Cursor 发布智能模型路由系统 Cursor Router

今天我们推出了 Cursor Router，这是我们为团队和企业打造的智能模型路由器。

Cursor Router 让团队可以自动将每个请求路由到最适合完成该任务的模型，以较低的成本提供前沿智能。

我们在数千名企业开发者的生产流量中观察到了非常强的成果。在与数十家企业的早期访问期间，客户以大约低 30–50% 的成本获得了前沿性能。

在数百万次请求的在线 A/B 测试中，Cursor Router 实现了前沿质量表现，同时节省了 60% 的成本。

Cursor 每周处理数亿次编码请求，覆盖每个模型和提供商，并对用户偏好和代码库中的内容具有独特的可见性。模型中立性一直是 Cursor 工作的核心，今天我们将这些数据和专业知识应用于你的团队。

通过 Cursor Router，我们的目标是为团队提供每项任务的最佳性能和体验，而无需花费超出工作所需的成本。

大约 60% 使用 Cursor 的开发者选择单个模型作为日常使用工具。这导致日常工作以前沿价格完成，而 AI 支出比产出质量增长得更快。Cursor Router 通过在模型运行前对每个请求进行分类来解决这一问题。

从本质上讲，Cursor Router 是一个分类器，根据用户查询将其路由到最佳模型选项。我们在超过 60 万个实时请求上训练了 Cursor Router，并在数百万个由 Cursor Router 指导的实时请求上进行了在线 A/B 测试，以用户满意度（AFC）为奖励优化性能。

Cursor Router 根据查询、上下文、任务复杂性和领域分析每个请求，并结合我们对每个模型行为的了解。我们学习每个模型最擅长的内容，并将其路由到最有效的选项。简单工作由最具性价比的模型处理，UI 更新由最具品味的模型处理，更复杂、长远的问题由前沿推理模型处理。

我们设计了路由分类器，以适应不断早期和频繁发布更新模型的世界。这样，当更新、更强大的模型发布时，我们可以轻松更新 Cursor Router，让体验持续改进。

Cursor Router 在训练和评估中都具有缓存感知能力。它在一个会产生缓存未命中的数据集上进行训练，并在生产环境中进行评估，我们报告的成本节省包括路由决策中缓存未命中的成本。

Cursor Router 有三种模式：Intelligence、Balance 和 Cost，可以让你调整自己在成本-智能帕累托前沿的位置。

我们发现，自动 Intelligence 模式在用户对输出满意度方面接近 Fable，同时在团队成本上降低约 60%，并且在几乎相同的成本下将满意度提升约 15% 相比 Opus 4.8。

类似地，自动 Balance 模式在用户对结果的满意度上高于 Opus 4.8，同时成本降低约 36%。与 GPT-5.6 Sol 相比，自动 Balance 在较低的花费下提供相当的满意度。

我们选择使用大型在线 A/B 测试来衡量路由器的有效性，而不是离线评估。虽然离线评估是质量的有用代理，但它们受限于数据量小、与实际使用的距离以及将成功减少到评分标准的难度。

离线评估还忽略了由模型切换带来的额外缓存未命中成本。真实的路由发生在一段对话中：选择哪个模型、何时切换。

在线 A/B 测试将 Cursor Router 放在真实世界中进行测试，涵盖数百万个任务和对话。工程师编写代码、提出后续问题、遇到错误并继续工作，通常一周内会处理上百个请求。这些都是模型路由器需要良好表现的环境。

在输出质量方面，我们测量了：

在过去九个月中，我们依靠这些指标评估每次模型发布和功能改进。

在过去两周，Cursor Router 对一部分企业客户进行了早期访问。我们将他们实际支付的费用与相同流量按 Opus 4.8 API 收费的费用进行比较。

在早期访问中，三个高流量账户的几千名用户在自动路由请求上节省了 30%–50%，而无需降低质量，这相比将所有请求路由至 Opus 4.8。

每个请求的成本只是故事的一半。工程领导关心这些节省是否体现在实际交付工作中，因此我们观察了每次提交的成本，这一模式依然成立。

对于单次提交，我们观察到在智能模式下，Cursor Router 每次提交的成本为 6.76 美元，在平衡模式下为 4.63 美元。

GPT-5.6 Sol 的成本与智能模式相当，但输出的用户满意度较低。与此同时，Fable 5 和 Opus 4.8 的提交成本较 Cursor Router 有所溢价，分别为 12.69 美元和 7.34 美元。

这种差距就是路由的实际案例。Cursor Router 将困难任务保留给最有能力的模型，而将常规工作移出前沿定价。

Cursor 针对团队和大型组织设计了我们的路由器。路由器使用数据驱动的分类法，同时管理员和终端用户仍然可以选择其在成本-智能帕累托前沿的位置。

在模型选择器中选择自动模式，并从三种优化模式中选择，使你沿前沿移动：

管理员可以决定 Cursor Router 如何在团队中部署。你可以按团队或小组启用它，选择成员可以选择的模式，设置默认值，并允许或阻止特定模型。

Cursor Router 是 Cursor 推动代币效率的一个部分。选择正确的模型只有在代理本身保持精简时才有意义，因此我们继续削减肉工具中的浪费：https://cursor.com/blog/continually-improving-agent-harness。

动态工具调用：https://cursor.com/blog/dynamic-context-discovery 是另一个明显的例子，其中大多数本地工具描述不再加载到每个提示中。模型在首次需要时查找它们，这遵循我们已经在 MCP 中使用的相同模式。这使常用工具（如读取和编辑）保持热状态，而不常用工具只有在代理实际调用时才进入提示。

除了 Cursor Router，我们还持续提高模型池的下限和上限：Grok 4.5：https://cursor.com/blog/grok-4-5 扩大了 Cursor Router 在更困难、高成本工作中可调用的范围。Composer 在日常路径上不断改进，因此较低成本的结果保持接近前沿质量，而无需支付前沿价格。

Cursor Router 现已在桌面、网页、iOS、CLI 和我们的 SDK 上对团队和企业计划开放。

阅读我们的文档：https://cursor.com/docs/cursor-router 以及更新日志：https://cursor.com/changelog/router。

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