BigQuery 生成式 AI 函数允许用户将大型语言模型直接集成到 SQL 查询中，以执行分类和 sentiment 分析等任务。这些函数按 token 计费，因此对于大规模使用而言，主动进行预算管理至关重要。Google Cloud 已通过由 IAM 管理的每日配额，为这些函数引入了基于 token 的成本管理。存在四种每日配额：每日 AI 输入 token、每日每用户 AI 输入 token、每日 AI 输出 token 以及每日每用户 AI 输出 token。这些配额在全球范围内生效，涵盖 BigQuery 中的特定生成式 AI 函数，但不包括嵌入函数。管理员可以直接在 Google Cloud 控制台中查看和调整配额，也可以通过 API 进行程序化操作。为了有效管理成本，用户可以立即降低配额或申请增加配额（通常会自动批准）。在“配额与系统限制”页面监控使用情况，有助于检测用量激增并合理调整预算。Token 配额作为一种预防性的、针对 AI 的护栏，与更广泛的 Cloud Billing 支出上限有所区别。执行机制包括在达到配额时停止工作，具体表现为预先拒绝查询或在查询过程中中断 LLM 调用。AI.COUNT_TOKENS 函数有助于在不产生额外成本的情况下估算输入 token 用量。通过理解 token 定价并估算用量，管理员可以设定适当的配额值以符合预算目标。最佳实践包括：从每用户配额开始，使用 AI.COUNT_TOKENS 测量输入数据，注意输出 token 成本较高，并根据实际观察到的用量迭代调整限制。实施这些基于 token 的护栏可为 BigQuery 中的生成式 AI 提供成本可预测性。