遼寧
還記得當初第一次用上AI編程工具的震撼嗎？
代碼補全如神助，重構效率飆升，簡直就是程序員的“第二大腦”！但很快，隨之而來的“賬單焦慮”也讓人頭大。尤其是像 Cursor 這類深度集成 AI 能力的 IDE，動不動就幾千上萬 Token 的上下文，即便是再便宜的模型，日積月累也是一筆不小的開銷。
說實話，我最近就差點被這只“吞金獸”反噬。
我手頭有個項目，需要頻繁讓AI幫忙審閱和優化一些核心工具函數。每次提問，哪怕只是改一兩個字符，模型都要把整個項目文件、各種規則再“看”一遍，后臺的 Token 計數器就像打了雞血一樣瘋狂跳動，我的心都在滴血。直到我發現了 Cursor 里一個被大多數人忽視的“省錢大招”—— Cache Read。
它就像一個隱藏的寶藏，用對了，能讓你的 Cursor 使用成本暴降5倍！這聽起來是不是有點魔幻？
今天，我就帶你挖出這個寶藏。
很多朋友可能只知道 AI 的 Input Token 是按量收費的，殊不知，Cursor 針對重復的上下文，設計了一個極其巧妙的優化機制，叫做 Cache Read。
這是什么意思呢？我來打個比方。
想象一下，你正在跟一位新來的實習生解釋項目。
第一天（無優化）：你把項目文檔、代碼規范、技術架構從頭到尾給他講了一遍。這是“普通Input”，成本很高。
第二天（無優化）：你讓他改個小 bug，結果他忘了一開始的規范，你只好又把所有文檔重新給他講一遍。這又是一次昂貴的“普通Input”。
是不是很抓狂？但如果你的實習生記性特別好呢？
第三天（Cache Read優化）：你讓他改 bug，他立刻回想起昨天的所有規范和架構，你只需要告訴他“把那個按鈕的顏色改一下”這個新指令就行了。他對已有知識的回憶過程，就是 Cache Read。
Cursor 的 Cache Read 就是這個“好記性”。當你在同一個對話（conversation） 中，重復使用相同的上下文（比如你項目里的某個工具文件、系統規則、項目架構說明等），Cursor 就會把這些穩定的內容“緩存”起來。下次你再問問題，AI直接從這個“記憶緩存”中光速讀取，成本極低。
這個成本差距，簡直是天壤之別：
普通 Input Token 成本： $1.25 / 1M tokens
Cache Read Token 成本： $0.25 / 1M tokens
看到了嗎？給AI配個“好記性”的成本，只有從零開始教它的 1/5！ 這就意味著，如果你能教會AI如何“記筆記”，你的錢包會感謝你。
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