用户获赠Cursor 1万美金额度,高强度使用7天(包括Claude Opus 4.7 thinking xhigh MAX和GPT-5.3 Codex high fast MAX,单次最高达672万 tokens)后,实际账单仅约300多美金。核心观点是:许多人按 token 单价估算成本是错误的,MAX 等高端模型往往能一次完成任务,而便宜模型需多次试错,总 token 消耗反而达3-5倍,导致“贵的反而便宜”。引用Claude Code之父Boris Cherny的观点强调“计划做得好,代码自然好”,指出省钱关键是让强模型一次做对。结合引用推文背景,Cursor在被收购后能力显著增强,不仅能写代码,更能直接交付可用的产品成品(如10秒生成可交互雷达图),更像“全职执行助理”,进一步支持了“放手使用高效工具”的结论。
上周 Cursor 送了我 1 万美金额度, 我以为往死里造 7 天怎么也得花到 3000 美金, 结果实际一看, 300 多美金都没花到。
7这几天我用 Claude Opus 4.7 thinking xhigh MAX 跑了几十次, 单次最高烧到 672 万 tokens, GPT-5.3 Codex high fast MAX 也几乎天天用。
账单只占了 3%,
为啥会这样?
我觉得是因为大多数人对 AI 编程成本的算法是错的。
你以为按 token 单价算, MAX 模型一次比 mini 贵 10 倍, 所以肯定烧钱。
但实际上 MAX 模型能一次就把事想清楚, 而 mini / Sonnet 来回试错的 token 加起来, 往往是 MAX 一次的 3-5 倍。