请收下这份小小的Token 请收下这份小小的Token这是我司十月份的Cursor Token用量统计需要注意的是,十月第一周是放假一周的因此上述用量实际是仅三周的用量而且,就我自己使用来看绝大部分时间是等待时间,即输入问题后,大部分时间都是在等待回复的过程中即,模型返回结果的过程中,吐字的速度受限了我司内网部署的模型,每秒吐字260token左右Cursor的模型大概也就这么多,如果十倍速度吐字,且token不限量的话45亿用量再乘以10怕是都不够用的接下来就看公司老板是否对当下AI价值是否肯定以及愿意支付的上限目前的情况是,不支出,一定无法产生实际价值就是支出了,也不见得有多大产出这个主要与实际用户有关看用户是否能切到要害切到要害就能尽可能的减少啰嗦节省token用量当然了,我感觉大多数时候都是模型没有理解我的意思因为很多时候,我都给模型截图了,画箭头了,挪到指定位置都要反复修改还有一个就是记忆问题,由于上下文太长改着后面的,忘记前面的经常就一个问题反复修改,这就非常要命了什么时候ai看我一个眼神就知道我要干啥那才是真的智能随着AI的进步,很多之前的理想都可以实现例如许愿式编程以前想要什么软件工具只要有厉害的模型,几乎都能实现关键结论1.用量高度集中：grok-4.7-high-fast、auto、gemini-4-argon-medium 三个模型合计占总 Token 的77.5%；其中 grok-4.7-high-fast 以 938 次请求消耗 20.33 亿 Token，是绝对主力。2.缓存是成本关键：整体缓存命中率 95.9%（缓存读取 43.72 亿 / 输入合计 45.58 亿），缓存读取已超过未缓存输入，说明长上下文复用充分。3.输出小而精：输出 Token 仅 0.30 亿，占总 Token 的 0.6%，输入输出比约 154:1。4.付费占比低：仅 9.2% 的 Token 走按需付费，实际付费 $221.82；其余 90.8% 由免费额度与订阅包含额度覆盖。5.单次消耗差异大：grok-4.7-high-fast 平均每次 2,167K Token，而 cursor-grok-4.6-medium 仅283K，长上下文与轻量任务并存。