Choisir le bon modèle t’aide à aller plus vite, à dépenser moins et à obtenir de meilleurs résultats. Cursor prend en charge tous les modèles de premier plan. La plupart des modèles peuvent accomplir n’importe quelle tâche, mais ils se comportent différemment, et ces différences comptent.

Comment les modèles diffèrent

Les modèles sont entraînés de différentes manières et répondent avec des styles propres. Certains « réfléchissent avant de coder », tandis que d’autres passent direct à l’écriture. Certains prennent des initiatives et vont vite, tandis que d’autres prennent le temps de bien comprendre tes instructions avant d’agir. Voici quelques axes à prendre en compte :
  • Assertivité : Certains modèles (comme gemini-2.5-pro ou claude-4-sonnet) sont sûrs d’eux et prennent des décisions avec très peu d’indications.
  • Curiosité : D’autres (comme o3 ou claude-4-opus) prennent le temps de planifier ou posent des questions pour mieux comprendre le contexte.
  • Fenêtre de contexte : Certains modèles peuvent traiter une plus grande partie de ton codebase d’un coup, ce qui est utile pour des tâches à grande échelle.

Pourquoi c’est important

Chaque modèle a des forces différentes. Certains excellent dans la mise en œuvre rapide, tandis que d’autres sont mieux adaptés à la planification et à l’exploration d’options. Choisir le bon modèle te permet de :
  • Obtenir des résultats plus vite
  • Recevoir des suggestions de meilleure qualité
  • Optimiser ton utilisation et tes coûts
Comme avec des humains, chaque modèle interprète les prompts différemment. Tu développeras une intuition avec le temps : comment chacun lit, réfléchit et agit. Ça t’aide à savoir quel modèle correspond le mieux à ta tâche.

Comportement du modèle

Une façon d’aborder le comportement d’un modèle, c’est de voir quelle part d’initiative il prend.

Modèles « pensants »

Ces modèles infèrent ton intention, anticipent et prennent souvent des décisions sans avoir besoin d’instructions pas à pas.
  • Idéaux quand tu veux que le modèle prenne la main sur la tâche
  • Moins de prompting nécessaire, mais parfois plus affirmés
  • Peuvent apporter des changements plus importants que prévu
Exemples :
  • claude-4-opus
  • gemini-2.5-pro
  • o3 (conçu pour le raisonnement complexe)
Utilise-les quand tu explores des idées, refactores largement, ou veux que le modèle agisse de façon plus autonome.
Les modèles « pensants » sont généralement plus coûteux que les modèles non « pensants ». Consulte les tarifs des modèles.

Modèles « non pensants »

Ces modèles attendent des instructions explicites. Ils n’infèrent pas, ne devinent pas, et sont idéaux quand tu veux diriger la sortie directement.
  • Idéaux pour des changements précis et contrôlés
  • Nécessitent plus de prompting, mais se comportent de manière plus prévisible
  • Plus faciles à guider, réviser et affiner
Exemples :
  • claude-4-sonnet
  • gpt-4.1
Utilise-les quand tu veux un contrôle strict, as besoin d’un comportement constant, ou travailles sur des tâches bien définies.

Choisir selon le style

Beaucoup d’utilisateurs choisissent leur modèle préféré davantage selon le style d’interaction que selon le type de tâche. Certains aiment les modèles assertifs qui prennent les devants. D’autres préfèrent ceux qui attendent les instructions. claude-4-sonnet, gemini-2.5-pro et gpt-4.1 peuvent tous servir de références fiables au quotidien — tout dépend du niveau de contrôle que tu veux.

Comment choisir

Cursor te donne accès à une sélection de modèles très performants. Tu peux choisir selon plusieurs facteurs, voici quelques critères courants :

1. Style de prompting

Si tu préfères…Modèles
Garder le contrôle, donner des instructions clairesclaude-4-sonnet, gpt-4.1
Laisser le modèle prendre l’initiativeclaude-4-opus, gemini-2.5-pro, o3

2. Type de tâche

Utilise ce tableau pour associer ta tâche à un modèle adapté :
TâcheModèles
Modifications dirigéesclaude-4-sonnet, gemini-2.5-pro
Navigation/recherche dans la base de codegemini-2.5-pro, claude-4-opus, o3
Planification ou résolution de problèmesclaude-4-opus, gemini-2.5-pro
Bugs complexes ou raisonnement pousséo3
o3 est conçu pour des problèmes complexes et ambigus. Il est puissant mais aussi plus lent et plus gourmand en ressources, ce qui le rend mieux adapté à une utilisation ponctuelle.

Arbre de sélection

Ce sont des recommandations subjectives. Choisis le modèle qui marche le mieux pour toi.

Sélection auto

Auto te garde dans le flow en choisissant un modèle fiable dans le pool ci-dessus (à l’exception de o3). Il ne route pas selon le type de tâche, mais c’est un bon choix par défaut si tu ne sais pas quoi choisir.

Enregistre ce qui fonctionne

Quand tu trouves des combinaisons efficaces, comme des prompts spécifiques associés à certains modèles, tu peux les enregistrer comme Modes personnalisés. Ils te permettent de :
  • Pré sélectionner un modèle
  • Ajouter des instructions personnalisées
  • Réutiliser la configuration pour de futures tâches

Mises à jour

Cette section récapitule les révisions majeures et les mises à jour de ce guide.
DateModifications
Fin mai 2025Recommandations mises à jour pour les modèles plus récents. Catégories simplifiées à mesure que les capacités évoluent.
Début mai 2025Version initiale couvrant l’orientation pour le choix des modèles, les schémas de comportement et les critères de sélection

À retenir

  • Choisis le modèle qui marche le mieux pour toi
  • Certains modèles prennent des initiatives. Ils sont utiles pour l’exploration, la planification et les tâches où tu veux que le modèle propose des idées.
  • D’autres suivent les instructions de près. Ils sont utiles pour la précision, la prévisibilité et les tâches où tu veux garder un contrôle direct.
  • claude-4-sonnet, gemini-2.5-pro et gpt-4.1 sont tous d’excellents choix au quotidien. Ton choix dépend du style d’interaction.
  • o3 est conçu pour les problèmes les plus difficiles.
  • La sélection automatique est un bon choix par défaut si tu n’es pas sûr.
  • Enregistre des configurations efficaces comme Modes personnalisés pour fluidifier ton workflow.