摘要由 AI 生成
为应对生成式 AI 支出不可见及难以管控的问题，Jamf 构建了基于 AWS Lambda、Athena 和 IAM 客户管理策略的实时支出执行系统。该系统追踪工程师每日 Amazon Bedrock 消耗，在触及预算阈值时自动应用分层模型限制（如 Claude Opus 80% 即阻断），同时保留低成本模型访问权。控制措施在 15 分钟内生效且无需重新认证。架构利用 EventBridge 触发 Lambda 读取 Athena 计算出的费用数据，结合 DynamoDB 异常表处理特批需求，通过 Slack 通知用户并动态更新 IAM 策略以执行控制，旨在实现不中断活跃会话的 AI 成本治理。
关键实体KEY ENTITIES
Amazon BedrockJamf
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Jamf 为应对生成式 AI 支出不可见及难以管控的问题，构建了基于 AWS Lambda、Athena 和 IAM 客户管理策略（CMP）的实时支出执行系统。该系统通过追踪工程师每日 Amazon Bedrock 消耗，在触及预算阈值时自动应用分层模型限制（如 Claude Opus 80% 即阻断），同时保留低成本模型访问权，并在 15 分钟内生效且无需重新认证。架构利用 EventBridge 触发 Lambda 读取 Athena 计算出的费用数据，结合 DynamoDB 异常表处理特批需求，通过 Slack 通知用户并动态更新 IAM 策略以执行控制，旨在实现不中断活跃会话的 AI 成本治理。