OpenClaw实例调度省钱技巧：定时开关机与自动缩放

OpenClaw作为AI训练与推理的云平台，实例费用常占成本大头。掌握实例的调度策略，能显著降低闲置开支。以下三个实用技巧，帮你用更少的钱跑更多任务。

定时开关机：告别夜间空跑

许多开发者在上班时启动实例，下班后忘记关闭，导致整夜产生费用。利用OpenClaw控制台的“定时开关机”功能，可设置每天18:00自动关机、9:00自动开机。这样每月能省去约40%的非工作时间计费。

操作也很简单：在实例详情页找到“自动化”面板，添加一条Cron规则或选择预设时间即可。记得先保存当前工作状态，避免数据丢失。

自动弹性伸缩：按需分配资源

业务流量有高峰就有低谷。配置弹性伸缩组后，OpenClaw会根据CPU/GPU利用率自动增加或减少实例数量。例如在推理服务场景下，白天平峰保持2台实例，晚上高峰自动扩展到5台，低谷再缩回1台。

这不仅避免了峰值时卡顿，更防止了你为全天高配付费。建议搭配共享负载均衡器使用，实现无缝切换。弹性伸缩策略可在“Auto Scaling”菜单中创建，免费功能，无需额外费用。

竞价实例+混合调度：成本再砍一半

对于训练或批处理任务，竞价实例价格通常只有按量付费的20%-30%。OpenClaw支持将竞价实例与按量实例混合部署：关键任务用按量保底，非关键批次用竞价。当竞价实例被回收时，自动切换至按量实例。

这种“spot+on-demand”混合模式能让整体成本降低50%以上。只需在启动实例时选择“竞价型”，并设置最高出价即可。注意选择中断频率低的区域（如us-east-1），避免频繁重启。