Snowflake CoCo AI 成本优化指南：7 个关键方法 | 技术实践

2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？ 点击下载 "《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！ Snowflake CoCo 可以把自然语言直接转化成真实工作流。它会运行 SQL、执行多步流程，并且在每一轮交互里调用大语言模型。它确实很强大，但也随之带来了一个新的成本问题：Agentic 会话会按照处理的 tokens 消耗 credits，如果团队没有治理机制，成本很容易失控。 好消息是，Snowflake 已经提供了一整套 AI 成本治理能力，而且这些能力都可以通过 SQL、Snowsight，甚至直接在 CoCo 里完成管理。总体思路始终是三步：先看清成本花在哪里，再优化默认运行方式，最后在需要时设置强约束。 下面这 7 个控制手段，覆盖了从轻量监控到强制阻断的完整路径，并附上可直接使用的代码。 1、Usage history views：先知道成本花在哪 你无法治理自己看不见的东西。设置任何限制之前，先把成本基线搞清楚。 CoCo 会把详细使用遥测写入各个 surface 对应的 ACCOUNT_USAGE 视图： SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_DESKTOP_USAGE_HISTORY 每一行代表一次请求，其中包含 TOKEN_CREDITS、总 TOKENS，以及在 TOKENS_GRANULAR 和 CREDITS_GRANULAR 中记录的按模型拆分的 input、output 和 cache tokens 明细。USER_ID、USER_TAGS 和 METADATA（例如角色名、推理区域）字段则提供了归因和分摊能力。 例如，下面这段查询可以统计过去 30 天里 CLI surface 上每个用户消耗的总 credits： SELECT USER_ID, SUM(TOKEN_CREDITS) AS TOTAL_CREDITS FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY WHERE USAGE_TIME >= DATEADD('day', -30, CURRENT_TIMESTAMP()) GROUP BY USER_ID ORDER BY TOTAL_CREDITS DESC; 这些视图最长保留 365 天历史，并且会持续更新，因此既适合做实时 spot check，也适合做长期趋势分析。 2、/cost-intelligence skill：用自然语言询问成本 手写一次归因 SQL 还行，但如果每周都要重复一遍，就会变成纯体力劳动。 CoCo 内置了 /cost-intelligence skill，在 CLI、Desktop 和 Snowsight 三个 surface 上都可用。它专门用来回答 CoCo usage history 数据相关的问题，因此你可以直接用自然语言提问，让 agent 帮你写并执行 SQL。它也可以帮助你创建和管理本文后面提到的 quotas 与成本控制。 使用方式也很简单：在 CoCo 会话里输入 /cost-intelligence，或者直接描述你的问题，CoCo 会自动挑选这个 skill。下面是几个常见起手式： "本月 CoCo CLI 中哪些模型产生的成本最高？"；"按部门标签拆分 CoCo 支出"；"为所有 AI 领域的用户创建配额，每月上限 500 积分"；"为我的配额添加 75% 的通知阈值"。 3、按 surface 设置每日 credit 限额：最快的单用户封顶方式 有时候你并不需要一整套预算治理框架，你只是希望限制任何单个用户每天在 CoCo 上最多能花多少。 账户管理员可以通过三个 account-level 参数，为每个用户、每个 surface 设置 estimated daily credit limit： CORTEX_CODE_CLI_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER：控制 CoCo CLI；CORTEX_CODE_DESKTOP_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER：控制 CoCo Desktop；CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER：控制 Snowsight 中的 CoCo。 每个参数都会在滚动的 24 小时窗口内统计用户的预估使用量，一旦触达上限，就会阻断对应 surface 的访问，直到使用量重新回落到阈值以下。取值含义也很直接： -1（默认）：不设限制；0：完全禁止访问；正数：当 24 小时估算用量超过它时触发阻断。 你可以先设一个账户级默认值，再对个别用户做覆盖： ALTER ACCOUNT SET CORTEX_CODE_CLI_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER = 20; ALTER ACCOUNT SET CORTEX_CODE_DESKTOP_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER = 20; ALTER ACCOUNT SET CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER = 20; - Give a power user a higher CLI limit (user-level overrides account-level) ALTER USER power_user SET CORTEX_CODE_CLI_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER = 50; - Block one user from Snowsight entirely ALTER USER restricted_user SET CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_DAILY_EST_CREDIT_LIMIT_PER_USER = 0; 你也可以反过来用：把账户参数统一设为 0，先默认封禁某个 surface，然后只给特定用户发放正数额度。 4、Per-user quotas：跨 AI domains 的强制阻断 前面这些按 surface 的参数很方便，但它们只能覆盖 CoCo。如果你希望用一个统一的治理对象，同时覆盖 AI functions、Cortex Agents、Snowflake CoWork 和 CoCo，那么就应该用 per-user quotas。 Per-user quota 是 Snowflake 的一等对象，目前处于 public preview，所有账户都可以使用。它支持为每个用户设置 monthly limit 和可选的 daily limit，而且不同于 budgets，它可以在用户达到上限后自动阻止其继续发