Cursor Composer er en ny, banebrydende kodningsmodel, der er udgivet som en del af Cursor 2.0, og som leverer meget hurtigere, agentbaseret kodegenerering til komplekse arbejdsgange med flere filer. Adgang til Composer styres af Cursors eksisterende niveaudelte abonnementer plus tokenbaseret brug, når du har opbrugt dine plantilladelser eller bruger Cursors "Auto"-routing - hvilket betyder, at omkostningerne er en blanding af et fast abonnementsgebyr og målte tokengebyrer. Nedenfor finder du en komplet, praktisk oversigt (funktioner, fordele, prismekanismer, eksempler og konkurrentsammenligninger), så du kan estimere reelle omkostninger og beslutte, om Composer er det værd for dit team.
Hvad er Cursor Composer?
Composer er Cursors nye "frontiermodel", der blev introduceret som en del af Cursor 2.0. Den blev bygget og finjusteret specifikt til softwareudviklingsworkflows og agentiske (flertrins) kodningsopgaver. Ifølge Cursors annoncering leverer Composer kodningsydelse på frontierniveau, samtidig med at den er optimeret til lav latenstid og hurtig iteration - Cursor siger, at de fleste konversationsgennemgange gennemføres på under 30 sekunder i praksis, og at genereringsgennemstrømningen er omtrent fire gange så høj som for tilsvarende kapable modeller i deres interne benchmarks. Composer blev trænet med kodebase-dækkende søgning og værktøjsadgang, så den kan ræsonnere om og udføre redigeringer på tværs af store projekter.
Hvor Composer sidder i Cursors produkt
Composer er ikke en separat "app", du køber alene; den tilbydes som en modelmulighed i Cursor-produktet (desktop og web) og kan routes via Cursors modelrouter (Auto). Du får adgang på modelniveau afhængigt af hvilket Cursor-abonnement du har, og om du betaler målte forbrugsgebyrer ud over din plans grænser. Cursors modeldokumentation viser Composer blandt de tilgængelige modeller, og virksomheden tilbyder både abonnementsniveauer og token-måling til modelbrug.
Cursors ændringer af brugspuljer og kreditsystemer i midten af 2025 illustrerer denne tendens: i stedet for reelt ubegrænset brug af premium-modeller tilbyder Cursor plangodtgørelser (og automatiske valg) og fakturerer derefter ekstra forbrug til API/token-priser.
Nøglefunktioner og fordele ved Composer
Composer er rettet mod udviklerproduktivitet til ikke-trivielle ingeniøropgaver. De vigtigste salgsargumenter:
- Agentkode-argumentation: Composer understøtter flertrinsarbejdsgange (f.eks. forståelse af en fejl, søgning i et repo, redigering af flere filer, kørsel af tests og iterering). Dette gør den bedre egnet end enkelttrinskompletioner til komplekst ingeniørarbejde.
- Hastighed / lav latenstid: Markøren rapporterer, at Composer har en betydeligt hurtigere genereringshastighed sammenlignet med sammenlignelige modeller, og at typiske interaktive ture afsluttes hurtigt, hvilket muliggør hurtigere iterationsløkker.
- Tæt kodebaseintegration: Composer blev trænet med adgang til Cursors værktøjssæt til hentning og redigering samt kodebaseindeksering, hvilket forbedrer dets evne til at arbejde med store arkiver og vedligeholde kontekst på tværs af filer.
- Agenttilstande og -værktøjer: Composer er designet til at fungere med Cursors agenttilstande og Model Context Protocol (MCP), hvilket gør det muligt at kalde specialiserede værktøjer, læse indekseret kode og undgå gentagne gange at skulle forklare projektstrukturen. Det reducerer gentagen tokenbrug i mange arbejdsgange.
Hvorfor det er vigtigt: For teams, der udfører dybdegående koderedigeringer og refaktorering af flere filer, kan Composer reducere manuel iteration og kontekstskift – men fordi det er agentisk og kan udføre mere beregningsarbejde pr. anmodning, har brugen af tokener pr. anmodning en tendens til at være højere end for simple færdiggørelsesmodeller (hvilket driver diskussionen om målte omkostninger nedenfor).
Hvordan blev Composer bygget?
Arkitektur og træningstilgang
Composer beskrives som en MoE-model, der er finjusteret med forstærkningslæring og en brugerdefineret, storstilet træningspipeline. Nøgleelementer fremhævet af Cursor:
- Ekspertblanding (MoE) design til effektivt at skalere kapaciteten til opgaver med lang kontekstkode.
- Forstærkningslæring (RL) med belønningssignaler afstemt efter agentadfærd, der er nyttige i softwareudvikling: planlægning, brug af søgning, redigering af kode, skrivning af tests og maksimering af parallel værktøjsbrug.
- Værktøjsbevidst træningUnder træningen havde Composer adgang til et sæt værktøjer (fillæsning/skrivning, semantisk søgning, terminal, grep), så den lærte at kalde værktøjer, når det var passende, og integrere outputtene.
- Tilpasset infrastrukturCursor byggede PyTorch + Ray-baserede pipelines, MXFP8 MoE-kerner og store VM-klynger for at muliggøre asynkron, værktøjsaktiveret RL i stor skala. Infrastrukturvalgene (lavpræcisionstræning, ekspertparallelisme) har til formål at reducere kommunikationsomkostninger og holde inferensforsinkelsen lav.
Hvorfor moE + RL er vigtig for kode
Koderedigering kræver præcis, flertrins ræsonnement over store repositories. MoE giver modellen episodisk kapacitet (mange parametre tilgængelige selektivt), mens RL optimerer for adfærd (halluciner ikke, kør tests, foreslå minimale differs). Træning med agentværktøjssættet betyder, at Composer ikke finjusteres udelukkende på next-token-forudsigelse - den lærte at bruge de værktøjer, der er tilgængelige i Cursors produktindstilling. Derfor positionerer Cursor Composer som en "agentisk" model snarere end blot en færdiggørelsesmodel.
Hvordan er prisen på Cursor-abonnementer hos Composer?
Cursors prissætning kombinerer abonnementsniveauer (månedlige planer) med brugsbaserede gebyrer (tokens, cache og visse agent-/værktøjsgebyrer). Abonnementsniveauerne giver dig basisfunktioner og inkluderet, prioriteret brug; den tunge eller premium-modelbrug faktureres derefter oveni. Nedenfor er de offentlige listepriser og den overordnede betydning af hver plan.
Individuelle (personlige) niveauer
- Hobby (Gratis): Begynderversion, begrænsede agentanmodninger / fanebladsfuldførelser; inkluderer en kort Pro-prøveperiode. God til let eksperimentering.
- Pro — 20 USD/måned (individuel): Alt i Hobby plus udvidet agentbrug, ubegrænsede fanebladsudfyldelser, baggrundsagenter og maksimale kontekstvinduer. Dette er det almindelige udgangspunkt for individuelle udviklere, der ønsker funktioner på Composer-niveau.
- Pro+ — $60 / måned (individuel, anbefales til superbrugere): mere inkluderet brug på premium-modeller. Cursors prisudrulning i juni 2025 præciserede, at Pro-planer inkluderer en pulje af modelkreditter (til brug af "frontier-modellen"), og at yderligere brug kan købes til cost-plus-priser eller via token-fakturering.
- Ultra — 200 kr./måned: for tunge personer, der har brug for væsentligt større inkluderet modelbrug og prioriteret adgang.
Team / Enterprise
Hold — 40 USD / bruger / måned: tilføjer centraliseret fakturering, brugsanalyse, rollebaserede kontroller og SSO. Større teams kan også købe Enterprise (brugerdefineret prisfastsættelse), der inkluderer samlet forbrug, faktura-/indkøbsordrefakturering, SCIM, revisionslogfiler og prioriteret support.
Tokenbaseret prisfastsættelse for Cursor Composer
Cursor blander abonnementer pr. bruger med fakturering pr. token for premium- eller agentanmodninger. Der er to relaterede, men forskellige faktureringskontekster at forstå:
- Auto/maks. tokenhastigheder (Markørens dynamiske valg af "Auto" eller maks./automatiske faktureringsintervaller).
- Modelliste / direkte modelpriser (hvis du vælger en model som Composer direkte, har modelliste-API'erne token-rater pr. model).
Disse forskellige tilstande ændrer de effektive input/output-tokenrater, du vil se på din faktura. Nedenfor er de kanoniske tal, som Cursor offentliggør i sin dokumentation og modelsider - disse er de mest bærende tal til omkostningsberegninger.
Auto / Maks
Når du overskrider planens grænser (eller eksplicit bruger Auto til at dirigere til premium-modeller), opkræver markøren betaling for modelbrug på en pr. token basis. De mest almindeligt anvendte satser for Cursors Auto router (som vælger en premiummodel efter behov) er:
- Input + Cache-skrivning: 1.25 USD pr. 1,000,000 tokens
- Output (generering): 6.00 USD pr. 1,000,000 tokens
- Cache-læsning: 0.25 USD pr. 1,000,000 tokens
Disse satser blev dokumenteret i Cursors konto-/prisdokumenter, der beskriver automatisk fakturering, og er rygraden i Composers driftsomkostninger, når Composer-forbrug faktureres via Auto, eller når du direkte vælger modelforbrug, der opkræves til API-satser.
Komponist- og modellistepriser
Cursors modelliste / modelprisreference viser prisangivelser pr. model. For nogle premiummodeller i Cursor, Composer i modellistepriser: Input 1.25 / 1M; Output 10.00 / 1MI praksis betyder det, at hvis du eksplicit vælger Composer som model i stedet for at køre Auto, kan den output-token-rate, du pådrager dig, være højere end Autos output-rate på $6.
Hvorfor input- og output-tokens er forskellige
- Indtast tokens er de tokens, du sender (prompts, instruktioner, kodestykker, filkontekst). Markøren opkræver betaling for at skrive disse ind i systemet (og lejlighedsvis cache dem).
- Output tokens er det, modellen genererer (koderedigeringer, forslag, diffs osv.). Outputgenerering er dyrere, fordi det bruger mere beregningskraft. Cursors offentliggjorte tal afspejler disse relative omkostninger.
Sammenligning af Cursor Composer med konkurrenter
Når man vurderer omkostninger og værdi, er det nyttigt at sammenligne Composers enhedsøkonomi med andre udbredte AI-tjenester til udviklere. Bemærk, at modelfunktioner, latenstid, integration og inkluderede plangodtgørelser også betyder noget – prisen alene er ikke hele historien.
GitHub Copilot (individuelle niveauer)
GitHub Copilot prissættes primært pr. bruger med niveauer (Gratis, Pro til ~$10/måned, Pro+ og Business niveauer højere). Copilot tilbyder et antal "premium"-anmodninger pr. måned og opkræver betaling for yderligere premium-anmodninger (offentliggjorte tilføjelser pr. anmodning). Copilot samler modeller (inklusive Google/Anthropic/OpenAI-muligheder i nogle planer) og sælges som en SaaS pr. udvikler. For mange individuelle udviklere kan Copilots samlede pris pr. sæde være enklere og billigere til rutinemæssige fuldførelser; til tunge agentopgaver med flere trin kan en token-målt model være mere gennemsigtig.
OpenAI (API / avancerede modeller)
OpenAIs mere avancerede modeller (GPT-5-serien og premium-varianter) har forskellige omkostninger pr. token, der kan være højere end Cursors Composer-pris for visse pro-modeller. OpenAI tilbyder også mange ydelsesniveauer (og batch- eller cachelagrede rabatter), der påvirker de effektive omkostninger. Ved sammenligning skal du overveje latenstid, nøjagtighed i kodningsopgaver og værdien af Cursors editorintegration (som kan opveje en omkostningsdelta pr. token).
Hvilken er billigst i praksis?
- Små, hyppige fuldførelser / autofuldførelser: En SaaS (Copilot) per-seat er ofte den billigste og enkleste løsning.
- Store agentopgaver med flere filer: Token-målte modeller (Composer via Cursor Auto eller Anthropic/OpenAI direkte) giver fleksibilitet/kvalitet, men koster mere pr. tung anmodning; omhyggelig modellering af tokenbrug er afgørende.
Konklusion — Er Composer “dyr”?
Komponist er ikke faktureret som en enkelt flad linjepost — det er en del af et hybridsystem. Til let til moderat interaktiv brug, en 20 USD/måned Pro En plan plus brug i automatisk tilstand kan holde dine omkostninger lave (tiere af dollars om måneden). For tunge, parallelle agent-arbejdsbelastninger med mange lange output kan Composer generere hundredvis eller tusindvis om måneden, fordi output-token-rater og samtidighed mangedobler omkostningerne. Sammenlignet med konkurrenter, der først og fremmest bruger abonnementer (f.eks. GitHub Copilot), bytter Cursors Composer en højere marginal inferenspris ud med meget hurtigere, agentbaserede og repository-bevidste funktioner.
Hvis dine mål er automatisering med flere agenter, refaktorering på tværs af repositorier eller kortere iterationscyklusser, der sparer tid til udvikling, kan Composers hastighed og værktøjer levere et stærkt investeringsafkast.
Hvordan bruger jeg CometAPI i Cursor? (trin for trin)
Kort opsummering: CometAPI er en modelaggregationsgateway (enkelt endpoint, der kan fungere som proxy for mange modelleverandører). For at bruge den i Cursor skal du registrere dig hos CometAPI, få en API-nøgle og et model-id, derefter tilføje den pågældende nøgle + endpoint i Cursors Modelindstillinger som en brugerdefineret udbyder (tilsidesæt basis-URL) og vælge CometAPI-modellen i Composer/Agent-tilstand.
CometAPI designede også en proprietær kodningsmodel baseret på Claude specifikt til markøren: cometapi-sonnet-4-5-20250929-thinking og cometapi-opus-4-1-20250805-thinking etc.
Trin A — Få dine CometAPI-legitimationsoplysninger
- Tilmeld dig på CometAPI og oprette en API-nøgle fra deres dashboard. Hold nøglen hemmelig (behandl den som enhver anden bærertoken).
- Opret/kopier en API-nøgle, og noter det modelnavn/ID, du vil bruge (f.eks.
claude-sonnet-4.5eller en anden leverandørmodel tilgængelig via CometAPI).CometAPI-dokumentation/vejledninger beskriv processen og angiv navnene på understøttede modeller.
Trin B — Tilføj CometAPI som en brugerdefineret model/udbyder i Cursor
- Åbn markør → Indstillinger → Modeller (eller Indstillinger → API-nøgler).
- Hvis markøren viser en "Tilføj brugerdefineret model" or "Tilsidesæt OpenAI-basis-URL" mulighed, brug den:
- Basis-URL / Slutpunkt: indsæt den CometAPI OpenAI-kompatible basis-URL (CometAPI vil dokumentere, om de eksponerer en
openai/v1stilslutpunkt eller et udbyderspecifikt slutpunkt). (Eksempel:https://api.cometapi.com/v1— brug den faktiske URL fra CometAPI-dokumentationen.) - API KeyIndsæt din CometAPI-nøgle i API-nøglefeltet.
- Modelnavntilføj modelidentifikatoren præcis som CometAPI-dokumenterne (f.eks.
claude-sonnet-4.5orcomposer-like-model).
- Bekræft forbindelsen, hvis Cursor tilbyder en "Bekræft" / "Test"-knap. Cursors brugerdefinerede modelmekanisme kræver normalt, at udbyderen er OpenAI-kompatibel (eller at Cursor accepterer en basis-URL + nøgle). Community-guider viser det samme mønster (tilsidesæt basis-URL → angiv nøgle → bekræft).
Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!
Se også Cursor 2.0 og Composer: hvordan en multiagent gentænker overrasket AI-kodning


