Protocolo: Qual o impacto do tamanho do prompt na latência de resposta do ChatGPT Astra ao gerar pedidos para a Runway via MCP?
Este protocolo mede como o tamanho do prompt enviado ao ChatGPT Astra afeta o tempo até a entrega do vídeo gerado pela Runway conectada via MCP. O objetivo é quantificar a relação entre o número de tokens do prompt e a latência total do processo.
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Como o tamanho do prompt em tokens influencia a latência de resposta do ChatGPT Astra ao gerar vídeos pela Runway via MCP?
Hipótese
Prompts mais longos aumentam a latência total da resposta até a entrega do vídeo pela Runway via MCP.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | tamanho do prompt em tokens |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | latência total (segundos) entre o envio do prompt e a entrega do link para download do vídeo |
| Controladas (o que fica fixo) | modelo ChatGPT Astra (gpt-6-astra); conexão à Runway via MCP; modelo de vídeo Runway escolhido (ex: gen4.5); resolução do vídeo (ex: 720p); duração do vídeo (ex: 10 segundos); mesmo ambiente de rede; mesmo computador cliente; mesmo horário do dia |
Ambiente
ChatGPT Astra (gpt-6-astra) conectado à Runway via MCP, usando prompts de texto em português. Ferramenta de código aberto k6 para medir o tempo de resposta HTTP entre o envio do prompt e a chegada do link do vídeo. Rede estável, sem outros processos intensivos em execução.
Procedimento
- Preparar três conjuntos de prompts com tamanhos distintos (exemplo: 50, 500 e 2000 tokens), todos descrevendo o mesmo tipo de vídeo, apenas variando o detalhamento.
Escrever os prompts em português, mantendo o tema e objetivo do vídeo idênticos, mudando apenas a extensão textual.
- Conectar o ChatGPT Astra à Runway via MCP, garantindo autenticação ativa.
Executar a conexão conforme o fluxo padrão do ChatGPT com Apps e Runway.
- Enviar cada prompt ao ChatGPT Astra, solicitando a geração do vídeo pela Runway (modelo gen4.5, 720p, 10 segundos).
Cronometrar o tempo entre o envio do prompt e o recebimento do link para download do vídeo.
usar k6 para automatizar o envio e medir latência HTTP - Repetir o teste cinco vezes para cada tamanho de prompt, alternando a ordem dos tamanhos para reduzir viés temporal.
Registrar todos os tempos de latência em planilha.
Planilha de coleta
| tamanho_prompt_tokens (tokens) | latencia_total_s (segundos) | timestamp_inicio (ISO8601) | timestamp_fim (ISO8601) |
|---|---|---|---|
| EXEMPLO: 500, 48.2, 2026-09-21T15:00:00Z, 2026-09-21T15:00:48Z | |||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcular a média, mediana e desvio padrão da latência para cada tamanho de prompt. Comparar os valores para identificar tendência de aumento de latência com prompts maiores. Usar gráficos de dispersão para visualizar a relação.
Critérios de decisão
- Latência média para prompts de 2000 tokens não deve exceder em mais de 20% a latência média dos prompts de 50 tokens para ser considerada aceitável.
- Desvio padrão inferior a 10% da média indica estabilidade.
Fontes de erro e mitigação
- Variação de rede pode afetar a latência: mitigar executando todos os testes no mesmo horário e ambiente.
- Carga do servidor ChatGPT ou Runway pode variar: alternar a ordem dos tamanhos de prompt em cada repetição.
- Diferença de conteúdo pode afetar o processamento: manter o tema e objetivo do vídeo idênticos em todos os prompts.
Referências
- OpenAI GPT-6 Astra - Documentação oficial · Developers.openai (developers.openai.com)
- Publicado
- 21/09/2026
- Última revisão
- 21/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 1 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
