Prepara Cursor antes de que los modelos OpenAI se vayan

OpenAI ha puesto una fecha al fin de su acuerdo directo con Cursor. En su publicación sobre la decisión, OpenAI dice que notificó a SpaceX que pretende terminar el contrato que ofrece modelos de OpenAI a Cursor, con una fecha propuesta de cierre del 12 de noviembre de 2026. La palabra propuesta importa. OpenAI dice que compartirá la fecha oficial de terminación tan pronto como ambas empresas la confirmen, y Cursor dice que las conversaciones aún continúan.

Esa incertidumbre no es una razón para esperar. OpenAI también dice que Cursor puede elegir terminar el acceso antes, y no se agregarán modelos futuros de OpenAI mientras el contrato se termina. Si un modelo GPT es tu predeterminado en Cursor hoy, el movimiento seguro es tratar el 12 de noviembre como la fecha límite, terminar el cambio mientras aún puedes comparar resultados lado a lado, y conservar una ruta de respaldo probada para el trabajo que realmente necesita un modelo de OpenAI.

Lo que vas a construir o aprender

Terminarás con una configuración de Cursor que ya no depende de modelos de OpenAI suministrados mediante el propio Cursor. Cada trabajo que ejecutes en el editor tendrá un modelo de reemplazo nombrado, probado en tareas de tu propio código. Los trabajos que se ejecutan lejos de tu escritorio, como Automations y Cloud Agents, también tendrán un reemplazo, porque las rutas de respaldo en este tutorial no pueden cubrirlos.

También terminarás con un registro claro de la única brecha que permanece. Una clave personal de OpenAI mantiene GPT disponible en trabajo local de Chat y Agent, facturado a tu propia cuenta de OpenAI. No restaura el arreglo antiguo, y el Paso 5 declara sus límites en su totalidad antes de que gastes nada.

Antes de empezar

Lee el estado de la fecha con cuidado, porque da forma a cómo planificas. OpenAI anunció la decisión después de que SpaceX adquirió Cursor. Su razón declarada es que no puede estar seguro de que SpaceX usará su tecnología dentro de sus términos de servicio, según su experiencia con empresas dirigidas por Elon Musk. OpenAI dice que el acuerdo personalizado que tenía con Cursor le dio una ventana limitada para cancelar después de un cambio de control, y que eligió la fecha más tardía que esa ventana permite.

El director ejecutivo de Cursor, Michael Truell, ha dicho que los modelos de OpenAI sirven cerca del 5 por ciento del tráfico de usuarios de Cursor, y que las dos empresas están hablando para tratar de resolver el asunto. Trata esa cifra como una afirmación de Cursor sobre toda su base de usuarios. No te dice nada sobre tu propia configuración. Tu auditoría en el Paso 1 es el número que cuenta para ti.

No respaldes nada aún. Este tutorial cambia elecciones de modelo y ajustes, no código. Aún así, ejecuta las pruebas en el Paso 4 en una rama o en una copia de un proyecto pequeño primero si tu repositorio no tiene una forma fácil de deshacer una edición de agente. Un agente que trabaja con un modelo nuevo puede producir un diff grande, y quieres ese diff donde puedas desecharlo.

Paso 1: Audita cada lugar donde un modelo de OpenAI te sirve

Acción: abre Cursor y trabaja cuatro listas en orden. Primero, el selector de modelo en Chat y Agent: anota qué modelo usas para trabajo diario, qué modelo usas para problemas difíciles y si Auto es tu elección normal. Segundo, tus hábitos guardados: instrucciones que pegas, orientación de equipo y reglas de proyecto que nombran un modelo GPT o suponen su estilo de respuesta. Tercero, trabajo que se ejecuta sin ti: Automations y Cloud Agents, con el modelo que cada uno usa. Cuarto, la CLI y cualquier script que llame a Cursor desde fuera del editor.

Escribe la auditoría como una tabla corta en tus propias notas. Una fila por trabajo, con el trabajo, el modelo que usa hoy y dónde vive esa elección. Marca cada fila como local o remota. Local significa que el trabajo se ejecuta en Chat o Agent en tu computadora. Remota significa que Cursor lo ejecuta por ti, como lo hace con Cloud Agents y Automations.

Resultado esperado: cada fila que nombra un modelo de OpenAI es una fila que debes mover o cubrir. Las filas marcadas como remotas son las urgentes, porque ninguna ruta de respaldo en este tutorial las cubre. Si tu auditoría no tiene filas de OpenAI en absoluto, aún debes al Paso 3 una revisión rápida, porque Auto puede enrutar trabajo de formas que no son obvias solo desde el selector.

Paso 2: Elige un modelo de reemplazo para cada trabajo

Acción: elige un reemplazo para cada trabajo auditado desde los modelos que Cursor aún suministra. Cursor enumera sus propios modelos como Grok 4.7, Grok 4.6, Grok 4.5 y Composer 2.5, cubiertos por el grupo semanal en planes pagos. También enumera modelos de otros proveedores en Premium y superior, facturados al precio de lista de API desde crédito prepago. La tabla abajo usa las tasas en la página Cursor Models and Pricing como se verificó el 9 de noviembre de 2026. Las tasas son por millón de tokens, precio de entrada primero y precio de salida segundo en la nota de cada fila.

No leas esta tabla como una afirmación de que cualquier modelo iguala a otro en tu código. Cursor publica tasas y datos de contexto, no una promesa de resultados iguales en tus tareas. La tabla es un punto de partida para las pruebas en el Paso 4, y las pruebas deciden. Si un reemplazo falla en un trabajo, prueba la fila siguiente para ese trabajo antes de buscar las rutas de respaldo.

Resultado esperado: cada trabajo auditado tiene un reemplazo nombrado y una segunda elección nombrada. Los trabajos donde la elección de modelo es parte de un acuerdo de equipo necesitan una decisión de equipo ahora, no el 12 de noviembre, cuando el selector puede cambiar bajo ti.

Paso 3: Cambia el selector y limpia Auto

Acción: abre Cursor Settings, luego Models, y activa cada modelo de reemplazo del Paso 2 para que aparezca en el selector de modelo. Luego abre Chat y Agent y selecciona el reemplazo en el selector para cada tipo de trabajo. Ejecuta una tarea pequeña en la selección nueva de inmediato, para que la selección que dejes abierta al final del día sea la nueva y no un modelo GPT que olvidaste cambiar.

Después, trata con Auto. Auto es una elección de enrutamiento, no un modelo, y OpenAI señala que tu propia clave no se aplica a la selección y enrutamiento de modelo Auto. Si Auto te ha estado sirviendo modelos de OpenAI, sus resultados pueden cambiar cuando esos modelos se vayan, sin cambio en la etiqueta que ves. Mientras pruebas, elige modelos nombrados en lugar de Auto, para que cada resultado en el Paso 4 pertenezca a un modelo que puedas nombrar.

Por último, busca en tus reglas de proyecto y orientación de equipo nombres de modelo. Donde una regla nombre un modelo GPT, reemplaza el nombre con el trabajo que describe, como el modelo para revisión cuidadosa, o con el reemplazo que elegiste. Las reglas sobreviven a los selectores, y una regla que nombra un modelo que ya no existe no ayuda a ningún agente.

Resultado esperado: el selector muestra tus reemplazos activados, tu trabajo normal se ejecuta en un reemplazo nombrado, y ninguna regla o instrucción en tu proyecto nombra un modelo de OpenAI como si siempre fuera a estar allí.

Paso 4: Prueba cada reemplazo en tareas reales de tu repositorio

Acción: construye un conjunto pequeño de pruebas desde trabajo que ya has hecho bien. Cuatro tareas cubren la mayor parte de lo que hace un agente. Tarea uno: explica un archivo o una función y nombra dónde vive un comportamiento nombrado. Tarea dos: haz una edición pequeña con una prueba clara, como una corrección cuya forma ya conoces. Tarea tres: haz una edición en varios archivos, como un cambio de nombre con todos los sitios de llamada actualizados. Tarea cuatro: lee una salida de prueba fallida y propón una corrección, y luego aplícala en tu rama de prueba.

Ejecuta cada tarea una vez en el modelo de OpenAI mientras aún puedas, y guarda el resultado que aceptes como referencia. Luego ejecuta la misma tarea en el reemplazo, en un chat fresco, en el mismo punto de rama. Juzga con datos que puedas revisar: ¿pasaron las pruebas, el diff es del tamaño que esperabas, el agente inventó un archivo, una bandera o una función que no existe?

Resultado esperado: para cada trabajo, tienes un reemplazo que pasa tu propio conjunto de pruebas, o una nota escrita de que no lo hace y la segunda elección ahora es la primera. Si un trabajo falla en cada reemplazo, márcalo para las rutas de respaldo en los Pasos 5 y 6, y anota que esas rutas cubren solo trabajo local. Un trabajo que se ejecuta como Automation o Cloud Agent no puede salvarse así, y necesita un reemplazo que pase, incluso si el resultado es un poco peor que el resultado GPT.

Ejecutar más de una herramienta de agente en el mismo repositorio es una habilidad relacionada. Nuestra guía para ejecutar Claude Code, Codex y OpenCode con Corgi cubre el lado del espacio de trabajo de mantener esas herramientas separadas mientras comparten una base de código.

Paso 5: Configura tu propia clave de OpenAI solo para trabajo local

Acción: toma este paso solo si un trabajo del Paso 4 realmente necesita un modelo de OpenAI y ese trabajo se ejecuta en Chat o Agent local. OpenAI enumera esto como la primera de sus tres rutas para mantener sus modelos dentro de la aplicación Cursor. Sigue su orden exactamente.

Primero, crea una clave de API de OpenAI en una cuenta de API de OpenAI con facturación configurada. Una suscripción a ChatGPT no incluye uso de API, y las solicitudes en la clave se facturan mediante la cuenta de API a precios de API, aparte de cualquier factura de Cursor o ChatGPT. Segundo, abre Cursor Settings, y luego selecciona Models. Tercero, encuentra el ajuste de clave de API de OpenAI, pega tu clave, y guarda o verifícala. Cuarto, activa el modelo de OpenAI que quieres usar. Quinto, selecciona ese modelo en Cursor Chat o Agent.

Cursor agrega datos que necesitas antes de confiar en esta ruta. Su propia guía de claves cubre OpenAI, Anthropic, Google, Azure y AWS Bedrock. Para OpenAI limita la ruta a modelos de chat estándar que no hacen el modo de razonamiento profundo, y dice que el selector muestra qué modelos de OpenAI están disponibles. También dice que las claves personalizadas solo funcionan con modelos de chat, la finalización Tab sigue usando los modelos que Cursor suministra, tu clave no se guarda en sus servidores pero se envía a su backend con cada solicitud para la construcción final de la instrucción, y su política de Zero Data Retention no se aplica cuando usas tu propia clave. Tu manejo de datos entonces sigue la política del proveedor que elegiste.

Resultado esperado: una solicitud local de Chat o Agent en el modelo que activaste se ejecuta y factura a tu cuenta de API de OpenAI. Pruébala con una tarea pequeña y luego revisa la vista de uso en tu cuenta de OpenAI, para que la ruta de facturación sea un dato y no una esperanza. Si la solicitud falla, ve la sección de Solución de problemas antes de cambiar cualquier otra cosa. Cursor advierte que una clave inválida o rechazada hace que las solicitudes para ese proveedor fallen hasta que actualices o elimines la clave.

Paso 6: O instala la extensión Codex dentro de Cursor

Acción: si quieres trabajo de agente de OpenAI en Cursor sin vincularlo al selector de Cursor, instala la extensión Codex IDE. OpenAI da este orden. Primero, abre la página de la extensión Codex IDE y selecciona Cursor para instalar la extensión. Segundo, abre Codex desde la Barra de actividad. Tercero, selecciona Sign in with ChatGPT para usar una suscripción elegible a ChatGPT, o selecciona Use API Key para usar una cuenta de API de OpenAI. Cuarto, abre tu proyecto e inicia una tarea desde el panel de Codex.

Mantén el límite claro en tus notas. OpenAI afirma que la extensión ofrece su propia experiencia de agente dentro de Cursor, y que no cambia el modelo usado por Cursor Chat, Agent, Tab, Auto, Cloud Agents u otros servicios de Cursor. Es un segundo agente en la misma ventana, no una reparación para el selector. Los equipos que la adopten deberían decir qué trabajos pertenecen a Codex y qué trabajos pertenecen a Cursor, o los resultados serán difíciles de comparar.

Resultado esperado: el panel de Codex se abre en Cursor, acepta una tarea en tu proyecto y se ejecuta bajo la ruta de inicio de sesión que elegiste. Una tarea pequeña de tu conjunto de pruebas del Paso 4 es suficiente para demostrar que la ruta funciona antes de que la necesites.

Paso 7: Mueve el trabajo remoto y resuelve la pregunta del plan de equipo

Acción: vuelve a las filas remotas en tu auditoría. Para cada Automation y cada Cloud Agent, abre sus ajustes y cambia su modelo a un reemplazo que pasó el Paso 4, o a un modelo que Cursor suministra si ese trabajo nunca tuvo una prueba propia. Ejecuta cada trabajo cambiado una vez a mano donde el producto lo permita, y lee el resultado en su totalidad. Una falla silenciosa en una Automation es peor que una ruidosa en el chat, porque nadie la ve fallar.

Luego resuelve la pregunta del plan para tu equipo. En los datos de plan que Cursor publica hoy, Free y Plus no incluyen modelos de otros proveedores ni uso de tus propias claves. Premium o superior es el piso para ambas rutas, y en planes Teams y Enterprise la Cursor Token Rate de 0.25 dólares por millón de tokens aún se aplica en modelos elegibles, incluidas solicitudes hechas con tu propia clave. Si tu equipo está en asientos Plus hoy, la decisión de mover asientos es una decisión de dinero, y pertenece a quien posee el presupuesto. Preséntala ahora con la tabla de auditoría adjunta, no después del corte.

Resultado esperado: ninguna Automation, Cloud Agent o trabajo de CLI en tu auditoría aún apunta a un modelo de OpenAI suministrado mediante Cursor, y cada persona afectada sabe qué plan y ruta de facturación usa ahora su trabajo.

Verificación

Trabaja esta lista antes de dar el cambio por terminado.

Primero, abre el selector de modelo y confirma que cada trabajo de tu auditoría se ejecuta en su reemplazo nombrado. Segundo, vuelve a ejecutar una tarea de cada fila de tu conjunto de pruebas del Paso 4 y confirma que los resultados aún pasan. Tercero, revisa cada Automation y Cloud Agent del Paso 7 y confirma que su ajuste de modelo nombra un reemplazo. Cuarto, si configuraste tu propia clave, ejecuta una solicitud local y confirma que el uso aparece en tu cuenta de API de OpenAI y no en tu uso de Cursor. Quinto, busca en tus reglas de proyecto e instrucciones guardadas una vez más nombres de modelo GPT y confirma que cada uno o desapareció o está vinculado a una ruta de respaldo que probaste.

Si las cinco se cumplen, declara el resultado con claridad en tus notas. El acceso directo a OpenAI mediante Cursor puede terminar el 12 de noviembre, o antes si Cursor elige, y tu trabajo diario no se detendrá cuando lo haga. Tu ruta de respaldo local, si construiste una, cubre solo Chat y Agent, y sabes exactamente qué funciones están fuera de ella.

Solución de problemas

Próximos pasos

Conserva el conjunto de pruebas del Paso 4 y ejecútalo de nuevo cuando Cursor cambie su lista de modelos o sus planes. Un cambio de modelo que has ensayado toma minutos. Un cambio de modelo que conoces por primera vez en una fecha límite toma un día y tu paciencia con él.

Observa dos datos confirmados en los días después del 12 de noviembre: la fecha oficial de terminación que OpenAI dice que compartirá una vez que ambas empresas la confirmen, y cualquier plan de transición que Cursor publique para Auto y Cloud Agents. Hasta que uno de esos llegue a una fuente primaria, trata cada afirmación sobre un acuerdo de rescate como una afirmación, incluidas las esperanzadoras.

Datos verificados el 9 de noviembre de 2026, contra la publicación de OpenAI sobre su decisión de Cursor, la guía del Centro de ayuda de OpenAI para usar modelos de OpenAI en Cursor, la guía de Cursor para usar tu propia clave de API y la página Cursor Models and Pricing. Este tutorial sigue los órdenes de configuración que esas fuentes publican. No afirma que el cambio completo se haya ejecutado en una cuenta viva de Cursor para este artículo.

Fuentes

• La decisión de terminación, la fecha propuesta del 12 de noviembre de 2026, la razón dada, la ventana de cambio de control y la nota de Astra: Our decision on Cursor following its acquisition by SpaceX, OpenAI
• Las tres rutas para mantener modelos de OpenAI en la aplicación Cursor, el orden de clave propia, el orden de extensión Codex, la ruta de puerta y la lista de funciones que una clave no puede cubrir: Using OpenAI models in Cursor, OpenAI Help Center
• El orden de clave propia, los límites de proveedor, el límite de Tab, el manejo de claves y el límite de Zero Data Retention: Bring your own API key, Cursor
• Niveles de plan, los modelos del grupo semanal, tasas para modelos Composer, Grok, Claude, Gemini y GPT, y la Token Rate: Models and Pricing, Cursor Docs
• El resumen de lo que puede cambiar después del 12 de noviembre y la cifra de tráfico del 5 por ciento atribuida a Michael Truell: What Will Happen to OpenAI Models in Cursor After November 12?, Cursor Community Forum
• Arte del héroe y el cuerpo: Dirty Static.