerが振り分けた数百万件の実際のリクエストを対象とするオンラインA/Bテストでパフォーマンスを評価しました。
Cursor Routerは、各リクエストについて、クエリ、コンテキスト、タスクの複雑度、領域に加え、私たちが把握している各モデルの挙動も踏まえて分析します。
私たちは各モデルの得意分野を学習し、最も効果的な選択肢へ振り分けます。単純な作業は最も価格効率の高いモデルへ、UIの更新は最もセンスのよいモデルへ、より複雑で長いホライズンの問題は最先端の推論モデルへ送られます。
私たちは、更新されたモデルが早いサイクルで次々にリリースされる世界を前提に、このルーティング分類器を設計しました。これにより、より新しく、より強力なモデルがリリースされるたびに、Cursor Routerを簡単に更新でき、体験は継続的に改善されていきます。
Cursor Routerは学習と評価の両方でキャッシュを考慮しています。学習には、ルーティングによってキャッシュミスが発生するデータセットを使用し、評価は本番環境で行っています。さらに、私たちが報告するコスト削減には、ルーティングの判断におけるキャッシュミスのコストも含まれています。
より低コストで最先端AI性能
Cursor Router には Intelligence、Balance、Cost の 3 つのモードがあり、コストとAI性能のパレートフロンティア上でどこを重視するかを調整できます。
その結果、Auto Intelligence mode はチーム向けで約 60% 低いコストながら、出力に対するユーザー満足度で Fable に近い水準に達することがわかりました。さらに、ほぼ同等のコストで Opus 4.8 を約 15% 上回る満足度も実現しています。
同様に、Auto Balance は約 36% 低いコストで、結果に対するユーザー満足度が Opus 4.8 を上回ることがわかりました。GPT-5.6 Sol と比べても、Auto Balance はより低いコストで同等の満足度を実現します。
私たちは、ルーターの有効性を測るために、オフライン evals ではなく大規模なオンライン A/B テストを採用しました。オフライン evals は品質の有用な代替指標ではあるものの、規模が小さいこと、実際の使用状況との乖離があること、そして成功を評価基準に落とし込むことの難しさによって制約があります。
また、オフライン evals では、モデルの切り替えによって生じる追加のキャッシュミスコストも反映されません。実際のルーティングは会話全体にまたがって行われます。つまり、どのモデルを選ぶか、そしていつ切り替えるかです。
オンライン A/B テストでは、数百万件のタスクと会話を通じて、実環境で Cursor Router を検証できます。エンジニアはコードを書き、追加で質問し、エラーに直面しても作業を続けます。多くの場合、1 週間で数百件のリクエストに及びます。モデルルーターが高い性能を発揮する必要があるのは、まさにそうした条件下です。
出力品質については、次の指標を測定しました。
- ユーザー満足度: ユーザーの応答に基づいて、エージェントの成功を分類します。次の機能に進むことは強いポジティブシグナルであり、エージェントを修正することは強いネガティブシグナルです。
- Keep rate: エージェントが生成したコードのうち、時間が経っても コードベース に残っている割合です。
私たちは過去 9 か月にわたり、すべてのモデルローンチと harness の改善を評価するために、これらのメトリクスを使ってきました。
お客様が実際に得ている結果
この2週間、Cursor Router は一部の企業のお客様に早期アクセスとして提供されてきました。実際のお支払い額を、同じトラフィックをすべて Opus 4.8 の API 料金で処理した場合と比較しました。
早期アクセスでは、数千人規模のユーザーを抱える高トラフィックの 3 つのアカウントで、すべてを Opus 4.8 にルーティングした場合と比べて、Auto によるルーティングのリクエストコストが 30%〜50% 低下し、品質の低下は見られませんでした。
リクエストあたりのコストだけでは、全体像の半分しかわかりません。エンジニアリング部門のリーダーが重視するのは、その削減効果が実際にリリースされた成果物に表れているかどうかです。そこでコミットあたりのコストも見たところ、同じ傾向が確認されました。
1 回のコミットについて見ると、Cursor Router のコミットあたりのコストは、Intelligence mode で 4.63 と、より低い水準でした。
GPT-5.6 Sol は価格面で Intelligence と同水準でしたが、出力に対するユーザー満足度はより低い結果でした。一方、Fable 5 と Opus 4.8 は、Cursor Router より高いコミットコストとなり、それぞれ 7.34 でした。
この差こそが、ルーティングの実用的な価値を示しています。Cursor Router は、難しいタスクは最も高性能なモデルに任せ、定型的な作業は最先端モデルの価格帯から外します。
トレードオフは自分で選べます
Cursor は、チームや大規模な組織での利用を念頭に自社の ルーター を設計しました。ルーター はデータに基づく分類を用いていますが、コストと知能のパレート最先端のどこに位置づけるかは、引き続き管理者とエンドユーザーが選べます。
モデルピッカーで Auto モードを選ぶと、最先端に沿って最適化の方向を調整できる 3 つのモードから選べます。
- Intelligence: 最先端品質で、パフォーマンスは日常的に使うには手が届きにくい、最も高価で強力なモデルに匹敵します。
- Balance: 高品質で、パフォーマンスは多くの人が日常的に使いたいと感じる最先端モデルに匹敵します。
- Cost: 十分な品質を保ちつつ、トークン消費を最適化しながら、利用可能な中で最大限の知能を引き出します。
管理者は、Cursor Router をチーム全体にどう展開するかを決められます。チームまたはグループごとに有効化したり、メンバーが選べるモードを指定したり、デフォルトを設定したり、特定のモデルを許可またはブロックしたりできます。
次に
Cursor Router は、Cursor がトークン効率を高める仕組みの一部です。適切なモデルを選んでも、エージェント自体が無駄なく軽量に保たれていなければ意味がありません。そのため、私たちはそれを支える harness の無駄を削減し続けています。
動的ツール呼び出しも、その分かりやすい例の 1 つです。現在では、ほとんどのネイティブツールの説明はすべてのプロンプトに読み込まれません。モデルは必要になった時点で初めてそれらを参照し、MCP ですでに採用しているのと同じパターンに従います。これにより、read や edit のようなよく使うツールはすぐ使える状態を保ちつつ、あまり使われないツールはエージェントが実際に呼び出したときにだけプロンプトに入ります。
Cursor Router とあわせて、私たちはモデルプールの下限と上限を引き上げ続けています。Grok 4.5 により、Cursor Router がより難しく高コストな作業で活用できる選択肢が広がります。Composer も日常的なユースケースで着実に改善を続けており、低コストなターンでも、最先端の価格を払わずに最先端品質に近い結果を実現できます。
Cursor Router は現在、デスクトップ、Web、iOS、CLI、Cursor SDK で Teams と企業プラン向けに利用可能です。
