Protocolo: Qual o impacto do uso de agentes Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK no tempo de resposta de um endpoint FastAPI para planejamento automatizado?
Este protocolo mede o tempo de resposta de um endpoint FastAPI que orquestra agentes Claude e OpenAI para tarefas de planejamento. O objetivo é quantificar a latência introduzida por cada agente em cenários controlados.
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 o aumento de latência em milissegundos causado pela orquestração de agentes Claude e OpenAI em um endpoint FastAPI para planejamento?
Hipótese
A integração de agentes Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK aumenta o tempo de resposta do endpoint FastAPI de forma mensurável, sendo possível comparar o impacto de cada agente.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | Tipo de agente utilizado (Claude, OpenAI, ambos); Complexidade do prompt (curto, médio, longo) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | Tempo total de resposta do endpoint (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | Hardware do servidor; Rede local; Versão do FastAPI; Versão dos SDKs; Tamanho dos dados de entrada; Configuração do ambiente Python |
Ambiente
Servidor Linux dedicado ou VM (mínimo 2 vCPU, 4GB RAM), Python 3.10+, FastAPI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, wrk para geração de carga e medição de latência. Rede estável, variáveis de ambiente configuradas para as chaves dos agentes.
Procedimento
- Preparar ambiente
Instalar Python, FastAPI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK e wrk.
pip install fastapi uvicorn claude-agent-sdk openai-agents wrk - Implementar endpoint
Criar endpoint FastAPI que recebe um prompt e aciona o agente configurado (Claude, OpenAI ou ambos em sequência).
- Configurar prompts
Definir três prompts de planejamento: curto (EXEMPLO: 'Resuma metas do mês'), médio (EXEMPLO: 'Desdobre metas e gere orçamento'), longo (EXEMPLO: 'Planeje metas, orçamento e cronograma detalhado').
- Executar wrk
Rodar wrk para cada cenário (tipo de agente x prompt) com 1 thread e 1 conexão, 5 repetições de 10 requisições cada.
wrk -t1 -c1 -d10s -s script.lua http://localhost:8000/planejar - Registrar resultados
Coletar latência média, mínima, máxima e percentil 95 de cada execução.
Planilha de coleta
| tipo_agente (texto) | prompt (texto) | latencia_media_ms (ms) | latencia_min_ms (ms) | latencia_max_ms (ms) | latencia_p95_ms (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude, curto, 1900 (EXEMPLO), 1700 (EXEMPLO), 2100 (EXEMPLO), 2050 (EXEMPLO) | |||||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcular média e desvio padrão da latência média para cada combinação de agente e prompt. Comparar percentis 95 para identificar outliers. Avaliar diferença percentual entre agentes.
Critérios de decisão
- A latência média deve ser inferior a 3000 ms (EXEMPLO) para uso aceitável.
- A diferença entre agentes superior a 20% (EXEMPLO) indica impacto relevante.
- Percentil 95 não pode exceder 4000 ms (EXEMPLO) em mais de 1 repetição.
Fontes de erro e mitigação
- Variação de rede pode afetar latência: usar rede local estável.
- Carga do servidor pode distorcer resultados: não rodar outros processos intensivos.
- Chaves de API com limites podem introduzir throttling: usar contas sem restrição para o teste.
Referências
- Claude Agent SDK · Code.claude (code.claude.com)
- OpenAI Agents SDK · Openai.github (openai.github.io)
- FastAPI · FastAPI (fastapi.tiangolo.com)
- Publicado
- 13/09/2026
- Última revisão
- 13/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 3 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
