无论是免费版的有限 Fast Request，还是 Pro 版每月 500 次的额度，合理规划都能让 AI 辅助更持久。以下技巧均来自实际使用中的经验总结，可直接套用。
1. 明确“免费”与“计费”的边界
Cursor 的行内补全（Cursor Tab）和基础模型对话通常不消耗 Fast Request 额度，或消耗极少。真正快速消耗额度的是调用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等高级模型的侧边栏对话与行内编辑（Ctrl/Cmd + K）。因此日常编码时，尽量先让 Tab 补全解决问题，补全不了再召唤侧边栏。
2. 按任务难度切换模型
不要所有问题都默认用最强模型。建议形成习惯：
- 写核心逻辑、复杂重构、跨文件分析 → 用 Claude 3.5 Sonnet（消耗额度，但值得）；
- 解释代码、生成注释、写单元测试、简单问答 → 用 GPT-4o 或基础模型（响应快、额度消耗低，甚至不消耗）；
- 概念查询、语法确认 → 优先用搜索引擎或官方文档，而非直接问 AI。
3. 压缩上下文，减少无效 Token
AI 的额度消耗与上下文长度直接相关。提问前先精简代码片段，只保留与问题相关的函数和类型定义，而非把整个几百行的文件贴进去。如果需要引用项目上下文，使用 @文件 精准关联，避免让 AI 在全库中盲目检索。
4. 批量处理代替反复追问
不要把一个大需求拆成 10 轮对话逐步问。每开启一轮新对话，上下文都要重新传输，累积消耗惊人。正确做法是在第一轮就把需求写完整，要求 AI “一次性给出完整实现”；若需调整，尽量在同一轮对话内通过“继续”或“修改上面第 X 点”完成。
5. 活用自有 API Key 分流
如 2.2.2 节所述，绑定自己的 OpenAI / Anthropic API Key 后，可将部分高频但低价值的请求切换至自有密钥，完全绕开 Cursor 官方额度。适合用于：批量生成注释、翻译文档、格式化数据等重复性任务。
6. 定期监控余额
在客户端点击头像进入 Cursor Settings → Usage，可查看本月 Fast Request 已用次数。若发现某几天消耗异常，复盘是否误用高级模型做了本该用基础模型或搜索解决的事。
7. 免费用户排队策略
若额度已耗尽进入 Slow Request，可将当前最紧急的 1–2 个任务保留在高级模型，其余不紧急任务切到基础模型或等待次日额度刷新。没必要为了一点速度额外付费，除非 deadline 火烧眉毛。