Configurar API Keys

Configuración de API keys personalizadas

Aunque Cursor incluye modelos preconfigurados para uso inmediato, configurar tus propias API keys te permite acceder a una gama más amplia de modelos y tener mayor control sobre tu experiencia de desarrollo. Esta configuración es muy útil cuando necesitas modelos específicos o quieres evitar las limitaciones de uso compartido.

Acceso a la configuración de API keys

Para configurar tus API keys personalizadas, ve a Cursor Settings > Models. Puedes acceder a través de Ctrl+, (Windows/Linux) o Cmd+, (macOS) y luego navegar a la sección Models, donde encontrarás las opciones para configurar diferentes proveedores de IA.

La interfaz te mostrará una lista de proveedores compatibles incluyendo OpenAI, Anthropic, Google AI, Azure OpenAI, AWS Bedrock y otros servicios. Cada proveedor tiene su propio campo de configuración donde puedes introducir tu clave de API correspondiente.

Configuración de OpenAI

OpenAI es uno de los proveedores más utilizados en Cursor. Para configurar tu API key de OpenAI:

1. Obtén tu API key desde la plataforma de OpenAI (platform.openai.com)

2. En Cursor, localiza la sección OpenAI en la configuración de modelos

3. Introduce tu clave en el campo correspondiente:

# Ejemplo de uso después de configurar OpenAI
# Este código utilizará tu API key personal para generar código
def calcular_fibonacci(n):
    """
    Calcula el n-ésimo número de Fibonacci
    """
    if n <= 1:
        return n
    return calcular_fibonacci(n-1) + calcular_fibonacci(n-2)

# Cursor puede sugerir optimizaciones usando tu API key personal

Una vez configurada, tendrás acceso a modelos adicionales como GPT-4 Turbo, GPT-4o, y versiones específicas que no están disponibles en la configuración por defecto.

Configuración de Anthropic Claude

Anthropic ofrece los modelos Claude, conocidos por su capacidad de razonamiento y manejo de contextos largos. Para configurar Claude:

1. Registra una cuenta en Anthropic Console (console.anthropic.com)

2. Genera tu API key desde el panel de desarrollador

3. Configura la clave en la sección Anthropic de Cursor:

# Claude es muy útil para análisis de código complejo
class DataProcessor:
    def __init__(self, data_source):
        self.data_source = data_source
        self.processed_data = []
    
    def process_batch(self, batch_size=100):
        """
        Procesa datos en lotes para optimizar memoria
        """
        # Claude puede ayudar a optimizar este tipo de operaciones
        for i in range(0, len(self.data_source), batch_size):
            batch = self.data_source[i:i + batch_size]
            self.processed_data.extend(self._process_single_batch(batch))

Configuración de Google AI

Google AI Studio proporciona acceso a los modelos Gemini, que destacan por su capacidad multimodal. La configuración sigue un patrón similar:

1. Accede a Google AI Studio (aistudio.google.com)

2. Crea un proyecto y genera tu API key

3. Introduce la clave en la sección Google AI de Cursor

Los modelos Gemini son particularmente útiles cuando trabajas con análisis de imágenes o necesitas procesar diferentes tipos de contenido simultáneamente.

Gestión de múltiples API keys

Cursor permite configurar múltiples proveedores simultáneamente, lo que te da flexibilidad para elegir el modelo más adecuado según la tarea:

# Diferentes modelos pueden ser mejores para diferentes tareas
def analizar_sentimientos(texto):
    """
    Función que podría beneficiarse de diferentes modelos
    según el proveedor configurado
    """
    # OpenAI: Excelente para análisis general
    # Claude: Mejor para textos largos y complejos
    # Gemini: Útil si el texto incluye referencias visuales
    
    palabras_positivas = ["excelente", "fantástico", "increíble"]
    palabras_negativas = ["terrible", "horrible", "pésimo"]
    
    score = 0
    for palabra in texto.lower().split():
        if palabra in palabras_positivas:
            score += 1
        elif palabra in palabras_negativas:
            score -= 1
    
    return "positivo" if score > 0 else "negativo" if score < 0 else "neutral"

Beneficios de las API keys personalizadas

Configurar tus propias API keys te proporciona ventajas:

• Mayor límite de uso: Evitas las restricciones de uso compartido
• Acceso a modelos premium: Modelos más avanzados no disponibles en la configuración básica
• Control de costos: Monitoreas directamente tu consumo de tokens
• Personalización avanzada: Acceso a parámetros específicos de cada modelo

Consideraciones de seguridad

Al configurar API keys personalizadas, es importante mantener buenas prácticas de seguridad:

# Ejemplo de configuración segura en tu entorno de desarrollo
import os
from dotenv import load_dotenv

# Nunca hardcodees API keys en tu código
load_dotenv()

# Las API keys deben estar en variables de entorno
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY')

if not OPENAI_API_KEY:
    raise ValueError("API key de OpenAI no configurada")

Cursor almacena las API keys de forma segura en tu sistema local, pero es recomendable revisar periódicamente qué claves tienes configuradas y revocar aquellas que ya no utilices.

Limitaciones y consideraciones

Cada proveedor tiene sus propias limitaciones de uso y estructura de precios. OpenAI cobra por tokens procesados, Anthropic tiene límites de contexto específicos, y Google AI puede tener restricciones geográficas. Es importante revisar la documentación de cada proveedor para entender completamente los términos de uso y costos asociados.

La configuración de API keys personalizadas también significa que eres responsable directo de los costos generados, a diferencia del uso de los modelos incluidos en Cursor que tienen sus propias limitaciones pero no generan cargos adicionales.