Cursor 又涨价了。最近社区里关于 Cursor 额度和订阅的吐槽已经从技术圈蔓延到了后端开发的朋友圈快速请求烧得飞快、超额就锁窗口、偶尔还被“设备数量”风控拦一下连好好干活都难。我也是在忍了几轮涨价之后终于动了找免费平替的念头。花了大概两周我把手头能找到的免费 AI 编程工具挨个过了一遍最后重点实测了 3 个Kimi Code、Composer、Codex CLI。结论很出乎意料——Kimi Code 在免费工具里表现非常稳而那个叫 Composer 的开源工具我在本地抓包观察它对外请求时发现默认走的后端竟然是国产 Kimi 的模型服务。这篇文章就是我这两周的完整测试记录怎么选、怎么测、怎么发现、中间踩过的坑全部摊开讲。不管你是刚接触 Cursor 的新手还是被价格反复折磨的老用户都有参考价值。1. Cursor 涨价背后的账先算明白再跑1.1 这波“涨价”不是直接改月费而是组合拳先说个很多新手容易忽略的点Cursor 这波让用户大面积不满的调整并不是简单地把月费从 20 美元涨到 40 美元。真正的变化藏在三个更隐蔽的地方。第一快速请求的额度被压缩了。过去 Pro 订阅里能用的快速请求在几个高负载模型上烧得特别快很多用户两周不到就见底。额度用完之后每次提问都要手动接受“慢速模式”那种等待的体验非常劝退。我们平时代码补全、连续对话、批量重构都依赖快速请求一旦被降速一天的产出节奏全乱。第二高级模型逐步往上收。之前部分高级模型包含在 Pro 内现在很多用户发现虽然订阅还在但想用更新的模型得去加购额度或者升级到更贵的档位。这就好比买了一张健身房年卡进去以后发现器械区要单加钱、泳池要单加钱最后真正能随便用的只剩跑步机。第三账号风控的收紧。too many computers used within the last 24 hours for the same cursor account这个报错在我的朋友圈出现频率越来越高。它的意思是同一个 Cursor 账号在 24 小时内被过多设备登录系统直接锁住了新会话。我就遇到过白天在工作室用台式机晚上回家用笔记本第二天早上继续切回台式机然后就收到了这条提示只能干等一天。1.2 什么样的使用强度会被“背刺”为了说清楚我给自己算了一笔账。我的日常工作以 Python 后端为主每天大约是 5 到 8 小时的编辑器在线时间其中 3 到 4 个小时走 AI 补全和对话式修改。按 Cursor Pro 当前的额度结构这种强度被快速请求指标卡住的概率非常高。一旦额度耗尽想继续顺畅用要么挂机等重置要么加购额度包。加购价格累计下来月成本可以轻松翻倍。拿我身边做前端的朋友举例他每天依赖 Cursor 写 React 组件、调样式、处理接口联调一个晚上就能把 50 次快速对话用完。一周下来他会比我更早碰到锁额提示。也就是说涨价这件事不是只针对重负载用户任何把 AI 真正融入日常流程的人一旦额度收紧都得重新掂量订阅值不值。免费的替代品呢我比较了一圈后发现其实很多免费工具的上下文长度、代码生成质量已经比两年前的 Cursor 好太多。问题的关键早就不在“模型质量”上而在“工具链条是否完整”上。所以真正值得评测的是谁能把免费模型变成一条不割裂的开发流。1.3 什么时候才值得搬离 Cursor我的判断是如果你平时主要写工程代码、框架代码或者重度依赖团队共享的代码库那 Cursor 的 IDE 集成依然有优势没必要为了省几十美元让自己不痛快。但如果你是个人开发者、学生、独立项目作者或者做的多是中小型 Python / TS 项目那 100% 值得试试下面的平替方案。尤其值得一提的是很多人搜索“cursor怎么使用”“cursor中文设置”的时候说明刚到需要中文界面和教程的阶段。这个阶段迁移到中文原生支持的免费工具学习成本反而更低。2. 三个免费平替我是按这三条标准筛出来的2.1 三条硬标准不满足直接淘汰选平替时我给自己定了三条硬标准避免被营销文案带着跑。能跑完我一天的核心工作流补代码、改 bug、读项目、做小范围重构。如果只会在网页里聊天、没法跟本地文件交互直接淘汰。要么开源可自部署要么官方有稳定的免费额度。我不想再用几天又被“订阅会员优先队列”之类的提示卡脖子。上手成本低。安装繁琐、配置看不懂、文档东拼西凑的工具哪怕能力再强也坚持不了多久。2.2 为什么定的是 Kimi Code、Composer、Codex CLI候选名单不是随便拉出来的。Kimi Code 是当下热度很高的国产 AI 编程产品网页版和桌面客户端都更新得很快Composer 则是一个 GitHub 上比较活跃的开源 AI 编程代理工具主打本地部署、多模型后端接入社区评价不错Codex CLI 是 OpenAI 官方推出的命令行编程代理免费开源跟 Cursor 的气质完全不同。这三者恰好代表了三种路线IDE 插件型、本地代理型、命令行型。覆盖到了不同开发习惯的人群。我故意没有选那些需要绑定付费订阅才能用的“伪免费”工具因为这类工具用不了几周就会重新收费。2.3 测试任务三个选手面对同一套考卷为了尽量公平我设计了三个平时工作中经常遇到的任务每个选手都要独立完成。任务 A给一个 300 行的 Python 爬虫脚本补全类型注解并加上函数注释。任务 B在不改变对外接口的前提下把一个 500 行的函数模块拆成两个文件。任务 C给一段陌生项目的调用链写一份结构说明并标出可能出问题的地方。每个任务都要求输出能直接跑、能被 review 的结果。我全程记录了生成时间、代码准确率、人工修正的工作量后面逐一对比。3. 三个免费平替实测记录3.1 Kimi Code免费里最稳的国产黑马先说 Kimi Code。我最初对它的预期并不高觉得国产免费工具能做个对话助手就不错了没想到它在我设计的三个任务里完成度是最高的。任务 A 的类型注解补全它几乎是全对的而且注释风格和我项目里的既有代码高度一致这一点很加分。任务 B 的重构它没有简单地把函数硬拆开而是先把共享状态抽成了数据类再分到两个文件里逻辑上说得通我 review 时只改了两处变量名。任务 C 的调用链说明它把几条核心路径、异常分支和兜底逻辑都列出来了属于可以直接贴进技术文档的水平。使用体验上Kimi Code 支持直接自然语言中文对话这对习惯中文提问的开发者很友好。同时也支持文件级别的读取和修改虽然不是完整 IDE但用于改脚本、做单文件级重构完全够用。几个需要注意的点我也说一下。第一它不是一个完整的 Cursor 替代品跨文件的大规模重构还是需要自己多盯一点。第二免费额度和高峰期体验是大家反馈最多的槽点高峰期常会提示“和 Kimi 聊天的人太多了订阅会员可进入优先队列”。这个我后面会详细展开讲。3.2 Composer开源工具里包装最精致的那个Composer 是我在 GitHub 上找到的开源 AI 编程代理工具。它主打本地部署、多模型后端接入界面轻量对命令行用户很友好。测试下来它生成代码的稳定性不错尤其是任务 B 那种重构场景能根据项目上下文给出比较合理的拆分方案。但有意思的事来了。一开始我在配置里用的是它默认的推理服务想着走海外模型结果测试任务 A 时它生成的代码风格和 Kimi 在网页版里生成的很像我当时没当回事。后来我用本地抓包工具看了一眼它的对外请求发现它在默认配置下请求的目标地址竟然是国内 Kimi 的 API 服务而不是我预想中的海外模型服务。这个发现让我愣了挺久。回过神来之后我开始理解这背后的逻辑工具选型时维护者当然愿意选一个能力强、便宜、访问又快的中文模型。Kimi 的长上下文和中文代码理解在国内模型里确实有优势拿它当默认后端并不奇怪。要我打分的话Composer 加 Kimi 的组合在“免费、可用、中文友好”这三点上得分比很多海外方案高很多。3.3 Codex CLI另一种工作流适合命令行党第三个是 Codex CLI。它和前面两个完全不同没有图形界面老老实实待在终端里以对话加命令的方式操作代码库。上手之后我发现它尤其适合写脚本、做 git diff review、处理批量文件修改这类命令行友好的任务。任务 A 它完成得很好类型注解的准确率甚至高于我的预期。任务 B 完成度中等拆文件时有时候会忘记同步 import 关系需要我手动修正。任务 C 的解释能力中规中矩能讲清楚但不够深入。对喜欢在终端里集中工作的开发者来说这是一个很值得长期使用的免费工具。不过要注意Codex CLI 的授权和额度策略目前跟 GitHub / OpenAI 账号体系绑定免费层级和计费方式调整得比较频繁使用前最好先确认自己账号的可用额度。不要等到 migrate 完代码才发现配额不够那种体验比 Cursor 涨价还痛苦。3.4 三个选手的横向对比对比项Kimi CodeComposerCodex CLI交互方式网页 / 桌面客户端本地命令行终端命令行中文支持非常好一般一般代码补全质量高中高高重构能力单文件强跨文件一般上下文理解不错中型处理尚可免费额度有限高峰期排队开源免费模型后端决定成本与 OpenAI 账号绑定适合人群中文开发者爱折腾配置的开源党命令行重度用户看完表格你会发现没有哪个是完美的但它们加在一起已经足够覆盖绝大多数人的日常编码场景。4. Composer 背后的 Kimi 痕迹我是怎么抓到的4.1 排查思路先看请求去哪再看返回像谁我并不是随手一抓就发现真相的准确说是巧合加一次验证。写任务 A 时Composer 补全的注释风格带有明显的“中文互联网语境感”比如它会把“获取数据”写成“捞数据”这种口语化表达不像常见海外模型的标准风格。我再回头对比 Kimi 网页版给我的回复语气、标点、注释习惯高度一致。这就引起了我的怀疑。于是我在本地起了一个 HTTP 抓包工具把系统环境变量里的 HTTPS_PROXY 指到它的监听端口然后在 Composer 里重新执行一个代码生成任务最后在抓包工具里查看请求日志。整个操作不涉及任何外部代理纯粹是在自己机器上检查本地进程的网络行为。4.2 实证记录域名、请求头、模型特征全对上反复验证后几个证据都很明确。请求目标域名Composer 默认配置下生成的代码任务请求最终指向的是 Moonshot 旗下的模型 API 服务也就是 Kimi 的 API 端点并不是它介绍文档里提到的海外模型服务。请求格式请求头里的模型名、鉴权字段的格式和 Kimi OpenAPI 的规范完全一致。输出特征生成的代码注释风格、对中文网络用语的处理方式和 Kimi 网页版如出一辙。我后来又换了几组不同的任务去复测结果都一样。所以基本可以判断Composer 这个叫“多模型后端”的开源工具在我这几天的实测环境里实际跑的是国产 Kimi 内核。不排除它在不同版本或不同平台环境里会切换后端但至少我看到的调用链是清晰的。4.3 作为用户该以什么心态看待“套国产模型”我第一时间发了条动态吐槽结果评论区观点分成两派。一派觉得被骗了说好的海外模型怎么偷偷换成国产另一派觉得无所谓只要质量过关、免费、好用管它内核是谁。我现在的态度比较折中。第一模型技术没有国籍之分Kimi 的长上下文表现就是强没有理由因为“国产”两个字否定它的能力。第二更重要的其实是用户对自己使用的工具链要有足够透明度。不管哪个工具开发者都应该搞清楚它调用的是什么模型否则遇到幻觉输出或者安全问题时连该去哪里反馈都不知道。第三这件事也提醒我读开源项目不能只看 README实际的调用配置和依赖才是真相所在。5. 实操避坑安装、配置与语言设置一次讲清5.1 Cursor 账号被风控的临时处理办法如果你是 Cursor 老用户还没彻底转过来先解决too many computers used within the last 24 hours for the same cursor account这个报错。它本质上是账号风险控制不是封号。我实测有效的方法有三个。等 24 小时后再登录这是最省事的办法适合不着急赶工期的时候。如果确实需要马上用可以先临时用免费版的替代工具顶一阵别在同一时间疯狂换设备登录同一个账号。长期多设备使用的用户建议认真评估要不要升级团队版团队版对设备数量的限制比个人版宽松很多。5.2 Kimi 网页版高峰期排队怎么办用 Kimi 做编程任务的同学大概都见过那句“和 Kimi 聊天的人太多了订阅会员可进入优先队列”。高峰期确实会排队我的处理方式是这样的。优先用 Kimi Code 桌面客户端而不是网页版。桌面客户端在高峰期排队的情况明显更少稳定性也更好。如果要长期高强度使用可以考虑订阅会员换优先队列和更高额度的体验。但我的建议是先用免费层跑两周确认它确实融得进自己的工作流再花钱。兑换码也是一个获取额外额度的途径官方活动经常发值得关注一下。5.3 Composer 和 Kimi Code 的安装与中文配置Composer 的安装其实不复杂但注意国内用户搜“Composer”很容易搜出一堆 PHP 依赖管理工具的教程——那个 Composer 是管 PHP 包的跟 AI 编程代理工具完全是两码事别装错了。我同事就有过一次装了半天 PHP composer 的哭笑不得经历。装好 Composer 后如果要显式指定 Kimi 作为后端通常在配置里填入 Kimi 的 API Key 和模型 ID 就行。在 shell 里可以这么设置export KIMI_API_KEY你的Kimi API Key export KIMI_BASE_URLhttps://api.moonshot.cn/v1然后再启动 Composer 工具它会读取环境变量里的 Key 来认证。这里有个小坑不同版本的 Composer 配置字段名字不一样有的叫MODEL有的叫DEFAULT_MODEL建议先跑一次--help或者查看项目 README 再动手。Kimi Code 的安装更简单直接下载桌面客户端或者在官方支持的环境里按 npm 方式安装。装完以后最重要的设置就是语言——默认中文体验就很好不需要额外改界面语言。如果你习惯了中文提问就用中文描述需求它的理解能力在国产工具里属于第一梯队。5.4 关于“Cursor 汉化”和“中文界面”的额外提醒很多人还在搜“cursor怎么设置成中文”“cursor汉化”。这里我给一个很实在的建议与其给 Cursor 装各种汉化插件不如直接迁移到支持中文的原生工具。Kimi Code 这类国产工具天然就是中文界面省去维护汉化插件的成本也没有每次升级后插件失效的麻烦。我前前后后给 Cursor 配过三款汉化方案每次升级都要重新折腾一轮。与其把时间花在给编辑器打磨中文马甲上不如让手头的 AI 工具直接说中文。6. 最后再分享一个保底用法我现在的工作流并不是完全抛弃 Cursor而是分层处理日常快速改 bug 和小块补代码我开 Kimi Code需要跟终端打交道、批量处理文件我用 Codex CLI需要在一个干净的本地环境里做实验性重构时我会用 Composer然后显式指定 Kimi 的后端。这样算下来每个月在 Cursor 上的支出基本是零。最后再提醒一句在选任何 AI 编程工具之前一定先搞清楚它默认调用的模型是谁免费额度到底覆盖哪些功能。这个信息不一定写在官网上但值得你自己花十分钟验证一下。用我本地抓包的那个方法你也能查清楚任何工具的任一条网络请求去向。如果你也是被 Cursor 涨价逼出来的用户欢迎带上你的测试结果来评论区交换意见。免费的羊毛不是不能薅关键是得知道自己薅的是谁的毛。