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不会写代码的高管用Claude Code两天上线新程序,工程师接手后发现:一个Bug,让AI一天烧掉一个月服务器费!

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大家好,我是微笑哥。

AI 编程无疑是拉低了,编程的门槛,可以任何人都通过自然原因,来写个小程序员、小游戏之类的。

但是会写、会玩,和用到生产环境,完全是两个不同的概念,搞不好就会被坑上一笔大的。

这不,国外有家公司就被AI,一天烧掉了一个月的服务器费。

有一个叫做Jumpei Ueno的开发工程师,2026 年 6 月 29 日在他的博客发文说,他接手了他们公司 CFO 写的一个程序。


CFO 是非工程背景,有一天也是心血来潮,借助 Claude Code,仅用两天时间就完成了一款 SaaS 产品的开发并上线

对 Jumpei Ueno 来说,这样的情况早已见怪不怪了。没有工程背景的人快速搭出产品,真正负责长期维护的工程师再一点点梳理后端系统。然而,每深入检查一次,他都能发现一些不一样的新的问题。

不过,这次最让他意外的,并不是密钥管理混乱,也不是整个项目没有一项测试,而是云服务成本已经失控,真金白银地往外烧。

一切事情起因源于某一天,Jumpei Ueno 在查看 LLM API 的费用图表时,发现其中一天的支出异常突出。要知道其他天的开销几乎都贴着底部,唯独那一天直冲天际,几乎占据了整个月 API 费用的一半。

看到这个数字时,Jumpei Ueno 坦言自己”简直惊呆了”。

原因很简单:仅仅那一天的 AI 调用费用,就超过了整个服务器集群一个月的运行成本。换句话说,维持所有服务器运行一个月,竟然比让 AI 工作一天还便宜。这让他一时难以理解,这样的开销究竟是怎么产生的。

于是,他找到当初开发这套系统的 CFO,问了一个最直接的问题:“你那天到底做了什么?”

对方的回答却只有一句:“说实话,我已经不记得那天做了什么。”

这个回答让人哭笑不得。

不过,Jumpei Ueno 认为,此时也不是一个追究责任的时间点(至少不完全是)。随着调查不断深入,他越来越意识到,对方记不起来其实再正常不过。真正”烧钱”的,并不是某个人的一次操作,而是系统背后的重试机制。

开始排查:起初,他以为只是人为反复调用

一开始,Jumpei Ueno 想的很简单,第一反应大概是:“你一天之内开发了这么多功能,又不断在生产环境里测试,每测试一次都会调用昂贵的大模型 API。积少成多,最后账单自然就炸了。”

这个推测看起来也很合理。毕竟那一天的提交记录从早到晚几乎没停过,围绕 AI 生成功能就有二十多次提交。所以,把高昂成本归因于开发过程中反复测试,似乎说得通。

但当他们真正去排查应用侧日志——包括任务队列、数据库以及请求记录——时,发现事实完全不是这样。

这并不是一次次人工操作累积出来的”慢性烧钱”,而是同一批高成本任务被机器反复完整执行了一遍又一遍。对于同一个租户,一个正常情况下只会运行一次的任务,竟然被执行了 21 次。

人不会在一天里把同一个按钮按 21 次。真正反复”按下按钮”的,并不是人,而是程序。

最可怕的地方在于:任务成功了,却倒在了最后一步。在 Jumpei Ueno 看来,这才是整起事件的核心。

具体细节,大家也可以看看这位工程师的博客:https://junueno.dev/en/retry-storm-rebilled-llm-cost/。

其实我想说的是,会写代码和把代码放到生产线上去跑,完全是两个不同的概念。

像这种简单的功能,甚至是现在很多流行的个人工作站,其实影响都不会很大,但是大型项目工程,直接上AI还是有风险的。

核心交易系统,必须是可以追溯、可严重的,而不是让AI来给你发挥,会导致生产环境完全不可控。

我觉得这个事件最大的提醒,不是别用AI写代码。

恰恰是要用。不懂技术的人,可以借助AI把想法做出来。懂技术的人,可以借助AI把效率拉起来。

可中间一定要有敬畏心。AI会写,不代表可以直接放到生产环境去用。AI能生成,不代表它已经完成交付。

一个能演示的软件,和一个能服务真实用户的软件,中间隔着日志、监控、权限、限流、重试、幂等、成本控制。

这些词听起来没那么热血,也不适合写在宣传海报上。可真正让系统活下去的,偏偏就是这些东西。

未来会有越来越多的人,用AI两天做出一个产品。

这很正常。

可真正稀缺的人,是能看懂这些产品背后风险的人。AI把写代码的门槛打下来了。

工程能力的门槛,反而更清楚地摆在了大家面前。能写出来,只是开始。能安全、稳定、可控地跑下去,才是真本事。

本文参考CSDN、junueno 博客。

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