摘要
Cursor Router 通过 Compass 复杂度预测器和基于真实开发者流量的任务分类法，为每个对话轮次匹配最合适的模型。Auto Intelligence 模式在用户满意度超过 Fable 的同时成本降低 68%，Auto Balance 模式以低于 Opus 4.8 成本 41% 实现更优表现。系统从实时流量中学习模型在不同任务类别上的表现差异，以数据驱动方式替代基准分数推断。
Cursor Router 通过 Compass 复杂度预测器和基于真实开发者流量的任务分类法，为每个对话轮次匹配最合适的模型。Auto Intelligence 模式在用户满意度超过 Fable 的同时成本降低 68%，Auto Balance 模式以低于 Opus 4.8 成本 41% 实现更优表现。系统从实时流量中学习模型在不同任务类别上的表现差异，以数据驱动方式替代基准分数推断。