Никто пока не написал, потому напишу первым: спасибо.
Обязательно попробую собрать и поставить расширение. А то политика по токенам cursor, в последние полгода, хоть и понятна, но в отличие от codex и claude довольно жадна.
Ранее на тарифе за 60$ можно было потратить токенов почти на 200$. Сейчас - на 70$.
Всё так. Но тут залогом покупки является 10и-миллиардный штраф. Хотя, если Маску что-то не понравится, ему без разницы будет на штраф и сделка не состоится.
Раньше на этом тарифе можно было больше чем на 600$ потратить токенов, сейчас только 400 с копейками, но даже так это довольно много. Но уходят всё равно влёт, если использовать формат работы с разделением ролей агентов и их тесном взаимодействии при работе над задачами.
Есть ещё cerebras с их free лимитами. Там модели B-tier, но для вашего случая вполне достаточно. Но вообще, вот люди собрали список сервисов/провайдеров, где есть возможность юзать API LLM'ок бесплатно: https://github.com/mnfst/awesome-free-llm-apis
Может кому полезно будет для пет-проектов или личного пользования.
Это и есть благо для общества, когда это происходит постепенно. Сокращения проходят в небольших количествах и не за раз. Люди успевают переучиться, рынок успевает перераспределить ресурсы по потребностям.
Сейчас же случай совершенно иной. Слишком быстро и массово происходит эта "автоматизация". И не в конкретной стране, а по всему миру.
Помимо спецификаций в таком подходе должны быть прописаны четкие правила написания кода (хотя бы конфиг линтера и форматтера) и подходов к реализации функционала. Описаны паттерны и антипаттерны. Общая архитектура. А также необходим артефакт, содержащий пополняемый список переиспользуемых модулей.
Иначе при вашем подходе у вас будет 127 черных ящиков, внутри которых можно будет часто встретить одинаковый, но не вынесенный функционал, разный код-стайл, разные подходы к чтению, валидации и обработке входных данных и тд.
Привести к единому стилю такие ящики будет довольно сложно. Либо можно этого не делать, но тогда, когда (а не если) что-то пойдет не так, отладить взаимодействие модулей будет достаточно трудоемкой задачей.
Gemini позиционирует свои модели как модели с большим контекстом, но в агентском режиме он размывается просто влёт. Забито только 60-80к контекста, а модель уже перестаёт помнить, что именно попросили, делает то, что не просили, меняет то, что её не касается, подгоняет размышления под результат и список можно продолжать.
Но! На мелких задачах, оторванных от сложной бизнес-логики она (3 - 3.1 pro) зачастую показывает себя лучше, чем даже opus 4.5 и gpt-5.3-codex. И это "лучше" чаще всего касается оптимизации кода и код-стайла проекта.
Для грубого примера, в чем бывает лучше: в ts файле прошу добавить логику сопоставления прав и доступных ресурсов. И opus с codex начинают писать мне if'ы и switch'и в немалых масштабах и почти всё в одной функции. Gemini же делает нормальный типизированный маппинг, затем везде, где это возможно обращается к элементам по ключу, использует set'ы, выделяет относительно сложную логику в отдельные функции, использует каррирование. Да, частично я сам виноват, что не добавил правила написания хорошего кода и правила работы с проектом в их контекст или где-то в проекте, где бы модели могли их взять. Но, согласитесь, они все должны по умолчанию писать таким образом и делать иначе только если есть запрос на говнокод.
Что касается последних opus и sonnet - ну это любимые модели: держат контекст, помнят что ты хотел изначально и сверяются с этим в процессе реализации фич. Хорошо проектируют среднеуровневую архитектуру и дают неплохие советы по общей архитектуре сервиса и межсервисных взаимодействий. Замечают проблемы чаще всего заранее. Могут сказать (в отличие от всех остальных), что твои запросы в начале и в середине конфликтуют между собой и надо что-то решать. Когда хорошо их настаиваешь и даёшь им субагентов на gemini 3.1 pro для реализации минимальных независимых частей, а их самих просишь писать все места межмодульных и межкомпонентных взаимодействий, то эта связка уже куда больше походит на по-настоящему рабочий инструмент.
Ну и codex - факт-чекинг действительно их сильная сторона, старается делать его без подсказок, но зачастую делает лишнее, хуже себя чувствует в архитектуре и проектировании, а потом в процессе реализации может что-то добавить, так как ему вот прям сейчас будет легче так сделать. Контекст держит относительно неплохо, но на сложных задачах начинает противоречить самому себе (его же план и его реализация у него зачастую не совпадают). Зато спеки реализует хорошо и быстро - не задумывается, как opus, ища архитектурные несостыковки, а просто делает, даже если в общем это противоречащие друг другу куски.
Я ожидал, что буду иметь полный контроль над тем какие устройства подключены, а также могу рассчитывать на прозрачность их подключения.
Никто пока не написал, потому напишу первым: спасибо.
Обязательно попробую собрать и поставить расширение. А то политика по токенам cursor, в последние полгода, хоть и понятна, но в отличие от codex и claude довольно жадна.
Ранее на тарифе за 60$ можно было потратить токенов почти на 200$. Сейчас - на 70$.
Зато он, в отличие от остальных, на двух колесах, и колеса эти - круглые. Уже хорошо.
Плюс RBAC на токены доступа, чтобы по токенам, которые выдаются AI, был доступ только на определенные самим пользователем действия.
Так у курсора же уже очень давно формат с пакетом долларов, который тратиться на любую модель по стоимости её токенов.
То есть, если подписка за 60$, то можно потратить токенов на 70$ и плюс в пять раз больше лимиты на их composer модели.
На открытках с машинами людей обычно нет. Так что тут не вижу логических дыр. А вот к качеству архитектуры на заднем фоне вопросы есть.
Делегировать отделу кадров
Всё так. Но тут залогом покупки является 10и-миллиардный штраф. Хотя, если Маску что-то не понравится, ему без разницы будет на штраф и сделка не состоится.
Раньше на этом тарифе можно было больше чем на 600$ потратить токенов, сейчас только 400 с копейками, но даже так это довольно много. Но уходят всё равно влёт, если использовать формат работы с разделением ролей агентов и их тесном взаимодействии при работе над задачами.
Я бы даже сказал 3.7. На подписке в 200$ его можно почти круглосуточно использовать в несколько потоков. Но качество не позволяет.
Есть ещё cerebras с их free лимитами. Там модели B-tier, но для вашего случая вполне достаточно. Но вообще, вот люди собрали список сервисов/провайдеров, где есть возможность юзать API LLM'ок бесплатно: https://github.com/mnfst/awesome-free-llm-apis
Может кому полезно будет для пет-проектов или личного пользования.
Россия и правда страна возможностей. Просто это не про возможности простого народа.
Del
Вы шутите?
Там нет кода, только стопка exe файлов.
Думаю у нас разное понимание о том, что такое "следить за развитием проекта".
Конечно можно!
Для этого даже специальная платформа есть: github.
Не благодарите.
Это и есть благо для общества, когда это происходит постепенно. Сокращения проходят в небольших количествах и не за раз. Люди успевают переучиться, рынок успевает перераспределить ресурсы по потребностям.
Сейчас же случай совершенно иной. Слишком быстро и массово происходит эта "автоматизация". И не в конкретной стране, а по всему миру.
Помимо спецификаций в таком подходе должны быть прописаны четкие правила написания кода (хотя бы конфиг линтера и форматтера) и подходов к реализации функционала. Описаны паттерны и антипаттерны. Общая архитектура. А также необходим артефакт, содержащий пополняемый список переиспользуемых модулей.
Иначе при вашем подходе у вас будет 127 черных ящиков, внутри которых можно будет часто встретить одинаковый, но не вынесенный функционал, разный код-стайл, разные подходы к чтению, валидации и обработке входных данных и тд.
Привести к единому стилю такие ящики будет довольно сложно. Либо можно этого не делать, но тогда, когда (а не если) что-то пойдет не так, отладить взаимодействие модулей будет достаточно трудоемкой задачей.
Тогда тоже поделюсь, со стороны разработчика:
Gemini позиционирует свои модели как модели с большим контекстом, но в агентском режиме он размывается просто влёт. Забито только 60-80к контекста, а модель уже перестаёт помнить, что именно попросили, делает то, что не просили, меняет то, что её не касается, подгоняет размышления под результат и список можно продолжать.
Но! На мелких задачах, оторванных от сложной бизнес-логики она (3 - 3.1 pro) зачастую показывает себя лучше, чем даже opus 4.5 и gpt-5.3-codex. И это "лучше" чаще всего касается оптимизации кода и код-стайла проекта.
Для грубого примера, в чем бывает лучше: в ts файле прошу добавить логику сопоставления прав и доступных ресурсов. И opus с codex начинают писать мне if'ы и switch'и в немалых масштабах и почти всё в одной функции. Gemini же делает нормальный типизированный маппинг, затем везде, где это возможно обращается к элементам по ключу, использует set'ы, выделяет относительно сложную логику в отдельные функции, использует каррирование. Да, частично я сам виноват, что не добавил правила написания хорошего кода и правила работы с проектом в их контекст или где-то в проекте, где бы модели могли их взять. Но, согласитесь, они все должны по умолчанию писать таким образом и делать иначе только если есть запрос на говнокод.
Что касается последних opus и sonnet - ну это любимые модели: держат контекст, помнят что ты хотел изначально и сверяются с этим в процессе реализации фич. Хорошо проектируют среднеуровневую архитектуру и дают неплохие советы по общей архитектуре сервиса и межсервисных взаимодействий. Замечают проблемы чаще всего заранее. Могут сказать (в отличие от всех остальных), что твои запросы в начале и в середине конфликтуют между собой и надо что-то решать. Когда хорошо их настаиваешь и даёшь им субагентов на gemini 3.1 pro для реализации минимальных независимых частей, а их самих просишь писать все места межмодульных и межкомпонентных взаимодействий, то эта связка уже куда больше походит на по-настоящему рабочий инструмент.
Ну и codex - факт-чекинг действительно их сильная сторона, старается делать его без подсказок, но зачастую делает лишнее, хуже себя чувствует в архитектуре и проектировании, а потом в процессе реализации может что-то добавить, так как ему вот прям сейчас будет легче так сделать. Контекст держит относительно неплохо, но на сложных задачах начинает противоречить самому себе (его же план и его реализация у него зачастую не совпадают). Зато спеки реализует хорошо и быстро - не задумывается, как opus, ища архитектурные несостыковки, а просто делает, даже если в общем это противоречащие друг другу куски.