Dia 浏览器解析与思考

> 🎯 **核心发现：AI 的回答是免费的！只有你的问题消耗请求次数！**
> 这意味着要让 AI 在一次回答中给你最完整、最详细的解决方案。

## 先搞清楚这玩意儿到底咋收费的

咱们先把 cursor 的计费规则理清楚，不然花了钱还不知道自己买了啥，那不是冤大头吗？



### 基础计划对比

**免费版**

-   给你 2 周 Pro 试用
-   每月 2000 次代码补全
-   50 次慢速高级请求
-   基本够你体验个感觉

**Pro 版（$20/月）**

-   无限代码补全
-   **500 次快速高级请求**
-   无限慢速请求
-   可以用 Background Agents 和 Bug Bot

**Ultra 版（$200/月）**

-   Pro+的所有功能
-   用量限制提高 20 倍
-   土豪专用

### 团队计划

**Teams 版（$40/用户/月）**

-   每个用户 500 次高级模型请求
-   无限免费模型请求
-   团队管理功能

其实核心就是这个**500 次快速高级请求**，用完了要么等（慢速请求），要么加钱（启用按使用量付费）。

## 计费核心机制解析

### 核心概念：请求 vs 模式

**请求（Request）是什么？**

-   每个请求 = 一次与模型的完整交互
-   包含：用户消息 + 代码上下文 + 模型响应
-   不同模型消耗不同数量的请求
-   Pro/Business 计划每月包含 500 次请求

**两种模式：**

**普通模式（按请求次数）：**

-   适合大多数日常任务
-   按固定请求次数计费，每次请求费用约 **$0.04 ≈ ¥0.29**
-   用户每发送一条消息 = 1 次请求
-   无论内容长短都按次数计费
-   **重点：AI 的响应内容完全免费！**
-   上下文优化不影响计费
-   示例：一次包含 2 条用户消息的对话 = 消耗 2 次请求
-   一次请求里面最多调用 25 次工具，超了之后会提示你需要算一次新请求

**Max 模式（按 Token 计费）：**

-   适合复杂任务和大上下文
-   按 Token 实际使用量计费
-   支持超大上下文（最高 100 万 Token）
-   最多支持 200 次工具调用
-   读取文件最多 750 行
-   价格计算 = 底层模型 API 价格 + 20%Cursor 平台服务费

**关键点：**
普通模式下 AI 的回答是免费的！只有你的问题消耗请求次数。这彻底改变了我们的使用策略！

## 实战攻略：如何最大化 500 次请求

### 策略 1：选对模型，事半功倍

不同模型消耗的请求数不一样。想想看，你是要用顶配的 Claude Sonnet 4 Think 处理简单问题，还是用 Claude Sonnet 4 处理日常任务？因为 Claude Sonnet 4 Think 是按照 request \* 2 算的

**野路子建议：**

-   简单的代码补全 → 用 免费模型 cursor-small
-   复杂的重构 → 用 Claude Sonnet 4 Think（消耗多，但值得）
-   日常 debug → 用 Claude Sonnet 4

**问问自己：**

-   这个任务真的需要最强的模型吗？
-   能不能先用轻量模型试试？

### 策略 2：批量处理，一次搞定

既然 AI 的回答是免费的，那我们就要充分利用这个特点！

**错误做法：**

```
请求1：这个函数有什么问题？
请求2：怎么修复？
请求3：能优化一下吗？
请求4：加个错误处理？
```

**正确做法：**

```
一次性请求：请分析这个函数的问题，提供修复方案，优化性能，并添加错误处理。
同时给出完整的代码示例、测试用例、性能对比分析，以及可能的替代方案。
```

**为什么这样做？**

-   4 个请求变成 1 个（省了 3 次请求）
-   AI 可以给你写 10 页的详细分析（完全免费！）
-   一次性获得完整解决方案

**关键思路：**
让 AI 在一次回答中给你尽可能多的信息，因为回答的长度不花钱！

### 策略 3：榨干 AI 的回答价值

既然 AI 的回答是免费的，那就让它给你提供最大价值！

**低价值问法：**
"这个函数有什么问题？"

**高价值问法：**
"请详细分析这个函数的问题，包括：

1. 代码逻辑问题分析
2. 性能瓶颈识别
3. 安全漏洞排查
4. 完整的修复方案
5. 优化后的代码实现
6. 单元测试用例
7. 性能对比数据
8. 最佳实践建议
9. 可能的替代方案
10. 相关的代码规范建议"

**效果对比：**

-   第一种：得到简单回答，可能还需要追问
-   第二种：得到一份完整的代码审查报告！

**记住：**
AI 愿意给你写多长的回答都不收费，所以要充分利用这个特点！

### 策略 4：善用上下文，减少重复

cursor 有个牛逼的功能就是记住上下文。别每次都从头开始解释。

**低效做法：**
每次都重新介绍项目背景，重新解释需求

**高效做法：**
建立一个会话，持续在这个会话里工作，让 AI 记住你的项目

### 策略 5：免费功能优先

记住，不是所有功能都消耗你的 500 次请求：

**不消耗请求的功能：**

-   Tab 自动补全（这个是 cursor 自己的模型）
-   基础的代码高亮
-   语法检查

**消耗请求的功能：**

-   复杂的 agent 对话
-   代码重构建议
-   复杂的 debug 分析

### 策略 6：用好慢速请求

500 次用完了？别急着付钱！

慢速请求虽然要等，但：

-   功能完全一样
-   只是排队时间长点
-   适合不紧急的任务

**实用技巧：**

-   临下班的时候提交慢速请求
-   处理不紧急的代码审查
-   学习新技术的时候用慢速请求

### 策略 7：监控使用情况

去 `cursor.com/dashboard` 看看你的使用情况。

**关键指标：**

-   还剩多少次请求？
-   哪种模型用得最多？
-   什么时候用完的？

根据这些数据调整你的使用策略。

### 终极神器 - Interactive Feedback MCP

有个叫 [interactive-feedback-mcp](https://github.com/Rosersn/interactive-feedback-mcp) 的工具，可以让你的 500 次请求变成 2500 次效果！

**它的原理超级巧妙：**

-   AI 在完成任务前会先问你："这样对吗？"
-   你可以在同一个请求内进行多轮反馈
-   工具调用不算作单独的请求！

**实战效果：**

```
传统方式：
请求1：写个用户注册功能
请求2：不对，我要加邮箱验证
请求3：还要加密码强度检查
请求4：错误提示要中文的

用了MCP后：
请求1：写个用户注册功能
（做完之后调用Interactive Feedback弹出窗口）你可以接着提需求
（在同一个请求内完成所有澄清）
```

看到了吗？4 个请求变成 1 个，而且质量更高！

**图示：**

1. 使用前


![1.png](https://rose-blog.dev/static/img/944f986a5dc6e0614a5291896359c51f.1.webp)
2. 使用后


![2.png](https://rose-blog.dev/static/img/577ccbd05439d2c739d35d9ec09b4d47.2.webp)

![3.png](https://rose-blog.dev/static/img/dd31f250f95310ffbbc24473c6c0db7a.3.webp)

![4.png](https://rose-blog.dev/static/img/cb6e72d576ec4ecb7d9d54cd32ca68f4.4.webp)

最后如果不需要再补充或者继续对话了，直接发送空就行


![5.png](https://rose-blog.dev/static/img/7f89ad68208c4408c358468453f6ac97.5.webp)
**如何配置：**

**第一步：安装依赖**

```bash
# 安装 Python 包管理器 uv
# Windows:
pip install uv

# Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# macOS:
brew install uv
```

**第二步：获取代码**

```bash
git clone https://github.com/Rosersn/interactive-feedback-mcp.git
```

**第三步：配置 cursor**
在你的 `mcp.json` 文件中添加（记得改成你的实际路径）：

```json
{
	"mcpServers": {
		"interactive-feedback": {
			"command": "uv",
			"args": ["--directory", "[这里改成你的路径]/interactive-feedback-mcp", "run", "server.py"],
			"timeout": 600,
			"autoApprove": ["interactive_feedback"]
		}
	}
}
```

**第四步：设置 AI 规则**
在 cursor 的 Settings > Rules > User Rules 中添加：

```
每次回答结束必须调用interactive_feedback去收集我的反馈，如果反馈为空，则结束这轮对话。
如果需求不明确，请使用 interactive_feedback 进行澄清提问后再继续。
```

**遇到问题？**
如果启动失败，在终端执行安装命令看看报什么错，一般是 Python 环境问题。

配置好之后，AI 就会养成"问清楚再做"的好习惯，而不是瞎猜浪费你的请求。

### MCP 工具推荐：

#### Context7 - 告别过时代码和幻觉 API

[Context7](https://context7.com/) 是个解决 AI"胡说八道"问题的神器！

**它解决什么问题？**

-   AI 生成基于旧训练数据的过时代码
-   生成不存在的"幻觉"API
-   针对旧软件包给出过于笼统的答案

**它怎么帮你省请求？**

-   一次性获取最新、准确的文档信息
-   避免因为过时信息导致的多次修正
-   减少"这个 API 不存在"的尴尬

**配置方法：**
在你的 `mcp.json` 中添加：

```json
{
	"mcpServers": {
		"context7": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
		}
	}
}
```

**使用方法：**

```
错误做法：直接问"怎么用React 18的新特性？"
正确做法：先用Context7获取React 18最新文档，再问具体问题
```

**实战效果：**

-   原来：问了 3 次还是过时信息，浪费 3 个请求
-   现在：一次获取最新信息，直接得到准确答案


![6.png](https://rose-blog.dev/static/img/d8a949dde982252605c07547e7ce5669.6.webp)

#### DeepWiki - 把 GitHub 项目变成聊天机器人

[DeepWiki](https://deepwiki.com/) 让你直接和 GitHub 项目"对话"！

**它的神奇之处：**

-   基于 GitHub 仓库源代码生成最新文档
-   由 Devin 驱动，理解代码结构
-   直接问问题，不用翻文档

**使用方法超简单：**

1. 看到 GitHub 项目：`https://github.com/cloudwego/eino`
2. 改成 DeepWiki：`https://deepwiki.com/cloudwego/eino`
3. 直接问问题！

**配置方法：**
在你的 `mcp.json` 中添加：

```json
{
	"mcpServers": {
		"deepwiki": {
			"url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
		}
	}
}
```

**它怎么帮你省请求？**

-   直接从源码生成文档，信息最新最准确
-   避免因为文档过时导致的多次试错
-   一次性了解整个项目架构

**实战场景：**

```
传统方式：
请求1：这个开源项目怎么用？
请求2：我按你说的做了，但是报错了
请求3：能给个完整的例子吗？
请求4：这个API参数是什么意思？

用DeepWiki：
直接问：通过DeepWiki然后根据最新源码给我一个完整的使用示例，包括所有必要的参数和错误处理
```


![7.png](https://rose-blog.dev/static/img/53c7adb9b509e08a8e6bc246f3b968d2.7.webp)

**三个 MCP 工具组合使用：**

1. **Interactive Feedback** - 让 AI 问清楚再做
2. **Context7** - 获取最新准确信息
3. **DeepWiki** - 直接和项目对话

这三个工具一起用，你的 500 次请求能相对于之前的几千次请求，效果提升巨大！

## 实战公式

**效率 = 问题质量 × 回答价值榨取度 × 上下文完整度 × 模型选择正确度**

**关键变量解释：**

-   **问题质量**：问题越详细具体，AI 理解越准确
-   **回答价值榨取度**：既然回答免费，就要让 AI 给你最完整的答案
-   **上下文完整度**：提供足够背景信息，减少来回确认
-   **模型选择正确度**：简单任务用轻量模型，复杂任务用高端模型

## 总结

cursor 的计费模式其实挺良心的，关键是要会用。500 次请求看起来不多，但如果你：

1. 选对模型
2. 批量处理问题
3. 充分榨干 AI 的回答价值
4. 善用上下文
5. 优先使用免费功能
6. 合理利用慢速请求
7. 监控使用情况

完全够用一个月的。

**注意：max 模式是按照 token 数换算成 request 数的，所以上面攻略不适用，在 max 模式下，要想省钱就需要从减少 token 数入手。**

**最重要的发现：**
AI 的回答是免费的！所以要让它在一次回答中给你最完整、最详细的解决方案。

最后问问你：你现在用 cursor 最头疼的是什么？是请求不够用，还是不知道怎么问好问题？

## 完整 MCP 配置示例

为了方便大家一次性配置好所有三个神器，这里提供完整的 `mcp.json` 配置：

```json
{
	"mcpServers": {
		"interactive-feedback": {
			"command": "uv",
			"args": ["--directory", "[你的路径]/interactive-feedback-mcp", "run", "server.py"],
			"timeout": 600,
			"autoApprove": ["interactive_feedback"]
		},
		"context7": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
		},
		"deepwiki": {
			"url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
		}
	}
}
```

**配置完成后，记得重启 cursor，然后享受你的 3000 次请求效果吧！**

**Cursor 最新计费模式默认为按照 token 来了，要想使用上述的技巧，需要在 cursor 网页设置里面退回到老的计费模式**

---

_小贴士：别忘了 cursor 还有 2 周免费试用，先试用再决定要不要升级 Pro。试用期间好好体验一下，找到适合自己的使用模式。_

Cursor 计费攻略：如何榨干 Pro 计划的 500 次请求

我们可以做许多白日梦，可以失败，可以哭泣，但也可以光芒万丈