Nell’ultimo anno Cursor si è guadagnato un posto stabile nel toolkit di molti sviluppatori. Non tanto perché “usa l’AI”, ma perché prova a riorganizzare il modo in cui l’AI entra davvero nel flusso di lavoro quotidiano.
La domanda che però emerge inevitabilmente, soprattutto tra chi lavora in modo strutturato e paga già separatamente OpenAI, Anthropic o Google, è questa:
Se collego i miei modelli con le mie chiavi API e pago già i token, ha ancora senso pagare Cursor Pro?
Tra l’altro, su questo dubbio amletico avevo già scritto qualcosa qui: Sostituire Cursor con VS Code senza perdere l’AI.
La risposta breve alla domanda sopra è: sì, ma non per il motivo che pensi tu 😏.
La risposta lunga è il resto di questo articolo.
Cursor non è un LLM, bensì un ambiente cognitivo
Partiamo da un equivoco molto diffuso tra i dev: Cursor non vende modelli linguistici. Non è “ChatGPT dentro VS Code” e non è un abbonamento mascherato a Claude o GPT.
Cursor è un IDE che orchestra modelli esterni.
Quando usi Cursor Pro, stai pagando per:
- un ambiente di sviluppo che conosce il tuo codice,
- un sistema di agent che possono agire sul progetto,
- una gestione avanzata del contesto,
- un’integrazione profonda con più LLM.
Il modello è solo il motore. Cursor è il veicolo, il telaio, il cambio, il navigatore.
Cosa include davvero la licenza Pro
La licenza Pro di Cursor non “regala” Claude, GPT o Gemini come modelli illimitati. Quello che fa è:
- darti accesso diretto a più provider LLM (OpenAI, Anthropic, Google),
- permetterti di usare le tue API key personali,
- aggiungere quote base e limiti più alti rispetto al piano free,
- sbloccare agent, refactor multi-file, contesto esteso e azioni automatiche.
In altre parole, Cursor non sostituisce i costi dei modelli, li sfrutta meglio.
Ed è esattamente questo che lo rende così prezioso.
Cursor comprende il contesto profondo del progetto
Mettiamola così: un LLM senza contesto è brillante, ma estremamente miope. Addirittura più miope di me senza occhiali.
Cursor invece indicizza e mappa costantemente tutto:
- l’intero workspace,
- la struttura dei file,
- le dipendenze,
- le relazioni tra moduli,
- la storia delle modifiche.
Quando chiedi qualcosa a Cursor, non stai parlando con un modello isolato, ma con un modello immerso nel tuo progetto.
Questo è tecnicamente possibile anche fuori da Cursor? Sì, in teoria.
In pratica significa:
- copiare file,
- riassumere architetture,
- spiegare ogni volta “come funziona il progetto”.
È il classico caso in cui qualcosa è possibile ma non sostenibile.
Cursor abbatte il costo cognitivo della ricostruzione del contesto. E questo, nel lungo periodo, vale molto più dei token.
Agent: quando l’AI smette di “rispondere” e inizia ad agire
Un’altra differenza chiave è il concetto di agent. In Cursor l’AI non si limita a suggerire, ma può modificare file, proporre patch, fare refactor multi-file, correggere errori reali di compilazione o runtime.
Questo sposta l’AI da “consulente verboso” a collaboratore operativo.
Sicuramente non è (ancora) infallibile, ma capite bene che è un cambio totale di paradigma: l’LLM non è più solo un’interfaccia testuale, diventa parte del ciclo di sviluppo.
Usare le proprie API key ha senso, e anche molto
Collegare le proprie chiavi OpenAI, Anthropic o Google a Cursor non è un workaround: è il modo corretto di usarlo in ambito professionale.
I vantaggi sono infatti molteplici:
- controlli i costi,
- scegli i modelli migliori per ogni task,
- non sei legato a un singolo fornitore,
- puoi adattare qualità e prezzo in base al contesto.
Cursor diventa così una specie di router cognitivo, che decide o ti aiuta a decidere di volta in volta quali LLM usare in base al contesto e agli obiettivi:
- Claude per reasoning profondo e refactor complessi,
- OpenAI per generazione veloce e pattern noti,
- Gemini per certi contesti lunghi o analisi specifiche.
Senza Cursor dovresti scegliere il modello a mano, ricostruire il prompt ogni santa volta e quasi sempre rispiegare quasi da capo il contesto. Un lavoraccio davvero dannoso che andrebbe ad eritree un sacco di tempo.
Cursor, invece, fa tutto questo in modo continuo e trasparente.
Il vero ROI non è economico, è cognitivo
Qui vale la pena essere brutalmente onesti: se il tuo obiettivo è spendere meno possibile in assoluto, allora Cursor non è strettamente indispensabile. VS Code + una chat web possono bastare…
Ma se lavori su: progetti lunghi, codice stratificato, sistemi che evolvono nel tempo, contesti in cui il “filo logico” è prezioso, allora il costo reale non sono i token, ma è perdere spesso e ripetutamente il contesto mentale.
Cursor riduce le interruzioni, ti risparmia ripetizioni inutili e ti permette di fare uno switching continuo tra Llm diversi e diverse modalità del loro utilizzo.
E questo, per chi sviluppa seriamente, è il vero ritorno sull’investimento.
Quando NON ha senso usarlo
Cursor non è una religione, né una panacea, ed ha poco o nessun senso se il tuo scenario più usuale è uno o più tra i seguenti:
- scrivi script piccoli e usa-e-getta,
- lavori su singoli file isolati,
- usi l’AI solo come autocomplete “più furbo”,
- non hai progetti che vivono nel tempo.
In quei casi stai pagando per potenza che non sfrutti.
Cursor come controller, non come modello
Usare Cursor con le proprie API key è un po’ come avere i tuoi server, ma continuare a usare Kubernetes invece di fare tutto via SSH.
Cursor non decide cosa pensare, ma organizza come pensi mentre sviluppi.
Ed è questo, oggi, il vero salto di qualità nell’uso dell’AI nello sviluppo software.