Utiliser Cursor avec les modèles payants d'OpenRouter et les modèles gratuits de LiteLLM

Cursor est un éditeur de code avec intelligence artificielle intégrée : vous pouvez lui demander d'expliquer un programme, d'écrire du code ou de modifier plusieurs fichiers à la fois. Il a ses propres modèles, mais il permet aussi d'utiliser les vôtres : des modèles payants via OpenRouter et des modèles gratuits ou locaux via LiteLLM.

Ce guide vous accompagne de l'installation de Cursor jusqu'à l'apparition de vos modèles dans son sélecteur. C'est le guide le plus avancé de la série, car il faut publier votre LiteLLM sur Internet de façon sécurisée, mais chaque étape est expliquée.

Ce qu'il faut savoir avant de commencer

Trois conditions sont à connaître dès le départ, car elles déterminent tout le reste :

• Utiliser vos propres modèles dans Cursor exige un abonnement payant. Depuis 2026, Cursor n'accepte vos propres clés qu'avec la formule Pro (20 dollars par mois) ou supérieure. Avec la formule gratuite (Hobby), les clés ne fonctionnent pas, même bien configurées.
• Cursor ne peut pas joindre votre ordinateur directement. Les requêtes vers vos modèles passent par les serveurs de Cursor : l'adresse que vous lui donnez doit donc être publique, accessible depuis Internet. Une adresse comme http://localhost:4000 ne fonctionne pas. Dans ce guide, nous utiliserons Tailscale Funnel pour publier LiteLLM en toute sécurité.
• Cursor n'accepte qu'une adresse personnalisée à la fois. Si vous voulez mélanger des modèles OpenRouter avec des modèles gratuits ou locaux, le plus propre est de les placer tous derrière LiteLLM et de ne donner à Cursor que l'adresse de LiteLLM.

Par ailleurs, vos modèles servent dans le chat et l'agent de Cursor. L'autocomplétion pendant la frappe (Tab) utilise toujours les modèles de Cursor.

Ce que vous allez mettre en place

Cursor  →  serveurs de Cursor  →  Internet (Tailscale Funnel)  →  LiteLLM sur votre ordinateur
                                                                    ├─ OpenRouter (modèles payants)
                                                                    ├─ OpenRouter (modèles gratuits :free)
                                                                    └─ Ollama (modèles locaux)

Il vous faut LiteLLM installé (un guide est disponible sur ce blog). Si vous voulez seulement des modèles payants d'OpenRouter sans LiteLLM, passez directement à « Raccourci : OpenRouter seul, sans LiteLLM », à la fin.

Étape 1. Installer Cursor

1. Allez sur cursor.com/downloads.
2. Téléchargez la version de votre système :

• Mac : « Mac Universal » (pour tout Mac sous macOS 12 ou plus récent). Ouvrez le .dmg et glissez Cursor dans Applications.
• Windows : l'installateur « (User) » pour votre type de processeur (x64 sur la plupart des ordinateurs). Ouvrez-le et suivez l'assistant. Windows 10 ou plus récent est requis.
• Linux : le paquet .deb (Ubuntu, Debian) ou .rpm (Fedora) s'installe par double-clic. Il existe aussi une AppImage : rendez-la exécutable avec chmod +x Cursor-*.AppImage et ouvrez-la.

3. Ouvrez Cursor. Il vous demande de vous connecter ou de créer un compte : c'est obligatoire.
4. Si vous utilisiez Visual Studio Code, vous pouvez importer vos réglages et extensions dans Cursor Settings → General → Account → VS Code Import.

Pour utiliser vos propres modèles, souscrivez la formule Pro sur cursor.com/pricing.

Étape 2. Préparer OpenRouter

OpenRouter est un service qui donne accès, avec un seul compte, à des centaines de modèles payants (d'Anthropic, OpenAI, Google et d'autres) et à une vingtaine de modèles gratuits.

1. Créez un compte sur openrouter.ai.
2. Si vous utilisez des modèles payants, ajoutez du crédit sur openrouter.ai/settings/credits. OpenRouter facture le prix de chaque modèle sans majoration, plus une petite commission à l'achat de crédit (5,5 % par carte).
3. Créez une clé sur openrouter.ai/settings/keys avec Create Key. Fixez-lui une limite de crédit : c'est votre assurance contre les mauvaises surprises. Copiez la clé (elle commence par sk-or-).

Les noms des modèles sur OpenRouter ont la forme entreprise/modèle. Quelques exemples actuels :

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

La liste change souvent : vérifiez les noms exacts et les prix sur openrouter.ai/models.

Étape 3. Ajouter les modèles à LiteLLM

Ouvrez le fichier config.yaml de votre dossier LiteLLM (le guide LiteLLM explique comment). Donnez-lui ce contenu en remplaçant les clés par les vôtres :

model_list:
  - model_name: or-sonnet-5
    litellm_params:
      model: openrouter/anthropic/claude-sonnet-5
      api_key: sk-or-VOTRE-CLE-OPENROUTER

  - model_name: or-gpt-sol
    litellm_params:
      model: openrouter/openai/gpt-5.6-sol
      api_key: sk-or-VOTRE-CLE-OPENROUTER

  - model_name: free-qwen
    litellm_params:
      model: openrouter/qwen/qwen3.8-27b:free
      api_key: sk-or-VOTRE-CLE-OPENROUTER

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

general_settings:
  master_key: sk-mon-standard-8f3k29dq7w

Trois détails importants :

• Utilisez des noms à vous qui ne coïncident pas avec ceux de Cursor. Cursor refuse un modèle personnalisé dont le nom correspond à l'un de ses modèles, et traite à part les noms contenant des marques comme « gpt », « claude » ou « gemini ». Des noms neutres comme or-sonnet-5 ou free-qwen évitent les problèmes.
• Le modèle local a besoin de beaucoup de mémoire de contexte. Cursor envoie environ 25 000 tokens à chaque requête. Si vous utilisez un modèle Ollama, montez sa longueur de contexte à 64 000 ou plus (dans les réglages d'Ollama) et choisissez un modèle que votre ordinateur peut faire tourner avec ce contexte. Sinon, supprimez le bloc local-qwen.
• Mettez LiteLLM à jour. Le mode agent de Cursor exige une version récente de LiteLLM. Mettez-le à jour avec uv tool upgrade litellm.

Enregistrez le fichier et démarrez LiteLLM comme d'habitude :

litellm --config config.yaml

Étape 4. Publier LiteLLM sur Internet avec Tailscale Funnel

Tailscale est un service, gratuit pour un usage personnel, qui relie vos appareils de façon sécurisée. Sa fonction Funnel publie un programme de votre ordinateur à une adresse https:// publique, sans ouvrir de ports sur votre box.

Installer Tailscale

• Mac et Windows : téléchargez-le sur tailscale.com/download, installez-le, ouvrez-le et connectez-vous (avec votre compte Google, Microsoft ou Apple, par exemple).
• Linux : dans le terminal, lancez :

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

La seconde commande affiche un lien : ouvrez-le dans le navigateur pour vous connecter.

Ouvrir le tunnel

LiteLLM démarré, ouvrez une autre fenêtre de terminal et tapez :

tailscale funnel 4000

Sur Linux, ajoutez sudo devant. Sur Mac, si le terminal ne reconnaît pas la commande tailscale, cherchez dans les réglages de l'application Tailscale l'option qui installe son outil en ligne de commande (CLI).

La première fois, Tailscale affiche un lien pour activer Funnel sur votre compte. Ouvrez-le, acceptez et relancez la commande. Vous verrez ensuite quelque chose comme :

Available on the internet:
https://mon-ordinateur.votre-reseau.ts.net/
|-- proxy http://127.0.0.1:4000

Cette adresse https://…ts.net est l'adresse publique de votre LiteLLM. Notez-la. Laissez cette fenêtre ouverte : si vous la fermez, le tunnel se ferme.

Vérifier qu'il répond depuis Internet

Dans une troisième fenêtre de terminal (remplacez l'adresse et la clé par les vôtres) :

curl https://mon-ordinateur.votre-reseau.ts.net/cursor/models -H "Authorization: Bearer sk-mon-standard-8f3k29dq7w"

Sur Windows, tapez curl.exe au lieu de curl. Si la liste avec or-sonnet-5, free-qwen et les autres s'affiche, le chemin est ouvert.

Étape 5. Configurer Cursor

1. Ouvrez les réglages de Cursor : Cursor Settings (avec ⌘ + Maj + J sur Mac ou Ctrl + Maj + J sur Windows et Linux).
2. Allez dans la section Models.
3. Dans OpenAI API Key, collez votre clé maître LiteLLM et activez-la.
4. Activez Override OpenAI Base URL et saisissez votre adresse publique terminée par /cursor, par exemple :

https://mon-ordinateur.votre-reseau.ts.net/cursor

5. Cliquez sur + Add Custom Model et ajoutez un par un les noms de vos modèles, exactement comme dans config.yaml : or-sonnet-5, or-gpt-sol, free-qwen, local-qwen. Vérifiez que l'interrupteur de chacun est activé.

Étape 6. Essayer

1. Ouvrez un projet ou un dossier dans Cursor.
2. Ouvrez le panneau de chat avec ⌘ + L (Mac) ou Ctrl + L (Windows et Linux).
3. Dans le sélecteur de modèle du panneau, choisissez l'un des vôtres, par exemple free-qwen.
4. Posez une question simple : « Explique ce que fait ce projet ».

S'il répond, tout le chemin fonctionne. Vous verrez passer la requête dans la fenêtre de LiteLLM.

Revenir aux modèles de Cursor

Tant que la clé OpenAI et l'adresse personnalisée sont activées, certains modèles de Cursor cessent de fonctionner et affichent une erreur du type « This model does not support custom API keys ». Pour y revenir, désactivez l'interrupteur OpenAI API Key dans Cursor Settings → Models. Réactivez-le quand vous voulez utiliser les vôtres.

Raccourci : OpenRouter seul, sans LiteLLM

Si vous voulez uniquement des modèles payants d'OpenRouter, inutile d'installer LiteLLM ou Tailscale, car OpenRouter est déjà public :

1. Dans Cursor Settings → Models, collez votre clé OpenRouter dans OpenAI API Key et activez-la.
2. Activez Override OpenAI Base URL avec cette adresse :

https://openrouter.ai/api/v1

3. Dans + Add Custom Model, ajoutez le nom complet du modèle sur OpenRouter, par exemple anthropic/claude-sonnet-5.

L'inconvénient : vous ne pouvez pas le combiner avec des modèles locaux ni tout gérer depuis un point unique.

Limites connues

• Une formule payante est obligatoire pour utiliser vos propres modèles.
• L'autocomplétion (Tab) utilise toujours les modèles de Cursor.
• Joindre des images dans le chat échoue tant que l'adresse personnalisée est active.
• Contexte : Cursor suppose que les modèles personnalisés disposent d'une très grande mémoire de contexte. Avec de petits modèles, les longues conversations peuvent échouer : ouvrez alors un nouveau chat.
• L'intégration n'est pas officielle : Cursor ne prend pas en charge les passerelles comme LiteLLM, et LiteLLM la maintient « au mieux ». Une nouvelle version de Cursor peut obliger à mettre LiteLLM à jour.

Problèmes fréquents

• « Named models unavailable. Free plans can only use Auto ». Vous êtes en formule gratuite : il faut Pro.
• « Access to private networks is forbidden ». Vous avez saisi une adresse locale (localhost ou une IP de votre réseau). Utilisez l'adresse publique https://…ts.net/cursor.
• « Trouble connecting to the model provider ». Cursor n'atteint pas votre adresse : vérifiez que les fenêtres de LiteLLM et de tailscale funnel sont toujours ouvertes et que le curl de l'étape 4 fonctionne.
• « Model name is invalid » ou le modèle n'apparaît pas. Le nom dans Cursor doit être identique au model_name de config.yaml. S'il correspond à un modèle de Cursor, remplacez-le par un nom neutre.
• Erreur de limite avec un modèle :free. Vous avez épuisé les requêtes gratuites du jour. Utilisez un modèle payant ou attendez le lendemain.

Et ensuite

Cursor travaille désormais avec les modèles que vous choisissez, et vous ne payez que ce que vous utilisez. Le guide suivant montre comment utiliser le nouveau modèle d'IA intégré à macOS et comment le relier à Open WebUI.

Guide suivant: Utiliser le modèle d'IA intégré à macOS avec fm serve et le relier à Open WebUI