介绍 Cursor AI 编辑器的 Token 消耗机制，涵盖输入输出 Token 的计算范围、不同场景下的消耗估算及查看方法。重点阐述了通过精确选择代码上下文、优化提示词、清理对话历史及使用合适模式来降低 Token 成本的最佳实践策略。
Cursor 的 Token 消耗包括：
输入 Token = 你的消息 Token + 代码上下文 Token + 系统提示 Token + 历史对话 Token
输出 Token = 生成的所有内容 Token
输入 Token:
输出 Token:
总消耗： ~850 tokens
输入 Token:
输出 Token:
总消耗： ~2700 tokens
输入 Token:
输出 Token:
总消耗： ~6000 tokens
方法 1: 查看对话历史
方法 2: 查看设置
方法 3: 查看账户信息
粗略估算:
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）
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。
方法:
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
不推荐:
推荐:
Composer 模式特点:
建议:
✅ 好：@CsvUtils.java 检查这个类
❌ 差：@codebase 检查代码
✅ 好：新对话开始，明确需求
❌ 差：在很长的对话中继续提问
✅ 简单问题：Ask 模式
✅ 复杂任务：Composer 模式
✅ 代码审查：Ask 模式 + @文件
✅ 好：一次对话处理多个相关问题
❌ 差：每个问题都开新对话
Token 计算规则:
优化建议:
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