Composer 2: बेंचमार्क, कीमतें, और तुलना

Cursor ने Composer 2 को 19 मार्च, 2026 को जारी किया, जो इसके स्वामित्व वाले कोडिंग मॉडल का तीसरा संस्करण है। यह रिलीज़ Composer 1.5 के केवल छह सप्ताह बाद आया, जिसने बिना मूल आर्किटेक्चर बदले उसी बेस मॉडल पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को 20x तक स्केल किया था। उस RL स्केलिंग रन ने वास्तव में मूल प्रीट्रेनिंग कंप्यूट बजट को पार कर दिया था, जो बताता है कि यह मौजूदा नींव को जितना संभव था उतना धकेल रहा था। Composer 2 अलग तरीका अपनाता है: पहले मजबूत बेस बनाने के लिए कंटीन्यूड प्रीट्रेनिंग, फिर उसके ऊपर RL। यही वजह है कि कम समयांतराल के बावजूद बेंचमार्क छलांग इतनी बड़ी है।

इसके साथ 200,000-टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और दो प्राइसिंग वेरिएंट भी आते हैं: स्टैंडर्ड, जिसकी कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.50 है (लगभग 86% सस्ता Composer 1.5 से) और फास्ट, रियल-टाइम इंटरएक्टिव सेशंस के लिए।

इस लेख में, हम बताएंगे कि Composer 2 क्या है, बेंचमार्क और लागत पर यह Composer 1.5 की तुलना में कैसा है, और यह Claude Opus 4.6 और GPT-5.4 के मुकाबले कैसा ठहरता है। हम यह भी बताएंगे कि Cursor के अंदर इसका उपयोग कैसे करें और इसकी ज्ञात सीमाएँ क्या हैं।

यदि आप उन फ्रंटियर मॉडलों में रुचि रखते हैं जिनसे Composer 2 प्रतिस्पर्धा करता है, तो हमारे ये गाइड देखें:

• Gemini 3.1
• Claude Code

Composer क्या है?

Composer, Cursor के स्वामित्व वाले AI कोडिंग मॉडलों का परिवार है, जिसे Cursor IDE के अंदर एजेंटिक कोडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। Claude Opus 4.6 या GPT-5.4 जैसे जनरल-पर्पज़ मॉडलों के विपरीत, Composer मॉडल विशेष रूप से मल्टी-फाइल एडिटिंग, टर्मिनल कमांड निष्पादन, और पूरे कोडबेस में रिफैक्टरिंग के लिए बनाए गए हैं। इनका उद्देश्य ईमेल लिखना, सामान्य सवाल-जवाब करना, या गैर-कोड कार्य नहीं है।

यह वंशावली एक आंतरिक प्रोटोटाइप Cheetah से शुरू हुई, और फिर तीन पब्लिक रिलीज़ तक विकसित हुई:

हर पीढ़ी ने पिछली पर निर्माण किया, लेकिन Composer 2 अब तक का सबसे बड़ा आर्किटेक्चरल बदलाव दर्शाता है।

Composer मॉडल विकास टाइमलाइन का दृश्यात्मककरण। चित्र: लेखक।

Composer 2 क्या है?

Composer 2, Cursor का तीसरी पीढ़ी का स्वामित्व वाला एजेंटिक कोडिंग मॉडल है, और इस परिवार में पहला जिसे कंटीन्यूड प्रीट्रेनिंग से गुजारा गया है।

आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण दृष्टिकोण

पिछले Composer मॉडलों को एक फ्रोज़न बेस मॉडल के ऊपर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की लेयरिंग करके बनाया गया था। इसे ऐसे समझें जैसे किसी को नई स्किल सिखाना, बिना उनकी बुनियादी समझ बेहतर किए। Composer 2 इसे बदलता है: पहले बेस मॉडल के फाउंडेशनल वेट्स को कोडिंग-विशिष्ट डेटा से अपडेट किया जाता है, फिर उसके ऊपर RL लागू किया जाता है।

मॉडल Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, यानी किसी भी दिए गए इनपुट पर केवल पैरामीटर्स का एक सबसेट सक्रिय होता है। इससे इन्फरेंस तेज़ रहता है जबकि कुल पैरामीटर काउंट बड़ा बना रहता है। Cursor ने सटीक पैरामीटर काउंट प्रकाशित नहीं किया है।

बेस मॉडल की पहचान लॉन्च के समय प्रकट नहीं की गई थी, लेकिन 20 मार्च, 2026 को एक उपयोगकर्ता द्वारा API रिक्वेस्ट हेडर्स में मिलने के बाद यह सार्वजनिक हुई। Lee Robinson, VP of Developer Education at Cursor ने पुष्टि की कि Composer 2, Kimi K2.5 पर आधारित है, जो Moonshot AI का एक ओपन-सोर्स मॉडल है। उन्होंने बताया कि कुल कंप्यूट का लगभग तीन-चौथाई हिस्सा Cursor के अपने प्रशिक्षण (कंटीन्यूड प्रीट्रेनिंग और RL) से आया, न कि बेस मॉडल से—और यही वजह है कि ईवाल्स, कच्चे Kimi K2.5 रन से अलग दिखते हैं।

Moonshot AI ने बाद में Fireworks AI के माध्यम से अधिकृत वाणिज्यिक साझेदारी के रूप में इस व्यवस्था की पुष्टि की, जिसने RL प्रशिक्षण इन्फ्रास्ट्रक्चर और इन्फरेंस दोनों को संभाला। सह-संस्थापक Aman Sanger ने कहा कि टीम ने Kimi K2.5 चुनने से पहले कई बेस मॉडलों का परपेलेक्सिटी-आधारित बेंचमार्क से मूल्यांकन किया, और पोस्ट-बेस प्रशिक्षण को कंटीन्यूड प्रीट्रेनिंग के बाद RL कंप्यूट में 4x स्केल-अप के रूप में वर्णित किया।

ट्रेनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर PyTorch और Ray पर चलता है, जिसमें NVIDIA Blackwell GPUs के लिए ऑप्टिमाइज़्ड कस्टम MXFP8 क्वांटाइज़ेशन कर्नेल्स का उपयोग होता है।

सेल्फ-समरीकरण

सेल्फ-समरीकरण, जिसे Cursor "compaction-in-the-loop RL" कहता है, इस तरह काम करता है: जब मॉडल का 200,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो भरने लगता है, तो यह रुकता है, अपने कॉन्टेक्स्ट को लगभग 1,000 टोकन तक संकुचित करता है, और काम जारी रखता है। क्योंकि यह संपीड़न व्यवहार RL रिवार्ड फंक्शन का हिस्सा है, मॉडल सीखता है कि किन वेरिएबल्स, आर्किटेक्चरल निर्णयों और एरर लॉग्स को रखना है और किन्हें छोड़ना है।

Cursor के रिसर्च ब्लॉग में बताया गया है कि यह तरीका प्रॉम्प्ट-आधारित समरीकरण की तुलना में कॉम्पैक्शन त्रुटियों को 50% तक घटाता है, और लगभग पाँचवां टोकन ही उपयोग करता है। एक व्यावहारिक डेमो में, Composer 2 ने Terminal-Bench 2.0 की "make-doom-for-mips" समस्या 170 टर्न में हल की, जिसके दौरान 100,000 से अधिक टोकन का कॉन्टेक्स्ट संकुचित किया।

मुख्य क्षमताएँ

एक सेशन के दौरान, Composer 2 को इन तक पहुँच होती है:

• पूरे कोडबेस में प्रासंगिक कोड खोजने के लिए सेमांटिक सर्च
• लाइन-लेवल प्रिसीजन के साथ मल्टी-फाइल पढ़ना, संपादन, और निर्माण
• टर्मिनल कमांड निष्पादन और आउटपुट की व्याख्या
• MCP (Model Context Protocol) इंटीग्रेशन, बाहरी सेवाओं के लिए
• एडिटर में सीधे UI बदलावों को टेस्ट करने के लिए एक नेटिव ब्राउज़र टूल

मिलकर, ये सुविधाएँ एजेंट को एक ही सेशन में कई फाइलों और चरणों पर काम करने देती हैं।

Composer 2 के वेरिएंट

Cursor, Composer 2 को दो वेरिएंट में शिप करता है, जिनकी अंतर्निहित बुद्धिमत्ता समान है।

Composer 2 Fast

जब आप मॉडल ड्रॉपडाउन में Composer 2 चुनते हैं, तो Fast वेरिएंट डिफॉल्ट होता है। यह लो-लेटेंसी इंटरएक्टिव सेशंस के लिए बना है, जहाँ आप रियल-टाइम में कोडिंग कर रहे हैं और लगभग तत्काल प्रतिक्रिया चाहते हैं।

Composer 2 Standard

Standard वेरिएंट कम स्पीड पर चलता है, लेकिन प्रति टोकन लागत काफी कम होती है—बैकग्राउंड कार्यों, बैच रिफैक्टरिंग, या लंबी एजेंटिक लूप्स के लिए बेहतर, जहाँ आपको तत्काल फीडबैक की जरूरत नहीं।

यह है प्राइसिंग ब्रेकडाउन:

आप सक्रिय रूप से कोडिंग करते समय Fast वेरिएंट का उपयोग कर सकते हैं और क्रेडिट खपत कम रखने के लिए ओवरनाइट या बल्क ऑपरेशंस के लिए Standard पर स्विच कर सकते हैं। हम आगे कीमतों के अंतर पर विस्तार से बात करेंगे।

Composer 2 बेंचमार्क

Cursor, Composer 2 का मूल्यांकन तीन बेंचमार्क पर करता है, जो कोडिंग प्रदर्शन के अलग-अलग पहलुओं को कवर करते हैं।

बेंचमार्क समझना

CursorBench Cursor का स्वामित्व वाला आंतरिक बेंचमार्क है, जो वर्तमान में CursorBench-3 संस्करण पर है। टास्क वास्तविक Cursor सेशंस से आते हैं और Cursor Blame नामक टूल से सोर्स किए जाते हैं, जो कमिटेड कोड को उस एजेंट रिक्वेस्ट तक ट्रेस करता है जिसने उसे उत्पन्न किया। बेंचमार्क समाधान की शुद्धता, कोड गुणवत्ता, दक्षता, और इंटरैक्शन व्यवहार को मापता है, और समस्या का दायरा प्रारंभिक संस्करण से CursorBench-3 तक लाइनों-ऑफ-कोड और फाइलों की संख्या दोनों में लगभग दोगुना हो गया है। Cursor, ऑफलाइन ग्रेडिंग से छूट जाने वाले रिग्रेशन पकड़ने के लिए नियंत्रित लाइव-ट्रैफिक प्रयोगों से CursorBench को सप्लीमेंट भी करता है। स्पष्ट सावधानी: CursorBench सार्वजनिक रूप से पुनरुत्पादन योग्य नहीं है, इसलिए इन स्कोरों का स्वतंत्र सत्यापन संभव नहीं है।

Terminal-Bench 2.0 Laude Institute द्वारा मेंटेन किया जाता है और टर्मिनल पर्यावरण में वास्तविक-विश्व कार्यों को करने की AI एजेंट की क्षमता की जाँच करता है। इसमें डाइरेक्टरी नेविगेट करना, स्क्रिप्ट चलाना, त्रुटियों की व्याख्या करना, और समाधान की ओर इटरेट करना शामिल है। Cursor ने आधिकारिक Harbor इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क को डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ उपयोग किया और प्रति मॉडल पाँच इटरेशन चलाकर औसत रिपोर्ट किया।

SWE-bench Multilingual SWE-bench का एक सबसेट है जिसमें 9 प्रोग्रामिंग भाषाओं में 300 टास्क शामिल हैं। यह वास्तविक GitHub इश्यू हल करने की क्षमता को मापता है, जो क्रॉस-लैंग्वेज कोडिंग का उचित परीक्षण बनाता है।

Composer पीढ़ियों में बेंचमार्क परिणाम

हर पीढ़ी के साथ स्कोर बेहतर हो गए हैं:

तीन Composer पीढ़ियों में बेंचमार्क स्कोर। चित्र: लेखक।

बेंचमार्क सीमाओं पर एक नोट

• CursorBench क्लोज्ड-सोर्स है और स्वतंत्र रूप से पुनरुत्पादन योग्य नहीं है। Cursor, SWE-bench Verified जैसे स्थापित बेंचमार्क पर स्कोर प्रकाशित नहीं करता, जिसे कुछ समुदाय सदस्य असंगत मानते हैं।
• SWE-bench Verified को OpenAI अब रिपोर्ट नहीं करता क्योंकि पाया गया कि फ्रंटियर मॉडल्स टेस्ट पैचेस को मेमोरी से पुन: उत्पन्न कर सकते थे और लगभग 60% असुलझी समस्याओं के टेस्ट त्रुटिपूर्ण थे।
• Terminal-Bench में पज़ल-स्टाइल टास्क (जैसे बोर्ड पोजीशन से सर्वश्रेष्ठ शतरंज चाल खोजना) शामिल हैं, जो वास्तविक विकास कार्य को प्रतिबिंबित नहीं करते। फिर भी यह तीनों में सबसे पारदर्शी है क्योंकि यह प्रलेखित इवैल्यूएशन तरीकों वाले सार्वजनिक फ्रेमवर्क का उपयोग करता है।

Composer 1.5 से Composer 2 कितना बेहतर है?

Composer 1.5 से Composer 2 तक सुधार अब तक की किसी भी पिछली पीढ़ी से बड़ा है—प्रदर्शन और लागत, दोनों पर।

ऊपर दी तालिका के अनुसार, Composer 2 का CursorBench स्कोर 61.3 है, जबकि Composer 1.5 का 44.2—लगभग 39% सुधार। Terminal-Bench 2.0 का अंतर लगभग 29% है (61.7 बनाम 47.9), और SWE-bench Multilingual में ~12% (73.7 बनाम 65.9) सुधार हुआ।

लागत में गिरावट, बेंचमार्क लाभ से भी बड़ी है। Cursor के लॉन्च ब्लॉग के अनुसार, Composer 2 Standard, इनपुट टोकन पर Composer 1.5 की तुलना में लगभग 86% सस्ता है, और फास्ट वेरिएंट पर भी लगभग 57% सस्ता। Cursor ने Composer 1.5 के लिए अलग से प्राइसिंग पेज प्रकाशित नहीं किया है, इसलिए ये प्रतिशत लॉन्च के समय Cursor की अपनी तुलना से लिए गए हैं।

मुख्य तकनीकी अंतर ये हैं:

• ट्रेनिंग दृष्टिकोण: Composer 1.5 ने उसी फ्रोज़न बेस पर RL को 20x आगे तक स्केल किया, और पोस्ट-ट्रेनिंग RL कंप्यूट वास्तव में बेस मॉडल की प्रीट्रेनिंग में उपयोग हुए कंप्यूट से भी अधिक था। Composer 2 ने अलग राह ली: पहले कंटीन्यूड प्रीट्रेनिंग से नया, मजबूत बेस बनाया, फिर उसके ऊपर RL कंप्यूट में 4x स्केल-अप लगाया।
• सेल्फ-समरीकरण गुणवत्ता: Composer 1.5 ने सेल्फ-समरीकरण पेश किया लेकिन हज़ारों टोकन के निर्देशों के साथ प्रॉम्प्ट-आधारित कंप्रेशन का उपयोग किया, जिससे औसतन ~5,000 टोकन की समरी बनती थी। Composer 2 का RL-प्रशिक्षित कॉम्पैक्शन लगभग 1,000 टोकन की समरी बनाता है, 50% कम त्रुटियों के साथ, और पहले के टोकन से KV कैश को फिर से उपयोग करता है, जिससे इन्फरेंस लागत और घटती है।
• लॉन्ग-होराइज़न क्षमता: Composer 2 सैकड़ों अनुक्रमिक कार्रवाइयों की आवश्यकता वाले कार्यों को संभालता है। जैसा मैंने पहले उल्लेख किया, यह 1.5 की विश्वसनीय क्षमता से आगे है।

Composer 1.5 के प्रति समुदाय की प्रतिक्रिया मिली-जुली थी। कुछ डेवलपर्स ने कहा कि यह केवल छोटे कार्यों—कमिट्स और सरल एडिट्स—के लिए ही उपयोगी था। बेंचमार्क नंबर बताते हैं कि जिन क्षेत्रों पर डेवलपर्स ने सबसे अधिक आपत्ति जताई, उनमें सुधार हुआ है।

Composer 2 बनाम Claude Opus 4.6 बनाम GPT-5.4

यही वह तुलना है जिसकी खोज में अधिकांश लोग आते हैं। Composer 2 कुछ कोडिंग बेंचमार्क पर Claude Opus 4.6 को मात देता है, अधिकांश पर GPT-5.4 से पीछे है, और दोनों से काफी सस्ता है।

बेंचमार्क तुलना

अंकों से अधिकांश बात स्पष्ट हो जाती है:

Composer 2 बनाम Claude Opus 4.6 बनाम GPT-5.4

Composer 2, CursorBench और Terminal-Bench 2.0 दोनों में Opus 4.6 से थोड़ा आगे है, लेकिन GPT-5.4 दोनों पर स्पष्ट बढ़त बनाए रखता है। Terminal-Bench 2.0 पर Composer 2 (61.7) और GPT-5.4 (75.1) के बीच 13 अंकों का अंतर है।

एक बात ध्यान देने योग्य है: Terminal-Bench 2.0 के स्कोर एजेंट-प्लस-मॉडल जोड़ी को मापते हैं, कच्चे मॉडलों को नहीं। Cursor ने अपने स्कोर के लिए Harbor इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क का उपयोग किया, जबकि GPT-5.4 का 75.1 आधिकारिक लीडरबोर्ड पर Simple Codex हार्नेस एंट्री के अनुरूप है। अलग-अलग हार्नेस उसी मॉडल के लिए अलग परिणाम दे सकते हैं।

प्राइसिंग तुलना

यहाँ कीमतों की तुलना है:

बेंचमार्क स्कोर और टोकन प्राइसिंग की तुलना। चित्र: लेखक।

Composer 2 Standard, प्रति टोकन Opus 4.6 की तुलना में लगभग 90% सस्ता है और GPT-5.4 से लगभग 80% सस्ता। जो टीमें रोज़ाना हज़ारों एजेंटिक रिक्वेस्ट चलाती हैं, उनके लिए यह अंतर तेजी से लाभ देता है।

कौन-सा मॉडल किसमें बेहतर है

Composer 2 सिर्फ कोड के लिए बनाया गया मॉडल है जो Cursor IDE तक सीमित है। यह रूटीन कोडिंग कार्य तेज़ी से और कम लागत पर करता है, लेकिन कोड से बाहर कुछ नहीं कर सकता।

Claude Opus 4.6 में 200,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है (1M टोकन बीटा उच्च लागत पर), मल्टी-फाइल आर्किटेक्चरल प्लानिंग में उत्कृष्ट है, और Agent Teams के जरिए मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन सपोर्ट करता है। यह एक जनरल-पर्पज़ मॉडल है जो कोड में भी बहुत अच्छा है।

GPT-5.4 सबसे कठिन कोडिंग बेंचमार्क पर अग्रणी है, नेटिव कंप्यूटर-यूज़ क्षमता रखता है, और 1.05 मिलियन टोकन का प्रायोगिक कॉन्टेक्स्ट विंडो सपोर्ट करता है। यह सबसे सक्षम सिंगल मॉडल है, लेकिन स्केल पर चलाना सबसे महंगा भी।

Cursor का पिच, IDE के अंदर प्रति-टास्क वैल्यू है, न कि कच्चे बेंचमार्क में नेतृत्व।

Composer 2 बनाम Claude Code बनाम GitHub Copilot

ऊपर का सेक्शन Composer 2 की तुलना कच्चे मॉडलों से करता है। यहाँ प्रोडक्ट-स्तर पर यह कैसा दिखता है।

Claude Code, Anthropic का टर्मिनल-आधारित कोडिंग एजेंट है। 2026 के एक डेवलपर सर्वे के अनुसार, यह अब पेशेवरों में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाला AI कोडिंग टूल है, जहाँ 46% ने इसे अपना सबसे पसंदीदा टूल बताया, जबकि Cursor के लिए यह आंकड़ा 19% था। कई डेवलपर्स रोज़मर्रा के IDE एडिटिंग के लिए Cursor का उपयोग करते हैं और जटिल स्वायत्त कार्यों के लिए Claude Code पर स्विच करते हैं। दोनों टूल एक-दूसरे के पूरक अधिक हैं, प्रतिस्पर्धी कम।

GitHub Copilot अब भी 2 करोड़ से अधिक ऑल-टाइम यूज़र्स के साथ सबसे व्यापक रूप से अपनाया गया टूल है और $10/माह पर कम एंट्री प्राइस देता है। हाल में इसने मल्टी-स्टेप एक्शंस के लिए Agent मोड जोड़ा है, लेकिन कई डेवलपर्स बताते हैं कि Cursor का मल्टी-फाइल एडिटिंग और गहराई तक जाता है।

लगभग 70% डेवलपर्स अब एक साथ दो से चार AI टूल का उपयोग करते हैं। प्रश्न अब "कौन-सा टूल?" से कम और "कौन-सा संयोजन?" से अधिक जुड़ा है।

Composer 2 का उपयोग कैसे करें

Composer 2 पूरी तरह Cursor IDE के अंदर रहता है, इसलिए अलग से कुछ इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है।

चरण-दर-चरण सेटअप

Composer 2 शुरू करने के लिए, Cursor को यहाँ से डाउनलोड या अपडेट करें cursor.com से। Composer 2 सभी पेड प्लान (Pro, Pro+, Ultra, Teams, Enterprise) पर उपलब्ध है। एजेंट पैनल खोलें Cmd+I Mac पर या Ctrl+I Windows और Linux पर, फिर मॉडल ड्रॉपडाउन से "Composer 2" या "Composer 2 Fast" चुनें। Fast वेरिएंट डिफॉल्ट रूप से चुना होता है।

Cursor मॉडल चयन ड्रॉपडाउन ढूंढना। चित्र: लेखक।

वहाँ से, आप जिस कार्य को कराना चाहते हैं उसका प्राकृतिक भाषा में विवरण टाइप करें। Composer 2 डिफॉल्ट रूप से एजेंट मोड में काम करता है, यानी यह स्वायत्त रूप से आपके कोडबेस का अन्वेषण कर सकता है, बदलाव कर सकता है, टर्मिनल कमांड चला सकता है, और सभी उपलब्ध टूल्स का उपयोग कर सकता है। एजेंट के काम करते समय आप बदलावों की समीक्षा कर उन्हें स्वीकार या अस्वीकार करते हैं।

मुख्य शॉर्टकट

यहाँ वे शॉर्टकट हैं जिनका आप Composer 2 के साथ काम करते समय सबसे ज़्यादा उपयोग करेंगे:

कॉन्टेक्स्ट के साथ काम करना

Composer 2, यह नियंत्रित करने के कई तरीके सपोर्ट करता है कि वह क्या कॉन्टेक्स्ट देखे। प्रॉम्प्ट में विशेष कॉन्टेक्स्ट इंजेक्ट करने के लिए @ टाइप करें और उसके बाद फाइलनाम, फोल्डर, या URL दें। # चिन्ह किसी विशिष्ट फाइल पर फोकस करता है। चैट के ऊपर कॉन्टेक्स्ट पिल्स दिखाते हैं कि एजेंट वर्तमान में क्या रेफर कर रहा है।

बड़े प्रोजेक्ट्स के लिए, सेटिंग्स में Autocontext सक्षम करने से Cursor एम्बेडिंग्स के जरिए स्वतः प्रासंगिक कोड खींच सकता है। आप फ्रेमवर्क-विशिष्ट कॉन्टेक्स्ट के लिए सेटिंग्स में कस्टम डाक्यूमेंटेशन भी जोड़ सकते हैं।

व्यवहार में सेल्फ-समरीकरण

लंबे समय तक चलने वाले कार्यों में, जब कॉन्टेक्स्ट विंडो भर जाती है, तो सेल्फ-समरीकरण अपने आप सक्रिय हो जाता है। आप /compress कमांड से इसे मैन्युअल रूप से भी ट्रिगर कर सकते हैं। यदि एजेंट नई बातचीत शुरू करने का सुझाव देता है, तो आमतौर पर इसका मतलब है कि कॉन्टेक्स्ट प्रभावी समरीकरण के लिए बहुत बड़ा हो रहा है।

Composer 2 की कीमत

मैंने वेरिएंट सेक्शन में प्रति-टोकन लागत कवर की है, इसलिए वे संख्या दोहराऊँगा नहीं। इसके बजाय, यहाँ बताया गया है कि व्यवहार में प्राइसिंग कैसे काम करती है।

Cursor सब्सक्रिप्शन टियर

Cursor, क्रेडिट्स के साथ टियर-आधारित सब्सक्रिप्शन सिस्टम का उपयोग करता है जो तय करता है कि आप थर्ड-पार्टी मॉडलों का कितना उपयोग कर सकते हैं। वर्तमान विवरण यह है:

Composer 2 के साथ क्रेडिट्स कैसे काम करते हैं

यही वह हिस्सा है जो अक्सर लोगों को उलझाता है। व्यक्तिगत प्लानों पर Composer का उपयोग एक अलग उपयोग पूल से खींचता है, जो Claude या GPT जैसे थर्ड-पार्टी मॉडलों के लिए इस्तेमाल होने वाले क्रेडिट पूल से अलग होता है। Cursor इस पूल को "उदार उपयोग शामिल" के रूप में वर्णित करता है, हालाँकि उन्होंने सटीक लिमिट्स प्रकाशित नहीं की हैं।

जब आप "Auto" मोड का उपयोग करते हैं, जो हर रिक्वेस्ट के लिए Cursor को मॉडल चुनने देता है, तो पेड प्लानों पर Composer मॉडलों से होने वाला उपयोग असीमित होता है और कोई क्रेडिट कटौती नहीं होती। प्रीमियम थर्ड-पार्टी मॉडल को मैन्युअल रूप से चुनने पर आपका मासिक क्रेडिट पूल उपयोग होता है। एक बार वह पूल खत्म हो जाए, तो आप पे-एज़-यू-गो ओवरएजेस सक्षम कर सकते हैं।

प्राइसिंग संदर्भ

पिछले वर्ष में Cursor की कीमतों में कई बदलाव हुए हैं। जून 2025 में, उन्होंने फ्लैट "500 फास्ट रिक्वेस्ट प्रति माह" सिस्टम को क्रेडिट-आधारित बिलिंग से बदल दिया, जिससे Pro टियर पर रिक्वेस्ट प्रभावी रूप से ~500 से घटकर लगभग 225 प्रति माह रह गए।

मार्च 2026 तक, GPT-5.4 और Opus 4.6 जैसे फ्रंटियर मॉडल आपके मासिक क्रेडिट पूल के विरुद्ध डायनेमिक टोकन-आधारित प्राइसिंग पर बिल होते हैं। Composer 2 का उपयोग अपने अलग पूल में रहता है। यदि आप टीम के लिए बजट बना रहे हैं, तो रूटीन कार्यों के लिए डिफॉल्ट रूप से Composer 2 का उपयोग करें और थर्ड-पार्टी क्रेडिट्स को उन टास्क के लिए बचाएँ जिन्हें अधिक की जरूरत है।

Composer 2 की ज्ञात सीमाएँ

जैसा कि तुलना सेक्शन में बताया गया, Composer 2 केवल कोड के लिए है। सह-संस्थापक Aman Sanger ने सीधे कहा: "यह आपके टैक्स नहीं करेगा। यह कविताएँ नहीं लिख पाएगा।" जनरल-पर्पज़ कार्यों के लिए, आपको Cursor के अंदर अब भी Claude या GPT की जरूरत होगी।

उपयोगकर्ताओं ने रिपोर्ट किया है कि कठोर, मल्टी-स्टेप निष्पादन योजनाओं में, Composer 2 कभी-कभी मध्यवर्ती सत्यापन चरणों को छोड़ देता है और इम्प्लीमेंटेशन की ओर जल्दबाज़ी करता है। संभवतः यह एक ट्रेनिंग आर्टिफैक्ट है जहाँ मॉडल, सत्यापन के बजाय समाप्ति की ओर धकेलता है।

कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि macOS पर, Cursor का बैकग्राउंड फाइल वॉचर बहुत बड़े मोनोरेपोज़ में .gitignore निर्देशों को अनदेखा कर देता है, जिससे एजेंट node_modules जैसे डिपेंडेंसी फोल्डर को इंडेक्स कर लेता है और टोकन भत्ता अप्रत्याशित रूप से खत्म हो जाता है।

CursorBench अभी भी क्लोज्ड-सोर्स है। Terminal-Bench 2.0 के लिए, Cursor ने नॉन-Composer मॉडलों पर "आधिकारिक लीडरबोर्ड स्कोर और हमारे इन्फ्रास्ट्रक्चर में दर्ज स्कोर के बीच अधिकतम" को लिया—यह एक कार्यप्रणाली विकल्प है जिसे जानना उपयोगी है।

पारदर्शिता पर: Cursor ने अपने लॉन्च ब्लॉग पोस्ट में Kimi K2.5 बेस मॉडल का खुलासा नहीं किया। 20 मार्च, 2026 को एक उपयोगकर्ता द्वारा API रिक्वेस्ट हेडर्स में मॉडल ID मिलने पर यह बात सामने आई, जिससे कुछ समय के लिए लाइसेंस अनुपालन पर सार्वजनिक बहस छिड़ गई। Lin Qiao, CEO of Fireworks AI ने स्पष्ट किया कि Cursor, Fireworks के प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से पहले दिन से ही अनुपालन में था। Moonshot AI ने इसे अधिकृत वाणिज्यिक साझेदारी के रूप में पुष्टि की। Lee Robinson और सह-संस्थापक Aman Sanger दोनों ने स्वीकार किया कि नॉन-डिस्क्लोज़र "एक चूक" थी और आगे बेस मॉडलों के बारे में अधिक पारदर्शी होने का वादा किया।

निष्कर्ष

Cursor ने इसे सीधे कहा है: Composer 2 सबसे सक्षम मॉडल बनने की कोशिश नहीं कर रहा। फोकस है रोज़मर्रा के IDE कार्य के लिए कम लागत।

पहले कवर किए गए बेंचमार्क इसे समर्थित करते हैं: Composer 2, प्रति टोकन लगभग 90% कम लागत पर Terminal-Bench 2.0 में Claude Opus 4.6 से बेहतर है, लेकिन कठिन बेंचमार्क पर अभी भी GPT-5.4 से पीछे है।

बाज़ार मल्टी-मॉडल वर्कफ़्लो की ओर बढ़ रहा है, और Composer 2 की प्राइसिंग से लगता है कि Cursor इसी धारणा के इर्द-गिर्द निर्माण कर रहा है।

यदि आप उन AI टूल्स के बारे में और सीखना चाहते हैं जो सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट परिदृश्य को आकार दे रहे हैं, तो हमारा GPT-5.4 बनाम Claude Opus 4.6 की तुलना वाला लेख देखें।