要解决AWS CLI Lambda单次调用导致多次调用的问题，可以使用以下方法：

1. 使用幂等性：在Lambda函数的代码中添加幂等性检查，确保相同的请求不会被处理多次。幂等性是指对于相同的输入，函数的输出保持一致。可以根据请求的唯一标识符（如请求ID）来实现幂等性检查。示例代码如下：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 获取请求的唯一标识符
    request_id = event['request_id']

    # 检查请求是否已经处理过
    if request_already_processed(request_id):
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Request already processed'
        }

    # 处理请求

    # 标记请求已经处理过
    mark_request_as_processed(request_id)

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Request processed successfully'
    }

def request_already_processed(request_id):
    # 检查请求是否已经在数据库或缓存中标记为已处理
    # 返回True或False
    pass

def mark_request_as_processed(request_id):
    # 将请求标记为已处理，可以将其存储在数据库或缓存中
    pass

2. 使用队列：将请求放入消息队列中，并使用Lambda函数监听队列。这样可以确保每个请求只会被处理一次。示例代码如下：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 获取请求的数据
    request_data = event['data']

    # 将请求放入消息队列
    send_request_to_queue(request_data)

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Request sent to queue'
    }

def send_request_to_queue(request_data):
    # 将请求数据发送到消息队列
    sqs = boto3.client('sqs')
    queue_url = 'your_queue_url'
    sqs.send_message(
        QueueUrl=queue_url,
        MessageBody=request_data
    )

然后，可以使用Lambda函数来监听队列，并处理消息。确保在处理消息时使用正确的批次大小，以避免重复处理相同的消息。

以上是两种解决AWS CLI Lambda单次调用导致多次调用的方法，可以根据具体情况选择适合的方法来解决问题。