Cursor Composer は、Cursor 2.0 の一部としてリリースされた、最先端のコーディングモデルです。複雑な複数ファイルを扱うワークフローにおいて、はるかに高速でエージェント的なコード生成を実現します。Composer へのアクセスは、Cursor の既存の段階的サブスクリプションに加え、プランの上限に達した場合、または Cursor の「自動」ルーティングを使用した場合のトークンベースの使用量によって制御されます。つまり、料金は固定サブスクリプション料金と従量制トークン料金の組み合わせとなります。以下では、機能、メリット、料金体系、実例、競合他社との比較など、包括的な実用的な内訳をご紹介します。実際のコストを概算し、Composer がチームにとって価値があるかどうかを判断できます。
Cursor Composer とは何ですか?
Composerは、Cursor 2.0の一部として導入されたCursorの新しい「フロンティアモデル」です。ソフトウェアエンジニアリングのワークフローとエージェント型（マルチステップ）コーディングタスク向けに特別に構築および調整されています。Cursorの発表によると、Composerは低レイテンシと高速イテレーションに最適化されながら、フロンティアレベルのコーディングパフォーマンスを実現します。Cursorによると、ほとんどの会話ターンは実際には30秒未満で完了し、社内ベンチマークでは、生成スループットは同等の性能を持つモデルの約4倍を実現しています。Composerは、コードベース全体の検索とツールアクセスを学習することで、大規模プロジェクト全体にわたって推論を行い、編集を実行できます。
Cursor製品内でのComposerの位置づけ
Composer は単独で購入する独立した「アプリ」ではなく、Cursor 製品（デスクトップ版およびウェブ版）内のモデルオプションとして提供され、Cursor のモデルルーター（Auto）を介してルーティング可能です。モデルレベルのアクセスは、ご利用の Cursor サブスクリプションの種類と、プランの上限を超えた従量制料金の支払いの有無に応じて異なります。Cursor のモデルドキュメントでは、利用可能なモデルに Composer が記載されており、Cursor はモデル使用量に対してサブスクリプションレベルとトークンメータリングの両方を提供しています。
Cursor が 2025 年半ばに使用量プールとクレジット システムに対して行った変更は、この傾向を示しています。プレミアム モデルを本当に無制限に使用するのではなく、Cursor はプランの許容量 (および自動選択) を提供し、追加の使用量に対して API/トークン レートで請求します。
Composerの主な機能と利点
Composerは、複雑なエンジニアリングタスクにおける開発者の生産性向上を目的としています。主なセールスポイントは以下のとおりです。
- エージェントコード推論: Composerは、バグの理解、リポジトリの検索、複数ファイルの編集、テストの実行と反復処理など、複数のステップから成るワークフローをサポートしています。そのため、複雑なエンジニアリング作業においては、単発の補完よりも適しています。
- 速度/低遅延: カーソル レポートによると、Composer は同等のモデルと比較して生成スループットが大幅に高速化されており、一般的なインタラクティブ ターンがすぐに終了し、反復ループが高速化されます。
- 緊密なコードベース統合: Composer は、Cursor の取得および編集ツールセットとコードベースのインデックス作成へのアクセスをトレーニングされ、大規模なリポジトリでの作業やファイル間のコンテキストの維持能力が向上しました。
- エージェントのモードとツール: ComposerはCursorのエージェントモードとモデルコンテキストプロトコル（MCP）と連携するように設計されており、専用ツールの呼び出し、インデックス付きコードの読み取り、プロジェクト構造の繰り返し説明の回避を可能にします。これにより、多くのワークフローにおけるトークンの繰り返し使用が削減されます。
それがなぜ重要なのか: 深いコード編集や複数ファイルのリファクタリングを行うチームにとって、Composer は手動による反復とコンテキストの切り替えを削減できます。ただし、エージェントであり、リクエストごとにより多くの計算作業を実行できるため、リクエストごとのトークン使用量は単純な完了モデルよりも高くなる傾向があります (これが以下の従量制料金の説明の根拠となります)。
Composer はどのように構築されましたか?
アーキテクチャとトレーニングのアプローチ
Composerは、強化学習とカスタマイズされた大規模な学習パイプラインによって微調整されたMoEモデルです。Cursorが強調する主な要素は以下のとおりです。
- 専門家の混合（MoE） 長いコンテキストのコードタスクの容量を効率的に拡張する設計。
- 強化学習（RL） 報酬信号は、計画の作成、検索の使用、コードの編集、テストの作成、並列ツールの使用の最大化など、ソフトウェア エンジニアリングに役立つエージェントの動作に合わせて調整されています。
- ツール認識トレーニング: トレーニング中、Composer は一連のツール (ファイルの読み取り/書き込み、セマンティック検索、ターミナル、grep) にアクセスできたため、適切なときにツールを呼び出して出力を統合することを学習しました。
- カスタムインフラCursorは、PyTorch + Rayベースのパイプライン、MXFP8 MoEカーネル、そして大規模なVMクラスターを構築し、非同期かつツール対応の強化学習を大規模に実現しました。インフラの選択（低精度トレーニング、エキスパート並列処理）は、通信コストを削減し、推論のレイテンシを低く抑えることを目的としています。
moE + RLがコードにとって重要な理由
コード編集には、大規模なリポジトリに対する正確で多段階的な推論が必要です。MoEはモデルにエピソード的な能力（選択的に利用可能な多数のパラメータ）を与え、RLは動作（幻覚を起こさない、テストを実行する、最小の差分を提案する）を最適化します。エージェントツールセットを用いたトレーニングにより、Composerは次のトークン予測のみに基づいて微調整されるのではなく、Cursorの製品設定で利用可能なツールを使用することを学習します。そのため、CursorはComposerを単なる補完モデルではなく「エージェント的」モデルとして位置付けています。
Composer の Cursor サブスクリプション プランの価格はどのように設定されますか?
カーソルの価格設定は サブスクリプションレベル （月額プラン） 使用量ベースの料金 （トークン、キャッシュ、および特定のエージェント/ツール料金）。サブスクリプションプランでは、基本機能と優先利用が提供されます。高頻度利用またはプレミアム利用の場合は、これに加算して課金されます。以下は、各プランの定価と概要です。
個人（個人）階層
- 趣味（無料）: エントリーレベルで、エージェントリクエストとタブ補完機能が制限されています。短期間のProトライアルが含まれています。軽い実験に最適です。
- Pro — 月額 20 ドル (個人): Hobby のすべてに加え、拡張エージェント使用率、無制限のタブ補完、バックグラウンドエージェント、最大コンテキストウィンドウを備えています。これは、Composer レベルの機能を求める個人開発者にとって共通の出発点となります。
- Pro+ — 月額 60 ドル (個人、パワーユーザーに推奨): プレミアムモデルにはさらに多くの使用量が含まれます。Cursorの2025年6月の価格設定ロールアウトでは、Proプランにはモデルクレジットのプール（「フロンティアモデル」の使用向け）が含まれており、追加の使用量はコストプラス料金またはトークン課金で購入できることが明確にされました。
- ウルトラ — 月額 200 ドル: 大幅に大きなモデルの使用と優先アクセスを必要とするヘビーユーザー向け。
チーム / エンタープライズ
チーム — ユーザーあたり月額 40 ドル: 集中課金、使用状況分析、ロールベースの管理、SSO 機能が追加されます。大規模なチームの場合は、使用量のプール、請求書/発注書による請求、SCIM、監査ログ、優先サポートが含まれる Enterprise プラン（カスタム価格）もご購入いただけます。
Cursor Composer のトークンベースの価格設定
Cursor は、プレミアムリクエストまたはエージェントリクエストに対して、ユーザー単位のプランとトークン単位の課金を組み合わせています。関連性はあるものの、異なる課金コンテキストが2つあります。
- 自動/最大モードのトークンレート (カーソルの「自動」動的選択または最大/自動課金バケット)。
- モデルリスト/直接モデル価格設定 (Composer などのモデルを直接選択した場合、モデル リスト API にはモデルごとのトークン レートがあります)。
これらの異なるモードによって、請求書に記載される実効入出力トークンレートが変わります。以下は、Cursorがドキュメントとモデルページで公開している標準的な数値です。これらはコスト計算において最も信頼性の高い数値です。
自動/最大
プランの許容量を超えた場合（または明示的に自動を使用してプレミアムモデルにルーティングした場合）、Cursorはモデルの使用に対して課金します。 トークンごと カーソルの最もよく参照されるレートは 自動応答オプション ルーター（オンデマンドでプレミアム モデルを選択）は次のとおりです。
- 入力 + キャッシュ書き込み: 1.25トークンあたり1,000,000ドル
- 出力（生成）: 6.00トークンあたり1,000,000ドル
- キャッシュ読み取り: 0.25トークンあたり1,000,000ドル
これらの料金は、自動課金について説明した Cursor のアカウント/料金ドキュメントに記載されており、Composer の使用量が自動で課金される場合、または API 料金で課金されるモデルの使用量を直接選択する場合の Composer の運用コストの基盤となります。
作曲家とモデルの価格表
Cursorのモデルリスト/モデル価格リファレンスには、モデルごとの価格エントリが表示されます。Cursor内の一部のプレミアムモデルについては、Composerのモデルリスト価格をご覧ください。 入力1.25 / 1M; 出力10.00 / 1M実際には、Autoを実行するのではなく、Composerをモデルとして明示的に選択した場合、発生する出力トークンレートはAutoの6ドルの出力レートよりも高くなる可能性があることを意味します。
入力トークンと出力トークンが異なる理由
- 入力トークン 送信するトークン（プロンプト、指示、コードスニペット、ファイルコンテキスト）です。カーソルは、これらをシステムに書き込む（そして時々キャッシュする）ために料金を請求します。
- 出力トークン モデルが生成するもの（コード編集、提案、差分など）です。出力生成はより多くの計算リソースを消費するため、コストが高くなります。Cursor が公開している数値は、これらの相対的なコストを反映しています。
Cursor Composerと競合製品の比較
コストと価値を判断する際には、Composerのユニットエコノミクスを他の広く利用されている開発者向けAIサービスと比較すると効果的です。モデルの機能、レイテンシ、統合性、プランに含まれる手当も重要な要素であり、価格だけでは判断できません。
GitHub Copilot（個別の層）
GitHub Copilotは、基本的にユーザー単位で料金体系が設定されており、複数の階層（無料、Proは月額約10ドル、Pro+およびBusinessはより高額）があります。Copilotは毎月一定数の「プレミアム」リクエストを提供し、追加のプレミアムリクエスト（リクエストごとに公開されるアドオン）には料金が発生します。Copilotはモデルをバンドルし（一部のプランではGoogle/Anthropic/OpenAIオプションを含む）、開発者ごとのSaaSとして販売されます。多くの個人開発者にとって、Copilotのオールインシート（ユーザー単位）の価格は、定型的な処理であればよりシンプルで安価です。一方、負荷の高い複数ステップのエージェントタスクの場合は、トークンベースの従量制モデルの方が透明性が高い場合があります。
OpenAI（API / 高度なモデル）
OpenAIのハイエンドモデル（GPT-5シリーズおよびプレミアムバリアント）は、トークンあたりの料金が異なり、一部のプロモデルではCursorのComposer料金よりも高くなる場合があります。OpenAIは、実効コストに影響を与える多くのパフォーマンス層（およびバッチまたはキャッシュ割引）も提供しています。比較する場合は、レイテンシ、コーディングタスクの精度、そしてCursorのエディター統合の価値（トークンあたりのコスト差を相殺する可能性があります）を考慮してください。
実際にはどちらが安いのでしょうか?
- 小さく頻繁な補完/オートコンプリート: 多くの場合、シート単位の SaaS (Copilot) が最も安価でシンプルです。
- 大規模な複数ファイルのエージェントタスク: トークン メーター モデル (Cursor Auto 経由の Composer、または Anthropic/OpenAI 直接) は柔軟性と品質を提供しますが、大量のリクエストごとにコストが高くなります。トークンの使用を慎重にモデル化することが不可欠です。
結論 — Composer は「高価」ですか?
作曲家は 単一の定額料金項目として請求される、ハイブリッドシステムの一部です。軽度から中程度のインタラクティブな使用には、 月額20ドルのプロ プランと自動モードを組み合わせることで、コストを抑えることができます（月額数十ドル）。長い出力を多数含む、高負荷の並列エージェントワークロードの場合、出力トークンレートと同時実行によってコストが倍増するため、Composer は月あたり数百から数千の負荷をかける可能性があります。サブスクリプション型の競合製品（GitHub Copilot など）と比較すると、Cursor の Composer は、限界推論コストは高くなりますが、はるかに高速でエージェント的なリポジトリ対応機能を提供します。
マルチエージェントの自動化、リポジトリ全体のリファクタリング、またはエンジニアリング時間を節約する反復サイクルの短縮が目標である場合、Composer のスピードとツールによって高い ROI を実現できます。
Cursor 内で CometAPI を使用するにはどうすればよいですか? (ステップバイステップ)
概要：CometAPI はモデル集約ゲートウェイ（複数のモデルベンダーをプロキシできる単一のエンドポイント）です。Cursor で使用するには、CometAPI に登録し、API キーとモデル識別子を取得します。その後、そのキーとエンドポイントを Cursor のモデル設定にカスタムプロバイダーとして追加し（ベース URL をオーバーライドします）、CometAPI モデルを Composer/Agent モードで選択します。
CometAPI は、カーソル専用に Claude に基づいた独自のコーディング モデルも設計しました。 cometapi-sonnet-4-5-20250929-thinking および cometapi-opus-4-1-20250805-thinking 等々
ステップA - CometAPIの認証情報を取得する
- CometAPIにサインアップして APIキーを作成する ダッシュボードから。キーは秘密にしておいてください（他のベアラートークンと同様に扱ってください）。
- APIキーを作成/コピーし、使用したいモデル名/IDをメモします（例：
claude-sonnet-4.5または CometAPI 経由で利用可能な別のベンダー モデル)。CometAPI ドキュメント/ガイド プロセスを説明し、サポートされているモデル名を一覧表示します。
ステップB - Cursorにカスタムモデル/プロバイダーとしてCometAPIを追加する
- カーソルを開く → 設定 → Models （または設定→APIキー）。
- カーソルが 「カスタムモデルを追加」 or 「OpenAI ベース URL を上書きする」 オプションの場合は、それを使用します。
- ベースURL / エンドポイント: CometAPI OpenAI互換ベースURLを貼り付けます（CometAPIは、公開されているかどうかを文書化します）
openai/v1スタイルのエンドポイントまたはプロバイダー固有のエンドポイント）。（例：https://api.cometapi.com/v1(CometAPI ドキュメントの実際の URL を使用します。) - ＡＰＩキー: API キー フィールドに CometAPI キーを貼り付けます。
- モデル名: CometAPIドキュメントとまったく同じモデル識別子を追加します（例：
claude-sonnet-4.5orcomposer-like-model).
- 確認します Cursor に「検証」/「テスト」ボタンがある場合、接続が確立されます。Cursor のカスタムモデルメカニズムでは、通常、プロバイダーが OpenAI 互換である必要があります（または、Cursor がベース URL とキーを受け入れる必要があります）。コミュニティガイドでも同じパターンが示されています（ベース URL をオーバーライド → キーを指定 → 検証）。
