Cursor Composer는 Cursor 2.0의 일부로 출시된 새로운 프론티어급 코딩 모델로, 복잡한 다중 파일 워크플로우에 훨씬 빠르고 에이전트화된 코드 생성을 제공합니다. Composer 이용은 Cursor의 기존 계층형 구독과 더불어, 요금제 소진 시 또는 Cursor의 "자동" 라우팅 사용 시 토큰 기반 사용량에 따라 결정됩니다. 즉, 고정 구독료와 계량형 토큰 요금이 혼합된 요금제입니다. 아래에서 기능, 장점, 가격 책정 방식, 실제 사용 사례 및 경쟁사 비교를 포함한 전체적이고 실용적인 세부 정보를 확인하여 실제 비용을 예측하고 Composer가 팀에 적합한지 판단할 수 있습니다.
커서 컴포저란 무엇인가요?
Composer는 Cursor 2.0의 일부로 도입된 Cursor의 새로운 "프런티어 모델"입니다. 소프트웨어 엔지니어링 워크플로 및 에이전트(다단계) 코딩 작업을 위해 특별히 개발 및 조정되었습니다. Cursor의 발표에 따르면, Composer는 낮은 지연 시간과 빠른 반복 작업에 최적화되어 있으면서도 프런티어 수준의 코딩 성능을 제공합니다. Cursor는 대부분의 대화 턴이 실제로 30초 이내에 완료되며, 내부 벤치마크에서 유사한 성능의 모델보다 약 4배 높은 생성 처리량을 보인다고 밝혔습니다. Composer는 코드베이스 전체의 검색 및 도구 접근을 통해 학습되어 대규모 프로젝트 전반에 걸쳐 추론하고 편집 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
Cursor 제품 내부에서 Composer가 위치하는 위치
Composer는 별도로 구매하는 "앱"이 아닙니다. Cursor 제품(데스크톱 및 웹) 내에서 모델 옵션으로 제공되며, Cursor의 모델 라우터(자동)를 통해 라우팅할 수 있습니다. Cursor 구독 종류와 요금제 허용량을 초과하는 사용량 요금 지불 여부에 따라 모델 수준의 액세스 권한이 부여됩니다. Cursor 모델 문서에는 Composer가 사용 가능한 모델 중 하나로 나열되어 있으며, Cursor는 모델 사용에 대한 구독 등급과 토큰 계량을 모두 제공합니다.
커서가 2025년 중반에 사용량 풀과 크레딧 시스템을 변경한 것은 이러한 추세를 잘 보여줍니다. 프리미엄 모델을 완전히 무제한으로 사용하는 대신, 커서는 요금제 허용량(및 자동 선택 사항)을 제공한 다음 API/토큰 요율로 추가 사용에 대한 요금을 청구합니다.
Composer의 주요 기능 및 장점
Composer는 까다로운 엔지니어링 작업을 위한 개발자 생산성 향상을 목표로 합니다. 주요 판매 포인트는 다음과 같습니다.
- 에이전트 코드 추론: Composer는 여러 단계로 구성된 워크플로(예: 버그 파악, 저장소 검색, 여러 파일 편집, 테스트 실행 및 반복)를 지원합니다. 따라서 복잡한 엔지니어링 작업의 경우 단일 단계 완료보다 더 적합합니다.
- 속도/낮은 지연 시간: Cursor 보고서에 따르면 Composer는 비슷한 모델에 비해 생성 처리량이 훨씬 빠르고 일반적인 대화형 턴이 빠르게 끝나므로 반복 루프가 더 빨라집니다.
- 긴밀한 코드베이스 통합: Composer는 Cursor의 검색 및 편집 툴셋과 코드베이스 인덱싱에 대한 액세스를 통해 훈련을 받았으며, 이를 통해 대규모 저장소에서 작업하고 파일 전체에서 컨텍스트를 유지하는 능력이 향상되었습니다.
- 에이전트 모드 및 도구: Composer는 Cursor의 에이전트 모드 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 함께 작동하도록 설계되어 특수 도구를 호출하고, 인덱스된 코드를 읽고, 프로젝트 구조를 반복적으로 다시 설명하지 않아도 됩니다. 이를 통해 여러 워크플로에서 토큰 사용이 반복적으로 발생하는 것을 줄일 수 있습니다.
그것이 중요한 이유: 심층적인 코드 편집과 다중 파일 리팩터링을 수행하는 팀의 경우, Composer는 수동 반복 및 컨텍스트 전환을 줄일 수 있습니다. 하지만 에이전트 방식이고 요청당 더 많은 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있기 때문에 요청당 토큰 사용량은 간단한 완료 모델보다 높아지는 경향이 있습니다(아래에서 측정된 비용에 대한 논의가 이에 해당합니다).
Composer는 어떻게 만들어졌나요?
아키텍처 및 교육 접근 방식
Composer는 강화 학습과 맞춤형 대규모 학습 파이프라인을 통해 미세 조정된 MoE 모델로 설명됩니다. Cursor가 강조하는 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 전문가 혼합(MoE) 긴 컨텍스트 코드 작업을 위해 효율적으로 용량을 확장하도록 설계되었습니다.
- 강화 학습(RL) 소프트웨어 엔지니어링에 유용한 에이전트적 행동에 맞춰 조정된 보상 신호: 계획 작성, 검색 사용, 코드 편집, 테스트 작성 및 병렬 도구 사용 극대화.
- 도구 인식 교육: 훈련 중에 Composer는 도구 세트(파일 읽기/쓰기, 의미 검색, 터미널, grep)에 액세스할 수 있었기 때문에 적절한 경우 도구를 호출하고 출력을 통합하는 방법을 배웠습니다.
- 맞춤형 인프라: 커서 기반 PyTorch + Ray 기반 파이프라인, MXFP8 MoE 커널, 그리고 대규모 VM 클러스터를 통해 비동기식 도구 기반 RL을 대규모로 구현합니다. 인프라 옵션(저정밀도 학습, 전문가 병렬 처리)은 통신 비용을 줄이고 추론 지연 시간을 낮추기 위한 것입니다.
코드에 moE + RL이 중요한 이유
코드 편집은 대규모 저장소에 대한 정밀하고 다단계적인 추론을 요구합니다. MoE는 모델에 에피소드 용량(선택적으로 사용 가능한 많은 매개변수)을 제공하는 반면, RL은 행동(환각 금지, 테스트 실행, 최소 차이 제안)을 최적화합니다. 에이전트 툴셋을 사용한 학습은 Composer가 순전히 다음 토큰 예측에만 미세 조정되는 것이 아니라 Cursor 제품 설정에서 제공되는 툴을 사용하는 방법을 학습한다는 것을 의미합니다. 이것이 Cursor가 Composer를 단순한 완료 모델이 아닌 "에이전트" 모델로 포지셔닝하는 이유입니다.
Composer의 Cursor 구독 플랜 가격은 어떻게 책정되나요?
커서의 가격은 다음을 결합합니다. 구독 등급 (월간 계획) 사용량 기반 요금 (토큰, 캐시, 특정 에이전트/도구 수수료). 구독 등급은 기본 기능과 함께 우선적으로 제공되는 사용량을 제공하며, 고용량 또는 프리미엄 모델 사용량은 그 위에 청구됩니다. 아래는 각 플랜의 공개 가격 및 간략한 설명입니다.
개인(개인) 계층
- 취미(무료): 입문 수준, 제한된 상담원 요청/탭 완성; 짧은 Pro 체험판 포함. 가벼운 실험에 적합
- Pro — $20/월 (개인): Hobby의 모든 기능에 더해 확장된 에이전트 사용, 무제한 탭 완성, 백그라운드 에이전트, 그리고 최대 컨텍스트 창까지 제공합니다. 이는 Composer 수준의 기능을 원하는 개인 개발자들이 흔히 사용하는 시작점입니다.
- Pro+ — 월 $60(개인, 전문 사용자에게 권장): 프리미엄 모델에는 더 많은 사용량이 포함됩니다. Cursor의 2025년 6월 가격 책정에서는 Pro 플랜에 모델 크레딧 풀("프론티어 모델" 사용량)이 포함되어 있으며, 추가 사용량은 원가 가산 요금 또는 토큰 결제를 통해 구매할 수 있음을 명확히 했습니다.
- Ultra — 월 $200: 훨씬 더 큰 모델 사용과 우선 접근이 필요한 무거운 개인을 위해.
팀 / 기업
팀 - 사용자당 월 $40: 중앙 집중식 청구, 사용량 분석, 역할 기반 제어 및 SSO 기능을 제공합니다. 대규모 팀은 사용량 통합, 송장/구매 주문서 청구, SCIM, 감사 로그 및 우선 지원이 포함된 Enterprise(맞춤형 가격)를 구매할 수도 있습니다.
커서 컴포저의 토큰 기반 가격 책정
커서는 프리미엄 또는 에이전트 요청에 대해 사용자별 요금제와 토큰별 요금제를 혼합하여 청구합니다. 두 가지 관련되지만 서로 다른 청구 컨텍스트를 이해해야 합니다.
- 자동/최대 모드 토큰 비율 (커서의 "자동" 동적 선택 또는 최대/자동 청구 버킷).
- 모델 리스트 / 직접 모델 가격 책정 (Composer와 같은 모델을 직접 선택하는 경우 모델 목록 API에는 모델별 토큰 요금이 적용됩니다).
이러한 다양한 모드는 청구서에 표시되는 유효 입출력 토큰 비율을 변경합니다. 아래는 Cursor가 설명서 및 모델 페이지에 게시하는 표준 수치입니다. 이는 비용 계산에 가장 큰 영향을 미치는 수치입니다.
자동/최대
계획 허용량을 초과하거나 프리미엄 모델로 라우팅하기 위해 명시적으로 자동을 사용하는 경우 Cursor는 모델 사용에 대해 요금을 청구합니다. 토큰당 기준. 커서의 가장 일반적으로 참조되는 요율은 자동차 라우터(요구에 따라 프리미엄 모델을 선택)는 다음과 같습니다.
- 입력 + 캐시 쓰기: 1.25개 토큰당 1,000,000달러
- 출력(생성): 6.00개 토큰당 1,000,000달러
- 캐시 읽기: 0.25개 토큰당 1,000,000달러
이러한 요금은 자동 청구를 설명하는 Cursor의 계정/가격 문서에 기록되어 있으며, Composer 사용량이 자동으로 청구되거나 API 요금으로 청구되는 모델 사용량을 직접 선택할 때 Composer 운영 비용의 핵심이 됩니다.
작곡가 및 모델 목록 가격
커서의 모델 목록/모델 가격 참조는 모델별 가격 항목을 보여줍니다. 커서, 컴포저의 모델 목록 가격 내 일부 프리미엄 모델의 경우: 입력 1.25 / 1M; 출력 10.00 / 1M실제로 이는 Auto를 실행하는 대신 Composer를 모델로 명시적으로 선택하는 경우 발생하는 출력 토큰 비율이 Auto의 $6 출력 비율보다 높을 수 있음을 의미합니다.
입력 토큰과 출력 토큰이 다른 이유
- 입력 토큰 보내는 토큰(프롬프트, 명령어, 코드 조각, 파일 컨텍스트)입니다. 커서는 이러한 토큰을 시스템에 쓰고(때로는 캐싱) 비용을 청구합니다.
- 출력 토큰 모델이 생성하는 것(코드 편집, 제안, 차이점 등)입니다. 출력 생성은 더 많은 컴퓨팅을 소모하기 때문에 비용이 더 많이 듭니다. Cursor가 공개한 수치는 이러한 상대적 비용을 반영합니다.
Cursor Composer를 경쟁사와 비교
비용과 가치를 판단할 때 Composer의 단위 경제성을 다른 널리 사용되는 개발자 AI 서비스와 비교해 보는 것이 유용합니다. 모델 성능, 지연 시간, 통합, 그리고 포함된 요금제 허용 범위도 중요합니다. 가격만으로는 충분하지 않습니다.
GitHub Copilot(개별 계층)
GitHub Copilot은 주로 사용자별로 가격이 책정되며, 무료, 월 약 10달러의 Pro, Pro+ 및 Business 티어가 더 높습니다. Copilot은 매달 여러 개의 "프리미엄" 요청을 제공하며, 추가 프리미엄 요청(요청당 추가 기능 게시)에는 요금을 부과합니다. Copilot은 모델(일부 플랜에는 Google/Anthropic/OpenAI 옵션 포함)을 번들로 제공하며, 개발자별 SaaS로 판매됩니다. 많은 개인 개발자의 경우, Copilot의 모든 기능을 사용자별로 제공하는 것이 일상적인 작업의 경우 더 간편하고 저렴할 수 있습니다. 여러 단계로 구성된 복잡한 에이전트 작업의 경우 토큰 계량 모델이 더 투명할 수 있습니다.
OpenAI(API/고급 모델)
OpenAI의 고급 모델(GPT-5 시리즈 및 프리미엄 모델)은 토큰당 경제성이 다르며, 특정 프로 모델의 경우 Cursor의 Composer 요금보다 높을 수 있습니다. OpenAI는 또한 효과적인 비용에 영향을 미치는 다양한 성능 등급(및 배치 또는 캐시 할인)을 제공합니다. 비교 시 지연 시간, 코딩 작업의 정확도, 그리고 Cursor 편집기 통합의 가치(토큰당 비용 델타를 상쇄할 수 있음)를 고려하십시오.
실제로 어느 것이 더 저렴할까요?
- 작고 빈번한 완성/자동 완성: 좌석당 SaaS(Copilot)는 종종 가장 저렴하고 간단합니다.
- 대규모 다중 파일, 에이전트 작업: 토큰 측정 모델(Cursor Auto를 통한 Composer 또는 Anthropic/OpenAI 직접)은 유연성과 품질을 제공하지만, 요청이 많을수록 비용이 더 많이 듭니다. 토큰 사용에 대한 신중한 모델링이 필수적입니다.
결론 — Composer는 "비싼"가요?
작곡가는 지원 단일 플랫 라인 항목으로 청구되며 하이브리드 시스템의 일부입니다. 가벼운 수준에서 중간 수준의 인터랙티브 사용을 위해 월 20달러 프로 플랜과 자동 모드를 함께 사용하면 비용을 낮출 수 있습니다(월 수십 달러). 긴 출력이 많은 과중한 병렬 에이전트 워크로드의 경우, Composer는 출력 토큰 비율과 동시성이 비용을 배가시키기 때문에 월 수백 또는 수천 건을 처리할 수 있습니다. 구독 중심 경쟁 제품(예: GitHub Copilot)과 비교했을 때, Cursor의 Composer는 더 높은 마진 추론 비용을 훨씬 빠르고 에이전트적이며 저장소를 인식하는 기능으로 대체합니다.
목표가 다중 에이전트 자동화, 리포 전체 리팩터링 또는 엔지니어링 시간을 절약하는 더 짧은 반복 주기라면 Composer의 속도와 툴링이 강력한 ROI를 제공할 수 있습니다.
Cursor 내부에서 CometAPI를 어떻게 사용하나요? (단계별)
간략히 요약하자면, CometAPI는 모델 집계 게이트웨이(여러 모델 공급업체를 프록시할 수 있는 단일 엔드포인트)입니다. Cursor에서 사용하려면 CometAPI에 등록하고 API 키와 모델 식별자를 받은 후, 해당 키와 엔드포인트를 Cursor의 모델 설정에 사용자 지정 공급자(기본 URL 재정의)로 추가하고 Composer/Agent 모드에서 CometAPI 모델을 선택합니다.
CometAPI는 또한 커서를 위해 Claude를 기반으로 한 독점적인 코딩 모델을 설계했습니다. cometapi-sonnet-4-5-20250929-thinking 및 cometapi-opus-4-1-20250805-thinking 등
A단계 - CometAPI 자격 증명 가져오기
- CometAPI에 가입하고 API 키 생성 대시보드에서. 키는 비밀로 유지하세요(보유자 토큰처럼 취급하세요).
- API 키를 생성/복사하고 사용하려는 모델 이름/ID를 기록해 둡니다(예:
claude-sonnet-4.5또는 CometAPI를 통해 제공되는 다른 공급업체 모델).CometAPI 문서/가이드 프로세스를 설명하고 지원되는 모델 이름을 나열하세요.
B단계 - Cursor에 CometAPI를 사용자 정의 모델/공급자로 추가합니다.
- 커서 열기 → 설정 → 모델 (또는 설정 → API 키).
- 커서가 표시되면 "사용자 정의 모델 추가" or “OpenAI 기본 URL 재정의” 옵션을 사용하세요:
- 기본 URL / 엔드포인트: CometAPI OpenAI 호환 기본 URL을 붙여넣습니다(CometAPI는 해당 URL이 노출되는지 여부를 문서화합니다.
openai/v1스타일 엔드포인트 또는 공급자별 엔드포인트). (예:https://api.cometapi.com/v1— CometAPI 문서의 실제 URL을 사용하세요.) - API 키: API 키 필드에 CometAPI 키를 붙여넣습니다.
- 모델 이름: CometAPI 문서와 정확히 동일한 모델 식별자를 추가합니다(예:
claude-sonnet-4.5orcomposer-like-model).
- 확인 Cursor가 "확인"/"테스트" 버튼을 제공하는 경우 연결이 설정됩니다. Cursor의 사용자 지정 모델 메커니즘은 일반적으로 공급자가 OpenAI와 호환되어야 합니다(또는 Cursor가 기본 URL + 키를 허용해야 합니다). 커뮤니티 가이드에서도 동일한 패턴(기본 URL 재정의 → 키 제공 → 확인)을 보여줍니다.
