НовостьНейросетиCursorAI-агенты

Cursor пересобрала SQLite с помощью AI-агентов — выбор моделей изменил цену в 15 раз

Команда Cursor поручила AI-агентам восстановить SQLite на Rust по 835-страничному руководству. Реплика прошла 100% закрытых тестов, но стоимость разных наборов моделей составила от $1,339 до $20,057.

Кирилл Киреев

20.07.2026 · 3 минут чтения · Нейросети

Стоимость пересборки SQLite разными наборами AI-моделей

Содержание

AI-агенты Cursor пересобрали SQLite по одному руководству

Cursor провела показательный эксперимент с командой AI-агентов: системе дали 835-страничное руководство по SQLite и поручили создать совместимую реализацию с нуля. В результате агенты написали реплику базы данных на Rust, которая, по данным компании, прошла 100% заданий из отдельного закрытого тестового набора.

Сколько стоила работа AI-агентов

Главным результатом оказался не только рабочий код, но и огромная разница в расходах. На опубликованном Cursor графике самый дешёвый набор — Opus 4.8 в роли планировщика и Composer 2.5 в роли исполнителя — обошёлся в $1 339. Вариант с Grok 4.5 стоил $1 928, а связка Fable 5 и Composer 2.5 — $2 234.

Более дорогие конфигурации дошли до $5 153 с Opus 4.8, $10 565 с GPT‑5.5 и $20 057 с Fable 5. Два крайних одиночных запуска компания пометила как неформальные замеры для калибровки стоимости, а не часть контролируемого сравнения. Тем не менее общий разброс составил около 15 раз.

Почему это важно для бизнеса

Эксперимент показывает, что в многоагентных системах самая сильная и дорогая модель не обязательно должна выполнять каждый шаг. Разделение ролей между планировщиком и более экономичным исполнителем может резко снизить бюджет без очевидной потери результата. Для команд, которые автоматизируют разработку, это превращает выбор архитектуры и маршрутизацию задач между моделями в отдельную статью оптимизации.

Что пока нельзя считать доказанным

Cursor пока опубликовала краткое описание и график, но не раскрыла код реплики, полный тестовый набор и подробную методику сравнения. Поэтому результат стоит воспринимать как внутренний инженерный кейс компании, а не как независимый бенчмарк моделей. Даже с этой оговоркой опыт демонстрирует новый масштаб агентной разработки: AI уже проверяют не на отдельных функциях, а на воссоздании сложных систем по документации.

Хочешь узнавать первым о таких новостях?

Переходи в наш телеграм канал где мы ежедневно публикуем самые свежие и интересные новости

Чиби Новости