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

作为一名高级云基础设施工程师，Jumpei Ueno 最近接手了一个由「氛围编码」留下的项目。

这个项目的开发者并不是专业工程师，而是公司的 CFO（首席财务官）。他借助 Claude Code，仅用两天时间就完成了一款 SaaS 产品的开发并上线，随后便把后续维护工作交给了 Jumpei Ueno。

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。

为此，Jumpei Ueno 将整个排查过程完整记录下来，希望给更多使用「氛围编码」开发产品的人提个醒。

CFO：我不记得做了什么

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。

这项批处理任务会依次调用多个大模型，并将返回结果写入数据库，整体流程大致如下：

首先，向多个 LLM 发起一系列请求——这也是费用产生的主要环节；

随后，将模型返回的结果写入数据库。

真正的问题，恰恰出现在第二步。

写入数据库时，程序引用了一个本应已经新增的字段，但当时生产环境中的数据库尚未完成迁移，这个字段实际上并不存在。于是，数据库直接抛出了 “column does not exist” 错误，整个任务最终以 500 错误结束。

很多人听到”任务失败”，第一反应往往是：“模型调用失败了，钱白花了。”

但事实并非如此。

所有 LLM 请求都成功返回了 200 状态码，也就是说，每一次调用都已经完成计费。模型完成了推理，也返回了结果，只是在最后一步写入数据库时出了问题，整个任务才宣告失败。

Jumpei Ueno 用了一个形象的比喻：

这就像在餐厅里吃完整套套餐，也已经结完账。正准备起身说一句”谢谢招待”时，却突然摔了一跤，失去了记忆。等醒来时，又回到了座位，以为自己还没吃饭，于是重新点了一整套套餐。如此循环，整整 21 次。

已经吃下去的饭不会消失，就像已经完成的大模型调用也不会取消计费；但每一次重试，系统都会从头再来。

业内有一个术语叫 “Retry Storm（重试风暴）”。通常，人们理解的 Retry Storm 是请求不断失败，于是系统一次又一次重试。但这次的情况完全不同。

真正发生的是：每一次调用其实都成功了，只是成功的结果被最后一步”丢掉”了，系统随后又重新发起了一整轮新的调用。

在 Jumpei Ueno 看来，这正是整件事最违反直觉、也最可怕的地方。

两个问题叠加，最终导致任务被重复执行 21 次

进一步排查后，Jumpei Ueno 发现，系统之所以不断重复执行同一批任务，是两个问题共同作用的结果。

第一个问题，是部署顺序出了错。

代码已经率先部署到生产环境，并默认数据库中已经存在新增字段；然而，负责添加该字段的数据库迁移却尚未执行。也就是说，代码先上线，数据库结构后更新。结果，程序每次都会访问一个根本不存在的字段，从而稳定地报错。

Jumpei Ueno 特别强调，这是一种确定性失败——无论重试多少次，都不可能自行恢复。

第二个问题，则来自任务队列的自动重试机制。

对于托管任务队列来说，当任务返回 500 错误时，它会默认认为只是一次临时故障，于是自动重新执行任务。这种机制原本是为了应对网络抖动等偶发问题，本身并没有错。

但这次的问题并不是网络故障，而是数据库里根本没有对应字段。字段不会因为不断重试就凭空出现，但任务队列却仍然”善意”地一次又一次重新执行同一个任务。更糟糕的是，这套批处理任务本身并不具备幂等性。

也就是说，它不会检查哪些工作已经完成，而是每次重试都会从头开始执行。因此，每重试一次，就会重新调用所有 LLM，也重新产生一整轮完整的 API 费用。

确定性失败 + 自动重试 + 非幂等设计。Jumpei Ueno 表示，当这三个因素叠加在一起时，资金就会在悄无声息中不断流失。

也正因如此，自家公司 CFO 根本不记得自己做过什么——因为真正不停”按下按钮”的，并不是人，而是任务队列。

当他把整个原因梳理给 CFO 听时，对方只是皱着眉头，一脸困惑地发出一句：“嗯？”

Jumpei Ueno 认为，对于没有工程背景的人来说，“模型调用已经成功、费用已经产生，但最后却把成功结果丢掉，又重新调用一遍”这样的机制，确实很难第一时间理解。

重试机制并不总是一种善意

经历了这次事件后，Jumpei Ueno 总结了几条经验。他认为，这些教训不仅适用于自己，也适用于所有接手维护别人已经上线系统的工程师。

首先，确定性失败并不会因为不断重试而自行恢复。无论是数据库 Schema 不一致，还是 4xx 这类明确属于程序自身问题的错误，重试多少次，结果都不会改变。对于这类错误，系统应当立即终止，而不是无限重试。同时，任何重试机制都应该设置明确的次数上限，重试并不是万能的保险。

其次，副作用越大的任务，就越需要具备幂等性。凡是涉及真实成本的操作，例如调用计费 API 或大模型接口，从第一天开始就应该具备”跳过已完成任务”的能力。否则，每一次重试都不是简单地”重新执行”，而是在重复计费。

第三，生产环境部署必须遵循”先更新数据库，再部署代码”的顺序。只有数据库完成迁移后，再上线依赖新字段的代码，才能避免在两者之间的时间窗口内，大量产生这种确定性错误。

此外，他还提到，如果成本本身不可观测，那么往往只有钱烧完之后，人们才会意识到问题已经发生。这次之所以能够发现异常，仅仅是因为他碰巧查看了 API 成本曲线。如果没有将生产环境与测试环境使用不同的 API Key，也没有预算告警等监控机制，那么直到收到月底账单之前，几乎没有人会察觉异常。

最后，Jumpei Ueno 也谈到了氛围编码带来的变化。

其表示，AI 的确大幅降低了非工程人员开发生产系统的门槛，让他们能够在短时间内完成产品开发。但知道如何把功能做出来，与知道系统会如何出错、又会如何在无声无息中烧掉大量成本，是两种完全不同的能力。而后者，仍然需要后来接手系统的工程师来承担。

正如他总结的那样：

两天时间足以开发出一个功能，但要避免”善意的自动重试”演变成”丢弃已经成功的结果，再重新计费一次”这样的事故，却绝不是两天就能学会的事情。

来源：

https://junueno.dev/en/retry-storm-rebilled-llm-cost/

本文来自微信公众号“CSDN”，作者：苏宓，36氪经授权发布。