用途：该技能用于 AI agent 的成本归集与预算治理。每日 00:00 UTC 定时汇总前一天的 agent 级成本并检查月度 burn rate；在 autopilot-deploy 部署前作为 pre-flight gate 判断是否超预算并可否决；在月度预算达 80%/95% 时告警；对 token 使用超过均值 2 倍的 agent 生成降级建议。
主要能力分四阶段：一是成本归集，通过 awslabs.cost-explorer-mcp-server 按 agent 标签和 env 标签统计每日与月度累计成本；二是预算告警，按 .omao/plans/cost/budget.yaml 中的阈值分别执行 notify、veto-new-deploys、freeze-and-escalate；三是模型降级建议，基于 Langfuse trace 的复杂度与输出 token 指标，建议 Opus→Sonnet→Haiku 降级并估算节省额，自动生成草稿 PR 由平台团队审批；四是部署前否决，预计月度支出超上限则将 pre-flight 状态标记为 veto，可通过 overrides 文件人工解除。
前提条件：需安装 awslabs.aws-pricing-mcp-server==1.0.28 与 awslabs.cost-explorer-mcp-server==0.0.21；EKS Pod 与 Bedrock 调用需附 agent=<name>、env=<prod|stage> 标签；需存在 .omao/plans/cost/budget.yaml 预算定义；需具备 autopilot-deploy 部署请求队列访问权限。
限制与安全注意：Cost Explorer 数据存在 24~48 小时延迟，未反映区间的数据不可用；无预算定义的项目无法使用。budget.yaml 中 when 表达式为用户可编辑字符串，必须使用 simpleeval 或 asteval 等沙箱 AST 求值器，严禁使用 eval()/exec()/compile()，否则构成 RCE 与凭证泄露风险。参考价格为公开资料，具体模型与实例单价需自行查询。