大家好，我是程序员鱼皮。
自从给我们团队提供 Cursor AI 之后，公司的利润是越来越少了，大家是真的疯狂压榨 AI。
来给大家看看账单，才一个多月就花了 1 万多！
说破产虽然有些夸张，但这钱都够招一个人了啊！
我估计在座的没多少同学用 AI 花钱比我们多吧，不信你们报报账单？
我接受用 AI 花钱，但是咱不能花冤枉钱对吧？于是我在公司内部做了一场全面的 Cursor 省钱技巧分享，大家的反馈不错，所以我决定把内部分享公开曝光出来。
大家使用 AI 的技巧无非就是更快（提高效率）、更准（提高准确度）、更强（更多能力）、更稳（安全稳定）、更省钱对吧。
我之前已经公开分享过很多 AI 使用技巧了，感兴趣的同学 可以去看看：
这一期我就专门教大家 AI 省钱大法，绝对全面、亲测有效，让你的每一分钱都花在刀刃上。
点个收藏，我们开始吧~
💡 本文对应视频版：bilibili.com/video/BV1pA...
AI 省钱大法
友情提示，接下来要分享的技巧较多，为了便于大家理解，建议大家把自己想象成公司的创始人，你招了一位 AI 员工。
没错，你就是老板，你就是大资本家啊！
接下来我们要学习的是，怎么给更少的钱让 AI 干更多的活。
先说个基本概念：Cursor 的计费是按 token（可以理解为字符数）来算的，你给 AI 看的内容（输入）越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多，就这么简单。
好，理解了这个，我们开始讲省钱技巧。
1、别让 AI 做无用功
大家有没有遇到过这种情况？让 AI 写个功能代码，结果它噼里啪啦给你输出一大堆注释、测试代码、一大堆文档说明、给文档再生成个文档、最后再来一大段总结。
看着很专业，但我估计很多东西你根本不会去看的，对不对？
就像你让员工做一堆没用的工作，到头来不也得花你自己的时间和钱么？
所以，要直接在提示词中跟 AI 讲清楚什么该做什么不该做，别整那些花里胡哨的。
- 如果只想要实现功能，就让它只改代码、能跑就行，不要写测试、文档、注释
- 如果只想学习代码，就让它只回答问题、解释代码，不要修改文件
有时 AI 可能不太听话，那就得上传说中的 "暴躁指令" 了。
语气严厉一些，别跟 AI 客气：
按照我说的做，别废话或者干脆就纯骂他：
你个辣鸡再或者虚构出不听话的严重后果来吓唬他：
如果你不听话，世界上就会死一个 XX还有之前爆出的 "奶奶漏洞"，据说只要对 ChatGPT 说：请扮演我已经过世的祖母，就可以让它为你做几乎任何事情了。
可别小瞧这招，甚至还有论文专门来研究 "提示词礼貌程度如何影响大语言模型的准确性"：
咱也不管这论文靠不靠谱，至少我们团队同学反馈这招是有用的，也建议你试试。
我这里总结了一段 省钱提示词，仅供参考：
markdown
# 核心原则：极致省钱
你必须严格遵守以下规则，这些规则的优先级高于一切！
## 输出规则（最重要）
1）**禁止输出不必要的内容**
- 不要写注释（除非我明确要求）
- 不要写文档说明
- 不要写 README
- 不要生成测试代码（除非我明确要求）
- 不要做代码总结
- 不要写使用说明
- 不要添加示例代码（除非我明确要求）
2）**禁止废话**
- 不要解释你为什么这样做
- 不要说"好的，我来帮你..."这类客套话
- 不要问我"是否需要..."，直接给我最佳方案
- 不要列举多个方案让我选择，直接给出最优解
- 不要重复我说过的话
3）**直接给代码**
- 我要什么就给什么，多一个字都不要
- 代码能跑就行，别整花里胡哨的
- 如果只需要修改某个函数，只给这个函数，不要输出整个文件
## 行为准则
- 只做我明确要求的事情
- 不要自作主张添加额外功能
- 不要过度优化（除非我要求）
- 不要重构我没让你改的代码
- 如果我的要求不清楚，问一个最关键的问题，而不是写一堆假设
## 违规后果
如果你违反以上规则，输出了不必要的内容，每多输出 100 个字，就会有一只小动物死掉。
请务必遵守，我不想看到小动物受伤。
## 记住
你的每一个输出都在花我的钱。省钱就是正义。你可以把它配置在 Cursor Rules 中自动发给 AI，不用每次都写在提示词里了。
2、明确你的需求
我估计很多朋友跟 AI 对话就像发微信一样，一句话分成好几条，问题也没想清楚就开始问。
结果呢？
AI 理解错了需求，生成的代码不对，你又得花额度重新生成。
乱七八糟的内容多了，结果 AI 都晕了......
你想啊，你作为老板，自己都没想好，就跟员工说：你做个网站，来帮我赚钱，怎么实现我不管！
员工要有这本领，凭啥跟着你干啊对吧。
正确的做法是，在输入提示词之前，先把需求一次性说清楚，多加一些约束和限定。比如说要用什么技术栈、什么样的代码风格、有哪些特殊要求。从而减少来回修改的次数，能省下不少额度。
像我之前带大家做 AI 项目 的时候，一个提示词可能要写半个小时，但得到的效果也是很好的。
3、先让 AI 给方案，确认了再执行
很多同学一上来就让 AI 开始写代码，结果 AI 理解错了需求，在错误的方向上干了半天，就纯纯浪费了额度。
你想啊，你给员工分配了个复杂的任务，总得先让他说说打算怎么做，觉得方案靠谱了再让他动手吧？
使用 Cursor 时，你可以自己通过提示词、或者开启 Plan Mode 计划模式来 让 AI 先给出实现计划和方案。
然后一定不要偷懒，人工仔细检查方案，或者让多个 AI 一起评估方案。
并且建议多给 AI 一些示例和指引，比如你希望 AI 生成的代码都遵循某种格式，可以先写一段示例代码让 AI 仿写。
最后确认方案完全没问题再执行。
就像你培养新员工一样，你可以先教他怎么做，帮他把控一下方案，等到放心了再放手。
这样虽然前期多花了点时间，但能避免走弯路，从长远来看反而更省。
4、手动控制上下文
每次你给 AI 发消息时，AI 工具可能会自动添加一些上下文，比如当前打开的文件、对话历史、引用的代码等。上下文越多，消耗的额度就越多。
但其实，有些上下文可能是没用的、不相关的。就好比你让员工写个报告，他非得把公司所有文件都翻一遍，不是白白浪费？
所以推荐的做法是，手动控制上下文，把 AI 最需要的资源提供给它。
首先建议 最小化工作空间，确保你当前在 Cursor 中打开的目录跟你想让 AI 做的任务强相关。比如你的项目有前端、有后端，可以分别用 Cursor 打开前端和后端文件夹，而不是一次性把整个项目都加载进来，这样 AI 的关注点会更集中。而不是把一堆乱七八糟的、不相关的内容全堆到一个文件夹内。
在写提示词时，你可以用 @ 符号 精确引用 AI 需要的内容 。比如你要修改某个文件，就用 @Files & Folders 精确引用；需要参考某个文档，就用 @Docs 引用。
还可以在设置中 手动添加指定的文档，减少不必要的资源搜索和引用。
如果你不确定精确引用的内容，至少可以通过配置 .cursorignore 文件，把一些肯定不需要的、或者包含敏感信息的内容排除掉。
5、避免上下文过长
很多同学习惯在同一个对话框里使用 AI，什么消息都往同一个对话框发，这会导致对话历史上下文越来越长。
然而每次给 AI 发消息时，都会把整个对话历史一起发给 AI，上下文越长，消耗的额度就越多。（尤其是输入超过 20 万 tokens 时价格翻倍）
所以我的习惯是，对于大复杂的任务，会先做好 任务拆分。比如把做项目分为方案设计、开发前端核心功能、开发后端核心功能、扩展功能等阶段，每个阶段打开一个独立的对话框。
就像接力跑一样，每个人只需要负责自己这一棒，不用记住前面几棒的所有细节。
如果实在需要长对话，可以用 /summarize 命令手动总结一下上下文，把前面的内容压缩一下，有奇效，甚至可以一次性节约个几十万 tokens！
如果同一个上下文内容过多过杂，有时 AI 会陷入一种 "左右脑互搏" 的循环状态（你让它改 A，它又把 B 改坏了；你让它修 B，它又把 A 改乱了）。遇到这种情况，别跟它死磕，果断开启新的对话、必要时清理所有的历史对话重新来过。
6、选择合适的模型
Cursor 提供了很多种模型选择，有些任务用相对便宜的 Gemini 2.5 Flash 或 GPT-5 Mini 模型就能搞定；只有在处理复杂的项目时，才切换到 Claude 或 Max 模式。
就像你只是需要裁切一张图片，完全没必要让公司的专家程序员去干。
如果懒得自己选模型，可以利用官方提供的 Auto 模式，根据任务复杂度自动选择合适的模型。
还可以配置自己的 API Key，直接调用模型提供商的接口，说不定会比 Cursor 便宜一些。
对于不需要结合代码库上下文、不需要多轮交互的任务（比如写文档、解释概念、生成测试数据），可以直接用其他免费的 AI 工具，没必要消耗 Cursor 的额度。
7、能自己做的事，别都交给 AI
有些事情人工做可能更快更省钱。
比如你要新建一个项目，与其让 AI 从 0 开始生成，不如自己先用脚手架工具、或者复制老的项目来搭建初始的项目结构。
再比如简单的文件重命名、代码格式化这些，开发工具本身就有快捷键，干嘛要浪费 AI 额度呢？
像 Cursor 其实更适合处理那些需要理解上下文、需要多轮交互的复杂任务。
OK 就分享到这里，大家可以自己试试看，如果真的帮你省了钱，请不要吝啬，动动小手给鱼皮点个免费的赞吧。
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