Cursor最佳实践之四：Token

一、Token 计算范围

Cursor 的 Token 消耗包括：

1. 输入 Token（Input Tokens）

   1. 你的提示词（Prompt）

   2. 代码上下文（选中的代码、打开的文件）

   3. 系统提示词

   4. 历史对话记录

2. 输出 Token（Output Tokens）

   1. AI 生成的代码

   2. AI 的回答和解释

   3. 生成的文档

二、Token 计算详情

1. 输入 Token 计算

包含的内容：

• 你的消息：你输入的所有文本

• 代码上下文：

  • 当前打开的文件

  • 选中的代码片段

  • 通过 @ 引用的文件

  • 通过 @codebase 引用的代码库

• 系统提示：Cursor 的系统提示词

• 对话历史：当前会话中的历史消息

计算方式：

输入 Token = 你的消息 Token + 代码上下文 Token + 系统提示 Token + 历史对话 Token

2. 输出 Token 计算

包含的内容：

• AI 生成的代码

• AI 的回答和解释

• 生成的注释和文档

计算方式：

输出 Token = 生成的所有内容 Token

三、Token 消耗场景

场景1: 普通对话（Ask 模式）

输入 Token:

• 你的问题：~50 tokens

• 系统提示：~100 tokens

• 历史对话：~200 tokens（如果有）

• 总计输入: ~350 tokens

输出 Token:

• AI 回答：~500 tokens

• 总计输出: ~500 tokens

总消耗: ~850 tokens

场景2: 代码生成（Agent 模式）

输入 Token:

• 你的提示：~100 tokens

• 选中的代码：~500 tokens

• 相关文件上下文：~1000 tokens

• 系统提示：~100 tokens

• 总计输入: ~1700 tokens

输出 Token:

• 生成的代码：~800 tokens

• 解释说明：~200 tokens

• 总计输出: ~1000 tokens

总消耗: ~2700 tokens

场景3: 使用 @codebase（代码库搜索）

输入 Token:

• 你的问题：~100 tokens

• 代码库搜索结果：~5000 tokens（可能很大）

• 系统提示：~100 tokens

• 总计输入: ~5200 tokens

输出 Token:

• AI 回答：~800 tokens

• 总计输出: ~800 tokens

总消耗: ~6000 tokens

四、如何查看 Token 消耗

1. 在 Cursor 中查看

方法1: 查看对话历史

• 每次对话后，Cursor 可能会显示 Token 使用情况

• 查看对话窗口的统计信息

方法2: 查看设置

• 进入 Cursor Settings

• 查找 Usage 或 Billing 相关选项

• 查看 Token 使用统计

方法3: 查看账户信息

• 登录 Cursor 账户

• 查看使用量和账单

2. 估算 Token 数量

粗略估算:

• 英文: 1 token ≈ 4 个字符 ≈ 0.75 个单词

• 中文: 1 token ≈ 1.5-2 个汉字

• 代码: 1 token ≈ 3-4 个字符

示例:

1000 个英文字符 ≈ 250 tokens
1000 个中文字符 ≈ 500-650 tokens
1000 行代码 ≈ 2000-5000 tokens（取决于代码复杂度）

五、减少 Token 消耗的技巧

1. 精确选择代码上下文

不推荐:

@codebase 帮我优化代码

这会加载整个代码库，消耗大量 Token。

推荐:

@CsvUtils.java 检查这个类是否有bug

只加载特定文件，Token 消耗更少。

2. 清理对话历史

方法:

• 定期开始新对话

• 关闭不需要的对话窗口

• 避免在对话中累积过多历史

3. 使用更精确的提示词

不推荐:

帮我写代码

太模糊，AI 可能需要更多上下文。

推荐:

在 CsvUtils.java 的 parseUidListFromCsv 方法中添加文件大小检查，限制最大100MB

更精确，减少来回交互

4. 避免重复加载大文件

不推荐:

• 每次对话都 @codebase

• 重复加载相同的文件

推荐:

• 在同一个对话中引用文件

• 使用 @文件名 而不是 @codebase

5. 使用 Composer 模式时注意

Composer 模式特点:

• 会加载更多上下文

• 可能分析多个文件

• Token 消耗通常更大

建议:

• 简单任务用 Ask 模式

• 复杂任务用 Composer 模式

• 根据任务复杂度选择

六、最佳实践

1. 合理使用上下文

✅ 好：@CsvUtils.java 检查这个类
❌ 差：@codebase 检查代码

2. 控制对话长度

✅ 好：新对话开始，明确需求
❌ 差：在很长的对话中继续提问

3. 选择合适的模式

✅ 简单问题：Ask 模式
✅ 复杂任务：Composer 模式
✅ 代码审查：Ask 模式 + @文件

4. 批量处理

✅ 好：一次对话处理多个相关问题
❌ 差：每个问题都开新对话

总结

Token 计算规则:

• ✅ 输入和输出都计算

  • 生成内容比理解内容计算成本更高

  • 输出需要更多的模型推理

  • 这是 AI 服务的常见定价模式

• ✅ 输入 Token: 你的消息 + 代码上下文 + 系统提示 + 历史对话

• ✅ 输出 Token: AI 生成的所有内容

• ✅ 输出 Token 通常比输入 Token 更贵

优化建议:

• 精确选择代码上下文

• 使用更精确的提示词

• 避免不必要的 @codebase

• 定期清理对话历史