Cursor 额度不够用？我找到了一套免费 AI 配额"无限续杯"的方案
Cursor Pro 每月 $20，500 次快速请求，听起来够用吧？
但你认真写两天代码就知道了——Tab 补全吃一波，Chat 问几轮，Agent 跑一个稍微复杂点的任务，额度哗哗往下掉。到月中就开始焦虑，到月底开始"省着用"。一个帮你提效的工具，反而让你多了一层心智负担：这次提问值不值得花一次请求？
更离谱的是，很多人不知道，市面上其实有一大堆完全免费的 AI 模型额度，每天刷新，根本用不完。
你可能不知道的免费额度
我花了不少时间整理，目前能白嫖的免费 AI 配额，数字比大多数人想象的大得多：
| 平台 | 免费额度 | 模型 | 推理速度 |
|---|---|---|---|
| Groq | 每天 14,400 次请求 | Llama 3.3 70B | 750 tokens/秒 |
| Cerebras | 每天 100 万 token | Llama 70B | 2000 tokens/秒 |
| SambaNova | 每天 200K token | Llama 405B | - |
| Gemini | 免费 | 100 万上下文窗口 | - |
| OpenRouter | 每天 50 次免费 | 30+ 模型 | - |
| Kiro | 每月 50 credits + 新用户 500 credits | 含 Claude Sonnet | - |
| Windsurf | 每月 25 credits + 无限自动补全 | - | - |
你没看错——光 Groq 一家，每天就给你 14,400 次请求。Cerebras 每天 100 万 token，推理速度 2000 tokens/秒，比很多付费 API 还快。
问题来了：知道归知道，怎么用？
真正的痛点不是"没额度"，是"接不上"
这才是核心矛盾。
你手里有 Cursor、Claude Code、Aider、Continue 这些工具，它们各自有各自的配置方式。你想把 Groq 的免费额度接到 Cursor 里？要去查 Groq 的 API 格式，配 base URL，搞 API key，还得处理不同工具之间的请求格式差异。
换个工具？重来一遍。 换个模型？又重来一遍。 换台电脑？全部重来。
我之前试过手动搞，光是把 Cerebras 接到 Claude Code 里就折腾了大半个小时，API 格式对不上、模型名写错、认证方式不一样……每个平台的文档风格还不一样，有的写得清楚，有的得靠猜。
一个开发者的时间应该花在写代码上，不是花在配 AI 工具上。
后来我找到了 OpenRelay
逛 GitHub 的时候偶然发现的一个开源项目——OpenRelay。
它干的事情说白了就是一句话：在你本地跑一个代理，自动帮你把所有免费配额聚合起来，然后以统一的 API 格式暴露给你的 AI 工具。
不需要云端，不需要注册账号（指 OpenRelay 本身），不需要理解每个平台的 API 差异。它在你本地起一个服务，地址是 http://localhost:18765，你的工具只要指向这个地址就行。
装起来有多简单
macOS（Apple Silicon）：
curl -L -o openrelay https://github.com/romgX/openrelay/releases/latest/download/openrelay-macos-arm64 && chmod +x openrelay && ./openrelay
Windows：
Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/romgX/openrelay/releases/latest/download/openrelay-windows-x64.exe" -OutFile openrelay.exe; .\openrelay.exe
一行命令，下载、赋权、启动，三秒钟的事。
接入你的 AI 工具
启动之后，OpenRelay 会在本地开一个 Web 面板，你可以在上面看到所有可用的免费模型和配额状态。
接入 CLI 工具（比如 Claude Code、Aider）只需要两个环境变量：
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:18765
export ANTHROPIC_API_KEY=unused
没错，API key 填 unused 就行，因为认证是 OpenRelay 在本地帮你处理的。
设好之后重开一个终端窗口，你的 Claude Code 就自动走 OpenRelay 了，背后的免费配额轮着用，你什么都不用管。
实际用下来的体验
我把 OpenRelay 跑起来之后，做了一个简单的测试：
场景：用 Claude Code 重构一个中型 Express 项目，涉及 20 多个文件的类型迁移（JS → TS）。
以前这种任务，Cursor 的额度大概要吃掉 80-100 次快速请求（因为涉及大量上下文和多轮对话）。如果是月底，我根本不敢开这个任务。
用 OpenRelay 之后，走的是 Groq 的 Llama 3.3 70B。速度上，750 tokens/秒的推理速度体感非常流畅，基本上是"你按回车的时候代码就出来了"那种感觉。质量上，Llama 3.3 70B 处理 TypeScript 迁移这种结构化任务完全够用，偶尔需要修修类型定义，但整体生产力很高。
关键是——全程没花一分钱。
而且不止 Groq，OpenRelay 背后还有 Cerebras、SambaNova、Gemini 这些，如果某个平台的额度用完了（虽然 Groq 每天 14,400 次真的很难用完），它会自动切到其他平台。
关于安全性
我知道很多人看到"代理"两个字就紧张——我的 API key 会不会被偷？我的代码会不会被上传？
说几个事实：
- OpenRelay 跑在你本机，
localhost:18765，不经过任何中间服务器 - 凭据只存在本地进程内存里，不会写到磁盘，不会发到云端
- 完全开源，MIT 协议，你可以逐行审计代码
这也是我愿意用它的原因。如果它是个闭源的在线服务，我大概率不会碰。但一个本地跑的开源工具，该看的代码都看得到，没什么好担心的。
它不是万能药，但确实解决了一个真实问题
坦白说，免费模型不是万能的。Llama 3.3 70B 在某些复杂推理场景下确实不如 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o。如果你在做特别精细的架构设计或者复杂的 debug，付费模型的准确率还是有优势的。
但真实的开发场景里，80% 的 AI 辅助需求其实不需要最顶级的模型——代码补全、简单重构、写测试、生成模板代码、解释报错信息……这些任务用 Llama 70B 级别的模型完全够用，甚至因为推理速度更快，体验反而更好。
我现在的策略是：
- 日常开发：走 OpenRelay，用免费配额
- 关键决策（架构设计、复杂 bug）：切回付费模型
这样一来，Cursor Pro 的 500 次请求真就够用了，因为只有最关键的 20% 任务才需要它。
最后
如果你也有"额度焦虑"，或者单纯好奇那些免费配额到底怎么用，可以试试：
👉 GitHub：github.com/romgX/openr…
一行命令装好，两个环境变量接入，五分钟就能跑起来。
代码全开源，不好用随时删，没有任何心理负担。有问题也可以去 Telegram 频道 反馈，开发者挺活跃的。
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