Modelo de capacidad — 100.000 facturas/mes

No sustituye una corrida real de 100k PDFs. Usa supuestos conservadores + evidencia k6 del 2026-07-13.

Objetivo

Escenario	Facturas/hora necesarias
100k/mes 24×7	≈ 139/h
100k/mes jornada 8h×22d	≈ 570/h

Estimaciones por etapa (host compartido 8 GiB)

Etapa	facturas/h estimadas	vs 139/h	vs 570/h
Gateway (orquestación)	>>10 000 (health ~57 rps)	OK	OK
count-api OCR	≈100–325 (ST-COUNT-01 2026-07-17: p50 35,8 s @3 conc.; 9/9 ok)	ÁMBAR/OK	NO
extraction LLM	≈506 (ST-EXT-02 2026-07-17: p50 7,114 s, gpt-5.4-mini, 23 PDFs)	OK	ÁMBAR (1w); OK≈1012/h con 2w sin cuota
Agent Selenium (1 agent PC)	≈422 (medido: 633 PDFs / 90 min)	OK vs 139/h	NO vs 570/h
cleaning CSV	500–2000	OK	ÁMBAR
Pipeline completo (este host)	≈100–325 (= min etapas; cuello OCR; no medido E2E)	JUSTO/NO vs 139	NO vs 570

Bench cola ARQ (ST-EXT-01) — LLM mock

Mide enqueue + drenado de backlog sin coste OpenAI. Requiere mock + ASYNC_QUEUE=true.

# Terminal 1 — mock OpenAI-compatible
bash docs/plan_pruebas/scripts/llm_mock_server.sh
# Apuntar extraction/workers:
#   EXTRACTOR_BASE_URL=http://host.docker.internal:8099/v1
#   ASYNC_QUEUE=true
#   WORKER_REPLICAS=1   # shared8g; lab → 2

# Terminal 2 — bench
bash docs/plan_pruebas/scripts/st_ext_01_arq_bench.sh
PROFILE=lab ARQ_BENCH_LIMIT=100 bash docs/plan_pruebas/scripts/st_ext_01_arq_bench.sh

# Windows
.\docs\plan_pruebas\scripts\llm_mock_server.ps1
.\docs\plan_pruebas\scripts\st_ext_01_arq_bench.ps1 -Profile shared8g -Limit 30

Salida: informes/st_ext_01_arq_YYYYMMDD.csv + .summary.json. Schema: st_ext_01_schema.json.

Resultados 2026-07-17 (shared8g, Limit=30): mode=async; 30/30 queued; drained en 22,5 s; total 23,9 s; throughput cola ≈ 4 528 docs/h (mock ≈50 ms — no es SLO LLM). Producción: ASYNC_QUEUE=true.

Bench OCR carga (ST-COUNT-01)

# Python (recomendado si no hay k6):
python docs/plan_pruebas/scripts/st_count_01_bench.py --profile shared8g
# Windows:
.\docs\plan_pruebas\scripts\st_count_01_bench.ps1 -Profile shared8g

# k6 (campo multipart corregido a "files"):
k6 run -e PROFILE=shared8g k6_count_batches.js

Resultados 2026-07-17: 9/9 ok; p50 35,8 s @3 concurrentes; throughput obs. ≈ 325 fact/h; sin 5xx/OOM.

Bench LLM (ST-EXT-02) — mismo schema/campos

Congela fields en informes/st_ext_02_schema.json y los reutiliza en toda la corrida (y en re-runs) para que latencia/coste sean comparables. Modelo default: gpt-5.4-mini.

# Linux/macOS
bash docs/plan_pruebas/scripts/st_ext_02_llm_bench.sh
LLM_BENCH_LIMIT=10 bash docs/plan_pruebas/scripts/st_ext_02_llm_bench.sh

# Windows
.\docs\plan_pruebas\scripts\st_ext_02_llm_bench.ps1
.\docs\plan_pruebas\scripts\st_ext_02_llm_bench.ps1 -Limit 10 -Model gpt-5.4-mini
# Forzar redescubrimiento de schema:
.\docs\plan_pruebas\scripts\st_ext_02_llm_bench.ps1 -Rediscover

Salida:

docs/plan_pruebas/informes/llm_latency_YYYYMMDD.csv
docs/plan_pruebas/informes/llm_latency_YYYYMMDD.summary.json
docs/plan_pruebas/informes/st_ext_02_schema.json (campos fijos)

Coste de referencia: USD 0,0257/doc → USD 2 570 por 100 000 que pasan conteo.

Resultados 2026-07-17: 23/23 ok; p50 7,114 s; p95 8,582 s; ≈506 fact/h (1 worker). Volcados en informe/sections/13_llm_latency.tex y fila LLM de 08_capacidad_100k.tex.

Escenario dedicado (condicional)

Con host ≥16–32 GiB solo IPS, OCR pool, 2+ workers extraction, cuota LLM, N agents Selenium: pipeline completo puede acercarse a 139–570/h según dimensionamiento (y p50 LLM medido).

Coste LLM — 100 000 facturas que pasan el filtro de conteo

Supuesto: el conteo filtra el lote y 100 000 PDFs llegan a extracción.

Concepto	Valor
Modelo de extracción	gpt-5.4 mini
Coste por documento	USD 0,0257
Volumen (pasan filtro conteo)	100 000
Coste estimado extracción/mes	USD 2 570

Fórmula: 100_000 × 0.0257 = 2_570.

Notas:

No incluye agent Selenium, orquestación bot-descarga, OCR de conteo, infra ni reintentos.
Si el filtro de conteo deja pasar menos de 100k, el coste baja linealmente (n_válidos × 0.0257).
ST-EXT-02 2026-07-17 usó el unitario 0.0257 como estimación; contrastar con tokens reales si se instrumenta usage.

4.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape