CursorのLLM機能で何ができる？AIコーディングエージェントの基本
Ask
- 自分でファイルを選び、コードを貼る手動操作
- 長いコード生成に向く
Edit
- ファイルを指定すればコード生成
- コードの選択は人間が行う
Agent
- コード生成から選択まで全て任せられる
- MCPツールも使用可能
- コンテキスト消費が激しくコスト注意
Ask / Edit / Agent モードの違い
室谷代表取締役CursorのAsk/Edit/Agentって、車で言うとマニュアル・オートマ・完全自動運転みたいな違いらしいんですよ。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。Askは自分でファイル選んでコード貼る手動、Editはファイル指定すれば作ってくれるけど選択は人間、Agentはそこも任せられる。
室谷代表取締役AgentはMCPツールも使えるんでしたっけ。ただ、そのぶんコンテキスト消費が激しいから、コスト意識が要りますね。
テキトー教師.AI認定講師最初に戸惑うのが「どれを選べばいいか」ですね。僕はまずAgent、詰まったらEdit、長いコード生成はAskと使い分けてます。
CursorがサポートするLLMモデル一覧
室谷代表取締役Cursorが使えるモデル、かなり多いですよね。Anthropic、OpenAI、Google、SpaceXAIと。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。Claude Fable 5からGemini 3.6 Flash、GPT-5.6シリーズまで。
現場でよく聞くのは「どれが安いか」ですね。
現場でよく聞くのは「どれが安いか」ですね。
室谷代表取締役料金的には第一方モデルプールのComposer 2.5とGrok 4.5が破格。個人のProプランでも十分に収まる範囲です。
テキトー教師.AI認定講師モデルごとにデフォルトのコンテキスト長が違うので、そこも選択基準になりますね。
独自モデルComposer 2.5の特徴と性能
室谷代表取締役Composer 2.5、Cursor自前のモデルなんですけど、これがかなりリーズナブルで。入力$0.5/百万トークンって。
テキトー教師.AI認定講師え、出力でも$2.5？それは確かに安い。しかもエージェント向けにチューニングされてるから、EditやAgentで使うと効率がいい。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、デフォルトでComposer 2.5にしてます。ほかのAPIモデルはコストが跳ねる場面だけ。
テキトー教師.AI認定講師初めて触る人にはComposer 2.5がおすすめですね。速度も速いし、コンテキスト200kと十分。
Grok 4.5との連携と役割
室谷代表取締役Grok 4.5、SpaceXAIとの共同開発なんですよね。長時間のコード生成や知識作業に向いてると公式も言ってて。
テキトー教師.AI認定講師なるほど。Composer 2.5が軽快なエージェント担当なら、Grokは重めの分析やリサーチ系って感じですか。
室谷代表取締役価格もComposerよりは高いけど、入力$2/百万トークンならまだリーズナブル。使い分けると全体のコストが最適化できます。
テキトー教師.AI認定講師両方とも第一方モデルプールでカバーされるから、Proプランなら追加料金なしで試せるのがいいですね。
使えるLLMモデルの選び方と設定手順は？
モデル選択の基準：スピード・コスト・精度
室谷代表取締役どのモデルを使うか、結局はコストと精度のトレードオフですよね。Proプランだと月20ドルのAPI枠があるんで、高めのモデルも試せるのが大きいです。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。最初はClaude Sonnet 5とかGemini 3.6 Flashみたいにバランスのいいモデルから入るのが定番です。
コード生成ならSonnet 5が無難で速い。
コード生成ならSonnet 5が無難で速い。
室谷代表取締役一方でOpus 4.8やFable 5はコストは高いけど、複雑な設計やリファクタリングで威力を発揮します。時給換算すると、モデル代よりエンジニアの時間の方がはるかに高くつくので、ケースバイケースですね。
テキトー教師.AI認定講師精度重視ならOpus、スピード重視ならSonnetかGemini Flashって感じです。慣れるまではSonnetで十分だと思いますよ。
設定画面でモデルを切り替える手順
テキトー教師.AI認定講師設定画面は「Cursor Settings > Models」から開けます。一覧から使いたいモデルを選ぶだけなので、操作自体は簡単です。
室谷代表取締役切り替えが頻繁に必要な人は、個人的にはモデルごとにプロファイル作るのも手ですね。案件によってデフォルトを変えられるので。
テキトー教師.AI認定講師それもありですね。最初は全部試してみて、自分のワークフローに合ったモデルを見つけるのが大事です。
特にComposer 2.5とかGrok 4.5は独自モデルなので、一度試す価値あります。
特にComposer 2.5とかGrok 4.5は独自モデルなので、一度試す価値あります。
室谷代表取締役あと、APIプールとファーストパーティプールの違いも覚えておいてください。Composer 2.5とGrok 4.5はファーストパーティモデルで、割安な専用枠が使えますから。
デフォルトモデルとカスタムモデルの違い
テキトー教師.AI認定講師デフォルトモデルはCursorが用意しているプリセットですね。カスタムモデルは自分のAPIキーを設定して、好きなLLMを接続できます。
室谷代表取締役ローカルのLlamaや外部のAPIもOpenAI互換のエンドポイントなら設定可能です。ただし、Composerやタブ補完には使えない制限があります。
テキトー教師.AI認定講師そこは注意点ですね。カスタムモデルはChatとCmd+Kでしか使えません。
でも、API枠が足りないときのバックアップとして重宝します。
でも、API枠が足りないときのバックアップとして重宝します。
室谷代表取締役コスト管理の観点では、最初はデフォルトモデルで十分です。カスタムは、独自のファインチューンを使いたい上級者向けですね。
外部LLM（ローカルやAPI）をCursorに接続する方法
OpenAI互換APIを使った外部モデルの追加
室谷代表取締役これ、地味に強力な機能なんですよ。OpenAI互換のAPIエンドポイントさえ用意できれば、Cursorのモデル選択肢に独自モデルを追加できる。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。litellmとかでラップして、同じスキーマで返してやればいい。
最初に知ったときは「え、そんな簡単でいいの？」と思いました。
最初に知ったときは「え、そんな簡単でいいの？」と思いました。
室谷代表取締役現場のROIで言うと、API経由で安いモデルを使い分けるだけでコスト半分になるケースもありますからね。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。でも、設定のときに「the model does not work with your current plan or api key」って出てハマる人も多いんですよ。
ローカルLLM（Llamaなど）をCursorで使う手順
テキトー教師.AI認定講師ローカルLLM、プライバシー重視の現場ではよく聞かれます。Llama 3.1 70Bとかをlitellmプロキシに乗せて、OpenAI互換エンドポイントとして公開する形ですね。
室谷代表取締役なるほど。ただローカルだと速度と精度のトレードオフがある。
個人的には、機密データを扱うときの保険として持っておく価値はあるかな。
個人的には、機密データを扱うときの保険として持っておく価値はあるかな。
テキトー教師.AI認定講師そういう使い方ならいいですね。でも、Composerやタブ補完には使えないので、用途はチャットとcmd+Kに限られます。
室谷代表取締役そこは割り切りですね。エージェントタスクはクラウドモデル、下書きや質問はローカル、みたいな棲み分けが現実的。
ngrokを使ったトンネリングでlocalhostを解決
テキトー教師.AI認定講師で、ここが一番ハマるポイント。Cursor、実はlocalhostを認識しないんですよ。
室谷代表取締役あー、セキュリティ的な理由ですかね。フォーラムでも「ngrokでトンネル通せば動いた」って報告が何件かありましたね。
テキトー教師.AI認定講師そうです。ローカルで立てたAPIサーバーをngrokで外部公開して、そのURLをカスタムエンドポイントに設定する。
室谷代表取締役手間は増えますが、外部APIにデータを送りたくないケースでは有効。ただ、ngrokの無料枠だと帯域に注意ですよ。
カスタムエンドポイント設定時の注意点
テキトー教師.AI認定講師いくつか落とし穴がありますね。まずモデル名の大文字小文字。
正確に入力しないと「model not found」になります。
正確に入力しないと「model not found」になります。
室谷代表取締役あるある。あと、プランによってはAPIキーの認証が必要で、無料プランだとそもそもカスタムエンドポイントが使えない場合もある。
テキトー教師.AI認定講師そうそう。「Proプラン以上じゃないとダメ」って情報も見ますね。
設定前に自分のプランを確認したほうがいい。
設定前に自分のプランを確認したほうがいい。
室谷代表取締役カスタムモデルはあくまで補助線。安定した開発体験を求めるなら、標準のモデルを使うのが結局早い、というのが正直なところです。
料金プランとコストをどう最適化するか？
| 項目 | Pro | Pro Plus | Ultra |
|---|---|---|---|
| 月額料金 | $20 | $60 | 不明（$100超で検討） |
| API使用量（含まれる枠） | $20 | $70 | $400 |
| 推奨ユーザー | ライトユーザー | 毎日エージェント使用 | 大量使用（月$100超） |
| 備考 | Claude Sonnet 5だと約1Mトークン出力 | 一般的な現場向け | 元が取れるライン |
Pro・Pro Plus・Ultraの違いとAPI使用量
室谷代表取締役結局プランって、普段どれくらいAPI使うかで決まるんですよね。Pro月20ドルにAPI使用量20ドル含まれますから、ライトユーザーには十分すぎる。
テキトー教師.AI認定講師ただ、初めて触る人は「20ドルでどれだけ使えるのか」がイメージしづらいですよね。モデルによって消費速度が違うのが曲者で。
室谷代表取締役そう。Claude Sonnet 5だと1Mトークンあたり出力15ドルだから、20ドルだと1Mちょっとしか出力できない計算。
Composer 2.5ならもっと安いんですけど。
Composer 2.5ならもっと安いんですけど。
テキトー教師.AI認定講師なるほど。僕の現場感覚だと、毎日エージェント使うならPro Plusの60ドルが現実的ですね。
APIが70ドル付くのでかなり余裕ができます。
APIが70ドル付くのでかなり余裕ができます。
ファーストパーティモデルプールとAPIプールの使い分け
室谷代表取締役個人的に気に入ってるのが、ファーストパーティモデルプール。Composer 2.5とGrok 4.5はAPIとは別枠でかなり使えるんですよ。
コスト感覚が全然違う。
コスト感覚が全然違う。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、Grok 4.5は入力2ドル、出力6ドルと他のAPIモデルより安いですし、プール内ならさらに効率的です。最初に戸惑うのは「どのプールから消費されるか」ですね。
室谷代表取締役設定画面で両方の残量見えるので、そこをチェックしながら使い分けるといいです。重いタスクはAPIの高級モデル、日々の細かい修正はファーストパーティ、みたいな。
テキトー教師.AI認定講師プールが分かれてるおかげで、高級モデルをケチケチ使わずに済むのが精神衛生上いいですよね。
オンデマンド課金の仕組みとプラン変更のタイミング
室谷代表取締役月の途中で使い切っても、オンデマンドで追加できます。レートはそのままなので、焦ってプラン上げる必要はないです。
テキトー教師.AI認定講師ただ、毎月オンデマンドに突入するならプラン変更を検討した方がいいですよね。Pro PlusにするとAPI枠が70ドルに増えるので、オンデマンド料金で差額が出るくらいならアップグレードしたほうが得。
室谷代表取締役うちの現場だと、月に100ドル超えてきたらUltraに上げてます。400ドル枠に収まるなら十分元取れますから。
テキトー教師.AI認定講師あとは長期休暇前とかに一時的にダウングレードするのも手ですね。柔軟に変えられるので、実際の使用量に合わせて調整するのがベストだと思います。
CursorのLLMを実践で使いこなすためのテクニック
コンテキスト上限対策
タスクごとに新規会話を開始。Askで計画→Agentで実行の分割でコスト節約。
Agent + MCPツール
AgentモードでDBスキーマ参照など。ツールは最小限から追加。
コード検索戦術
grep＋意味検索の組合せ。具体的な質問で検索精度向上。
モードの使い分け
設計はAsk、修正はEdit、複数ファイルはAgent。まずAgentで試し、危険ならEdit→Askに切り替え。
長い会話でのコンテキスト上限対策
室谷代表取締役実務でよくぶつかるのがコンテキスト上限です。会話が長くなると128Kを超えて切り捨てが起きる。
うちの現場では、タスクが変わるたびに新しい会話を始めるようにしてます。
うちの現場では、タスクが変わるたびに新しい会話を始めるようにしてます。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、どんどん続けるとモデルが最初の指示を忘れちゃう。私は「ここで一度区切ろう」と判断する基準を設けるといいと伝えてます。
室谷代表取締役コスト面でも、長い会話ほどAPIの消費が増える。ASKモードで計画を練ってから、エージェントに実行させる、という分割が効率的です。
テキトー教師.AI認定講師その分割は重要ですね。Agentは自動で動く分、コンテキストを食いやすい。
Askなら自分でファイルを選ぶので節約になります。
Askなら自分でファイルを選ぶので節約になります。
AgentモードでMCPツールを活用する方法
室谷代表取締役MCPツールを使うならAgentモード一択です。外部のDBスキーマを参照させたり、ログを取得させたりと、かなり便利です。
テキトー教師.AI認定講師ただ、MCPの設定を間違えるとエラーになる。あと、ツールをたくさん入れすぎるとエージェントが迷うので、最初は最小限に。
室谷代表取締役僕らはデータベースの参照ツールだけ入れてます。設計の相談時に「このテーブルの構造は？」と聞けば、引っ張ってきてくれる。
テキトー教師.AI認定講師そのくらいがちょうどいいですね。MCPは強力ですが、扱いを間違えると逆効果。
一つずつ試しながら増やすのが良いです。
一つずつ試しながら増やすのが良いです。
コードベース理解のための検索活用法
室谷代表取締役Cursorのエージェントは検索が得意です。grepと意味検索を組み合わせて、自然言語で「決済失敗のエラーハンドリング」と聞けば該当箇所を探してくれます。
テキトー教師.AI認定講師コツは質問の粒度。最初は「PaymentServiceをインポートしているファイル」と具体的に聞くと、grepで一発です。
室谷代表取締役探索サブエージェントが裏で動いて、並列でファイルを調べてくれる。メインの会話を汚さずに情報を集めるので、大規模リポジトリでも安心です。
テキトー教師.AI認定講師ユーザーは何も意識しなくていい。ただ「この機能の流れを教えて」と聞くだけで、エージェントが適切な検索方法を選んでくれます。
モードの使い分け（Ask→Edit→Agent）
室谷代表取締役モード選びで生産性が変わります。新規機能の設計にはAsk、修正にはEdit、複数ファイルにまたがるリファクタリングにはAgent、という使い分けが基本です。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞くのは「Agentに頼んだら想定外のファイルを編集された」という話。そういう時はEditかAskに切り替えるのが安全です。
室谷代表取締役手動と自動のバランスですね。うちではまずAgentで試して、怪しかったらEdit、それでもダメならAskで手動適用、というフローを取ってます。
テキトー教師.AI認定講師それが良い。結局、CursorのLLMを最大限活かすには、モードの特性を理解して適切にスイッチすること。
初心者ほどAgent一辺倒になりがちです。
初心者ほどAgent一辺倒になりがちです。
よくあるトラブルとその解決策
ローカルLLM接続時のエラー「model does not work」
室谷代表取締役ローカルLLMを繋ごうとして「the model does not work with your current plan or api key」ってエラー出た経験、結構あるらしいですね。
テキトー教師.AI認定講師実はあれ、Cursorがlocalhostを認識しないのが原因なんですよ。APIエンドポイントにカスタムURLを指定できても、localhostは弾かれる。
室谷代表取締役はい。で、回避策としてngrokでトンネリングする人もいる。
でも「model does not work」の文言だけだと原因が分かりにくいですよね。
でも「model does not work」の文言だけだと原因が分かりにくいですよね。
テキトー教師.AI認定講師そう。エラーメッセージがAPIキーの問題を連想させるので戸惑います。
実際はlocalhostが認識されないだけ、と知っておけば対処は早いです。
実際はlocalhostが認識されないだけ、と知っておけば対処は早いです。
コンテキスト超過による動作不良への対処
テキトー教師.AI認定講師もう一つよくあるのが、会話が長くなって突然返答がおかしくなるパターン。コンテキスト制限に引っかかってますね。
室谷代表取締役モデルによってデフォルトのコンテキスト長が違うから、設定で確認した方がいい。特にエージェントモードは追加プロンプトで消費が大きい。
テキトー教師.AI認定講師私も実際に経験しましたが、一定以上長くなると途中から無関係なファイルを参照し始めたりする。対策としては、会話が長くなったら新しくスレッドを始めるのが確実。
室谷代表取締役コスト面でも、コンテキストが長いとトークン消費が増えるから、適度に区切るのは経営的にも理にかなってる。
外部モデル統合リクエストの現状
テキトー教師.AI認定講師ユーザーからは「もっと外部のLLMを自由に使いたい」というリクエストが多いんですよね。特にAPIが無いWebチャット専用モデルとか。
室谷代表取締役そこはCursorも慎重ですね。品質保証や課金の仕組みがあるから、簡単には開放できない。
でもコミュニティではコンテキストをコピーして外部チャットに貼るワークフローが提案されてます。
でもコミュニティではコンテキストをコピーして外部チャットに貼るワークフローが提案されてます。
テキトー教師.AI認定講師そうそう。/copy-contextみたいなコマンドを手動でやるわけです。
実装されれば便利なんですが、現状はまだフィーチャーリクエスト段階。
実装されれば便利なんですが、現状はまだフィーチャーリクエスト段階。
室谷代表取締役サードパーティのツールでcursorlensなんてのもありますが、公式じゃないので安定性は未知数。どうしても外部モデルが必要なら、OpenAI互換APIでラップするのが現実解でしょうね。
まとめ：CursorでLLMを最大限活用するために
Claude Sonnet 5
- 日常のTab補完や簡単なリファクタに最適
- $3/百万トークンとコスパ良好
- 普段使いに推奨
Claude Fable 5 / Opus 4.8
- 複雑なアーキテクチャ設計や大規模コード生成
- 価格は高いが性能が高い
- 難しいタスクのみ使い分け
開発スタイルに合わせたモデル選びのポイント
室谷代表取締役モデル選び、結局は自分がどんな開発をしてるかに尽きますよね。AnthropicのClaude Sonnet 5は日常のTab補完や簡単なリファクタにすごく合う。
$3/百万トークンとコスパもいい。
$3/百万トークンとコスパもいい。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。一方で複雑なアーキテクチャの設計や大規模なコード生成を任せるなら、Claude Fable 5やOpus 4.8のほうが賢い。
でも価格差は無視できない。
でも価格差は無視できない。
室谷代表取締役うちのチームでは、普段はSonnet、難しいタスクだけFableを使い分けてます。API枠の消費も月$20の範囲に収まるように調整してますね。
テキトー教師.AI認定講師最初はGemini 3.6 FlashやGPT-5.6 Lunaで試すのも手です。無理に高いモデルから入らなくていい。
コストとパフォーマンスのバランスの取り方
室谷代表取締役ProプランだとAPI利用枠が月$20、それで足りなければPro Plusの$70かUltraの$400。時給換算すると、週に数時間でも稼げる開発者ならPro Plusはすぐペイします。
テキトー教師.AI認定講師よく聞かれるのは「どのモデルをどれくらい使えば枠を超えるか」です。ざっくり目安で、Sonnetなら月$20でまあまあの利用が可能。
Fableは高価なので頻繁に使うとすぐオーバーします。
Fableは高価なので頻繁に使うとすぐオーバーします。
室谷代表取締役現場感覚で言うと、まずProで始めて、足りなくなったらアップグレードでいい。最初から高額プランにする必要はない。
テキトー教師.AI認定講師あと、Composer 2.5が月$0.5/百万トークン入力と爆安なので、そこをうまく使うとAPI枠の節約になる。優先的に使うのが賢いです。
今後の展望（新モデル・機能）
室谷代表取締役Cursorは常に新しいモデルを追加してる。Grok 4.5も入ったし、今後はClaude Opus 5とかGPT-5系なんかも入るかもしれない。
テキトー教師.AI認定講師個人的に期待してるのはローカルLLMとの連携が正式対応されること。今はngrok経由でなんとか使える人もいるけど、もっと簡単になれば選択肢が広がる。
室谷代表取締役API枠自体も毎年上がってますし、長期的にはより多くのAI機能が定額で使える方向に動くでしょう。とにかく、今のベストは自分のワークフローに合ったモデルを選び、使いながら調整することです。
よくある質問
Q1. CopilotやCodeiumとどう違うの？CursorのLLM機能の独自性は？
室谷代表取締役正直、UIの差が大きいですね。Copilotはサジェスト主体で、Cursorはチャット＋エージェントがデフォルト。
海外の開発者コミュニティでは「エディタにAIが組み込まれた」という感覚で使われてます。
海外の開発者コミュニティでは「エディタにAIが組み込まれた」という感覚で使われてます。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。初めて触る人は「どこにAIがいるの？」って戸惑うんですけど、慣れると全部が連動してる快感があります。
Q2. コードベース全体を読み込んでもらうときの注意点は？
室谷代表取締役プロジェクトが大きいと、Indexingに時間がかかるので注意。MYUUUの現場でも、初回数分止まることはザラ。
テキトー教師.AI認定講師それ、よく聞かれますね。コードベース全体を読ませるより、必要そうなファイルだけ指定した方がレスポンス速いです。
Q3. 日本語のコードコメントやプロンプトはちゃんと認識する？
室谷代表取締役基本的に問題ないですね。Claude や GPT 系は日本語精度が高いので、変な解釈はほぼない。
テキトー教師.AI認定講師現場で「日本語で書いたコメントを元にリファクタリングして」とかやっても、ちゃんと動きます。むしろ英語より意図が伝わりやすいことも。
Q4. 外部LLM接続時のセキュリティリスクは？
室谷代表取締役自前のAPIキーを使うことになるので、キー管理は徹底した方がいい。USのSaaSだとVault連携が当たり前になってます。
テキトー教師.AI認定講師あとは、コードを外部サーバーに送ること自体に抵抗ある人もいる。そういう人はローカルLLM一択ですね。
Q5. 無料枠は使い物になる？試すだけなら十分？
室谷代表取締役Pro（月20ドル）の方がコスパはいいんですけど、無料でも2000回の補完と50回のチャットが使える。軽く試すには十分です。
テキトー教師.AI認定講師そうそう。まずは無料で触ってみて、本格導入するか判断するのが無難です。
まとめ
室谷代表取締役全体を通して言えるのは、CursorのLLM機能は開発の生産性を大きく変えるポテンシャルがあるってことです。特にエージェント機能を使いこなせれば、本来のコーディングに集中できる。
テキトー教師.AI認定講師現場感覚で言うと、最初は戸惑うけど、この対話型のワークフローに慣れるともう戻れないですね。
室谷代表取締役料金も月20ドルからとリーズナブルで、ROIで考えたら個人開発者でも十分ペイする。まずは無料で試して、必要ならPro、さらにチームならMaxを検討するのが現実的です。
テキトー教師.AI認定講師外部LLMの接続も視野に入れて、自分に合った構成を見つけてください。
室谷代表取締役これからもLLMの進化は続くので、Cursorのアップデートにも注目ですね。
