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Cursor 发布 Cursor Router：请求级分类器自动选模型，Intelligence 模式成本降约 60%
Cursor 面向 Teams 和 Enterprise 计划推出 Cursor Router，基于 60 万+真实请求训练的分类器，按查询内容、上下文、任务复杂度和领域对每个请求分类，自动路由到最合适的模型。在线 A/B 测试数据：Auto Intelligence 模式用户满意度接近 Fable 5，成本降低约 60%；Auto Balance 模式满意度超过 Opus 4.8，成本降低约 36%。三家早期接入企业客户实测相比 Opus 4.8 费率节省 30-50%，质量未下降。
评论中有人指出，路由器长期来看不只是优化成本——多模型路由可能推动超越单一模型的前沿能力。也有开发者呼吁开源版本，认为路由策略是"不应该外包给 API 的东西"。
为什么值得关注
这是 coding agent 领域第一次有主流 IDE 厂商把"模型路由"做成产品级功能并公布实测数据。60% 成本降低的数字来自在线 A/B 测试而非离线 benchmark，可信度高于厂商自测。核心设计——用分类器判断请求复杂度再路由——直接回应了 coding agent 的成本痛点：简单补全用便宜模型，复杂重构用前沿模型。对团队管理者，这意味着可以在不牺牲代码质量的前提下压缩 API 账单。但路由策略被 Cursor 闭源掌控，如果团队有特殊的模型偏好或合规需求（如必须用特定地区的模型），目前只能用 Cursor 的分类器，无法自定义路由规则。