Amazon AI 項目傳超支 180 萬美元：coding agent 點解會愈跑愈貴

聽落簡單，張單一啲都唔簡單

TechNews 科技新報引述《金融時報》取得嘅 Amazon 內部資料，話一個用 Claude Sonnet 配對作者資料同商品列表嘅項目，成本超出預算 860%，相關問題出現咗約五個月先俾人發現。項目最後冇推出，內部資料所列超支達 180 萬美元。另一個財務審計工具亦多花 54.1 萬美元，物流系統就多咗 13.4 萬美元開支。

圖片：AWS

180 萬係總花費，定係超支額？

呢度要講清楚口徑。《金融時報》經英文媒體轉述時，寫法係單一項目嘅 cost overruns reached US$1.8 million；TechNews 科技新報就寫成最終花費 180 萬美元。Amazon 暫時冇公開完整帳目、原定預算或者 token 明細，所以較穩陣嘅理解係「內部資料指超支達 180 萬美元」，未能確認成張帳單總額。報道亦冇證實團隊用緊 Claude Code，已知嘅只有 Claude Sonnet 模型同相關 AI 項目。

Amazon 喺內部簡報回應，話公司仍喺試、學同改善 AI 嘅成本效益，抽出少量個案唔代表整間公司平時點用 AI。呢個說法有道理：三宗超支唔足以證明 Claude 或 coding agent 必然昂貴。不過，問題拖足幾個月先浮面，至少反映成本監察跟唔上使用規模；至於有冇停機機制，公開資料冇交代。

圖片：AWS

Agent loop 點樣放大一個細錯

一般自動化程式通常按預先寫好嘅錯誤處理停低、重試或者記錄 error；agent 就可能自己再搜尋檔案、改 code、跑測試、讀錯誤、換方案再試。每一轉都會送入新 prompt、工具結果同部分舊 context，長 session 仲可能重複讀大量內容。假如終止條件含糊、測試永遠過唔到，或者 agent 誤以為自己仍有進展，一個邏輯錯就會變成持續消耗 token 嘅 loop。不過，公開資料冇交代今次超支係咪由呢種 loop 直接造成，唔可以當成已查明嘅案情。

有 dashboard，未等於有煞車

AWS 新推出嘅 CloudWatch Coding Agent Insights，可以收集 Claude Code、OpenAI Codex 同 GitHub Copilot 發出嘅 OpenTelemetry 數據，睇到 token、API request、工具調用、審批同成本，再按員工、團隊或 cost centre 分帳。呢套工具亦可以為每小時異常升幅同每日團隊預算設告警。呢啲資料好有用，但告警只係響鐘；冇人即時處理，agent 仍然可以照跑。

實際部署最好再加硬性閘門：每個任務設 token、金額、執行時間同 turn 數上限；連續幾轉冇通過新測試、重複同一個工具結果，或者成本升幅異常，就自動停止。Anthropic 官方文件亦建議企業經 LLM gateway 集中管理憑證、記錄用量，同強制執行 budget 及 rate limit。公司用 AWS Bedrock 或其他按量 API，都唔應該只靠月底張帳單先發現出事。

權限同人工審批要跟任務風險走

成本只係其中一邊。Coding agent 可以讀幾多 repository、開幾多 parallel job、改唔改到 production、可唔可以自行部署，都要逐級收窄。讀檔、寫測試同開草稿 PR 可以較寬鬆；改資料庫、調高雲端資源、觸碰客戶資料或者正式部署，就應該停低等人批。每個 agent 身份亦要獨立記帳同隨時撤銷，唔好全公司共用一條無上限 API key。

Amazon 據報曾用排行榜鼓勵員工增加 AI 使用量，後來取消安排。呢點幾值得企業諗清楚：如果 KPI 只睇 token、session 或使用人數，團隊自然傾向「用多啲」；較實際嘅指標應該係完成咗幾多可驗收任務、建議採納率、修正後有冇減少工時，同每個成功產出花咗幾多錢。部署 coding agent 前先定義成果、限額同停機規則，會穩陣過出事後先研究張帳單。

本文由 AI 協助整理資料，經編輯校對。

參考來源

• TechNews 科技新報 — 亞馬遜 AI 專案傳嚴重超支，單一測試案燒掉 180 萬美元 — original report
• Amazon’s AI push hit by costly errors and spiralling token use — 最初報道，資料來自《金融時報》取得嘅 Amazon 內部數據同簡報。
• Amazon accidentally spent $1.8 million using Claude for menial coding task — 英文轉述補充 180 萬美元屬超支額、860% 增幅同約五個月後先發現等口徑。
• Coding Agent Insights - Amazon CloudWatch — AWS 官方文件，確認可收集 coding agent 嘅 token、工具調用、API request、審批同組織成本數據。
• Analyzing Claude Code usage with CloudWatch and OpenTelemetry — AWS 官方實作文章，展示按用戶及團隊監察成本、偵測 runaway loop 同設定告警。
• Other LLM gateways - Claude Code Docs — Anthropic 官方文件，解釋企業點樣經 gateway 集中追蹤用量，同強制執行 budget 及 rate limit。

本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。