Бюджеты, usage limits и модели

Результат

Вы настроите ограничения AI-работы проекта, поймёте поведение при достижении лимита и сможете менять модели без незаметной поломки retrieval.

Что потребуется

• Роль Admin или Owner для изменения project settings.
• Владелец может повысить минимальную роль для LLM & budgets в Settings → Organization → Access control.
• Изменение бюджета не исправляет уже завершившиеся ошибкой runs.

Настроить бюджет agent

1. Откройте Settings → LLM & budgets.
2. Укажите Agent monthly budget (USD).
3. Нажмите Save.
4. Откройте Settings → Cost и запишите расход текущего месяца.

Бюджет agent проверяется до нового автономного run. При достижении лимита новые agent runs не запускаются до конца текущего месяца UTC, если cap не увеличен. Значение $0 отключает новые agent runs.

Параметры Max tool calls и Max requests в Operator settings — отдельные ограничения одного run. Они защищают от runaway-задачи, но не заменяют месячный бюджет.

Настроить бюджет ranking

1. В LLM & budgets укажите Search ranking monthly budget (USD).
2. Нажмите Save.
3. Следите за расходом по meter и в Settings → Cost.

Когда paid reranking недоступен, retrieval переходит к ранжированию без него, а не отключает все знания проекта.

Ограничение текущей версии

Project field сохраняется и показывается как reporting cap, но runtime- доступность paid reranking также определяется планом организации. Не считайте одно это поле договорным hard limit. Проверьте фактический plan и Cost caps конкретного deployment.

Читать страницу Cost

Откройте Settings → Cost:

• Cost caps показывает spend cap текущего месяца UTC и volume cap создания issues;
• create-issue cap может определяться планом организации и быть unlimited;
• Cost summary доступен за 7, 30 или 90 дней;
• расход группируется по model, skill, user или non-user actor и по дням;
• System / automated включает schedules, webhooks и background jobs;
• MCP (API key) показывает MCP-расход без определённого пользователя.

При достижении create-issue volume cap соответствующие skills приостанавливают создание новых issues и не превышают лимит молча.

Безопасно изменить модель

1. Раскрывайте Operator settings, только если отвечаете за migration.
2. Запишите текущие Default LLM provider, Default LLM model, Default embedding model и agent model.
3. Меняйте по одному параметру и нажимайте Save.
4. Запустите безопасный вопрос или skill и проверьте Activity и Cost.
5. После изменения embedding model согласуйте и завершите Re-index project до оценки качества поиска.

Warning

Изменение embedding model без перестроения index может сломать поиск. Не используйте ручной override retrieval mode как обход failed migration — привлеките platform operator.

Восстановиться после рискованного изменения budget или model

Снижение budget влияет на новые runs, но не отменяет уже понесённый расход и не исправляет failed run. Последующее повышение разрешает будущие подходящие runs, но не возобновляет автоматически отклонённую работу. Model changes влияют на следующие requests, а смена embedding model без согласованного re-index делает существующий retrieval ненадёжным.

1. До изменения запишите текущие settings, расход текущего месяца и один known-good low-risk query.
2. Измените одно значение, перезагрузите страницу и повторите low-risk check.
3. Сравните Activity, Cost и наблюдаемый answer или skill result.

Для rollback конфигурации верните записанные provider, model или budget и проверьте новый run. Повторяйте отклонённую или failed работу только после проверки guardrail и внешних side effects. После смены embedding остановите дальнейшие model changes и попросите platform operator выполнить согласованный re-index с выбранной model: одно переключение field не является rollback. Исторический spend откатить нельзя.

Как проверить результат

• После перезагрузки LLM & budgets показывает сохранённые значения.
• В Cost видны caps текущего месяца и attributed usage.
• Безопасный test run использует ожидаемую model и укладывается в guardrails.
• При проверенном нулевом agent budget новый autonomous run не запускается.

Частые проблемы

Симптом	Вероятная причина	Что сделать
Member не видит LLM & budgets	Для вкладки установлена более высокая минимальная роль	Попросите owner проверить Organization → Access control
Agent runs перестали запускаться	Месячный cap достигнут или равен нулю	Проверьте Cost caps и сохранённый agent budget
После ranking cap поиск продолжает работать	Retrieval перешёл на режим без paid reranking	Это ожидаемо; повышайте effective cap только при обоснованной необходимости
Расход записан как System / automated	Его инициировал schedule, webhook или background job	Сопоставьте время и skill с Activity
После смены embedding ухудшился поиск	Knowledge index перестроен не полностью	Остановите изменения и согласуйте re-index
Показанный ranking cap расходится с поведением plan	Reporting cap проекта и plan entitlement не выровнены	До смены policy подтвердите effective plan у оператора

Следующий шаг

Настройте write-back policies и храните свидетельства через audit и export.