Paano gumamit ng mas kaunting token sa Cursor: 6 na gawi na nagpapababa ng paggamit

Ang iyong agent ay tumakbo ng sampung minuto, at ang metro ng paggamit ay gumalaw nang higit sa dapat bayaran ng gawain. Ang maikling sagot: singil ng Cursor ay kada milyong token, at ang mahabang chat ay nagpapadala muli ng buong kasaysayan sa bawat bagong hakbang. Panatilihing maikli ang mga thread, maliit ang konteksto, at huwag gumamit ng mamahaling modelo para sa maliliit na pagbabago.

Ano ang aktwal na sinisingil sa iyo#

Ang models at pricing page ng Cursor (sinuri noong 24 Oktubre 2026; walang petsa ng publikasyon ang page) ay naglilista ng presyo kada milyong token, nahahati sa apat na bahagi: input, cache write, cache read at output. Ang input ay ang ipinapadala ng Cursor sa modelo: ang iyong mensahe, ang mga file, ang kasaysayan. Ang output ay ang isinusulat pabalik ng modelo. Ang cache write at cache read ay ang mga diskwentong bahagi para sa tekstong naipadala na.

Dalawang karagdagang detalye mula sa parehong page ang mahalaga para sa mga gawi:

• Mas mahal ang long context. Ang input ng Grok 4.7 na lampas sa 256k token ay sinisingil nang 2x; ang ilang Claude 1M variant ay 2x kapag lampas sa 200k input. Ang mga detalye ay model-specific, kaya tingnan ang page para sa modelong ginagamit mo.
• Ang mga third-party na modelo (Claude, GPT, Gemini) ay wala sa kasamang weekly pool. Sa Premium pataas, sinisingil ang mga ito sa API list price mula sa prepaid credit; hindi available sa Free o Plus.

Ang mga gawi sa ibaba ay nagmumula sa kung paano gumagana ang token billing: bawat hakbang ay nagpapadala muli ng nasa thread na.

Gawi 1: magsimula ng bagong chat kapag nagbago ang gawain#

Walang memorya ang AI model sa pagitan ng mga request. Bawat hakbang ng agent ay nagpapadala muli ng thread sa ngayon, na siyang epektong inilarawan sa bakit mas mahal ang mahabang AI chat. Ang hakbang 5 ay mura. Ang hakbang 150 ay may dalang 149 na hakbang ng kasaysayan.

Sabihin nating natapos mo ang isang refactor sa isang thread, pagkatapos ay hilingin sa parehong thread na ayusin ang isang typo sa README. Walang makakatulong sa thread para sa typo, ngunit ang lahat ng iyon ay sisingilin muli. Magbukas ng bagong chat, pangalanan ang file, tapos.

Ang summarization docs ng Cursor (24 Oktubre 2026) ay nagdadagdag ng isang bagay na dapat malaman: ang pag-restore ng checkpoint ay nagbabalik lamang ng mga file at hindi nag-aalis ng mga mensahe mula sa usapan. Kung i-undo mo ang isang masamang edit at magpatuloy sa pakikipag-chat, kasama pa rin ang masamang pagtatangka. Kapag may nangyaring mali sa isang pagtatangka, mas malinis ang bagong chat kaysa sa restore.

Gawi 2: ituro ang file, hindi ang folder#

Ang malaking na-paste na file o tambak ng @-mentions ay napupunta sa input sa bawat hakbang na sumusunod. Sampung binanggit na file na tig-2,000 token bawat isa ay nagdadagdag ng 20,000 token sa bawat hakbang, at sa 100-hakbang na session, iyon ay 2,000,000 input token para sa kontekstong kadalasan ay hindi naman kailangan ng modelo.

Banggitin ang isang file o function na tinatamaan ng gawain. Kung kailangan ng modelo ng higit pa, maaari itong magtanong o magbasa mismo.

Gawi 3: manatili sa ilalim ng long-context line#

Dahil ang long context ay sinisingil sa mas mataas na rate sa ilang modelo, ang thread na tumatawid sa threshold ay nagiging mahal nang dalawang beses: mas maraming token, at mas mataas na rate sa mga ito. Kung nakikita mong lumalaki ang thread patungo sa ilang daang libong token, iyon ang senyales para tapusin at magsimulang muli gamit ang maikling buod na ikaw mismo ang sumulat: dalawa o tatlong linya tungkol sa natapos at susunod.

Gawi 4: itugma ang modelo sa gawain#

Ang pagpapalit ng pangalan ng variable ay hindi nangangailangan ng parehong modelo tulad ng pagdidisenyo ng module. Sa models page, ang mga third-party na modelo ay sinisingil sa API list price, kaya ang mamahaling modelo sa maliliit na edit ay ang pinakamabilis na paraan para maubos ang credit. Gamitin ang mabigat na modelo para sa pagpaplano at mahihirap na bug; gumamit ng mas murang modelo para sa routine na edit at tanong.

Ang Auto ay may Cost, Balance at Intelligence modes. Ang mga indibidwal na plano ay may Cost mode lamang, na kumukuha mula sa weekly pool kahit anong modelo ang magserbisyo ng request. Ang Balance at Intelligence ay para sa Teams at Enterprise na may Cursor Router.

Gawi 5: humingi ng maiikling sagot kapag gusto mo ng maiikling sagot#

Ang output token ay sinisingil sa mas mataas na rate kaysa input token sa karamihan ng modelo (tingnan ang input vs output tokens). Ang "Ipakita lamang ang binagong function" ay mas mura kaysa "isulat muli ang file" at mas madaling i-review.

Gawi 6: ilipat ang routine na chat work sa murang modelo gamit ang sarili mong key#

Para sa araw-araw na tanong at edit sa chat, sa mga planong pumapayag, maaari mong ituro ang Cursor sa custom na OpenAI-compatible key. Sinasabi ng models page ng Cursor (24 Oktubre 2026) na ang sarili mong API key ay hindi available sa Plus; sa Teams at Enterprise, nagdadagdag ang Cursor ng sarili nitong token rate sa ibabaw ng API prices, na hindi kasama sa mga gastos sa ibaba. Paano i-set up, at aling mga feature ng Cursor ang gumagana sa custom key, ay nasa Paano ikonekta ang Cursor sa CheapTokens. Ang base URL ay https://api.cheaptokens.dev/v1.

Aling modelo? Para sa mahabang session na may malaking konteksto, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 ang subukan: isang presyo anumang oras ng araw, 380K context, hanggang 32,768 output token bawat sagot. Para sa routine na edit at mabilis na tanong, ang MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 ay may 180K context at hanggang 8,192 output token bawat sagot, at parehong mas mura ang input at output nito kaysa OpenRouter.

Magkano ang isang session: bago at pagkatapos#

Lagyan natin ng numero ang gawi 1. Ipagpalagay na ang agent session ay 200 hakbang na may mga 300 output token bawat hakbang, kaya 60,000 output token sa kabuuan. Sa isang walang katapusang thread, lumalaki ang kasaysayan at ang average na hakbang ay nagpapadala ng mga 10,000 input token: 200 × 10,000 = 2,000,000 input token. Sa bagong chat tuwing mga dosenang hakbang, bumababa ang average sa mga 3,000: 200 × 3,000 = 600,000 input token. Parehong gawain, parehong output.

Sa MiniMax-M2.7, token cost sa presyo ng API ngayon:

• isang mahabang thread (2,000,000 in, 60,000 out): $0.109
• maiikling chat (600,000 in, 60,000 out): $0.039

Bumababa ang input sa wala pang ikatlo, at iyon ang bahaging kontrolado mo sa pamamagitan ng gawi 1 hanggang 3. Narito ang long-thread session sa bawat modelo na mayroon kami:

Ito ay live na presyo mula sa price list, nag-a-update kapag nagbago ang taripa. Para sa kung paano nahahati ang input at output sa totoong gawain, tingnan ang ilang token ang ginagamit ng isang API request at input vs output tokens.

Mabilis na tsek bago pindutin ang send#

1. Nagbago ba ang gawain mula nang magsimula ang chat na ito? Bagong chat.
2. Nagbabanggit ka ba ng higit pa sa mga file na tinatamaan ng gawain? Bawasan.
3. Maliit bang edit ba ito sa mamahaling modelo? Palitan.
4. Pakiramdam mo ba'y mahaba na ang thread? Sumulat ng dalawang linya ng buod at magsimulang muli.

Para patakbuhin ang chat work sa murang modelo, magsimula sa CheapTokens docs at ang pricing page. Nagbabago ang presyo sa panig ng Cursor, kaya tingnan ang models at pricing page nito bago magplano ng isang buwan.