La semaine dernière, dès le lancement de Claude 4.6, j'ai voulu l'utiliser immédiatement dans Cursor, mais j'ai constaté que la liste intégrée des modèles de Cursor mettait toujours du temps à se mettre à jour. Après une journée d'essais, j'ai finalement réussi à configurer l'API personnalisée. La méthode principale consiste à : ajouter un nom de modèle personnalisé dans Settings → Models, saisir votre clé API OpenAI dans la case correspondante, puis modifier "Override OpenAI Base URL" avec l'URL réelle de votre API. Tous les services compatibles avec le protocole OpenAI peuvent être connectés de cette manière, y compris Claude 4.6, GLM-5, DeepSeek V3, etc.
Voici les trois solutions que j'ai testées, y compris les erreurs que j'ai commises.
Conclusion préliminaire
| Solution | Scène d'application | Difficulté de configuration | Couverture des modèles | Stabilité |
|---|---|---|---|---|
| Solution 1 : Modèles intégrés | Utilisation de GPT-5/Claude 4.6 de base | ⭐ | Limitée | Élevée |
| Solution 2 : Clé API officielle | Utilisation de votre propre quota OpenAI/Anthropic | ⭐⭐ | Un seul fournisseur | Moyenne (dépend du réseau) |
| Solution 3 : Plateforme d'API agrégée | Un seul clé pour plus de 50 modèles | ⭐⭐ | La plus étendue | Élevée |
J'ai personnellement choisi la solution 3, comme je l'expliquerai plus tard.
Prérequis environnementaux
- Version de Cursor : 0.48.x et supérieure (dernière version en juin 2026)
- Système d'exploitation : macOS / Windows / Linux tous compatibles
- Au moins une clé API fonctionnelle
Ouvrez les paramètres de Cursor : Cmd/Ctrl + Shift + P → tapez Cursor Settings → Entrée, ou cliquez sur l'icône d'engrenage en haut à droite.
Solution 1 : Utilisation des modèles intégrés
La solution la plus simple, sans configuration nécessaire. Les utilisateurs abonnés à Cursor Pro disposent d'un quota pour GPT-5 et Claude 4.6 Sonnet.
Ouvrez Settings → Models, vous verrez de nombreux modèles prédéfinis :
gpt-5
✅ claude-4.6-sonnet
✅ claude-4.6-opus (utilisateurs Pro + requêtes lentes)
✅ gemini-3-pro
Il suffit de sélectionner dans le sélecteur de modèle en bas de la fenêtre de chat.
Le problème est que la liste des modèles intégrés de Cursor se met à jour trop lentement. GLM-5 était open source depuis plusieurs jours mais n'était toujours pas disponible dans Cursor. Pour utiliser DeepSeek V3 pour écrire du code simple et économiser de l'argent, il n'était pas non plus dans la liste intégrée.
Par conséquent, la plupart du temps, une configuration personnalisée est nécessaire.
Solution 2 : Saisie de la clé API officielle + modèle personnalisé
Idéal si vous disposez déjà d'une clé officielle d'OpenAI ou d'Anthropic.
Étape 1 : Obtenir la clé API
Créez une clé sur la plateforme OpenAI ou la console Anthropic, ce processus n'est pas détaillé ici.
Étape 2 : Configuration dans Cursor
Ouvrez Cursor Settings → Models :
- Dans la section OpenAI API Key, saisissez votre clé
- Dans Override OpenAI Base URL, saisissez l'URL correspondante :
- OpenAI officiel :
https://api.openai.com/v1 - Anthropic (nécessite une couche de compatibilité) : ne peut pas être saisi directement, Cursor a un champ de saisie séparé pour la clé Anthropic
- Cliquez sur + Add model en bas et saisissez manuellement le nom du modèle, comme
gpt-5,gpt-5-mini
Étape 3 : Vérification
Sélectionnez le modèle que vous venez d'ajouter dans Chat ou Composer, posez une question simple, et si vous recevez une réponse, la configuration est fonctionnelle.
// Prompt de test
Écrivez un tri rapide en Python avec annotations de type
Problèmes rencontrés
Problème 1 : N'oubliez pas le /v1 à la fin de l'URL de base. J'ai d'abord saisi https://api.openai.com, ce qui a provoqué une erreur 404. L'ajout de /v1 a résolu le problème. Cursor n'ajoute pas automatiquement ce chemin.
Problème 2 : La clé Anthropic ne peut pas être saisie dans le champ OpenAI Key. Cursor a un champ de saisie séparé "Anthropic API Key", faites défiler vers le bas pour le trouver. Une saisie incorrecte provoque une erreur 401 Unauthorized, avec un message d'erreur vague qui ne précise pas quelle clé pose problème.
Problème 3 : Le nom du modèle doit correspondre exactement à l'API. J'ai ajouté manuellement claude-4.6, mais l'ID du modèle chez Anthropic était claude-sonnet-4-6-20260601 (exemple), et les noms ne correspondant pas, j'ai reçu une erreur model_not_found. Il faut vérifier l'ID exact du modèle dans la documentation officielle à chaque fois, ce qui est fastidieux.
Solution 3 : Utilisation d'une plateforme d'API agrégée (ma solution finale)
Après avoir passé une journée avec la solution 2, j'ai découvert un problème fondamental : vouloir utiliser simultanément GPT-5 pour la logique, Claude 4.6 pour les relectures de code, et DeepSeek V3 pour les tâches simples, nécessite de gérer les clés, les factures et les conventions de nommage de trois fournisseurs différents. C'était trop lourd.
J'ai finalement adopté une autre approche : utiliser une plateforme d'API agrégée avec une seule clé pour tous les modèles. J'utilise actuellement ofox.ai, qui est compatible avec le protocole OpenAI. Il suffit de modifier l'URL de base pour accéder à plus de 50 modèles dans Cursor, y compris les plus récents comme Claude 4.6, GPT-5, GLM-5, DeepSeek V3, Gemini 3, etc.
Étapes de configuration
Étape 1 : Obtenir la clé
Inscrivez-vous sur ofox.ai et créez une clé API dans le tableau de bord.
Étape 2 : Configuration dans Cursor
Ouvrez Cursor Settings → Models :
Clé API OpenAI : sk-xxxxxxxxxxxxxxxx (clé d'ofox)
URL de base OpenAI à remplacer : https://api.ofox.ai/v1
Étape 3 : Ajouter les modèles
Cliquez sur + Add model et ajoutez successivement les modèles que vous souhaitez utiliser :
claude-sonnet-4.6
claude-opus-4.6
gpt-5
deepseek-v3
glm-5
gemini-3-pro
qwen-3-max
Étape 4 : Vérification
Dans Cursor Chat, sélectionnez claude-sonnet-4.6 et envoyez un message de test :
Écrivez une fonction anti-rebond en TypeScript avec les paramètres leading et trailing
Si une réponse est retournée normalement, la configuration est correcte.
Chaîne d'appel complète
Pour Cursor, la communication se fait simplement avec une interface compatible OpenAI, de manière transparente.
Vérification par code (utilisable en dehors de Cursor)
Pour vérifier si la clé fonctionne avant de configurer Cursor, exécutez ce code Python :
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="votre-clé-ofox",
base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)
# Test de Claude 4.6
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.6",
messages=[
{"role": "user", "content": "Implémentez un cache LRU en Python avec une complexité temporelle de O(1)"}
],
stream=True
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
Si cela fonctionne, vous pouvez configurer Cursor en évitent les erreurs.
Problèmes avec cette solution
Problème 1 : Cursor met parfois en cache l'URL de base ancienne. Après avoir modifié l'URL, il est préférable de redémarrer (Cmd+Shift+P → Reload Window), sinon les requêtes pourraient toujours être envoyées à l'ancienne adresse.
Problème 2 : Le nom du modèle est sensible à la casse en mode Composer. J'ai saisi Claude-Sonnet-4.6 lors de l'ajout du modèle, mais l'API ne l'a pas reconnu. En passant en minuscules claude-sonnet-4.6, cela a fonctionné. Il est recommandé d'utiliser systématiquement des minuscules et des traits d'union.
Problème 3 : Dépassement de temps occasionnel dans les scénarios de contexte long. Lors de l'envoi d'un gros fichier pour le refactoring, la connexion se coupe parfois. Je n'ai pas trouvé d'option de configuration de délai d'attente dans ~/.cursor/config.json. La solution finale a été de diviser le gros fichier en plusieurs parties plus petites.
Comparaison des trois solutions
| Critère | Modèles intégrés | Clé officielle | Plateforme agrégée |
|---|---|---|---|
| Complexité | Zéro configuration | Moyenne | Faible (une seule URL à modifier) |
| Nombre de modèles | ~10 | Complet d'un seul fournisseur | 50+ fournisseurs |
| Vitesse de mise à jour | Dépend des mises à jour de Cursor | En temps réel | En temps réel |
| Mode de facturation | Abonnement Cursor | Facturation séparée par fournisseur | Facturation unifiée |
| Gestion des clés | Non nécessaire | Plusieurs clés | Une seule clé |
| Public cible | Utilisateurs légers | Utilisateurs intensifs d'un seul fournisseur | Utilisateurs changeent de modèle fréquemment |
Conseils pratiques
1. Utilisez les règles Cursor avec différents modèles
Créez un fichier .cursorrules dans le répertoire racine du projet pour ajuster la stratégie de prompt en fonction des modèles :
# .cursorrules
- Pour la génération de code, privilégiez le mode strict TypeScript
- Toutes les fonctions doivent avoir des commentaires JSDoc
- Pour la gestion des erreurs, utilisez le pattern Result plutôt que try-catch
2. Stratégie de sélection des modèles entre Chat et Composer
Ma pratique : Chat avec Claude 4.6 Sonnet (rapide, idéal pour les questions et petites modifications), Composer avec Claude 4.6 Opus (lent mais précis, idéal pour le refactoring de plusieurs fichiers). DeepSeek V3 est réservé à l'écriture de tests et de scripts simples, économique et suffisant.
3. Raccourcis pour le changement de modèle
Cursor n'a pas de fonction native "raccourci pour changer de modèle", mais Cmd+. ouvre rapidement le sélecteur de modèle, plus rapide qu'un clic avec la souris.
Conclusion
La configuration d'API personnalisée dans Cursor n'est pas particulièrement cachée, mais la documentation est très pauvre. La sensibilité à la casse des noms de modèles, la nécessité d'inclure /v1 dans l'URL, et le champ à utiliser pour la clé Anthropic sont des détails que l'on découvre uniquement par essais et erreurs.
Mon flux de travail actuel est simple : une seule clé d'ofox.ai configurée dans Cursor, permettant de basculer facilement entre Claude 4.6 Sonnet, GPT-5 et DeepSeek V3. ofox.ai est une plateforme d'agrégation de modèles IA compatible avec le protocole OpenAI, avec une connexion directe à faible latence et un paiement par支付宝 avec facturation à l'usage, ce qui réduit considérablement les coûts de gestion pour les utilisateurs qui changent fréquemment de modèles.
Une seule configuration suffit, et pour les nouveaux modèles qui sortiront, il suffira d'utiliser "Add model" sans avoir à gérer à nouveau les clés et les adresses.