AWSでClaude Codeを使って月額0.01ドルでサーバーレスAIエージェントプラットフォームを構築

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 29, 2026🔗 Source
AWSでClaude Codeを使って月額0.01ドルでサーバーレスAIエージェントプラットフォームを構築
Ad

プロジェクト概要

Serverless OpenClawは、5週間にわたる29時間のClaude Codeへの会話形式のプロンプトを通じて完全に構築された、フルスタックのサーバーレスAIエージェントプラットフォームです。このプラットフォームは、React製WebチャットUIとTelegramボットを備え、オンデマンドでAWS上でOpenClaw AIエージェントを実行し、単一のcdk deployコマンドでインフラ全体をデプロイします。

技術詳細

コスト最適化: このプロジェクトでは、一般的な約70ドル以上のサーバーレス構成から、Lambdaでの月額0.01ドル(アイドルコストゼロ)に月額コストを削減しました。具体的な削減項目は以下の通りです:

  • NAT Gateway: -32ドル/月
  • ALB(Application Load Balancer): -18ドル/月
  • Fargate常時稼働: -15ドル/月
  • Interface VPCエンドポイント: 各-7ドル/月
  • プロビジョンドDynamoDB: 変動する節約額

パフォーマンス指標:

  • コールドスタート: 1.35秒(Lambda)、ウォーム時0.12秒
  • 開発中のAWS総コスト: 約0.25ドル
  • 月間稼働コスト: 約0.01ドル(Lambda)

コード品質:

  • 単体テスト: 233
  • E2Eテスト: 35
  • CDKスタック: 8
  • TypeScriptパッケージ: 6(モノレポ)

開発プロセス

このプロジェクト全体は、手動でのコーディングなしで、プロンプト、レビュー、軌道修正のみで構築されました。Claude Codeは以下の用途で使用されました:

  • アーキテクチャ設計: 「月額1ドル未満のサーバーレスプラットフォームを設計せよ」→ Claude CodeがPRD、CDKスタック、ネットワーク設計を生成
  • TDDワークフロー: Claude Codeが最初にテストを書き、その後実装(単一のデプロイ前に233のテスト)
  • デバッグセッション: Dockerビルド失敗、コールドスタート最適化(68秒→1.35秒)、WebSocket認証問題
  • フェーズ2移行: プロジェクト途中でFargateからLambdaコンテナイメージへ移行、S3セッション永続化とスマートルーティングを含む

プロンプトは元々韓国語でしたが、Claude Codeがバイリンガル開発をシームレスに処理しました。

Ad

技術スタック

AWS上のTypeScriptモノレポ(6パッケージ)を使用:IaCにCDK、API Gateway(WebSocket + REST)、コンピュートにLambda + Fargate Spot、DynamoDB、S3、Cognito認証、CloudFront + React SPA、Telegram Bot API。Anthropic APIとAmazon BedrockによるマルチLLMサポート。

実用的なパターン

ALBの代わりにAPI Gateway: 月額18ドル以上を節約。Lambdaハンドラーを使用したAPI Gateway上のWebSocket + REST。

チュートリアル構成

7章からなる「バイブコーディング」チュートリアルでは、すべてのプロンプト、失敗、修正が記録されています:

  • 第1章: 月額1ドルチャレンジ(約2時間)- PRD、アーキテクチャ設計、コスト分析
  • 第2章: 週末でのMVP(約8時間)- 10ステップのフェーズ1、CDKスタック、TDD
  • 第3章: デプロイ現実チェック(約4時間)- Docker、シークレット、認証、初の実際のデプロイ
  • 第4章: コールドスタートの戦い(約6時間)- Docker最適化、CPUチューニング、事前ウォーミング
  • 第5章: Lambda移行(約4時間)- フェーズ2、組み込みエージェント、S3セッション
  • 第6章: スマートルーティング(約3時間)- Lambda/Fargateハイブリッド、コールドスタートプレビュー
  • 第7章: リリース自動化(約2時間)- スキル、並行レビュー、GitHubリリース

各章には以下が含まれます:実際に与えられたプロンプト → Claude Codeが行ったこと → 何が壊れたか → どのように修正したか → 学んだ教訓 → 再現可能なコマンド。

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

Qwen3.5-27Bのローカル環境構築:vLLMとllama.cppの比較
Guides

Qwen3.5-27Bのローカル環境構築:vLLMとllama.cppの比較

RedditユーザーがQwen3.5-27Bをローカルで実行するための実践的なヒントを共有し、llama.cppとvLLMバックエンドを比較し、具体的な設定推奨事項とベンチマーク結果を示しています。

OpenClawRadar
OpenClawセットアップでよくある5つのミスとその修正方法
Guides

OpenClawセットアップでよくある5つのミスとその修正方法

OpenClawセットアップでよくある5つのミスを実践的に修正:永続メモリの欠如、送信アクセスなし、システムプロンプトの過負荷、フォールバック動作の欠如、単一モデルの使用。

OpenClawRadar
週間150以上のPRに対応するエージェント型コーディング:Lovableでの85,000ドルトークンから得た教訓
Guides

週間150以上のPRに対応するエージェント型コーディング:Lovableでの85,000ドルトークンから得た教訓

Alexander Lebedevが、1人の人間で週20~30件だったPRを、AIエージェント群を活用して週150件以上にスケールさせた方法を共有。1月からトークンに$85Kを費やした。主要な学び:リスク分類、人間によるコードレビューに代わるAIレビュー、知識伝達の維持という課題。

OpenClawRadar
OpenClawワークスペース構造と長年ユーザーからの自己改善アプローチ
Guides

OpenClawワークスペース構造と長年ユーザーからの自己改善アプローチ

長年OpenClawを使用しているユーザーが、SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.mdなどの主要なマークダウンファイルを含むワークスペース構造を共有し、エージェントが自身の環境を改善できるようにすることが効果を劇的に高めるという重要な教訓を伝えています。

OpenClawRadar