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Wie Cursor abrechnet

Cursor kombiniert ein monatliches Abonnement mit einem abnehmenden Pool an enthaltenem Verbrauch. Nutzer zahlen einen vorhersehbaren Preis, und Cursor übernimmt die variablen Kosten verschiedener AI-Modelle aus diesem Pool. Preisstufen: Cursor bietet Stufen von Hobby bis Ultra. Die Pläne von Cursor umfassen Nutzungskontingente, die zum API-Preis des jeweiligen Modells abgerechnet werden, nicht anhand einer festen Anzahl von Anfragen (Cursor pricing docs). Die in der Tabelle angegebenen Anfragekontingente sind illustrative Werte, die diese Rekonstruktion modelliert. Modellgewichtete Aufbrauchung: Jede Anfrage verbraucht Credits abhängig von den Kosten des zugrunde liegenden Modells. Ein Abonnement deckt mehrere Modellanbieter ab, und teure Vorgänge verbrauchen mehr aus dem Kontingent. Cursor veröffentlicht keine Credit-Kosten pro Anfrage, daher sind die folgenden Gewichtungen illustrativ. Aufbrauchen der Credits und zusätzliche Nutzung: Wenn die Credits aufgebraucht sind, wechseln Nutzer zu einer “Slow”-Warteschlange mit günstigeren Modellen, anstatt gesperrt zu werden. Nutzer können außerdem die On-Demand-Nutzung aktivieren, um weiterhin Premium-Zugriff zu erhalten, der am Ende des Abrechnungszeitraums in Rechnung gestellt wird. Enterprise: Im Enterprise-Plan teilt sich die gesamte Organisation ein Nutzungskontingent. Vielnutzer greifen auf dasselbe Kontingent wie alle anderen zu, sodass das Limit einer Person sie nicht blockiert, während Teammitglieder noch ungenutzte Kapazität haben. Cursor führt die gemeinsame Nutzung als Enterprise-Funktion auf seiner Preisseite auf.

Was es einzigartig macht

Cursors Modell gleicht Nutzererlebnis und Infrastrukturkosten auf vier Arten aus:
  • Abstraktion der Anbieter: Ein Abonnement bündelt mehrere LLM-Anbieter wie OpenAI und Anthropic. Cursor kümmert sich um die Preise der Anbieter und die API-Keys.
  • Gewichtete Aufbrauchung: Leistungsfähige Modelle kosten mehr Credits, sodass der Preis einer Anfrage ihren Kosten entspricht.
  • Graceful Degradation: Die “Slow”-Warteschlange ersetzt eine harte Sperre. Nutzer bleiben im Produkt, und das langsamere Erlebnis motiviert zu einem Upgrade.
  • Geteilte Credits: Ein organisationsweites Kontingent ermöglicht es einem Team, Kapazität gemeinsam zu nutzen, anstatt individuelle Limits zu verwalten.

Mit Dodo Payments erstellen

Du kannst dieses Modell mit Credit-Entitlements und nutzungsbasierter Abrechnung von Dodo Payments erstellen. Die folgenden Schritte erstellen den Credit, die Pläne, den Meter, die Logik für die Slow-Warteschlange und den Checkout.
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Create a Custom Unit Credit Entitlement

Gehe zu Products → Credits und klicke auf Create Credit. Dieser Credit steht für die “Premium Requests”, die in jedem Abonnement enthalten sind. Verwende diese Einstellungen:
  • Credit Type: Custom Unit
  • Unit Name: “Premium Requests”
  • Precision: 0 (eine Anfrage kann nicht aufgeteilt werden)
  • Credit Expiry: 30 days (Credits werden in jedem Abrechnungszeitraum zurückgesetzt)
  • Rollover: Disabled (ungenutzte Anfragen werden nicht übertragen)
  • Allow Overage: Enabled
  • Price Per Unit: $0.04 (die Kosten jeder Anfrage, nachdem das enthaltene Kontingent aufgebraucht ist)
  • Overage Behavior: Bill overage at billing (die Kosten für die zusätzliche Nutzung werden der nächsten Rechnung hinzugefügt)
Jeder Nutzer erhält pro Abrechnungszeitraum ein festgelegtes Anfragekontingent und zahlt für zusätzliche Anfragen den Preis pro Einheit.
2

Create Subscription Products

Erstelle ein Subscription-Produkt pro Stufe. Verknüpfe dasselbe Credit-Entitlement mit jedem Produkt und verwende dabei jeweils einen anderen Wert für Credits issued per billing cycle. Ein einheitliches Creditsystem für alle Stufen vereinfacht Upgrades und Downgrades.
  • Hobby: $0/month, 50 credits/cycle
  • Pro: $20/month, 500 credits/cycle
  • Pro+: $60/month, 5000 credits/cycle (für die meisten Nutzer praktisch unbegrenzt)
  • Ultra: $200/month, 50000 credits/cycle (praktisch unbegrenzt)
Wenn ein Kunde ein Abonnement abschließt, gewährt Dodo Payments die Credits des Produkts für den Abrechnungszeitraum und erneut bei jeder Verlängerung.
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Create a Usage Meter Linked to Credits

Erstelle einen Meter mit dem Eventnamen ai.request, der Aggregation Sum und credit_cost als Over Property. Aktiviere bei deinem nutzungsbasierten Produkt Bill usage in Credits, wähle das Credit-Entitlement aus und setze Meter units per credit auf 1.Deine Anwendung bestimmt die Credit-Kosten jeder Anfrage anhand des Modells und des Aktionstyps und sendet sie anschließend im Event:
Ein Sum-Meter über credit_cost ermöglicht es, dass ein einzelnes Event ein beliebiges Gewicht trägt. Du sendest ein Event pro Anfrage statt eines Events pro Credit, wodurch die Ingestion bei hohem Volumen klein bleibt.
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Handle Credit Exhaustion (Slow Queue)

Abonniere den credit.balance_low-Webhook. Wenn der Kontostand eines Kunden unter den für das Produkt festgelegten Low Balance Threshold fällt, verschiebe ihn in deiner Anwendung in eine Slow-Warteschlange. Dies ist die Logik für die Graceful Degradation.
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Create Checkout

Erstelle eine Checkout-Session, wenn ein Nutzer einen Plan abonniert. Dodo Payments verarbeitet die Zahlung, berechnet die Steuer und gewährt die Credits des Plans.

Mit dem LLM-Ingestion-Blueprint schneller vorankommen

Die oben beschriebenen creditgewichteten Events steuern die Abrechnung. Um zusätzlich den Rohverbrauch an Tokens pro Anbieter zu erfassen, führe den LLM Ingestion Blueprint parallel zu deinem Creditsystem aus.
Jeder erfasste Aufruf sendet inputTokens, outputTokens, totalTokens und model in den Event-Metadaten. Du erhältst zwei Datenebenen: creditgewichtete Events für die Abrechnung und rohe Token-Anzahlen für Kosten- und Margenanalysen.
Der LLM Blueprint unterstützt OpenAI, Anthropic, Groq, Google Gemini, OpenRouter und das Vercel AI SDK. Eine Übersicht über alle unterstützten Anbieter findest du in der vollständigen Blueprint-Dokumentation.

Geteilte Team-Credits (Enterprise)

Der Enterprise-Plan von Cursor bündelt die Nutzung eines Teams. Um dies mit Dodo Payments umzusetzen, erstelle ein Abonnement für die Organisation statt eines pro Nutzer. Die Nutzung des Teams wird dann einer einzelnen Abrechnungseinheit zugerechnet, wie es größere Kunden erwarten.

Implementierungsstrategie

  1. Kunde auf Organisationsebene: Erstelle einen Dodo Payments-Kunden für die gesamte Organisation. Dieser Kunde enthält das gemeinsame Credit-Kontingent, und alle Rechnungen und Credit-Gutschriften gehören zu dessen customer_id.
  2. Sitzbasierte Abrechnung: Berechne eine plattformweite Gebühr pro Nutzer mit einem Sitz-Add-on, wie unter Seat-Based Billing beschrieben. Wenn das Team ein Mitglied hinzufügt, ändere die Add-on-Menge. Der Umsatz wächst mit der Nutzerzahl, während das Credit-Kontingent getrennt bleibt.
  3. Gemeinsame Nutzungsverfolgung: Sende die Anfragen aller Teammitglieder mit der customer_id der Organisation, sodass jede Anfrage dasselbe Kontingent aufbraucht. Um einzelne Nutzer auswerten zu können, füge der Event-Metadaten einen user_id hinzu.
Jedes Mitglied zahlt eine planbare Plattformgebühr, und das Team teilt sich ein Credit-Kontingent für die teuren AI-Ressourcen. Die Mitglieder müssen ihre eigenen Limits nicht verwalten.

Vergleich mit traditioneller SaaS-Abrechnung

Bei der traditionellen SaaS-Abrechnung werden Pauschalstufen verwendet, zum Beispiel $10/month für 100 Einheiten. Ein Nutzer, der 101 Einheiten benötigt, muss oft zu einer Stufe für $50/month wechseln. Diese “Schwelle” frustriert Nutzer und führt zu Abwanderung. Pauschalstufen ignorieren außerdem die unterschiedlichen Kosten verschiedener Nutzungsarten, die für AI-Produkte relevant sind. Ein Cursor-ähnliches Modell auf Basis von Dodo Payments vermeidet diese Probleme:
  • Keine “Schwellen”-Effekte: Nutzer müssen nicht upgraden, wenn sie ein Limit erreichen. Sie können zusätzliche Nutzung bezahlen oder eine langsamere Leistung akzeptieren und so im Produkt weiterarbeiten.
  • Kostenabstimmung: Die Einnahmen folgen den Infrastrukturkosten. Nutzer teurer Modelle zahlen über Credits oder zusätzliche Nutzung mehr, wodurch deine Margen bei kostenintensiven Funktionen geschützt werden.
  • Bessere Kundenbindung: Nutzer, die ihr Limit erreichen, können weiterarbeiten, anstatt gesperrt zu werden. Die fortgesetzte Nutzung schafft Loyalität und erhöht den Customer Lifetime Value.

Umgang mit Modellaktualisierungen und Weiterentwicklung

AI-Anbieter aktualisieren und ersetzen Modelle häufig, und ein neues Modell kann andere Kosten verursachen. Da die Credit-Kosten in deiner Anwendung liegen, kannst du den Preis eines neuen Modells festlegen, ohne Abrechnungsdaten zu migrieren. Um ein teureres Modell hinzuzufügen, gib ihm in getCreditCost höhere Kosten. Du musst das Credit-Entitlement, den Meter oder bestehende Abonnements nicht ändern. Die Abrechnung bleibt von der Anwendungslogik getrennt, sodass du Modelländerungen ausliefern kannst, ohne die Abrechnung anzupassen.

Nutzerbenachrichtigungen und Transparenz

Zeige Nutzern, wie viele Credits sie verwendet haben, damit sie ihre Kosten verwalten und der Rechnung vertrauen können. Der credit.balance_low-Webhook wird ausgelöst, wenn ein Kontostand unter den Low Balance Threshold des Produkts fällt. Für weitere Schwellenwerte, etwa bei 50 % und 80 % Nutzung, vergleiche den Kontostand in credit.deducted-Events mit dem Kontingent des Plans. Sende diese Benachrichtigungen per E-Mail, als In-App-Nachricht oder über Slack. Eine rechtzeitige Warnung ermöglicht es Nutzern, die Nutzung zu reduzieren oder ein Upgrade durchzuführen, bevor sie die Slow-Warteschlange erreichen, und reduziert dadurch Supportanfragen.

Sicherheit und Betrugsprävention

Credits haben einen direkten Geldwert. Schütze daher das System, das sie verbraucht.
  • Idempotenz: Gib jedem Nutzungs-Event eine eindeutige event_id. Dodo Payments verwendet event_id zur Erkennung von Duplikaten, sodass ein Netzwerk-Retry mit derselben ID dem Nutzer nicht zweimal berechnet wird.
  • Rate Limiting: Begrenze die Anfrageraten in deiner Anwendung, damit ein Nutzer seine Credits oder dein Provider-Budget nicht zu schnell aufbrauchen kann.
  • Monitoring: Überwache die Nutzung auf Anomalien wie Account-Sharing oder automatisierten Missbrauch. Die Ansicht Customers im Meter-Dashboard zeigt die Nutzungs gesamtwerte pro Kunde.

Best Practices für Creditsysteme

Behalte beim Entwurf eines Creditsystems diese Vorgehensweisen im Hinterkopf:
  1. Einfach halten: Nutzer sollten verstehen, was eine Anfrage kostet und wie viele Credits ihnen noch verbleiben.
  2. Mehrwert bieten: Lege die Preise für Anfragen so fest, dass Nutzer das Gefühl haben, die Credits seien ihren Preis wert. Ein für eine kleine Aktion zu hoch wirkender Preis erscheint als kleinliche Einzelabrechnung.
  3. Transparent sein: Zeige den aktuellen Credit-Kontostand und die Nutzungshistorie. Kunden können beides auch im Customer Portal einsehen.
  4. Alles automatisieren: Verwende Dodo Payments-Webhooks und APIs, um Abrechnungsaufgaben zu automatisieren und manuelle Arbeit zu vermeiden.

Verwendete zentrale Dodo-Funktionen

Credit-Based Billing

Verwalte sich aufbrauchende Credit-Kontingente und zusätzliche Nutzung mit benutzerdefinierten Einheiten.

Subscriptions

Richte wiederkehrende Abrechnung für verschiedene Stufen mit integrierten Credits ein.

Usage-Based Billing

Verfolge Events und rechne anhand des Verbrauchs ab.

Event Ingestion

Sende Nutzungsdaten mit hohem Volumen an Dodo Payments.

Webhooks

Reagiere auf Änderungen des Credit-Kontostands und automatisiere die Einstufung von Nutzern.

LLM Ingestion Blueprint

Automatische Token-Verfolgung über mehrere LLM-Anbieter hinweg.
Zuletzt geändert am 26. September 2026