让每一分钱都花在刀刃上
在 Vibe Coding 中，成本主要来自 AI 大模型的使用。你给 AI 看的内容越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多。下面我就来分享一些实用的省钱技巧。
一、AI 使用成本分析
在讲省钱技巧之前，我们先要理解 AI 是怎么收费的。
Token 计费机制
大多数 AI 服务都是按 token 计费的。Token 可以简单理解为字符数，你给 AI 看的内容（输入）越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多。
举个例子，如果你给 AI 一个 1000 字的提示词，AI 回复了 2000 字的代码，那么：
- 输入 token：约 1500（中文一个字大概 1.5 个 token）
- 输出 token：约 3000
- 总共：4500 token
按照不同模型的定价，这次对话可能花费 0.01 到 0.1 美元不等。看起来不多，但如果你一天对话 100 次，一个月就是几十到几百美元了。
输入和输出的价格差异
一个很重要的点是：输出 token 一般比输入 token 贵 3-5 倍。
比如 Claude Opus 的定价（2026 年 2 月）：
- 输入：每百万 token 约 5 美元
- 输出：每百万 token 约 20 美元
这意味着，让 AI 少输出一些内容，比让它少读一些内容更省钱。
上下文的隐藏成本
很多人不知道，每次你发消息时，整个对话历史都会作为上下文发送给 AI。如果你在一个对话里聊了 50 轮，那么第 51 次发消息时，前面 50 轮的内容都会重新发送一次。
这就是为什么长对话会特别费钱。而且，当输入超过 20 万 token 时，很多服务的价格会翻倍，这里还是以 Claude 为例。
二、选择合适的模型
了解模型定价
首先要了解不同模型的定价，能帮你做出更明智的选择。
由于实际价格会持续变动，建议以你使用的 AI 工具的官方文档为准，比如 Cursor 的 模型定价页面。
如何选择模型？
不是所有任务都需要用最贵的模型。对于简单任务，比如代码格式化、简单重构、写注释、写文档、生成测试数据、简单的 bug 修复，用便宜的 Gemini 3 Flash 就够了。
中等难度的任务，比如实现常规功能、代码审查、性能优化、写单元测试，可以用中等价位的 GPT-5.3 Codex 或 Claude Sonnet。
只有在处理复杂任务时，比如架构设计、复杂算法实现、疑难 Bug 调试、大规模重构，才需要用 Claude Opus 这样的顶级模型。
合理搭配使用，能省下不少钱。就像你不会让后厨的掌勺去前台收费一样，要让合适的人做合适的事。
三、充分白piao
很多 AI 服务都提供免费额度，要充分利用。比如 Trae cn、iflow、Copliot、Qoder等，虽然部分有使用限制，但对于日常学习和小项目开发来说够用了。
但请切记，有关大模型的一切都是一分钱一分货，这一点在《做个小工具》章节已经有所体现。如果想要体验到"一次成功，一眼满意"的 AI 编程乐趣，请不要吝啬你的钱包。在这层觉悟之上，你可以在充值任何你看好的服务前，先去某鱼看一眼，会有惊喜哦。
注意
太过廉价的服务一定是骗局。
四、优化 Token 消耗
除了选择合适的模型，还可以通过优化使用方式来减少 token 消耗。
技巧一：明确你的需求
我估计很多朋友跟 AI 对话就像发微信一样，一句话分成好几条，问题也没想清楚就开始问。
结果呢？AI 理解错了需求，生成的代码不对，你又得花额度重新生成。乱七八糟的内容多了，结果 AI 都晕了……
你想啊，你作为老板，自己都没想好，就跟员工说：你做个网站，来帮我赚钱，怎么实现我不管！员工要有这本领，凭啥跟着你干啊对吧。
正确的做法是，在输入提示词之前，先把需求一次性说清楚，多加一些约束和限定。比如说要用什么技术栈、什么样的代码风格、有哪些特殊要求。从而减少来回修改的次数，能省下不少额度。
技巧二：先让 AI 给方案，确认了再执行
很多同学一上来就让 AI 开始写代码，结果 AI 理解错了需求，在错误的方向上干了半天，就纯纯浪费了额度。
你想啊，你给员工分配了个复杂的任务，总得先让他说说打算怎么做，觉得方案靠谱了再让他动手吧？
使用 Cursor 时，你可以自己通过提示词、或者开启 Plan Mode 计划模式来 让 AI 先给出实现计划和方案。
然后一定不要偷懒，人工仔细检查方案，或者让多个 AI 一起评估方案。
并且建议多给 AI 一些示例和指引，比如你希望 AI 生成的代码都遵循某种格式，可以先写一段示例代码让 AI 仿写。
最后确认方案完全没问题再执行。
就像你培养新员工一样，你可以先教他怎么做，帮他把控一下方案，等到放心了再放手。
这样虽然前期多花了点时间，但能避免走弯路，从长远来看反而更省。
技巧三：手动控制上下文
每次你给 AI 发消息时，AI 工具可能会自动添加一些上下文，比如当前打开的文件、对话历史、引用的代码等。上下文越多，消耗的额度就越多。
但其实，有些上下文可能是没用的、不相关的。就好比你让员工写个报告，他非得把公司所有文件都翻一遍，不是白白浪费？
所以推荐的做法是，手动控制上下文，把 AI 最需要的资源提供给它。
首先建议 最小化工作空间，确保你当前在 Cursor 中打开的目录跟你想让 AI 做的任务强相关。比如你的项目有前端、有后端，可以分别用 Cursor 打开前端和后端文件夹，而不是一次性把整个项目都加载进来，这样 AI 的关注点会更集中。而不是把一堆乱七八糟的、不相关的内容全堆到一个文件夹内。
在写提示词时，你可以用 @ 符号 精确引用 AI 需要的内容。比如你要修改某个文件，就用 @Files & Folders 精确引用；需要参考某个文档，就用 @Docs 引用。
如果你不确定精确引用的内容，至少可以通过配置 .cursorignore 文件，把一些肯定不需要的、或者包含敏感信息的内容排除掉。比如 node_modules、.git、日志文件等：
# .cursorignore
node_modules/
.git/
dist/
build/
*.log
.env
技巧四：避免上下文过长
很多同学习惯在同一个对话框里使用 AI，什么消息都往同一个对话框发，这会导致对话历史上下文越来越长。
然而每次给 AI 发消息时，都会把整个对话历史一起发给 AI，上下文越长，消耗的额度就越多。（尤其是输入超过 20 万 tokens 时价格翻倍）
所以我的习惯是，对于大复杂的任务，会先做好 任务拆分。比如把做项目分为方案设计、开发前端核心功能、开发后端核心功能、扩展功能等阶段，每个阶段打开一个独立的对话框。
就像接力跑一样，每个人只需要负责自己这一棒，不用记住前面几棒的所有细节。
如果实在需要长对话，可以用 /summarize 命令手动总结一下上下文，把前面的内容压缩一下，有奇效，甚至可以一次性节约个几十万 tokens！
如果同一个上下文内容过多过杂，有时 AI 会陷入一种 "左右脑互搏" 的循环状态（你让它改 A，它又把 B 改坏了；你让它修 B，它又把 A 改乱了）。遇到这种情况，别跟它死磕，果断开启新的对话、必要时清理所有的历史对话重新来过。
技巧五：能自己做的事，别都交给 AI
有些事情人工做可能更快更省钱。
比如你要新建一个项目，与其让 AI 从 0 开始生成，不如自己先用脚手架工具、或者复制老的项目来搭建初始的项目结构。
再比如简单的文件重命名、代码格式化这些，开发工具本身就有快捷键，干嘛要浪费 AI 额度呢？
像 Cursor 这种 AI 编程工具其实更适合处理那些需要理解上下文、需要多轮交互的复杂任务。对于不需要结合代码库上下文、不需要多轮交互的任务（比如解释概念、生成测试数据），可以直接用其他免费的 AI 工具（比如 Trae cn ），没必要消耗 Cursor 的额度。
其他省钱小技巧
1）对于常用的代码结构，可以用编辑器的代码片段功能，而不是每次都让 AI 生成。比如 React 组件的基本结构、常用的工具函数等，做成代码片段，输入几个字母就能插入，比让 AI 生成快多了，还不花钱。
2）如果有多个相似的任务，可以一次性让 AI 处理，而不是一个一个来。比如：
请帮我创建 5 个页面组件：Home、About、Contact、Blog、Projects。它们的结构都类似，都包含标题、内容区域和返回按钮。只给代码，不要解释。
这样批量处理比分 5 次生成要省钱。
3）有些 AI 工具支持缓存机制，如果你多次使用相同的上下文（比如项目的 README），可以利用缓存来减少重复发送。
写在最后
虽然 Vibe Coding 是一分钱省一分阳寿，但通过合理的策略，可以把成本控制在合理范围内。
最后总结一下本文的重点：
- 理解计费机制：知道 token 是怎么算的，输出比输入贵
- 选择合适的模型：不同任务用不同模型，不要都用最贵的
- 充分利用免费额度：组合使用多个工具的免费额度
- 优化 token 消耗：明确需求、控制上下文、批量处理、缓存等
希望这些成本控制技巧能帮你在使用 AI 时更加省钱，冲冲冲！💪