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APIレート制限に達した（429）— OpenAI、Anthropic、Gemini
// '⚠️ API rate limit reached'エラーは、プロバイダーアカウントがRPM（1分あたりリクエスト数）またはTPM（1分あたりトークン数）の上限に達したことを意味します。無料/トライアル層や大量のcron/ハートビート使用時に発生します。
diagnose.sh
🔍 これがあなたの問題ですか？
?'⚠️ API rate limit reached. Please try again later.'が表示される
?複数のAIプロバイダーでエラーが発生する（1つだけでなく）
?ピーク時間や長時間のセッション後に多く発生する
openclaw.yaml
✅ 修正1 — プロバイダーフォールバックチェーンを追加
openclaw.yamlに追加 — 429時に自動フェイルオーバー
providers:
- id: primary
type: openai
apiKey: sk-...
- id: fallback1
type: anthropic
apiKey: sk-ant-...
- id: fallback2
type: google
apiKey: AIza...
agents:
defaults:
provider: primary
fallbackProviders:
- fallback1
- fallback2provider_backoff.yaml
✅ 修正2 — レート制限バックオフを有効化
429レスポンスに対して指数バックオフ
providers:
- id: primary
type: openai
apiKey: sk-...
rateLimit:
retries: 3
backoffMs: 2000
maxBackoffMs: 30000heartbeat.yaml
✅ 修正3 — ハートビート/Cronの頻度を下げる
ハートビート頻度を下げてRPM使用量を削減
agents:
defaults:
heartbeat:
interval: "*/30 * * * *" # 30分ごと（以前は5分）
maxTokens: 512 # 実行ごとのトークン使用量を削減tier_info.txt
✅ 修正4 — プロバイダーティアをアップグレード
プロバイダーティア比較
# OpenAI: platform.openai.comでTier 2+にアップグレード # Anthropic: console.anthropic.comでアップグレード # Google: console.cloud.google.comで課金を有効化 # 無料層の制限（おおよそ）: # OpenAI Tier 1: 500 RPD、10K TPM # Anthropic無料: 5 RPM、25K TPM # Gemini無料: 15 RPM、1日1M TPD
💡 プロのヒント：複数のプロバイダーを使用する
2〜3つのプロバイダーのフォールバックチェーンを設定する。1つがレート制限に達すると、OpenClawは自動的に次に切り替えます。これが最も信頼性の高い長期的解決策です。
❓ FAQ
Q1. 現在のレート制限ティアはどこで確認できますか？
OpenAIはplatform.openai.com/account/limits — モデルごとのRPM、TPM、RPD制限が確認できます。AnthropicはconsoleのSettings→Limits。Google GeminiはGoogle Cloud Consoleのクォータページで確認できます。無料枠は通常3-10 RPM、有料ユーザーはTier 1から始まり、消費額の閾値に達するとアップグレードを申請できます。
Q2. ローカルモデルに切り替えればレート制限を完全に回避できますか？
はい。Ollamaをローカルで実行すれば、モデルがすべてご自身のハードウェアで動くためレート制限はありません。これが自己ホスト型AIの主な利点のひとつです。トレードオフは、適切なハードウェア（7Bモデルには8GB以上のVRAMを推奨）が必要で、高速なクラウドAPIより遅延が大きいことです。24時間365日稼働するエージェントには、ローカル推論の方がコストが低く信頼性も高いことが多いです。
Q3. 429エラーへのリトライは問題を悪化させますか？
エクスポネンシャルバックオフを使えば問題ありません。OpenClawには増加遅延（2s、4s、8s、16s…）のリトライロジックが組み込まれており、APIへの過剰なリクエストと長期バンの発生を防ぎます。無料ティアのAPIキーでは10秒未満のリトライ間隔は避けてください。最も悪い対処法は密なリトライループを実装することで、数時間続くIPレベルのレート制限を引き起こす可能性があります。
Q4. あまりメッセージを送っていないのにレート制限に達するのはなぜですか？
OpenClawエージェントは、ユーザーとのやり取りなしにバックグラウンドでトークンを消費することがあります。よくある原因：(1) 長いシステムプロンプトを持つ5分ごとのハートビートエージェント — ユーザーがチャットしていなくてもTPMを消費する。(2) ユーザーメッセージごとに複数のモデル呼び出しを引き起こすツール。(3) 頻繁に接続を再確立するストリーミングレスポンス。プロバイダーのダッシュボードで使用量グラフを確認し、N分ごとのスパイクはハートビートやスケジュールタスクが原因を示します。
Q5. 複数のAPIキーを使って実質的なレート制限を増やせますか？
技術的には可能ですが、プロバイダーの利用規約に違反する可能性があります。OpenAIの規約はレート制限を回避するための複数アカウントの使用を禁止しています。サポートされている方法は、フォールバックチェーンで異なるプロバイダーを複数使用することです — OpenAI、Anthropic、Geminiの各キーを組み合わせれば3つの独立したレート制限バケットが得られます。
Q6. どのエージェントやスキルがレート制限を引き起こしているか調べるには？
OpenClawでデバッグログを有効にし（log_level: debug）、プロバイダー名のタグが付いた行を確認してください。各API呼び出しにはエージェントID、トークン数、使用プロバイダーが記録されます。プロバイダーのダッシュボードで使用量の内訳も確認できます。また、config.yamlで各エージェントにmaxTokensの上限を設定して、1回の実行で消費できる量を制限することもできます。