如何在 Cursor 中使用 Gemini 3.0 Pro (2026)

Gemini 3.0 Pro 是 Google 功能最强大的 AI 模型，在代码编写、推理和长上下文理解方面表现卓越。虽然 Cursor 内置了对 Claude 和 GPT 模型支持，但你也可以通过 Google 的 API 连接 Gemini 3.0 Pro —— 最棒的是 Google AI Studio 提供了一个慷慨的免费层级。

本指南将带你完成在 Cursor 中设置 Gemini 3.0 Pro 的每一个步骤，从获取 API 密钥到优化配置以获得最佳编码体验。

为什么在 Cursor 中使用 Gemini 3.0 Pro？

在你的 Cursor 配置中添加 Gemini 3.0 Pro 有几个极具说服力的理由：

优势	详情
免费层级	Google AI Studio 免费提供 15 RPM（每分钟请求数）和每天 1,500 次请求
1M+ 上下文窗口	所有主流模型中最大的上下文窗口 —— 是大型代码库的理想选择
强大的编码能力	在编码基准测试中与 Claude 和 GPT 难分伯仲
快速推理	Google 的基础设施提供低延迟响应
多模态	除了代码，还能分析图像、图表和屏幕截图

Gemini 3.0 Pro 编码能力对比

基准测试	Gemini 3.0 Pro	Claude Sonnet 4	GPT-5
HumanEval	93.1%	94.8%	95.2%
SWE-bench Verified	52.8%	58.3%	55.8%
LiveCodeBench	65.2%	71.2%	68.3%
MATH-500	92.1%	91.4%	92.7%
上下文窗口	1M+ tokens	200K tokens	256K tokens

Gemini 3.0 Pro 在编码基准测试中极具竞争力，并在需要大上下文窗口的场景中表现出色。它的免费层级使其成为 Cursor 内置模型的绝佳补充。

前置条件

开始之前，请确保你拥有：

已安装 Cursor（从 cursor.com 下载）
Google 账号（免费的 Gmail 账号即可）
Google AI Studio API key（我们将在步骤 1 中创建）

步骤 1：获取 Google AI Studio API Key

访问 aistudio.google.com
使用你的 Google 账号登录
点击左侧边栏的 "Get API key"
点击 "Create API key"
选择一个 Google Cloud 项目（或创建一个新项目 —— 它是免费的）
复制生成的 API key

# 使用 curl 命令测试你的 API key
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.0-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Write a hello world function in Python"}]
    }]
  }'

如果你收到了包含生成代码的 JSON 响应，说明你的 API key 运行正常。

Google AI Studio 免费层级限制

限制项目	免费层级
每分钟请求数 (RPM)	15
每天请求数 (RPD)	1,500
每分钟 Token 数	1,000,000
上下文窗口	1,048,576 tokens
价格	$0

对于个人开发者来说，每天 1,500 次请求足以支撑在 Cursor 中一整天的编码工作。

步骤 2：在 Cursor 中配置 Gemini

有两种方法可以将 Gemini 3.0 Pro 添加到 Cursor：通过内置的模型设置或通过 OpenAI 兼容的 API 端点。

方法 A：Cursor 内置的 Google AI 集成

Cursor 已加入对 Google AI 模型的原生支持。这是最简单的设置方式：

打开 Cursor
进入 Settings (齿轮图标) > Models
向下滚动到 "Google AI" 或 "Gemini"
输入你的 Google AI Studio API key
从模型下拉列表中选择 Gemini 3.0 Pro
点击 Save

你现在可以在任何 Cursor 聊天或 Agent 会话的模型选择器中选择 Gemini 3.0 Pro。

方法 B：OpenAI 兼容 API 端点

如果你使用的 Cursor 版本中没有方法 A，可以使用 Google 的 OpenAI 兼容端点：

打开 Cursor
进入 Settings > Models
点击 "Add custom model" 或 "OpenAI API Key"
配置以下内容：

API Key: YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_KEY
Base URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai
Model name: gemini-3.0-pro

保存配置

方法 C：通过 OpenRouter（多模型访问）

OpenRouter 为多个模型提供统一的 API。此方法让你通过一个 API 密钥就能访问 Gemini 以及 Claude、GPT 等其他模型：

在 openrouter.ai 创建账号
充值额度或使用免费层级
获取你的 OpenRouter API key
在 Cursor 中，进入 Settings > Models
添加自定义模型：

API Key: sk-or-your-openrouter-key
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
Model name: google/gemini-3.0-pro

步骤 3：将 Gemini 设置为默认模型

要将 Gemini 3.0 Pro 作为 Cursor 中的首选模型：

打开任何 Cursor 聊天面板 (Cmd+L / Ctrl+L)
点击聊天面板顶部的模型名称
从下拉菜单选择 Gemini 3.0 Pro
Cursor 会记住你为后续会话所做的选择

你也可以将其设置为特定功能的默认模型：

功能	如何设置模型
Chat	聊天面板中的模型选择器
Agent mode	Agent 面板中的模型选择器
Cmd+K (行内编辑)	Settings > Models > Default for inline edits
Cursor Tab	Settings > Models > Default for completions

提示： 在聊天和 Agent 任务中使用 Gemini 3.0 Pro（充分发挥其大上下文窗口的优势），而在 Cursor Tab 自动补全中保留 Cursor 的默认模型（受益于更低的延迟）。

步骤 4：优化你的工作流

将 Gemini 用于大型代码库任务

Gemini 3.0 Pro 超过 100 万 token 的上下文窗口使其成为处理大型代码库任务的理想选择：

# 在使用 Gemini 3.0 Pro 的 Cursor Agent 模式下：
"分析整个 src/ 目录，并创建一个依赖图，展示模块之间的相互依赖关系。
识别任何循环依赖，并建议如何解决它们。"

拥有 1M 上下文，Gemini 可以在单个请求中处理数百个文件 —— 而这在使用 Claude 或 GPT 时通常需要精细的切片处理。

使用 @ 提到获取上下文

Cursor 的 @-mention 功能适用于包括 Gemini 在内的任何模型：

# 引用特定文件
@src/api/auth.ts @src/middleware/jwt.ts
"为什么 JWT 验证对过期的 token 会失败？"

# 引用整个代码库
@codebase
"找出所有没有频率限制 (rate limiting) 的端点并添加它"

# 引用文档
@docs
"更新 API 文档以匹配当前的端点签名"

为 Gemini 配置规则

在项目根目录创建一个 .cursorrules 文件，为 Gemini 提供一致的指令：

# .cursorrules
你是一名正在开发 Next.js 15 应用程序的高级全栈开发工程师。

技术栈：
- 使用 App Router 的 Next.js 15
- TypeScript (严格模式)
- Tailwind CSS
- 使用 PostgreSQL 的 Prisma ORM
- 用于 API 层的 tRPC

规范：
- 默认使用 server components，仅在需要时使用 client components
- 所有 API 路由都应使用 Zod 进行输入验证
- 使用 TypeScript 严格模式，不使用 'any' 类型
- 为所有业务逻辑编写测试
- 使用描述性的变量名，不使用缩写

步骤 5：在 Cursor 中对比 Gemini 与其他模型

Cursor 的强项之一是多模型支持。你可以轻松切换模型，对比它们在同一任务上的输出结果。

实际对比测试

尝试在每个模型中使用此提示词来对比质量：

"编写一个 TypeScript 函数，要求：
1. 接受任意深度的嵌套对象
2. 将其扁平化为带有点符号键 (dot-notation keys) 的单层对象
3. 处理数组、null 值和循环引用
4. 包含完善的类型定义
5. 包含单元测试"

何时使用各个模型

任务	最佳模型	原因
大型代码库分析	Gemini 3.0 Pro	最大的上下文窗口
复杂重构	Claude Sonnet 4	最佳编码基准测试分数
常规编码	GPT-5	强大的综合实力
快速修复	GPT-4o 或 Gemini Flash	响应速度最快
架构决策	Claude Opus 4	最佳推理能力
文档编写	GPT-5	最佳创意写作

故障排除

"Model not found" 错误

如果 Cursor 找不到模型，请仔细检查：

# Google AI Studio 的正确模型名称
gemini-3.0-pro

# 针对 OpenRouter
google/gemini-3.0-pro

频率限制错误 (Rate Limit Errors)

如果你触发了 Google AI Studio 免费层级的 15 RPM 限制：

降低请求频率（在提示词之间等待几秒钟）
在 Cursor Tab 中使用其他模型以减少 Gemini API 调用
升级到 Google AI Studio 的付费层级（第一层级为 $0，超过免费限额后按量计费）

响应缓慢

Gemini 3.0 Pro 的响应速度可能比 Cursor 的默认模型慢，因为请求是通过 Google 的 API 而不是 Cursor 优化的基础设施路由的。缓解方法：

对于延迟敏感的任务（自动补全、快速编辑）使用 Gemini 3.0 Flash
对于质量重于速度的复杂任务使用 Gemini 3.0 Pro

API Key 无法工作

# 在 Cursor 之外验证你的 key 是否有效
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key=YOUR_API_KEY"

# 预期：可用模型的 JSON 列表
# 如果报错：在 Google AI Studio 中重新生成你的 key

常见问题解答

在 Cursor 中使用 Gemini 3.0 Pro 真的是免费的吗？ 是的，如果你使用 Google AI Studio 的 API key。免费层级每天免费提供 1,500 次请求。只有在超过免费限制时你才需要付费。

Gemini 3.0 Pro 的编码能力和 Claude 一样好吗？ Claude Sonnet 4 和 Opus 4 目前在 SWE-bench 等编码基准测试上得分更高。不过，Gemini 3.0 Pro 极具竞争力，其 1M+ 的上下文窗口在处理大型代码库时具有显著优势。

我可以在 Cursor 的 Agent 模式下使用 Gemini 3.0 Pro 吗？ 可以。配置完成后，Gemini 3.0 Pro 可用于聊天、Agent 模式以及行内编辑。在任何 Cursor 面板的模型选择器中选择它即可。

这会占用我的 Cursor Pro 请求额度吗？ 不会。当你使用自己的 API key（Google AI Studio、OpenRouter 等）时，请求会计入你的 API 账户，而不是你的 Cursor 订阅额度。这实际上让你拥有了无限的 Cursor 使用额度。

我可以将 Gemini Flash 用于 Cursor Tab 吗？ 可以。将 Gemini 3.0 Flash 设置为 Cursor Tab（自动补全）模型以获得快速、低延迟的补全，并将 Gemini 3.0 Pro 用于聊天和 Agent 任务。

总结

在 Cursor 中添加 Gemini 3.0 Pro 让你能够以慷慨的免费额度访问 Google 最强大的模型。其 1M+ token 的上下文窗口对大型代码库分析尤为珍贵，每天 1,500 次的免费请求足以保障一整天高效的编码工作。

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