Cursor 计费攻略：如何榨干 Pro 计划的 500 次请求

🎯 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：


展开代码
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：


展开代码
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：

代码逻辑问题分析
性能瓶颈识别
安全漏洞排查
完整的修复方案
优化后的代码实现
单元测试用例
性能对比数据
最佳实践建议
可能的替代方案
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 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：


展开代码
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：

使用前

2. 使用后

最后如果不需要再补充或者继续对话了，直接发送空就行

如何配置：

第一步：安装依赖

bash
展开代码
# 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
展开代码
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
展开代码
{
	"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：


展开代码
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 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
展开代码
{
	"mcpServers": {
		"context7": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
		}
	}
}

使用方法：


展开代码
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

DeepWiki - 把 GitHub 项目变成聊天机器人

DeepWiki 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：

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

配置方法： 在你的 mcp.json 中添加：

json
展开代码
{
	"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：


展开代码
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

三个 MCP 工具组合使用：

Interactive Feedback - 让 AI 问清楚再做
Context7 - 获取最新准确信息
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：

选对模型
批量处理问题
充分榨干 AI 的回答价值
善用上下文
优先使用免费功能
合理利用慢速请求
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
展开代码
{
	"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。

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