Cursor多Agent模式开几个比较合适
多agent消耗的token成倍增加
每个 Agent 独立计算：在 Worktree 模式下，虽然工作目录隔离，但每个 Agent 会单独加载项目上下文、执行推理、生成代码、运行工具调用等。它们不共享 token 计算（除了可能的底层缓存优化，但不显著）。
常见场景：
如果你运行同一个 prompt 在 4 个 Agent 上（例如探索不同实现方案），每个 Agent 会独立消耗大致相同的 input/output tokens。
结果：总 token ≈ 单 Agent 的 4 倍（可能略少，如果有共享缓存或早期停止）。
如果分配不同子任务，消耗可能不完全相同，但总体仍接近线性增加。
实际用户反馈（2025 年数据）：重度使用 parallel agents 的用户每月 token 消耗可达数亿甚至 30 亿，额外费用数百美元。普通用户偶尔并行 2-4 个不会爆炸式增长，但频繁开 8 个会快速用完计划配额。
Cursor 的计费机制（2025 年 12 月现状）
Cursor 采用 混合计费：订阅费 + usage-based（基于 API token 价格）。
Pro 计划（最常见）：每月包含 ~$20 的高端模型 inference（相当于 ~225 次 Claude Sonnet 4 agent 请求，或更多轻量模型）。
每个 agent 交互（包括多步工具调用）按底层模型的 API token 价格扣除（Cursor 加少量 margin）。
超额后：可切换到更便宜的 Auto 模型（无限但较慢），或 pay-as-you-go（直接按 token 付费）。
更高计划：
Pro+ (~$60/月)：~3 倍配额。
Ultra (~$200/月)：~20 倍配额，适合重度 parallel 使用。
Background/Cloud Agents：额外按 token + 未来 VM 计算收费。
如何控制成本？
- 从小规模开始：先试 2-4 个 Agent，观察 Dashboard > Usage 中的 token breakdown。
- 优化 prompt：让 Agent 专注子任务，避免全仓库上下文（用 @files 精准引用）。
- 用 Auto 模型：并行时选便宜模型测试想法，再用高端模型精炼最佳结果。
- 监控：Cursor dashboard 实时显示 token/request 使用，提前预警。
- 替代：如果成本敏感，单 Agent + 手动迭代往往更省；或用本地模型（但 Cursor 不支持）。
总之，是的，parallel agents 的 token 消耗基本是线性的（成倍），这是其强大并行能力的代价，但对复杂任务的价值往往高于成本（许多用户报告生产力提升数倍）。建议查看你的 Cursor dashboard 获取个性化使用数据，或参考官网 pricing 页面最新细节。