Protocolo: Qual a latência média de resposta de um agente Claude Agent SDK em Python para classificação de lançamentos contábeis em ambiente local controlado?
Este protocolo mede a latência média de resposta de um agente Claude Agent SDK em Python ao classificar lançamentos contábeis simulados. O objetivo é identificar o tempo de resposta sob carga controlada, usando ferramentas abertas de medição HTTP.
Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.
Qual é a latência média de resposta do agente Claude Agent SDK em Python para tarefas de classificação de lançamentos contábeis sob carga controlada?
Hipótese
A latência média de resposta do agente Claude Agent SDK para classificação de lançamentos contábeis permanece abaixo de 2 segundos em ambiente local com até 10 requisições simultâneas.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | número de requisições simultâneas (1, 5, 10) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | latência de resposta (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | hardware do servidor (CPU, RAM, disco); versão do Claude Agent SDK; prompt de sistema; dados de entrada (mesmos lançamentos para cada repetição); rede local sem outros processos pesados |
Ambiente
Servidor local Linux com Python 3.11+, Claude Agent SDK instalado, FastAPI expondo endpoint de classificação, wrk para geração de carga HTTP, Prometheus opcional para coleta detalhada.
Procedimento
- Preparar agente
Implemente o agente Claude Agent SDK com prompt de sistema para classificação de lançamentos contábeis, rodando em FastAPI na porta 8000.
- Configurar dados de teste
Prepare um arquivo JSON com 100 lançamentos contábeis simulados (dados fictícios rotulados como EXEMPLO).
- Iniciar servidor
Execute o servidor FastAPI localmente.
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 - Executar teste de carga
Para cada nível de concorrência (1, 5, 10), execute wrk por 60 segundos enviando POSTs com os lançamentos de teste.
wrk -t1 -c1 -d60s -s post_script.lua http://localhost:8000/classificar - Coletar métricas
Registre a latência média, mínima, máxima e percentil 95% reportadas pelo wrk para cada repetição.
- Repetir
Repita cada teste 5 vezes para cada nível de concorrência, reiniciando o servidor entre as execuções para evitar aquecimento.
Planilha de coleta
| repeticao (número) | concorrencia (número) | latencia_media_ms (ms) | latencia_min_ms (ms) | latencia_max_ms (ms) | latencia_p95_ms (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| EXEMPLO: 1, 5, 950, 900, 1200, 1100 | |||||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média e o desvio padrão da latência média para cada nível de concorrência. Compare os percentis 95% entre as repetições. Interprete se a latência permanece estável e dentro do limite proposto (EXEMPLO: 2 segundos).
Critérios de decisão
- A latência média deve permanecer abaixo de 2.000 ms em todas as repetições para até 10 requisições simultâneas.
- O percentil 95% não deve exceder 2.500 ms.
- Não pode haver erros HTTP (código diferente de 200) em mais de 1% das requisições.
Fontes de erro e mitigação
- Variações de hardware e processos concorrentes podem afetar a latência; mitigue rodando em ambiente dedicado.
- Aquecimento do Python ou do agente pode distorcer resultados; reinicie o servidor a cada repetição.
- A latência de rede deve ser desprezível; execute wrk na mesma máquina do servidor.
Referências
- Claude Agent SDK Python · Code.claude (code.claude.com)
- Python · Python Software Foundation (docs.python.org)
- Publicado
- 13/09/2026
- Última revisão
- 13/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 2 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
