光标面对专业计划变更和惊喜使用费的反对

• AI编码平台光标重组了其PRO计划，用基于令牌的信用系统代替了扁平率请求，这使反对不明确。

• 开发人员报告了出乎意料的使用成本，其中包括一支耗尽每天7,000美元订阅的团队。

• 社交媒体充斥着取消帖子，许多用户转向Claude Code等替代方案。

• 光标承认这是“错过了通讯的标记”，并在6月16日至7月4日之间向意外指控提供了退款。

• 该事件强调了模型能力和随着AI工具的可持续价格之间的越来越多的紧张关系，因此变得更加资源密集型。

在6月中旬，AI编码助理光标悄悄地大修了其专业计划，而没有明确的前期沟通，从而引发了其开发人员社区的挫败感。尽管这些变化影响了模型使用方式的计费，但许多用户因其新限制耗尽的速度而措手不及。

一名开发人员团队报告说，一天中每年的订阅每年7,000美元。其他人则在Reddit，Discord和X上分享了屏幕截图和取消帖子，对耗尽的配额，模棱两可的计划条款和意外费用表示困惑，通常宣布他们转向Claude Code等替代方案。

反弹较少以定价本身，而更多地是在推广上 – 用户说，他们没有清楚地了解这一转变，而“无限”的用法和限制信用额之间的区别很容易错过。

较新的AI模型倾向于将更多的令牌用于复杂或长形式的任务。尽管大多数用户的成本稳定，但最苛刻的请求可能是简单的要求贵的10倍。光标说，基于API的定价更准确地反映了这些实际用法差异。

光标先前提供了一个简单的专业计划：每月500个请求，某些型号（例如Claude Sonnet）算作两个请求。这种固定率系统为用户提供了可预测的每月使用量。

截至6月16日，该结构已被与API使用相关的基于令牌的信用系统取代，该系统将其描述为“用法信用”。

这是它的崩溃方式：

• 使用自动模式时无限用法： Cursor的自动设置自动将每个请求的范围自动路由到可用型号，例如GPT-4.1，Claude Sonnet，Gemini或XAI，基于性能和可用性。只要用户允许光标自动选择该模型，就没有使用限额。

• 手动模型选择的每月$ 20使用信用额度： 如果用户手动选择特定型号（例如，总是选择Claude Sonnet），则这些请求从20美元的信用库中汲取。一旦该池耗尽，用户可以：

• 继续成本，以标准API费率支付额外使用费

• 启用支出限制以防止意外收费

最初，光标尚不清楚仅适用于自动模式的无限用法。手动选择模型的用户很快通过积分燃烧了 – 导致意外的过度和挫败感。

为了帮助用户估计每月使用的20美元购买，光标大致涵盖了：

尽管大多数用户不超过此津贴，但该公司承认其原始消息造成了混乱，并在6月16日至7月4日之间发出了收费的退款。

此后，添加了用法仪表板，支出警报和更清晰的文档，以帮助用户监视和控制其模型使用情况。

在7月4日的博客文章中，标题为“澄清我们的定价”，光标承认其未能有效地交流这些变化：

“我们认识到我们没有很好地处理这个定价推出，我们很抱歉。我们的沟通还不够清晰，让你们中的许多人感到惊讶。”

该公司更明确地概述了其新计划，阐明了自动模式和手动模型选择之间的区别，并为6月16日至7月4日之间的任何意外用法费用提供了全额退款。收到意外收费的用户可以发送电子邮件 [email protected] 要要求全额退款，光标表示将尽快处理。

光标还更新了其定价页面，在其仪表板上添加了用法警报，并承诺提高了透明度和文档以进行将来的更改。用户现在可以设置自定义支出限制。

• 6月16日 – 发布的原始帖子：Pro和Ultra计划已更新；团队计划保持不变。

• 6月30日 – 光标修改了原始帖子及其定价页面，以提高清晰度。

• 7月4日 – 光标发出道歉，并发表了详细的后续帖子，介绍了这些变化。

光标说，除了沟通失误之外，还必须进行定价大修以反映现代AI使用的实际成本。由于它整合了OpenAI，Anthropic，Google和XAI的功能更高（昂贵）的外部模型，因此支持长马编码任务的成本急剧上升。

该公司解释说：“新模型可以在更长的马匹任务上花费更多的令牌……基于API的定价是反映这一点的最佳方法。”

尽管许多用户的成本保持稳定，但发出更长或更复杂的查询的人可能会消耗更多的令牌，这使旧的平面请求模型在大规模上不可持续。

问：光标的专业计划发生了什么变化？

一个： 光标从每月的500个请求转换为外部型号的使用信用的20美元，仅通过自动模式可用，无限使用。

一个： 许多人没有意识到这一变化，迅速通过了学分，并受到了惊喜账单的打击。

一个： 是的。光标承认沟通不畅，提供了退款，并承诺要更清晰的文件和警报。

问：这更广泛地反映了什么？

一个： 高级模型功能与日常开发人员可持续定价模型之间的张力越来越大。

光标的定价争议不仅仅是计费错误，这是对AI工具提供商面临的挑战的案例研究，因为基础模型变得更加强大，而且运营昂贵。随着开发人员工具整合了最先进的功能，他们的业务模型必须发展，但是清晰度和信任仍然不可谈判。

反弹表明，当价格变得不可预测时，忠实的用户群可以转弯，尤其是在一个生态系统中，诸如Claude Code或Replit之类的替代方案只需单击几下。对于开发人员和初创企业，事件加强了更广泛的事实：在边境模型时代，交流和透明度与性能一样重要。

编者注： t他的文章是由Ainews.com的CMO Alicia Shapiro创作的，并由AI助手Chatgpt的写作，图像和创意支持。但是，最终的观点和社论选择仅是艾丽西亚·夏皮罗（Alicia Shapiro）的选择。特别感谢Chatgpt在编写本文时为研究和编辑支持提供的帮助。