亚马逊Bedrock如何实现用户级别的实时支出限制？
该方案通过Amazon Athena查询每天每个工程师的Bedrock调用成本和token消耗，由Lambda定时每15分钟检查，再通过更新IAM客户管理策略（CMP）在用户下次调用时限制其使用更高成本的模型，例如在达到日预算80%时禁止访问Claude Opus，达到100%时禁止访问Claude Sonnet，但仍保留Haiku供其继续工作。
Tokenomics at scale: How Jamf built real-time spend enforcement for Amazon Bedrock
（翻译）规模化Token经济学：Jamf如何为Amazon Bedrock构建实时支出执行
资讯摘要
As generative AI adoption scales, cost governance becomes a top challenge. Learn how Jamf built real-time, per-user spend enforcement for Amazon Bedrock using IAM Customer Managed Policies, an Amazon Athena cost view, and a serverless AWS Lambda loop that applies tiered model limits in near-real-tim
AI 摘要
本文介绍Jamf如何构建基于Amazon Bedrock的实时AI支出治理系统。通过IAM客户管理策略、Athena成本视图和Lambda强制循环，实现按用户每日预算限制模型访问，并在80%和100%阈值时自动降级，同时保留低成本模型以保证生产力，还提供了异常处理流程与运维经验。
AI 问答
如何解决临时需要更高预算的工程师？
方案提供Slack命令/bedrock-limit，管理员可以为工程师设置带过期时间的自定义额度，写入DynamoDB并用TTL自动清理，Lambda读取后按新阈值执行。
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