Cómo usar menos tokens en Cursor: 6 hábitos que reducen el uso

Tu agente estuvo funcionando diez minutos y el medidor de uso avanzó más de lo que la tarea merecía. La respuesta corta: Cursor factura por millón de tokens, y un chat largo hace que cada nuevo paso vuelva a cargar todo el historial. Mantén los hilos cortos, mantén el contexto pequeño y no uses un modelo caro para ediciones pequeñas.

Por lo que realmente te facturan#

La página de modelos y precios de Cursor (consultada el 24 de octubre de 2026; la página no muestra fecha de publicación) lista precios por millón de tokens, divididos en cuatro partes: entrada, escritura de caché, lectura de caché y salida. La entrada es lo que Cursor envía al modelo: tu mensaje, los archivos, el historial. La salida es lo que el modelo escribe de vuelta. La escritura de caché y la lectura de caché son las partes con descuento para texto que ya se envió.

Dos detalles más de la misma página importan para los hábitos:

• El contexto largo cuesta más. La entrada de Grok 4.7 por encima de 256k tokens se factura al 2x; algunas variantes de Claude 1M son 2x por encima de 200k de entrada. Los detalles son específicos de cada modelo, así que consulta la página del modelo que uses.
• Los modelos de terceros (Claude, GPT, Gemini) no están en el pool semanal incluido. En Premium y superiores se facturan al precio de lista de la API desde crédito prepago; no están disponibles en Free ni en Plus.

Los hábitos siguientes se derivan de cómo funciona la facturación por tokens: cada paso reenvía lo que ya está en el hilo.

Hábito 1: empieza un chat nuevo cuando cambie la tarea#

Un modelo de IA no tiene memoria entre peticiones. Cada paso de un agente reenvía el hilo hasta ese momento, que es el efecto descrito en por qué un chat de IA largo cuesta más. El paso 5 es barato. El paso 150 carga 149 pasos de historial.

Supón que terminas un refactor en un hilo y luego pides al mismo hilo que corrija una errata en el README. Nada en el hilo ayuda con la errata, pero todo se factura de nuevo. Abre un chat nuevo, nombra el archivo y listo.

La documentación de resumen de Cursor (24 de octubre de 2026) añade algo que conviene saber: restaurar un checkpoint solo revierte archivos y no elimina mensajes de la conversación. Si deshaces una edición mala y sigues chateando, el intento fallido sigue viajando. Cuando un intento salió mal, un chat nuevo es más limpio que una restauración.

Hábito 2: apunta al archivo, no a la carpeta#

Un archivo grande pegado o un montón de @-menciones entran en la entrada en cada paso posterior. Diez archivos mencionados de 2.000 tokens cada uno añaden 20.000 tokens a cada paso, y con una sesión de 100 pasos eso son 2.000.000 de tokens de entrada para un contexto que el modelo en su mayoría no necesitaba.

Menciona el único archivo o función que toca la tarea. Si el modelo necesita más, puede pedirlo o leerlo por su cuenta.

Hábito 3: mantente por debajo de la línea de contexto largo#

Como el contexto largo se factura a una tarifa más alta en algunos modelos, un hilo que cruza el umbral se vuelve caro dos veces: más tokens y una tarifa más alta sobre ellos. Si ves que un hilo crece hacia unos cientos de miles de tokens, esa es la señal para cerrar y empezar de nuevo con un resumen corto que escribas tú mismo: dos o tres líneas sobre lo hecho y lo que viene.

Hábito 4: ajusta el modelo al trabajo#

Renombrar una variable no necesita el mismo modelo que diseñar un módulo. En la página de modelos, los modelos de terceros se facturan al precio de lista de la API, así que un modelo caro en ediciones pequeñas es la forma más rápida de quemar crédito. Usa el modelo pesado para planificar y para bugs difíciles; usa uno más barato para ediciones rutinarias y preguntas.

Auto tiene modos Cost, Balance e Intelligence. Los planes individuales solo tienen modo Cost, que toma del pool semanal sea cual sea el modelo que atienda la petición. Balance e Intelligence son para Teams y Enterprise con Cursor Router.

Hábito 5: pide respuestas cortas cuando quieras respuestas cortas#

Los tokens de salida se facturan a una tarifa más alta que los de entrada en la mayoría de los modelos (ver tokens de entrada vs salida). "Muestra solo la función modificada" cuesta menos que "reescribe el archivo" y es más fácil de revisar.

Hábito 6: mueve el trabajo rutinario de chat a un modelo barato con tu propia clave#

Para preguntas y ediciones del día a día en el chat, en los planes que lo permiten, puedes apuntar Cursor a una clave personalizada compatible con OpenAI. La página de modelos de Cursor (24 de octubre de 2026) dice que tus propias claves de API no están disponibles en Plus; en Teams y Enterprise Cursor añade su propia tarifa de tokens sobre los precios de la API, que los costes de abajo no incluyen. Cómo configurarlo y qué funciones de Cursor funcionan con una clave personalizada está en Cómo conectar Cursor a CheapTokens. La URL base es https://api.cheaptokens.dev/v1.

¿Qué modelo? Para sesiones largas con contexto grande, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 es el que hay que probar: un precio a cualquier hora del día, 380K de contexto, hasta 32.768 tokens de salida por respuesta. Para ediciones rutinarias y preguntas rápidas, MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 tiene 180K de contexto y hasta 8.192 tokens de salida por respuesta, y tanto su entrada como su salida son más baratas que OpenRouter.

Cuánto cuesta una sesión: antes y después#

Pongamos números al hábito 1. Supón una sesión de agente de 200 pasos con unos 300 tokens de salida por paso, es decir, 60.000 tokens de salida en total. En un hilo interminable, el historial crece y el paso medio envía unos 10.000 tokens de entrada: 200 × 10.000 = 2.000.000 de tokens de entrada. Con un chat nuevo cada docena de pasos más o menos, la media baja a unos 3.000: 200 × 3.000 = 600.000 tokens de entrada. Mismo trabajo, misma salida.

En MiniMax-M2.7, coste de tokens a los precios de API de hoy:

• un hilo largo (2.000.000 de entrada, 60.000 de salida): $0.109
• chats cortos (600.000 de entrada, 60.000 de salida): $0.039

La entrada se reduce a menos de un tercio, y esa es la parte que controlas con los hábitos 1 a 3. Aquí está la sesión de hilo largo en todos los modelos que tenemos:

Estos son precios en vivo de la lista de precios, se actualizan cuando cambian las tarifas. Para saber cómo se reparten entrada y salida en tareas reales, ver cuántos tokens usa una petición de API y tokens de entrada vs salida.

Comprobación rápida antes de enviar#

1. ¿Ha cambiado la tarea desde que empezó este chat? Chat nuevo.
2. ¿Estás mencionando más que los archivos que toca la tarea? Recorta.
3. ¿Es una edición pequeña en un modelo caro? Cambia.
4. ¿El hilo se siente largo? Escribe dos líneas de resumen y empieza de cero.

Para ejecutar trabajo de chat en un modelo barato, empieza por la documentación de CheapTokens y la página de precios. Los precios del lado de Cursor cambian, así que consulta su página de modelos y precios antes de planificar un mes.