AWS Batchのオートスケーリング

はじめまして。 以下、有識者の皆様のご指導をいただけますと幸いです。 よろしくお願いいたします。

【経緯と現状】 従来、SageMakerの非同期推論とバッチ推論を利用（ml.g4dn.xlargeインスタンス） ドキュメントを参考に、オートスケール機能を利用していましたが、推論完了後も5分程度起動し続けてしまうため不要なコストが発生していました。

その問題を改善するためにAWS Batchを(EC2: g4dn.xlarge)利用し始め デフォルトのスケール機能を利用 常時1台起動し、キューに積まれると2台、3台と起動。 キューに積まれていなければインスタンスが即ターミネートされるので、不要な起動が無くなりコスト削減が出来ました。 ただ、1台で2,3件は続けて処理させることは出来そうなので、キューに積まれ次第インスタンスが立ち上がる必要は無さそうで、こちらも制御出来ればコスト削減出来そうと考えました。

【ご相談事項】 ここからが相談事項になります。 AWS Batchのオートスケーリングをカスタマイズしたいと考えており、条件としては。

1. 常時1台は起動
2. スケールアップ条件 　(1) キューにXX件以上積まれていたら2台目 　(2) キューにYY件以上積まれていたら3台目 　(3) 等、N件溜まっていたらZ台立ち上げ
3. スケールダウン条件 　(1) 上記の下位スケールアップ条件に当てはまる場合、処理完了後に即時ターミネート 　(2) 不要な起動時間（コスト）を排除したいため

スケールアップの条件は設定イメージができ、検証出来たのですがスケールダウンが上手くいかずSageMakerと同じ状況になってしまいました。 上記条件を実現するための方法を教えて頂きたいです。