API Codex per Cursor: connetti un modello senza censura

Cosa stai configurando

Cursor è un editor che supporta provider di modelli personalizzati. Se gli fornisci un base URL in stile OpenAI, una chiave e un nome del modello, invierà le sue richieste di chat lì invece che al provider predefinito. Questo servizio parla quel protocollo: POST /v1/chat/completions con autenticazione Bearer, più GET /v1/models.

Due cose da chiarire subito. Questa è un'API indipendente che esegue un singolo modello a pesi aperti, non il Codex di OpenAI e non un prodotto ufficiale di Cursor. E Cursor cambia spesso le schermate delle impostazioni, quindi le etichette qui sotto potrebbero trovarsi in un punto leggermente diverso nella tua versione. I tre valori non cambiano mai: base URL, chiave, nome del modello.

Fase 1: ottieni una chiave e collaudala fuori da Cursor

Registrati alla pagina chiave API con Google o con email e password. I nuovi account possono richiedere $0,50 di credito di prova con un clic, valido per 7 giorni, senza carta. È sufficiente per testare la configurazione dell'editor.

Prima di toccare Cursor, conferma che la chiave funzioni. Un errore all'interno di un editor è più difficile da leggere rispetto a un errore nel terminale.

Copycurl https://api.getcodexapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that reverses a string."}]
  }'

Se ricevi una risposta JSON con un codice al suo interno, procedi. Se ricevi un errore, correggilo qui prima. Le cause comuni sono un carattere mancante nella chiave o uno spazio incollato alla fine.

Fase 2: configura Cursor

1. Apri le impostazioni di Cursor e vai alla sezione dei modelli.
2. Trova il campo per una chiave API OpenAI e incolla la tua chiave di questo servizio.
3. Attiva l'opzione per sovrascrivere il base URL OpenAI e inserisci https://api.getcodexapi.com/v1.
4. Aggiungi un modello personalizzato e digita il nome esatto uncensored.
5. Esegui il pulsante di verifica se presente, poi apri un pannello di chat e seleziona uncensored dall'elenco dei modelli.

Se il passaggio di verifica segnala un errore, controlla tre cose in ordine: il base URL termina con /v1 senza un percorso endpoint dopo di esso, la chiave è stata incollata senza spazi bianchi finali e il nome del modello non ha lettere maiuscole. La guida nella pagina della documentazione elenca gli stessi valori con esempi di client aggiuntivi.

Una cosa da prevedere: la sovrascrittura è un'impostazione, non una scelta per modello, quindi se usi anche la tua chiave OpenAI altrove in Cursor, disattiva prima la sovrascrittura. Tieni un appunto di cosa hai modificato.

Dopo aver salvato, poni una semplice domanda di programmazione alla chat e osserva la risposta. Una prima risposta lenta è normale mentre Cursor costruisce la sua richiesta. Se la risposta arriva, sei connesso e il passo successivo è provarlo su lavoro reale nel tuo repository.

Cosa passerà e cosa non passerà tramite la tua chiave

Cursor combina diverse funzionalità. Le richieste di chat e modifica inline sono quelle che più probabilmente useranno il tuo modello personalizzato una volta selezionato. Altre funzionalità, come l'autocompletamento, storicamente usano modelli eseguiti direttamente da Cursor, e le funzionalità di tipo agent possono dipendere da come Cursor gestisce gli strumenti. Il modo più onesto per scoprirlo è provare la funzionalità su cui fai affidamento e osservare il tuo saldo.

È facile da fare: ogni risposta da questa API trasporta un'intestazione X-Balance-USD e il tuo saldo è visibile nel tuo account. Se invii un messaggio di chat e il saldo non si muove, quella richiesta non è andata da noi.

La chiamata di funzioni è supportata su questo endpoint (tools, tool_choice, streaming di tool_calls e risultati come role: "tool"), che è ciò di cui hanno bisogno gli agent editoriali. Lo streaming funziona tramite eventi inviati dal server con stream: true. La finestra di contesto è di 100.000 token, prompt e completamento combinati, quindi un file grande più i suoi vicini entra in una singola richiesta.

Perché usare un modello senza censura in un editor

La maggior parte del lavoro di coding non incontra mai un rifiuto. Quando succede, tende a essere per compiti legittimi che sembrano rischiosi per un filtro prudente: scrivere uno scanner di porte per la tua rete, analizzare campioni di malware che stai esaminando, generare dati di test che includono linguaggio offensivo, costruire il backend di un'app di roleplay o compagna per adulti, o refactoring del codice che gestisce la moderazione dei contenuti. Questo modello è ottimizzato per rispondere senza rifiuti sui contenuti per l'uso adulto legale.

È ancora un modello open-weight generale, non un modello di codice specializzato, e nulla qui promette che batta qualsiasi alternativa specifica sul tuo codice. Esegui i tuoi compiti su di esso. Una regola è fissa: nessun contenuto sessuale che coinvolga minorenni, e quello non può essere modificato.

Quanto costa in pratica

I prezzi sono $0,15 per 1M di token di input e $0,50 per 1M di token di output, prelevati dal credito prepagato senza abbonamento. Il traffico dell'editor è pesante sull'input, perché ogni richiesta reinvia il contesto del file.

Una richiesta con 8.000 token di input e 1.000 token di output costa 8.000 x $0,15 / 1.000.000 = $0,0012 per l'input, più 1.000 x $0,50 / 1.000.000 = $0,0005 per l'output, che è $0,0017. Se ne fai 150 in una giornata intensa, sono 150 x $0,0017 = $0,255, circa 26 centesimi.

Una richiesta che invia 40.000 token di contesto e ne riceve 1.500 costa $0,006 + $0,00075 = $0,00675. I ricarichi partono da $20 e il credito non scade mai, quindi non c'è pressione per usarlo tutto. Vedi la pagina dei prezzi per i livelli bonus e la pagina dell'API di coding per la panoramica generale.

Limiti di richiesta per l'uso nell'editor

Una chiave completa permette 8 richieste parallele e 300 richieste al minuto. Una chiave di prova permette 2 parallele e 60 al minuto. Una persona che digita in un editor raramente si avvicina a questi limiti, ma un team che condivide una chiave o un agent che avvia molte richieste in parallelo può. Quando superi il limite, l'API restituisce HTTP 429. Il codice rate_limited significa troppe richieste al minuto, e concurrency significa troppe allo stesso tempo. Se il servizio è brevemente sovraccarico vedi anche un 429 con Retry-After: 5.

Una chat in streaming mantiene il suo slot di concorrenza fino alla fine dello stream. Per l'uso condiviso, fornisci a ogni sviluppatore la propria chiave invece di una chiave per il team.

Lista di controllo per la risoluzione dei problemi

• Modello non trovato. Digita di nuovo uncensored senza spazi. Rimuovi i vecchi modelli personalizzati che non usi.
• Errore di autenticazione. Ricopia la chiave. Assicurati che Cursor non stia ancora usando una chiave di un altro provider.
• Le risposte si fermano prima. Controlla se Cursor imposta il suo limite di output. Dal nostro lato, max_tokens è facoltativo.
• Nessun cambiamento nel tuo saldo. La funzionalità che hai usato non è instradata tramite la tua chiave personalizzata. Prova invece la chat.
• 429 frequenti. Riduci le richieste parallele, o usa una chiave completa invece di una chiave di prova.

Altre guide

• Prezzi API Codex: Tariffe e Esempi per Token
• URL di base API Codex: come puntare il tuo client sul nostro
• API LLM senza censura per Cursor