CursorにカスタムAPIキーを追加する方法：完全ガイド (2026年版)

CursorにカスタムAPIキーを追加する方法：完全ガイド (2026年版)

Cursorは最も人気のあるAI搭載コードエディタの一つですが、標準のAI利用には月間制限があります。独自のAPIキーを追加することで、これらの制限を回避し、好みのモデルを選択し、コストを直接コントロールできるようになります。このガイドでは、OpenAI、Anthropic、Google、その他のプロバイダーのAPIキーをCursorに追加する手順を解説します。

なぜカスタムAPIキーを追加するのか？

Cursorに自身のAPIキーを持ち込む理由はいくつかあります。

メリット	Cursorデフォルト	カスタムAPIキー
月間高速リクエスト数	50 (Free) / 500 (Pro)	無制限 (トークン従量課金)
モデルの選択	Cursorで利用可能なモデル	プロバイダーの全モデル
コスト管理	固定サブスクリプション	使用した分のみ支払い
レート制限	全ユーザーで共有	自身のAPIレート制限
プライバシー	Cursorがリクエストを処理	プロバイダーへ直接送信

すでにOpenAI、Anthropic、GoogleのAPIクレジットを所有している場合、それらをCursorで使用すれば、AI機能のためにCursor Proのサブスクリプションを契約する必要はありません。

ステップ 1: Cursorの設定を開く

CursorでAPIキー設定にアクセスする方法は2つあります。

方法1: 設定UI

1. Cursorを開きます。
2. Cmd + , (macOS) または Ctrl + , (Windows/Linux) を押して設定を開きます。
3. 左サイドバーの "Models" をクリックします。

方法2: コマンドパレット

1. Cmd + Shift + P (macOS) または Ctrl + Shift + P (Windows/Linux) を押します。
2. "Cursor Settings" と入力し、"Cursor: Open Cursor Settings" を選択します。
3. "Models" セクションに移動します。

AIプロバイダーのリストと、APIキーの入力フィールドが表示されます。

ステップ 2: OpenAI APIキーを追加する

OpenAI APIキーを取得する

1. platform.openai.com/api-keys にアクセスします。
2. "Create new secret key" をクリックします。
3. 識別しやすいように "Cursor IDE" などの名前を付けます。
4. キーをコピーします（sk- で始まります）。

Cursorに追加する

1. Cursorの設定 > Models で、"OpenAI API Key" フィールドを探します。
2. APIキーを貼り付けます。
3. "Verify" をクリックして接続をテストします。

追加されると、GPT-4o、GPT-4o-mini、o4-mini、o3などのOpenAIモデルをCursorのチャット、インライン編集、エージェントモードで使用できるようになります。

CursorにおすすめのOpenAIモデル

モデル	最適な用途	コスト (1Mトークンあたり)
gpt-4o	汎用コーディング、複雑なタスク	入力 $2.50 / 出力 $10
gpt-4o-mini	高速な補完、単純なタスク	入力 $0.15 / 出力 $0.60
o4-mini	推論、デバッグ	入力 $1.10 / 出力 $4.40
o3	複雑なアーキテクチャの決定	入力 $2.00 / 出力 $8.00

ステップ 3: Anthropic APIキーを追加する

Anthropic APIキーを取得する

1. console.anthropic.com にアクセスします。
2. サインインまたはアカウントを作成します。
3. "API Keys" に移動し、"Create Key" をクリックします。
4. キーをコピーします（sk-ant- で始まります）。

Cursorに追加する

1. Cursorの設定 > Models で、"Anthropic API Key" フィールドを探します。
2. APIキーを貼り付けます。
3. "Verify" をクリックします。

これで、自身のAPIキーを通じてClaudeモデルに直接アクセスできるようになります。

CursorにおすすめのAnthropicモデル

モデル	最適な用途	コスト (1Mトークンあたり)
claude-sonnet-4-5-20250514	万能なコーディング性能	入力 $3.00 / 出力 $15.00
claude-haiku-3-5-20241022	高速な補完、軽いタスク	入力 $0.80 / 出力 $4.00
claude-opus-4-20250514	複雑な推論、アーキテクチャ	入力 $15.00 / 出力 $75.00

ほとんどのコーディングタスクにおいて、Claude Sonnet 4.5は品質とコストのバランスが最も優れています。

ステップ 4: Google Gemini APIキーを追加する

Google AI APIキーを取得する

1. aistudio.google.com/apikey にアクセスします。
2. "Create API Key" をクリックします。
3. Google Cloudプロジェクトを選択または作成します。
4. 生成されたキーをコピーします。

GoogleはGeminiモデルに対して寛大な無料枠を提供しており、非常にコスト効率の高い選択肢となります。

Cursorに追加する

1. Cursorの設定 > Models で、"Google AI API Key" フィールドを探します。
2. APIキーを貼り付けます。
3. "Verify" をクリックします。

CursorにおすすめのGoogleモデル

モデル	最適な用途	コスト (1Mトークンあたり)
gemini-2.0-flash	高速、低コストなコーディング	無料枠あり
gemini-2.5-pro	複雑な複数ファイルのタスク	入力 $1.25 / 出力 $10.00
gemini-2.5-flash	速度と品質のバランス	入力 $0.15 / 出力 $0.60

特にGemini 2.0 Flashの無料枠は有用で、課金が発生する前にかなりの分量を無料で使用できます。

ステップ 5: カスタムOpenAI互換エンドポイントを追加する

CursorはOpenAI API形式に従うすべてのAPIをサポートしています。これにより、以下への接続が可能です。

• Ollamaを介したローカルモデル
• Together AI
• Groq
• Fireworks AI
• OpenRouter
• その他、OpenAI互換サーバー

Ollamaを接続する（ローカルモデル）

まず、Ollamaをインストールして実行します。

# Ollamaのインストール
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# コーディング用モデルのプル
ollama pull qwen2.5-coder:14b

# Ollamaはデフォルトで localhost:11434 で動作します

次に、Cursorで以下の設定を行います。

1. 設定 > Models に移動します。
2. "OpenAI API Base URL" または "Override OpenAI Base URL" を探します。
3. ベースURLを http://localhost:11434/v1 に設定します。
4. APIキーを ollama に設定します（空でない文字列なら何でも機能します）。
5. モデル名 qwen2.5-coder:14b をモデルリストに追加します。

OpenRouterを接続する（100以上のモデルにアクセス）

OpenRouterを使用すると、一つのAPIキーで数百のモデルにアクセスできます。

1. openrouter.ai でアカウントを作成します。
2. APIキーを生成します。
3. Cursorで、OpenAI Base URLを https://openrouter.ai/api/v1 に設定します。
4. OpenRouterのAPIキーを OpenAI API Key フィールドに貼り付けます。
5. anthropic/claude-sonnet-4-5 や google/gemini-2.5-pro などのモデル識別子を使用します。

Groqを接続する（超高速推論）

Groqはオープンソースモデルに対して極めて高速な推論を提供します。

1. console.groq.com でアカウントを作成します。
2. APIキーを生成します。
3. Cursorで、OpenAI Base URLを https://api.groq.com/openai/v1 に設定します。
4. GroqのAPIキーを貼り付けます。
5. llama-3.3-70b-versatile や mixtral-8x7b-32768 などのモデルを使用します。

ステップ 6: モデルの優先設定を構成する

APIキーを追加した後、タスクごとにどのモデルを使用するか設定できます。

デフォルトモデルの設定

Cursorの設定 > Models で、各機能にモデルを割り当てることができます。

• Chat: Cursor Chat (Cmd+L) で使用されるモデル。推奨: Claude Sonnet 4.5 または GPT-4o。
• Inline Edit: インラインコード編集 (Cmd+K) で使用されるモデル。推奨: Claude Sonnet 4.5 または GPT-4o。
• Agent: エージェントモードで使用されるモデル。推奨: Claude Sonnet 4.5。
• Tab Completion: オートコンプリート提案用のモデル。推奨: GPT-4o-mini や Gemini Flash などの高速なモデル。

コスト最適化のための構成例

頻繁に行う単純なタスクには安価なモデルを、複雑な作業にはプレミアムモデルを使用します。

機能	モデル	理由
Tab completion	gpt-4o-mini	高速、安価、高頻度なため
Inline edits	claude-sonnet-4-5	特定の変更に対して高品質
Chat	claude-sonnet-4-5	議論や計画に最適
Agent mode	claude-sonnet-4-5	多段階のタスクに強い

ステップ 7: すべてが動作するか確認する

簡単なタスクを実行して、各APIキーをテストします。

1. チャットテスト: Cmd+L を押し、カスタムモデルを選択して「PythonでHello World関数を書いて」と依頼します。
2. インライン編集テスト: コードブロックを選択し、Cmd+K を押して「この関数にエラーハンドリングを追加して」と依頼します。
3. エージェントテスト: エージェントモードを開始し、「階乗を計算する関数の入った test.py という新しいファイルを作成して」と依頼します。

テストが失敗した場合は、以下を確認してください。

• APIキーが正しく入力されているか（余計なスペースがないか）。
• APIアカウントにクレジットがあるか、または有効な支払い方法が設定されているか。
• ベースURLが正しいか（特にカスタムエンドポイントの場合）。
• モデル名がプロバイダーの命名規則と一致しているか。

よくあるトラブルシューティング

現象	原因	解決策
"Invalid API key"	キーの間違いまたは期限切れ	プロバイダーでキーを再生成する
"Model not found"	モデル名の誤り	プロバイダーのドキュメントで正確なモデルIDを確認する
"Rate limit exceeded"	リクエスト過多	しばらく待って再試行、またはAPIティアをアップグレードする
"Connection refused" (Ollama)	Ollamaが未起動	ollama serve でOllamaを起動する
レスポンスが遅い	サーバーの場所	物理的に近い場所にあるプロバイダーを選択する
"Insufficient credits"	残高不足	APIアカウントに資金を追加する

よくある質問

自身のAPIキーを追加しても、Cursor Proは必要ですか？ いいえ。自身のAPIキーを使用すれば、Cursor ProのサブスクリプションなしでAI機能を利用できます。ただし、高度なタブ補完など、Cursor固有の一部の機能には引き続きProが必要な場合があります。

どのAPIキーが最もコスト効率が良いですか？ Google Geminiが最も寛大な無料枠を提供しています。有料利用の場合、GPT-4o-miniとGemini Flashが最も安価で高品質な選択肢です。

複数のAPIキーを同時に使用できますか？ はい。複数のプロバイダーからキーを追加し、必要に応じてモデルを切り替えることができます。Cursorは選択されたモデルに基づいて適切なキーを使用します。

APIキーは安全に保存されますか？ CursorはAPIキーをローカルマシンに保存します。自身のキーを使用する場合、リクエストはプロバイダーへ直接送信され、Cursorのサーバーにアップロードされることはありません。

カスタムAPIキーを使用するとCursorの制限に影響しますか？ はい。自身のAPIキーを使用する場合、それらのリクエストはCursorのFreeまたはProのリクエスト制限にはカウントされません。料金はAPIプロバイダーから直接請求されます。

まとめ

CursorにカスタムAPIキーを追加することで、AIコーディング体験を完全にコントロールできるようになります。タスクの複雑さに応じてモデルを使い分け、コストを精密に管理し、Cursorの標準制限を気にせずに作業できます。設定はプロバイダーあたり5分もかかりません。

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