如何在 Google Cloud 上管理 Claude Code 成本并证明 ROI

随着组织将更多工作委派给 Claude Code，支出也随之增长，平台团队需要一种既能控制成本又能了解影响的方法。受 近期与 Google Cloud 合作的网络研讨会（在新标签页中打开） 启发，我们将分享使用 Claude Code 的组织如何在 Google Cloud 上更好地跟踪和优化这些考量，包括三个核心杠杆：控制、跟踪和证明。

管理 Claude Code 支出的控制措施

Google Cloud 上的 Claude 采用基于用量的定价，因此您的账单反映了开发者在 Google Cloud 环境中使用 Claude 的程度。采用推动使用；使用量是您付费的依据，也是价值体现的地方。

您的 Claude Code 账单取决于任务消耗的 token 数量以及处理这些任务的模型。Token 消耗随任务复杂度和对话长度而扩展。聊天是一种问答式对话。像 Claude Code 这样的智能体工具每个任务消耗的 token 比聊天更多，因为它在执行多步骤工作：读取文件、运行工具以及对整个任务进行推理。同时，每个模型都有自己的每 token 价格，因此 将模型与任务匹配 是另一个主要的成本控制手段。

通过 Claude 应用程序网关 和 Google Cloud 服务，您可以了解每月影响组织账单的 token 和模型选择。您可以通过三个独立的杠杆来治理支出和管理成本：

• 控制。创建指导使用的护栏，而不会过度限制访问并无意中阻碍用户。
• 跟踪。在账单到来之前，对支出发生的位置以及未来将继续发生的位置进行细致的监督。
• 证明。确定您的组织从这些 token 支出中获得的价值，并准确归因其来源。

以下是如何将这种控制 -> 跟踪 -> 证明框架应用于您自己在 Google Cloud 上的 Claude Code 部署。

治理工具箱

Google Cloud 上的 Claude 附带用于控制、跟踪和证明支出价值的工具和功能。

Google Cloud 已经为您提供了许多原生功能，可用于跟踪和控制您的 Claude 支出：

• 按项目计费。允许您为 Claude Code 托管一个专用项目，作为跟踪成本的简洁方式。
• 计费预算和提醒。允许您设置预算提醒，并在实际支出超过您定义的阈值时收到通知。
• 支出上限（预览版）。允许您强制执行服务级别的 Google Cloud 支出预算，并能够手动解除上限。
• BigQuery 导出。让您可以将 Claude 支出与其他云成本一起进行分析。
• 配额。Google Cloud 上的 Claude 模型对每个模型系列和端点位置的请求、输入 token 和输出 token 都有每分钟限制。
• 预配置吞吐量。为预留容量支付固定费用，而不是按使用量付费。

Claude Code 和 Claude 应用网关会添加自身的追踪与控制功能。该网关是一个自托管服务，与开发者已在使用的 claude 二进制文件一同发布，运行在你的 Google Cloud 项目中，位于 Claude Code 与 Google Cloud 上的 Claude 之间。开发者通过你的身份提供商（如 Google Workspace）登录，因此每个请求都带有经过验证的身份。这使你能够按 IdP 组设置模型白名单，并按天、周或月为用户、IdP 组或组织设置支出上限。

以下是如何选择并组合各项功能，以管理三大杠杆，衡量组织在 Google Cloud 上使用 Claude 进行 AI 投资的成本与投资回报率：

杠杆 1：控制

控制杠杆的核心在于提供护栏，引导开发者使用 Claude Code，而非通过任意上限限制他们。

引导而非限制非常重要，因为高成本会话不一定是坏事——事实上，它们往往具有高价值，尤其是在 Claude Code 中。这些会话通常来自你的核心用户，他们走在前沿，使用新工作流，从 Claude 中获得大量价值并完成大量工作。

浪费往往存在于重度支出用户的中间区间。例如，他们用 Fable 处理日常任务，而 Sonnet 就能轻松胜任。或者他们可能忘记了某个不再关心的定时任务，但它仍在自动运行。

有四项功能可为你提供护栏，引导用户而非限制他们：

• 支出上限（在新标签页中打开）。Claude 应用网关允许你按天、周或月为每个用户、每个 IdP 组或整个组织设置支出上限。组和组织上限是每个成员继承的按开发者默认值，而非共享池。
• 阈值警报。与 Claude 应用网关配合使用时，Google Cloud 上的 Claude Code 会在开发者接近上限时发出警告，首先在超过 75% 时，然后在超过 95% 时。这些是面向开发者的 CLI 内警告，而 Google Cloud 计费警报则面向管理员。达到上限时，网关会返回 429，直到周期重置或管理员提高上限，你可以通过网关的管理 API 编写脚本来提高上限。
• 模型默认值与白名单。通过 Claude 应用网关按 IdP 组指定可用模型，该网关会在服务器端对每个请求强制执行白名单。我们发现设置模型默认值效果很好，因为大多数人会坚持使用模型默认值；如果他们想切换模型，通常是有原因的。你可以使用模型默认值作为模型白名单的补充或替代。
• 网关管理 API。网关提供用于支出上限的管理 API（在新标签页中打开），因此你可以通过编程方式设置和更改上限，例如使用工单工作流。

组合这些功能来控制你的总体账单，但请记住，控制只是第一个杠杆。每个 token 的价格并不能让你了解全貌。最重要的指标是每个任务的成本，可以通过追踪此使用情况来监控和分析。

杠杆 2：追踪

这个杠杆的核心是了解支出去向以及使用方式。好消息是，你可以在整个组织中追踪 Claude Code 的使用情况、成本和工具活动。主要追踪策略包括：

• 用量与成本可观测性。Claude Code 的 OpenTelemetry 指标与事件（在新标签页中打开）会上报用量与预估成本，并按技能、插件、智能体和 MCP 服务器进行细分。通过 OpenTelemetry 协议（OTLP）将其发送到你已在使用的工具，例如 Google Cloud Monitoring，可经由 OpenTelemetry 收集器，或由 Claude 应用网关中继（用于集中式 OpenTelemetry 配置）。
• 终端用户用量视图。开发者可以在 Claude Code 中直接查看自己的支出，并在达到限额前收到用量警告。
• 数据导出到你现有的系统。Google Cloud Billing 导出到 BigQuery 的功能，让你可以按模型和令牌类型筛选 Claude SKU，将 Claude 支出与你的其他云服务和 AI 支出放在一起查看。OTel 数据流会进入你的 O11y 技术栈，网关 Admin API 可以将支出限额状态直接接入你的工单系统。

无论是在开发者机器上运行，还是在云工作站上运行，Claude Code 一旦启用即可导出 OpenTelemetry 数据，包括会话、活跃时长、代码行数、提交、拉取请求、令牌和成本，并按用户、团队和模型进行细分。Claude Code 的最新版本还会按技能、插件、智能体和 MCP 服务器细分用量，让你不仅能看到 Claude Code 的整体使用情况，还能看到组织内部哪些技能和插件被采用。借助 Claude 应用网关，你无需逐台机器配置。在网关上设置遥测目标，它就会为已登录的开发者开启遥测。它还会用开发者登录时验证过的邮箱和 IdP 组为每一次导出打上标签，而不是使用客户端配置的值。

若要将用量归属到你自己的成本中心和部门，可设置 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 环境变量（例如 department=engineering,cost_center=eng-123）。Claude Code 会将这些标签添加到每一个指标和事件中，方便你按其筛选和聚合。这些指标会带着自定义属性进入 Google Cloud Monitoring（或 Grafana、Splunk 等其他监控方案）。

典型的采用情况视图会显示活跃开发者、过去 24 小时的会话数量以及消耗的令牌总量。橙色框显示开发者达到网关强制支出上限时被阻止的请求。该指标可与你现有的工单系统配合，形成一个允许开发者申请提额的工作流。

如需现成的 Cloud Monitoring 仪表盘，请参考 Claude Code Monitoring 模板（在新标签页中打开），它将 Claude Code 的 OpenTelemetry 指标整合为一个统一视图，展示采用情况、编码活动、令牌用量和预估支出，让你在 Google Cloud 上推广 Claude Code 时，可以按用户和模型追踪用量与成本。你可以直接在 Cloud Monitoring 控制台中复制此模板。

要在 Google Cloud 上设置自定义 Claude Code 遥测，请从 Claude Code OTel 快速入门（在新标签页中打开） 开始。使用它将 Claude Code 配置为将 OpenTelemetry 直接导出到 Google Cloud 可观测性套件，包括 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring。该快速入门还会将日志路由到分区的 BigQuery 表中，每种事件类型对应一个表（API 请求、工具决策、工具结果、助手响应和已完成的钩子执行），并提供按开发者/模型划分的支出、工具成功率和延迟、钩子等待时间、每轮和每会话分析的 SQL 查询。

杠杆 3：验证

控制杠杆用于管理和分配使用量与成本；追踪杠杆让你能够可视化这些支出。验证杠杆是你在 Google Cloud 上将 Claude Code 的使用映射到 ROI 的方式。

平台工程师最关心的 Claude Code 衡量指标包含在三个维度中：使用量、开发者满意度和影响力。

采用率和使用量指标衡量组织内人员如何使用 Claude，包括活跃用户及其每周和每日使用情况。这些指标揭示使用深度、随时间变化的用户留存率，以及谁是你的 Claude Code 高级用户。这些指标均通过 Claude Code OTel 数据得出。

满意度指标监控工程师的用户体验，包括他们对 Claude 的满意度、感知到的时间节省、对输出的信心，以及他们可能遇到的任何阻碍。满意度指标来自在推出前后进行的简短调查，随后是持续的用户跟进。

影响力指标评估 Claude 如何交付可衡量的工程成果，将吞吐量、周期时间和评审速度与基线进行比较，并对特定工作成果进行定性衡量。

一组初始影响力指标

以下是一组初始影响力指标，分为三个领域：时间、工作量和数量。

时间衡量工作交付的速度：从开启到合并的 PR 周期时间，以及代码评审周转时间。

工作量衡量每次变更所需的工作量：每个 PR 的评审迭代次数、每个 PR 的评审评论和返工次数。

数量衡量释放的产能所交付的成果：每位工程师的 PR 数量、部署频率，以及指定的工作成果：你的团队利用释放的产能交付的具体待办事项。这些在数量统计之外增加了定性视角。

这些是方向性参考点，而非规则，但为衡量 Claude Code 在你组织中的影响力提供了良好的起点。你所需的基线已经存在：你在源代码管理和工单中的交付历史。

定义你的工作单元

这些指标大多统计 PR，但拼写错误修复和功能发布都算作一个 PR。因此，改为统计已定义类别的已合并 PR：Claude 开启 PR，由人决定是否发布。诸如 hotfix 或 feature release、工单 ID 以及是否有 Claude 参与等标签，使这些 PR 能在你已运行的系统中轻松找到。并非每个工作单元都是 PR；服务切换或从根本原因解决的事件就是例子。同样的规则适用：统计一个完成的事项，无论它落在哪里。

Claude Code 原生遥测

在落实成本治理与使用追踪之后，下一步是将这些数据映射到投资回报率（ROI）。Claude Code 的原生遥测功能可帮助你捕获贡献度与生产力指标，从而记录你的组织正在获得的价值。

Claude Code 的 OTel 指标可让你追踪或推导代码建议接受率、修改的代码行数、创建的提交数、创建的 PR 数、单位产出成本以及每位用户的 PR 数。

所有这些原生指标都能提供有用且可执行的信息。当这些信息与通过 Google Cloud 上的 Claude Code 遥测（在新标签页中打开）捕获的用户提示和工具决策等日志事件配对时，会变得更有价值。例如，记录用户提示是了解你的用户群体试图构建的所有内容的好方法，因为并非每一项工作都必然是一个 PR。请注意，由于可能包含敏感内容，用户提示不会自动记录；你必须明确选择启用。

一个例子是，如果你是 SRE，可以使用 Claude Code 来排查事件；如果你是销售工程师，可以为现场演示生成示例数据。这些会话不会产生 PR，但确实会加速这些团队的工作流程。请记住，Claude Code 的 PR 指标统计的是 Claude Code 创建的 PR，而不是最终合并的 PR。你的源代码管理和工单系统仍然是记录已交付内容的依据，因此请将 Claude Code 遥测数据与 GitHub 或 GitLab 以及你的工单追踪器相关联，以获得完整的全貌。

以下是一些在 Google Cloud 上使用 Claude 的客户通过 Claude Code 实现的可衡量影响。

• Delivery Hero（在新标签页中打开） 有一个团队对涵盖 100 个 UI 组件的设计系统进行了全面改造。Claude Code 在几分钟内完成了通常需要工程师花费一周时间的工作。
• Shopify （在新标签页中打开） 的工程师使用 Claude Code 构建速度更快，而非工程师也能在几分钟内（而非几天）构建内部工具。Claude Code 正在扩大 Shopify 内部能够进行构建的人员范围，而不仅仅是加快现有构建人员的速度。
• Fifth Dimension（在新标签页中打开） 的工程师普遍在 Google Cloud 上使用 Claude Code。他们每月共同编写超过 300,000 行代码，接受率达 98%。

快速入门

本文的目标是帮助你熟悉现有的工具和功能，以管理 Google Cloud 上的 Claude Code 成本并展示 ROI。作为平台工程师，该系统不仅用于发现和观察用户群体的行为。它还为你提供动态调整治理和设置所需的知识。

这是一个持续的循环：从合理的默认设置开始，例如组织范围的支出上限、默认模型和模型允许列表，然后随着使用数据的到来，按角色和团队进行优化。通过追踪实际使用情况并将指标与你从 Claude Code 获得的价值相关联，你可以将这些数据交付给需要分析使用 Claude Code 的 ROI 和业务影响的利益相关者。

随着我们委托给 Claude 的工作量和工作类型不断深化和多样化，组织在 Google Cloud 上使用 Claude Code 的方式以及从该使用中获得的价值都将不断演变。此处概述的控制 → 追踪 → 证明框架是衡量 Claude Code 部署的各个方面和成果的稳定起点。

以下是帮助你快速入门的资源：

• 有效管理成本（在新标签页中打开）
• 监控用量与成本（在新标签页中打开）
• Claude 应用网关支出限额（在新标签页中打开）
• 在 Google Cloud 上部署 Claude 应用网关（在新标签页中打开）
• 创建、编辑或删除预算及预算提醒（在新标签页中打开）
• 管理支出上限预算 | Cloud Billing（在新标签页中打开）