Cómo usar Cursor con modelos de pago de OpenRouter y modelos gratuitos de LiteLLM

Cursor es un editor de código con inteligencia artificial integrada: puedes pedirle que explique un programa, que escriba código o que haga cambios en varios archivos a la vez. Trae sus propios modelos, pero también permite usar los tuyos: modelos de pago a través de OpenRouter y modelos gratuitos o locales a través de LiteLLM.

Esta guía te lleva desde la instalación de Cursor hasta tener tus modelos disponibles en su selector. Es la más avanzada de la serie, porque hay que publicar tu LiteLLM en Internet de forma segura, pero cada paso está explicado.

Lo que debes saber antes de empezar

Hay tres condiciones que conviene conocer desde el principio, porque condicionan todo lo demás:

• Usar tus propios modelos en Cursor requiere un plan de pago. Desde 2026, Cursor solo acepta claves propias en el plan Pro (20 dólares al mes) o superiores. En el plan gratuito (Hobby) las claves no funcionan aunque estén bien configuradas.
• Cursor no puede llegar a tu ordenador directamente. Las peticiones a tus modelos pasan por los servidores de Cursor, así que la dirección que le des tiene que ser pública, accesible desde Internet. Una dirección como http://localhost:4000 no funciona. En esta guía usaremos Tailscale Funnel para publicar LiteLLM de forma segura.
• Cursor solo admite una dirección personalizada a la vez. Por eso, si quieres mezclar modelos de OpenRouter con modelos gratuitos o locales, lo más limpio es poner todos detrás de LiteLLM y darle a Cursor solo la dirección de LiteLLM.

Además, tus modelos se usan en el chat y el agente de Cursor. El autocompletado mientras escribes (Tab) siempre usa los modelos propios de Cursor.

Qué vas a montar

Cursor  →  servidores de Cursor  →  Internet (Tailscale Funnel)  →  LiteLLM en tu ordenador
                                                                       ├─ OpenRouter (modelos de pago)
                                                                       ├─ OpenRouter (modelos gratuitos :free)
                                                                       └─ Ollama (modelos locales)

Necesitas tener LiteLLM instalado (tienes una guía en este blog). Si solo quieres modelos de pago de OpenRouter y no te interesa LiteLLM, salta al apartado «Atajo: solo OpenRouter, sin LiteLLM» al final.

Paso 1. Instalar Cursor

1. Entra en cursor.com/downloads.
2. Descarga la versión de tu sistema:

• Mac: «Mac Universal» (sirve para cualquier Mac con macOS 12 o posterior). Abre el .dmg y arrastra Cursor a Aplicaciones.
• Windows: el instalador «(User)» para tu tipo de procesador (x64 en la mayoría de ordenadores). Ábrelo y sigue el asistente. Necesitas Windows 10 o posterior.
• Linux: el paquete .deb (Ubuntu, Debian) o .rpm (Fedora) se instala con doble clic. También hay una versión AppImage: dale permiso de ejecución con chmod +x Cursor-*.AppImage y ábrela.

3. Abre Cursor. Te pedirá iniciar sesión o crear una cuenta: es obligatorio.
4. Si antes usabas Visual Studio Code, puedes importar tus ajustes y extensiones en Cursor Settings → General → Account → VS Code Import.

Para usar tus propios modelos, contrata el plan Pro en cursor.com/pricing.

Paso 2. Preparar OpenRouter

OpenRouter es un servicio que da acceso, con una sola cuenta, a cientos de modelos de pago (de Anthropic, OpenAI, Google y otros) y a una veintena de modelos gratuitos.

1. Crea una cuenta en openrouter.ai.
2. Si vas a usar modelos de pago, añade saldo en openrouter.ai/settings/credits. OpenRouter cobra el precio de cada modelo sin recargo, más una pequeña comisión al comprar crédito (un 5,5 % con tarjeta).
3. Crea una clave en openrouter.ai/settings/keys con Create Key. Ponle un límite de crédito: es tu seguro contra sustos. Copia la clave (empieza por sk-or-).

Los nombres de los modelos en OpenRouter tienen la forma empresa/modelo. Algunos ejemplos actuales:

• De pago: anthropic/claude-sonnet-5, openai/gpt-5.6-sol, google/gemini-3.1-pro-preview, deepseek/deepseek-v4-pro.
• Gratuitos: qwen/qwen3.8-27b:free, nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free.

La lista cambia a menudo: consulta los nombres exactos y los precios en openrouter.ai/models.

Paso 3. Añadir los modelos a LiteLLM

Abre el archivo config.yaml de tu carpeta de LiteLLM (en la guía de LiteLLM está explicado cómo). Déjalo así, cambiando las claves por las tuyas:

model_list:
  - model_name: or-sonnet-5
    litellm_params:
      model: openrouter/anthropic/claude-sonnet-5
      api_key: sk-or-TU-CLAVE-DE-OPENROUTER

  - model_name: or-gpt-sol
    litellm_params:
      model: openrouter/openai/gpt-5.6-sol
      api_key: sk-or-TU-CLAVE-DE-OPENROUTER

  - model_name: free-qwen
    litellm_params:
      model: openrouter/qwen/qwen3.8-27b:free
      api_key: sk-or-TU-CLAVE-DE-OPENROUTER

  - model_name: local-qwen
    litellm_params:
      model: ollama_chat/qwen3.5
      api_base: http://localhost:11434

general_settings:
  master_key: sk-mi-centralita-8f3k29dq7w

Tres detalles importantes:

• Usa nombres propios que no coincidan con los de Cursor. Cursor rechaza un modelo personalizado si su nombre coincide con uno de sus modelos, y trata de forma especial los nombres que contienen marcas como «gpt», «claude» o «gemini». Nombres neutros como or-sonnet-5 o free-qwen evitan problemas.
• El modelo local necesita mucha memoria de contexto. Cursor envía unos 25.000 tokens en cada petición. Si usas un modelo de Ollama, sube su longitud de contexto a 64.000 o más (en los ajustes de Ollama) y elige un modelo que tu ordenador pueda mover con ese contexto. Si no, quita el bloque local-qwen.
• Actualiza LiteLLM. El modo agente de Cursor necesita una versión reciente de LiteLLM. Actualízalo con uv tool upgrade litellm.

Guarda el archivo y arranca LiteLLM como siempre:

litellm --config config.yaml

Paso 4. Publicar LiteLLM en Internet con Tailscale Funnel

Tailscale es un servicio gratuito para uso personal que conecta tus dispositivos de forma segura. Su función Funnel publica un programa de tu ordenador en una dirección https:// pública, sin abrir puertos en tu router.

Instalar Tailscale

• Mac y Windows: descárgalo de tailscale.com/download, instálalo, ábrelo e inicia sesión (puedes usar tu cuenta de Google, Microsoft o Apple).
• Linux: en la terminal, ejecuta:

curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
sudo tailscale up

La segunda orden muestra un enlace: ábrelo en el navegador para iniciar sesión.

Abrir el túnel

Con LiteLLM en marcha, abre otra ventana de terminal y escribe:

tailscale funnel 4000

En Linux, antepón sudo. En Mac, si la terminal no reconoce la orden tailscale, busca en los ajustes de la aplicación de Tailscale la opción para instalar su herramienta de línea de comandos (CLI).

La primera vez, Tailscale te mostrará un enlace para activar Funnel en tu cuenta. Ábrelo, acepta y vuelve a ejecutar la orden. Después verás algo parecido a:

Available on the internet:
https://mi-ordenador.tu-red.ts.net/
|-- proxy http://127.0.0.1:4000

Esa dirección https://…ts.net es la dirección pública de tu LiteLLM. Apúntala. Deja esta ventana abierta: si la cierras, el túnel se cierra.

Comprobar que responde desde Internet

En una tercera ventana de terminal (cambia la dirección y la clave por las tuyas):

curl https://mi-ordenador.tu-red.ts.net/cursor/models -H "Authorization: Bearer sk-mi-centralita-8f3k29dq7w"

En Windows, escribe curl.exe en lugar de curl. Si ves la lista con or-sonnet-5, free-qwen y los demás, el camino está abierto.

Paso 5. Configurar Cursor

1. Abre los ajustes de Cursor: Cursor Settings (con ⌘ + Mayús + J en Mac o Ctrl + Mayús + J en Windows y Linux).
2. Entra en la sección Models.
3. En OpenAI API Key, pega tu clave maestra de LiteLLM y actívala.
4. Activa Override OpenAI Base URL y escribe tu dirección pública terminada en /cursor, por ejemplo:

https://mi-ordenador.tu-red.ts.net/cursor

5. Pulsa + Add Custom Model y añade, uno a uno, los nombres de tus modelos exactamente como están en config.yaml: or-sonnet-5, or-gpt-sol, free-qwen, local-qwen. Comprueba que el interruptor de cada uno queda activado.

Paso 6. Probarlo

1. Abre un proyecto o una carpeta en Cursor.
2. Abre el panel de chat con ⌘ + L (Mac) o Ctrl + L (Windows y Linux).
3. En el selector de modelo del panel, elige uno de los tuyos, por ejemplo free-qwen.
4. Pregunta algo sencillo: «Explícame qué hace este proyecto».

Si responde, todo el camino funciona. En la ventana de LiteLLM verás pasar la petición.

Cómo volver a los modelos de Cursor

Mientras la clave de OpenAI y la dirección personalizada estén activadas, algunos modelos propios de Cursor dejan de funcionar y muestran un error del tipo «This model does not support custom API keys». Para volver a ellos, desactiva el interruptor de OpenAI API Key en Cursor Settings → Models. Actívalo de nuevo cuando quieras usar los tuyos.

Atajo: solo OpenRouter, sin LiteLLM

Si únicamente quieres modelos de pago de OpenRouter, no necesitas LiteLLM ni Tailscale, porque OpenRouter ya es público:

1. En Cursor Settings → Models, pega tu clave de OpenRouter en OpenAI API Key y actívala.
2. Activa Override OpenAI Base URL con esta dirección:

https://openrouter.ai/api/v1

3. En + Add Custom Model, añade el nombre completo del modelo en OpenRouter, por ejemplo anthropic/claude-sonnet-5.

El inconveniente es que así no puedes combinarlo con modelos locales ni gestionar todo desde un único punto.

Limitaciones conocidas

• Plan de pago obligatorio para usar modelos propios.
• El autocompletado (Tab) siempre usa los modelos de Cursor.
• Adjuntar imágenes en el chat falla mientras la dirección personalizada está activa.
• Contexto: Cursor supone que los modelos personalizados tienen una memoria de contexto muy grande. Con modelos pequeños, las conversaciones largas pueden fallar: empieza un chat nuevo cuando pase.
• La integración no es oficial: Cursor no da soporte a pasarelas como LiteLLM, y LiteLLM la mantiene «en la medida de lo posible». Un cambio de versión de Cursor puede requerir actualizar LiteLLM.

Problemas frecuentes

• «Named models unavailable. Free plans can only use Auto». Estás en el plan gratuito: necesitas Pro.
• «Access to private networks is forbidden». Has puesto una dirección local (localhost o una IP de tu casa). Usa la dirección pública https://…ts.net/cursor.
• «Trouble connecting to the model provider». Cursor no llega a tu dirección: comprueba que las ventanas de LiteLLM y de tailscale funnel siguen abiertas y que el curl del paso 4 funciona.
• «Model name is invalid» o el modelo no aparece. El nombre en Cursor debe ser idéntico al model_name de config.yaml. Si coincide con un modelo de Cursor, cámbialo por uno neutro.
• Error de límite con un modelo :free. Has agotado las peticiones gratuitas del día. Usa un modelo de pago o espera al día siguiente.

Siguientes pasos

Con esto tienes Cursor trabajando con los modelos que tú eliges y pagas solo lo que usas. En la siguiente guía verás cómo usar el nuevo modelo de inteligencia artificial integrado en macOS y cómo conectarlo a Open WebUI.

Siguiente guía: Cómo usar el modelo de IA integrado en macOS con fm serve y conectarlo a Open WebUI