Cursor 发布 Cursor Router——通过查询分类器将 AI 成本降低高达 50%，且不损失质量

Cursor 已面向 Teams 和 Enterprise 计划公开发布 Cursor Router。这是一个分类器，在执行模型前分析请求，并将其路由至最适合该任务的模型。据公司称，在线 A/B 测试实现了 60% 的成本节约，同时保持前沿（frontier）级别质量，而早期体验的三家企业客户节省了 30%-50%。该系统解决的问题是成本结构：约 60% 的开发者每天使用单一模型，按前沿模型价格为日常任务付费。Cursor Router 基于超过 600,000 个实时请求进行训练，并针对用户满意度指标（AFC）进行了优化。对于每个请求，系统分析请求内容、上下文、任务复杂度和领域。简单任务路由至经济型模型，UI 更新路由至审美最佳的模型，而复杂的长期问题则路由至前沿模型。成本节约不是通过牺牲复杂任务质量实现，而是通过将日常任务移出前沿定价范畴。一个重要细节：Cursor Router 考虑了切换模型时的缓存未命中成本，并已包含在宣称的节约中。系统支持随着新模型出现进行更新。评估使用两个指标：用户满意度和生成代码的保留率。Auto Intelligence 模式在成本低 60% 的情况下达到 Fable 级别的满意度；Auto Balance 模式在成本低 36% 的情况下超越 Opus 4.8。每次提交成本：Auto Balance 为 4.63 美元，Auto Intelligence 为 6.76 美元，Opus 4.8 为 7.34 美元，Fable 5 为 12.69 美元。Cursor Router 支持桌面端、Web 端、iOS 端、CLI 和 Cursor SDK，并默认在 Teams 中启用。管理员可以配置启用、禁用模式以及允许的模型列表。两个限制：Grok 4.5 作为经济型选项是必需的（阻止列表无法排除），Balance 和 Intelligence 模式按所选模型费率计费，因此成本会有所不同。