OpenClawのインスタンススケジューリングでコスト削減：タイマー起動/停止と自動スケーリングの活用法

OpenClawはAIトレーニングと推論のクラウドプラットフォームであり、インスタンス費用がコストの大部分を占めることがよくあります。インスタンスのスケジューリング戦略を習得すれば、遊休コストを大幅に削減できます。以下の3つの実用的なテクニックで、少ない費用でより多くのタスクを実行しましょう。

タイマー起動/停止：夜間の空稼働を解消

多くの開発者は出勤時にインスタンスを起動し、退勤後に停止し忘れて夜間ずっと課金されてしまいます。OpenClawコンソールの「タイマー起動/停止」機能を利用すると、毎日18:00に自動停止、9:00に自動起動するよう設定可能です。これにより、非稼働時間の課金を約40％削減できます。

操作も簡単です。インスタンス詳細ページの「自動化」パネルで、Cronルールを追加するか、プリセット時間を選択するだけです。事前に現在の作業状態を保存し、データ損失を防ぎましょう。

自動スケーリング：リソースを需要に応じて配分

ビジネストラフィックにはピークとオフピークがあります。Auto Scalingグループを設定すると、OpenClawはCPU/GPU使用率に基づいてインスタンス数を自動的に増減します。例えば推論サービスの場合、昼間の平常時は2台、夜間のピーク時は5台に自動拡張、オフピーク時には1台に縮小できます。

これにより、ピーク時の処理遅延を防ぐだけでなく、終日ハイスペック構成に課金されるリスクも回避できます。共有ロードバランサーと組み合わせて使用すれば、シームレスな切り替えが可能です。Auto Scalingの設定は「Auto Scaling」メニューから無料で作成でき、追加費用は発生しません。

スポットインスタンス＋ハイブリッドスケジューリング：コストをさらに半減

トレーニングやバッチ処理タスクでは、スポットインスタンスの価格が通常のオンデマンド料金の20％～30％であることが多いです。OpenClawではスポットインスタンスとオンデマンドインスタンスを混在してデプロイできます。重要なタスクはオンデマンドで確保し、重要でないバッチはスポットで実行。スポットインスタンスが回収された場合、自動的にオンデマンドインスタンスに切り替わります。

この「スポット＋オンデマンド」のハイブリッド方式により、全体のコストを50％以上削減できます。インスタンス起動時に「スポット型」を選択し、最高入札価格を設定するだけです。中断頻度が低いリージョン（例：us-east-1）を選択し、頻繁な再起動を避けるように注意しましょう。