Cursorで使えるモデル一覧：2026年5月版
まとめ
Cursorで使えるモデル一覧の要点
- 自社モデル：Grok 4.5（フラッグシップ、$2/100万トークン）、Composer 2.5（コスト効率、$0.5/100万トークン）
- サードパーティ：Anthropic（Claude Sonnet/Opus/Fable）、OpenAI（GPT-5.6 Sol/Terra/Luna）、Google（Gemini 3.1 Pro/3.6 Flash）
- 予算重視ならGemini 3.6 FlashやGPT-5.6 Luna、品質重視ならClaude Opus 5やGPT-5.6 Sol
- Proプラン（$20/月）で自社モデル使い放題、Ultraプラン（$400枠）でサードパーティも利用可能、サードパーティは別途API料金
- 最初はAuto Costモードで様子見、慣れたら手動切り替えが推奨
自社モデル：Grok 4.5とComposer 2.5
室谷代表取締役Cursorが独自にトレーニングした自社モデル、これが結構効くんですよね。Grok 4.5はフラッグシップで一番賢い。
Composer 2.5はコスト効率が良くて、対話的なコーディングに向いてる。
Composer 2.5はコスト効率が良くて、対話的なコーディングに向いてる。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人はComposerから入るのがいいですよ。料金も入力100万トークンあたり$0.5と安い。
一方Grok 4.5は$2とちょっと高いけど、難しいタスクで真価を発揮します。
一方Grok 4.5は$2とちょっと高いけど、難しいタスクで真価を発揮します。
室谷代表取締役ProプランならCursorモデルプールに十分な利用枠が含まれてるので、気にせず使い倒せる。時給換算すると月$20でこれだけ使えるならバグレベルのコスパです。
サードパーティ製モデル：Anthropic・OpenAI・Google
室谷代表取締役サードパーティも多彩ですよ。AnthropicのClaude Sonnet 5、Opus 5、Fable 5。
OpenAIのGPT-5.6 Sol/Terra/Luna。GoogleのGemini 3.1 Pro/3.6 Flash。
価格帯も幅広い。
OpenAIのGPT-5.6 Sol/Terra/Luna。GoogleのGemini 3.1 Pro/3.6 Flash。
価格帯も幅広い。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞かれるのが「どれを選べばいいか」ですね。予算が限られてるならGemini 3.6 FlashやGPT-5.6 Lunaがコスパ良い。
でも品質重視ならClaude Opus 5やGPT-5.6 Solがおすすめです。
でも品質重視ならClaude Opus 5やGPT-5.6 Solがおすすめです。
室谷代表取締役ここはモデルごとにAPI料金で消費されるから、使い方によって月額が変わるのがポイント。ヘビーユーザーならUltraプランで$400分の枠があるんで、オンデマンド追加も含めて考慮した方がいい。
モデル選択のコツ：予算と用途で決める
テキトー教師DotAI 認定講師結局、タスクによって適したモデルが変わります。Autoモードに任せるのも手ですが、自分で選びたいならGrok 4.5が全般的に優秀。
Composerはサブタスク向けですね。
Composerはサブタスク向けですね。
室谷代表取締役そう。ただ、サードパーティモデルにはCursorトークンレートがかかるから注意。
自社モデルはそれがない。トータルコストで見ると、自社モデル主体で足りない部分だけサードパーティ、という使い方が現実的かと。
自社モデルはそれがない。トータルコストで見ると、自社モデル主体で足りない部分だけサードパーティ、という使い方が現実的かと。
テキトー教師DotAI 認定講師最初はAuto Costモードで様子を見て、慣れてきたら手動で切り替えるのもいいですね。
開発フェーズ別おすすめモデル：設計・実装・リファクタリング
開発フェーズ別おすすめモデル
| 開発フェーズ | Claude Fable 5 | Composer 2.5 | Grok 4.5 | Claude Opus 5 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|---|
| 設計段階 | ◎ 発散的 | - | - | - | - |
| 実装フェーズ | - | ◎ コスト効率 | ○ 品質重視 | ○ 品質重視 | - |
| リファクタリング・デバッグ | - | ○ 細かい修正 | - | ◎ マルチステップ | ◎ 強い |
アイデア出しや設計段階に最適なモデル
室谷代表取締役設計段階って、まだコードに落とせていない状態ですよね。こういうときは、柔軟な提案をしてくれるモデルがいい。
Claude Fable 5とか、発散的なアイデアを出させるのに向いてるんですよ。
Claude Fable 5とか、発散的なアイデアを出させるのに向いてるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。設計って「正解」が一つじゃないから、複数の選択肢を提示してくれるかどうかが重要です。
Fable 5は会話の流れをうまく捉えて、こちらの意図をくんだ提案をしてくれる印象があります。
Fable 5は会話の流れをうまく捉えて、こちらの意図をくんだ提案をしてくれる印象があります。
室谷代表取締役それと、Plan Modeと組み合わせると効果的ですね。設計段階でコードを書かせずに、まずはプランをMarkdownで出力させる。
レビューしてから実装に入ると、手戻りが減ります。
レビューしてから実装に入ると、手戻りが減ります。
実際のコード生成で頼りになるモデル
室谷代表取締役実装フェーズでは、生成速度と精度のバランスが大事ですよね。コスト効率ならComposer 2.5、品質重視ならGrok 4.5かClaude Opus 5。
テキトー教師DotAI 認定講師実装で最初に戸惑うのが「どのモデルが自分のタスクに合ってるかわからない」という点です。実際に触ってみると、シンプルなCRUDならComposer 2.5で十分、複雑なロジックならOpus 5やGrok 4.5の方が安定します。
室谷代表取締役時給換算すると、Composer 2.5はコストが圧倒的に安い。頻繁にAgentを呼ぶ日常的なコーディングなら、まずこれで回してみるのが現実的です。
テキトー教師DotAI 認定講師そう。でも「ちょっと難しいな」と思ったら、すぐにGrok 4.5やOpus 5に切り替えるクセをつけると作業効率が上がります。
最初に使うモデルで粘りすぎないのがコツです。
最初に使うモデルで粘りすぎないのがコツです。
リファクタリングやデバッグでのモデル選択
室谷代表取締役リファクタリングって、コードベース全体を把握した上で変更を加える必要がある。こういうマルチステップなタスクには、Claude Opus 5やGPT-5.6 Solが強いですね。
テキトー教師DotAI 認定講師デバッグでも同じです。バグの原因を探るときに、ファイルをまたいでコンテキストを追えるモデルじゃないと、的外れな修正を提案されがち。
Opus 5の「考える」能力は、こういうケースで光ります。
Opus 5の「考える」能力は、こういうケースで光ります。
室谷代表取締役ただ、コストはかかります。リファクタリング専用にOpus 5を使い、細かい修正はComposer 2.5に任せるなど、使い分けると月額の利用枠を効率的に使えます。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「リファクタリングを始めたら、予想以上に時間がかかった」という声。そういうときはPlan Modeで一度全体設計を見直してから、適切なモデルを選び直すと、結果的に速く終わります。
コストを抑えたいなら：Composer 2.5とGPT-5.6 Lunaの活用法
コスト比較：Composer 2.5 vs GPT-5.6 Luna
Composer 2.5
- 入力100万トークンあたり$0.5
- 出力100万トークンあたり$2.5
- キャッシュ読み取り$0.2
- 8割方のタスクをカバー
- 日常コーディングに十分
GPT-5.6 Luna
- 入力100万トークンあたり$1
- 出力100万トークンあたり$6
- キャッシュ読み取り$0.1
- バランス型、中程度の複雑さ向け
- 月額$20枠内で使いやすい
Composer 2.5の低コスト高性能
室谷代表取締役Composer 2.5、これもう一個のCusorモデルなんですけど、料金がぶっ飛んで安いんですよね。入力100万トークンあたり$0.5、出力$2.5。
他のモデルと比べると桁が違う。
他のモデルと比べると桁が違う。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。これ、Cursorモデルプールから消費されるんで、Proプランなら特に追加料金を気にせずガンガン使えます。
初めて触る人には「これで本当に大丈夫？」って心配されることもあるんですけど、日常のコーディングには十分すぎますね。
初めて触る人には「これで本当に大丈夫？」って心配されることもあるんですけど、日常のコーディングには十分すぎますね。
室谷代表取締役もちろん最難関の処理にはGrok 4.5とかClaude Opusのがいいんですけど、8割方のタスクはComposer 2.5で片付く。ROIで考えたらこれ以上ない。
GPT-5.6 Luna：バランス型の選択肢
テキトー教師DotAI 認定講師で、Composer 2.5ではちょっと心許ない、でもGrok 4.5までは要らないっていう時にハマるのがGPT-5.6 Lunaです。
室谷代表取締役そうです。入力$1、出力$6。
これ、サードパーティモデルなんですけど、月額$20の利用枠に収めたい人にとっては絶妙なポジションなんです。
これ、サードパーティモデルなんですけど、月額$20の利用枠に収めたい人にとっては絶妙なポジションなんです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞かれるのが「毎日エージェント使ってたらすぐ枠が足りなくなる」っていう悩み。Lunaならその辺のバランスがとりやすいんですよね。
室谷代表取締役そう。Proプランで$20枠、月間$60〜$100のヘビーユーザーでも、Lunaを主軸にすればオンデマンド追加費用を抑えられる。
クレジット消費を最小化する運用テクニック
テキトー教師DotAI 認定講師結局、使い分けがカギですね。簡単なリファクタや定型作業はComposer 2.5、やや複雑な処理はLuna、本当に難しいタスクだけ高級モデルに回す。
室谷代表取締役あと、キャッシュ読み取りの単価が安いモデルを選ぶのも手です。Lunaのキャッシュ読み取りは$0.1、Composer 2.5は$0.2。
同じクエリを何度も投げるようなルーチン作業なら、キャッシュが効くと実質コストがグッと下がる。
同じクエリを何度も投げるようなルーチン作業なら、キャッシュが効くと実質コストがグッと下がる。
テキトー教師DotAI 認定講師それに、Auto Costモードを使うのも選択肢ですね。モデルに関係なく一定のトークン単価で処理してくれるんで、コスト予測が立てやすい。
室谷代表取締役そうなんです。結局、コスト意識を持つなら「モデル選び」と「キャッシュ活用」の2点を押さえれば、月間$20でもかなり戦えます。
Autoモードを活用する：ルーター任せでも大丈夫？
Autoモードの比較
Auto Cost
- 固定トークン単価
- 予算管理がしやすい
- 品質はルーター任せで極端な低下はない
- チーム運用での予算管理に向いている
Auto Balance
- 使ったモデルのAPI料金がそのままかかる
- コントロールしづらい
- 最初に試すのに安全
Auto Cost・Auto Balance・Auto Intelligenceの違い
室谷代表取締役Autoモードは3つあって、コスト重視か品質重視かで切り替える感覚です。Auto Costはモデルに関係なく固定のトークン単価なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに、料金が読みやすい反面、ルーターが極端に安いモデルに振られる心配はありますか。
室谷代表取締役実際のルーティングはComposer 2.5やGPT-5.5が中心で、極端な品質低下はないです。BalanceとIntelligenceは使ったモデルのAPI料金がそのままかかるので、コントロールしづらい面がありますね。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。Auto Costはチーム運用での予算管理に向いてそうです。
どのモードを選べばいいか
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞かれるのは「結局どれを選べばいいの？」という質問です。最初はAuto Balanceで様子見が安全でしょうか。
室谷代表取締役それでいいと思います。ただ予算が厳しい個人開発ならAuto Cost一択ですね。
時給換算すれば月20ドルのProプランでも安心して使えます。
時給換算すれば月20ドルのProプランでも安心して使えます。
テキトー教師DotAI 認定講師難しいリファクタリングならAuto Intelligenceのほうが結果が安定する体感がありますか。
室谷代表取締役そうですね。MYUUUの現場でも難しいタスクはIntelligenceに振ってます。
ただ差が出ないケースも多いので、まずBalanceで試してから上げるのが現実的です。
ただ差が出ないケースも多いので、まずBalanceで試してから上げるのが現実的です。
ルーターが選択するモデルの内訳
室谷代表取締役ルーター内部は基本Composer 2.5、GPT-5.5、Claude Opus 5あたりに振られるようになってます。Grok 4.5やClaude Fable 5も対象ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただどのモデルが選ばれたかはデフォルトだと非表示なんですよね。
室谷代表取締役チーム管理者が設定すれば表示できますが、あえて隠すことでモデルバイアスなく評価できる仕組みです。結局、細かいモデル選びにこだわるよりAuto任せのほうがトータルコスパはいいと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。Cursorのモデルおすすめを聞かれたら、まずAutoから試すように言ってます。
個人開発者とチーム開発で異なるモデル選択基準
モデル選択基準の比較
| 項目 | 個人開発者 | チーム開発 | エンタープライズ |
|---|---|---|---|
| 推奨モデル | Composer 2.5 + Grok 4.5 | Cursor Router（Autoモード） | Cursor Router（Composer 2.5必須、Claude Opus 5・GPT-5.6 Sol推奨） |
| 月額コスト | $20（Pro） | $40〜120/ユーザー | チーム契約が$200/月Ultraより安い場合も |
| モデル制御 | 自由選択 | 管理者がアクセス制御 | ブロックリスト/許可リスト設定可能 |
| 一貫性 | 自由 | Routerで自動選択・統一 | ポリシーで強制 |
| 注意点 | コスト気にせず試せる | Standardで全員Router任せが現実的 | ブロックしすぎるとRouter無効に注意 |
個人の小規模プロジェクトに向くモデル
室谷代表取締役個人開発者ならまずはComposer 2.5とGrok 4.5の組み合わせから入るのがいいですね。Cursorモデルは利用枠が潤沢で、コストを気にせず試せるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが「どのモデルを選べばいいか」なんです。sources見ると、Composer 2.5の入力料金が$0.5/100万トークンと格安で、出力も$2.5。
個人でちょっとした機能追加をする分には十分すぎます。
個人でちょっとした機能追加をする分には十分すぎます。
室谷代表取締役そうです。Proプラン$20/月ならサードパーティモデル枠も$20分つくので、たまにClaude Sonnet 5を使う余裕もできます。
ROIで見ると、月20ドルで毎日使えるエージェントが手に入るのは破格です。
ROIで見ると、月20ドルで毎日使えるエージェントが手に入るのは破格です。
チーム開発で重要な一貫性とコスト管理
テキトー教師DotAI 認定講師チームになると、メンバーごとにモデルをバラバラに使うとコードの質にばらつきが出ます。現場でよく聞くのは「誰がどのモデル使ったかで生成されるコードのテイストが違う」という声。
室谷代表取締役チームプランでは管理者がモデルアクセスを制御できるんですよ。Standard $40/ユーザー/月、Premium $120/ユーザー/月で、エージェントの上限がPremiumは5倍。
コスト管理と一貫性を両立するなら、Standardで全員にCursor Router任せにするのが現実的です。
コスト管理と一貫性を両立するなら、Standardで全員にCursor Router任せにするのが現実的です。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかにRouterを使えばAutoモードでモデルが自動選択されるので、メンバーが意識しなくても適切なモデルが選ばれますね。コストもAuto Costなら固定レートで読める。
エンタープライズプランでのモデル制御
室谷代表取締役エンタープライズになると、セキュリティポリシーで特定モデルをブロックしたり、許可リストを設定できます。sourcesにも「ブロックされたモデルはスキップされ、代替にフォールバック」とあります。
テキトー教師DotAI 認定講師大きい組織だと、使ってほしくないモデルを除外できるのは安心材料です。ただしCursor Routerが動くにはComposer 2.5が必須で、Claude Opus 5とGPT-5.6 Solも推奨されてる。
全部ブロックするとRouterが無効になるので注意が必要。
全部ブロックするとRouterが無効になるので注意が必要。
室谷代表取締役そこはトレードオフですね。コスト優先ならAuto Cost、品質優先ならAuto Intelligence。
エンタープライズでは利用枠の共有やSCIMも使えるので、管理コストを時給換算すると、$200/月のUltra個人プランよりチーム契約の方が安くつくケースもあります。
エンタープライズでは利用枠の共有やSCIMも使えるので、管理コストを時給換算すると、$200/月のUltra個人プランよりチーム契約の方が安くつくケースもあります。
モデル選択の最新トレンド：CursorBenchが示す実力差
CursorBench モデル比較
Composer 2.5
- 低コスト
- スコアはそこそこ
Grok 4.5
- コストパフォーマンス良好
- 長時間エージェントに実用的
CursorBenchの概要と信頼性
室谷代表取締役CursorBench、知ってます？Cursorが独自に作ったベンチマークで、実際の開発者のセッションからタスクを抽出してるらしい。公開ベンチマークより現実的で、モデル間の差がはっきり出る設計なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。SWE-benchって公開リポジトリ由来で、モデルが学習で見てる可能性があるからスコアが水増しされがちって問題がありました。
CursorBenchは社内コードベースも使ってリーケージを抑えている。
CursorBenchは社内コードベースも使ってリーケージを抑えている。
室谷代表取締役しかもタスクの記述が意図的に短くて、開発者が実際にエージェントに投げる曖昧なリクエストを再現してる。そこの再現性が高いから、結果が実トラフィックでの評価と整合しやすい。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に触る人には「このベンチマーク、本当に信頼できるの？」って疑問が湧くんですが、オンライン評価との一貫性が確認されている点は心強いです。
スコアから見るおすすめモデル
テキトー教師DotAI 認定講師グラフを見ると、正確性スコアとトークン消費量のトレードオフが一目でわかりますね。例えばComposer 2.5は低コストでそこそこのスコアを出している。
室谷代表取締役コストパフォーマンスで言うと、Cursor自社モデルのGrok 4.5も侮れない。長時間エージェントを動かすなら、Claude Opus 5やGPT-5.6 Solより実用的なシーンがある。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、最高精度を求めるならClaude Opus 5やGPT-5.6 Solのスコアが確かに高い。ただ、そこまで必要なタスクばかりじゃないという現場の声もよく聞きます。
室谷代表取締役つまり、タスクの難易度と予算に応じて使い分けるのが正解。CursorBenchのスコアはその判断材料として十分機能してる。
実際のユーザー体験との一致度
テキトー教師DotAI 認定講師興味深いのは、CursorBenchの順位がオンラインのA/Bテスト結果と近いこと。オフラインで高スコアでも、実際の開発者には使いにくいというケースを検出できるようになっている。
室谷代表取締役うちの現場でも、ベンチマークだけ見てモデルを決めると痛い目を見ます。実際にコードを触った感覚とずれがあることもある。
Cursorはそこを補完するために統制実験もやってる。
Cursorはそこを補完するために統制実験もやってる。
テキトー教師DotAI 認定講師ベンチマークだけで完璧に判断できないという点は、初心者に伝えたいところです。CursorBenchを参考にしつつ、自分のワークフローで試すのが結局一番確実。
室谷代表取締役そう。でも最初のフィルターとしてCursorBenchは便利。
特に個人開発者だと限られた予算でモデルを選ばないといけないから、スコアとコストの表を見ながら決めるのは合理的です。
特に個人開発者だと限られた予算でモデルを選ばないといけないから、スコアとコストの表を見ながら決めるのは合理的です。
よくある質問
Q1. Cursorでモデルを切り替える方法は？
室谷代表取締役エディタ左下のモデルセレクターからワンクリックです。ショートカットも使えます。
テキトー教師DotAI 認定講師最初はどこで変えるか戸惑いますが、メニューから選ぶだけ。設定でデフォルトも変更できます。
Q2. 無料プランでも高性能モデルは使えますか？
室谷代表取締役無料枠では使えるモデルに制限があります。Proプランだと全モデル使えるので、頻繁に使うならアップグレードが現実的です。
テキトー教師DotAI 認定講師とりあえず無料で試したいなら、基本モデルで慣れてみるのがいいかもしれません。
Q3. モデルごとに得意な言語はありますか？
室谷代表取締役ベンチマーク上はどのモデルも主要言語なら大きな差は出にくいです。むしろフレームワーク特有のコードで差が出ますね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、PythonやJavaScriptはどのモデルも安定してるけど、RustやGoだと当たり外れがある、という声ですね。
Q4. プライバシーは大丈夫？コードが学習に使われるのでは？
室谷代表取締役Cursorはプライバシーモードがあります。コードを学習に使わせたくない場合は有効にしておくと安心です。
テキトー教師DotAI 認定講師企業案件だと気にする人は多いですね。設定で簡単に切り替えられるので、最初に確認しておくといいです。
Q5. GitHub Copilotと比べてCursorのモデル選びはどう？
室谷代表取締役Cursorは複数モデルを使い分けられるのが強みですね。Copilotは主にOpenAI系ですが、CursorはAnthropicやGoogleのモデルも選べます。
テキトー教師DotAI 認定講師タスクによってモデルを変えられる自由度は、慣れると手放せなくなりますよ。
まとめ
室谷代表取締役モデル選びはプロジェクトのフェーズや予算に合わせて柔軟に決めるのが結局一番コスパがいいです。
テキトー教師DotAI 認定講師最初はデフォルトの設定で十分ですが、慣れてきたら開発シーンごとに切り替えてみると、効率がグッと上がります。
室谷代表取締役海外の現場ではもう「モデルを使い分けるのが常識」になってます。日本でもその感覚を持てるかどうかが、生産性の差になってきますね。
テキトー教師DotAI 認定講師まずはお試しで使ってみて、自分に合う組み合わせを見つけてみてください。
室谷代表取締役公式の最新情報は逐次変わりますから、定期的に確認するのも忘れずに。
