Cursor モデル最適運用設計（7モデル構成）]]> LLM運用, Cursor, モデル選択, コスト最適化, 推論制御, AIエンジニアリング, エージェント設計]]> 本リソースは、CursorにおけるAIモデルの最小構成（7モデル）を定義し、
コスト・性能・安定性のバランスを最適化するための運用設計をまとめたものである。

対象モデルは以下の7つに限定する：
GPT-5.4 Nano, Composer 2, GPT-5.4 Mini, Codex 5.3, Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash, GPT-5.5。

各モデルの役割分担、Reasoningレベルの最適化、Context制御、
Fastモードの使用制限、およびタスク別切替ルールを定義する。

本設計の基本思想は「小さいモデルで処理し、必要な場合のみ上位モデルへエスカレーションする」ことである。
これにより、無駄なトークン消費と誤推論を抑制する。]]> Unjuno]]> https://cursor.com/docs/models-and-pricing
https://cursor.com/pricing]]> 2026-05-01]]> 2026-05-01]]> https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/]]> cursor-model-optimization-7set-v1]]>