如果你正在用Cursor或者类似工具做开发，每个月的AI调用次数（Request）至少浪费了90%。这可不是夸张的说法，而是我们真实遇到的场景。

别急着否定，这背后有具体数据支撑。通过一个简单的Python脚本，我们就能把被浪费的调用次数重新利用起来。这个方法不需要复杂设置，只需要一个规则配置和一行代码就能实现。

一、你的AI请求正在被无形浪费

最近我们在研究Cursor的计费模式时发现，Pro套餐每月500次请求的使用方式存在明显漏洞。

像Cursor这样的工具，每个请求就像一个大容器，里面可以装25次工具调用。但很多人只是让AI完成一次任务就结束会话，这就好比叫了辆滴滴却只开10米就结账。

我们支付的是一整个请求会话的费用，却只享受了一次单轮回应的服务。这种模式就像用整瓶水浇灌一盆花，浪费了大量资源。

举个实际例子：当你让AI解释代码时，它完成一次回答后就直接结束会话，浪费了后面24次调用机会。这种模式在实际开发中非常常见。

二、为什么一个脚本能节省25倍调用次数

要理解这个方法的原理，我们需要了解AI Agent的运作机制。

在AI系统中，一个"请求"（Request）是一个宏观概念，它像一个大容器，里面可以包含多个"工具调用"（Tool Calls）。我们可以把Request想象成一个大任务列表，每个Tool Call就是完成任务的步骤。

Cursor规定每个Request最多包含25次Tool Calls。但大多数用户只是让AI完成一次任务就结束会话，白白浪费了后面24次调用机会。

我们的解决方案核心在于：利用一个脚本让会话"续上"！每次AI完成任务后，就运行一个脚本，这个脚本会暂停并等待用户输入新的指令。这样就能把原本一次性请求变成可以反复交互的模式。

这种模式就像在开发过程中不断迭代，每次完成一个小任务后立即进行下一轮操作。这种交互式循环能显著提升工作效率，同时节省大量调用次数。

三、三步实现调用次数最大化

这个方法配置起来非常简单，只需要一个.py文件和一个规则配置。

第一步：创建"续命"脚本

在项目根目录下创建名为userinput.py的文件，里面只需要一行代码：

user_input = input("prompt: ")

这行代码的作用是在终端显示"prompt:"提示，等待用户输入下一条指令。

第二步：新建Cursor规则

这一步是关键，我们要告诉Cursor的Agent什么时候该用上面那个脚本。

打开Cursor，按下Cmd/Ctrl+K找到Rules（规则）设置，新建一个全局规则：

---description:globs:alwaysApply:true---### ✅ 任务：带用户反馈的交互式任务循环1.**检查`userinput.py`是否存在**在根目录。 *如果不存在，创建它并写入以下内容: ```python # userinput.py user_input=input("prompt:") ```2. **主要工作流程**: * 执行你分配的任务。 * 运行: ```bash python userinput.py ``` * 终端应该在聊天窗口中打开。 * 读取用户的输入。 * 根据用户的输入，执行下一轮任务。 * 重复这个过程。3. **退出条件**: * 如果用户在提示时输入 "stop"，则退出循环并终止进程。

这段规则的核心是告诉AI："干完活别闲着，立刻运行userinput.py等我发号施令！"

第三步：进入Agent模式开始压榨

记住，这个魔法只在Agent模式下生效。

1. 切换到Agent模式。

2. 给它下达第一个指令，比如："我在创建一个新的项目"。

3. 看好戏！当AI完成任务后，它不会停下，而是在聊天窗口的终端里显示prompt:。

现在，你就可以在prompt:后面输入下一个指令，比如：

"再加一个/api/users的路由"

"给刚才的路由添加日志中间件"

"把所有代码格式化一下"

AI会一直陪你聊下去，直到你输入stop或者25次调用用完。一次请求，N倍快乐，就是这么简单！

比如我们再跑一个多阶段任务，跑完第一阶段后，就会出现下图终端的prompt:

然后让它跑第三阶段，可以看到下面就继续跑了。

完成第三阶段任务后，它又会来问你下一个任务要干嘛了。

这就相当于把500次请求，变成500*25=12500次，节省效果非常明显。

重要提醒：

这个方法只适用于有固定"请求"次数限制的服务（如Cursor、Windsurf）。

千万不要在OpenAI官方那种按Token计费的API上使用！因为在那里，你用的Token越多，花的钱越多，这个循环只会让你花钱更快，达不到省钱的目的！

原项目GitHub传送门在此：

https://www.valimart.net/