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LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Lección

Pruebas de carga y planificación de capacidad

Aprenda a simular tráfico realista contra una aplicación LLM, encontrar su punto de saturación y planificar la capacidad para que producción siga siendo rápida y se mantenga dentro del presupuesto bajo carga.

Pruebas de carga y planificación de capacidad es una lección gratuita de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) incluye 4 lecciones en total.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

Why Load Test LLM Apps?

LLM apps behave differently under load than typical web services: token generation is slow, requests are long-lived, and upstream provider rate limits add a hard ceiling.

Load testing reveals how your system degrades before real users do.

Key Metrics

Track these under load:

  • Throughput — requests or tokens per second
  • Latency percentiles — p50, p95, p99
  • Error rate — timeouts, 429s
  • Time to first token for streaming

Open vs Closed Load Models

Two ways to generate load:

  • Closed — fixed number of virtual users, each waits for a response before sending the next
  • Open — requests arrive at a fixed rate regardless of responses

Open-model tests better expose queue buildup.

Realistic Workloads

Use realistic prompts. A test with tiny prompts hides cost; production prompts include long retrieved context. Sample real queries and vary input length to mimic actual token distributions.

Percentile Latency in Code

Averages lie; percentiles tell the truth about tail latency.

def percentile(values, p):
    s = sorted(values)
    idx = int(round((p/100) * (len(s)-1)))
    return s[idx]

lat = [120, 130, 140, 900, 150]
print('p95 =', percentile(lat, 95))

Finding the Breaking Point

Ramp the request rate gradually until latency or error rate crosses your SLO. That inflection point is your saturation capacity. Run below it in production with headroom.

Estimating Required Capacity

Use Little's Law: concurrency = arrival rate x average latency. Estimate how many concurrent slots you need for peak traffic.

def concurrency(rps, avg_latency_s):
    return rps * avg_latency_s

print('Need', concurrency(50, 2.0), 'concurrent slots')

Accounting for Provider Limits

Your effective capacity may be capped by the LLM provider's tokens-per-minute and requests-per-minute limits, not your servers. Plan around those quotas and request increases ahead of launches.

Headroom and Autoscaling

Run at a target utilization (often 60-70 percent) so spikes do not immediately saturate. Configure autoscaling on a leading signal like queue depth, since CPU is a poor proxy for LLM load.

Soak and Spike Tests

Beyond steady ramps, run:

  • Soak — sustained load for hours to catch leaks
  • Spike — sudden surge to test autoscaling reaction

From Test to Plan

Turn results into a capacity plan: peak rps, required concurrency, provider quota needs, scaling rules, and a cost estimate. Re-test after major changes since model and prompt changes shift the numbers.

Quick Check

Test your understanding of capacity planning.

Recap

You learned to load test LLM apps with realistic workloads, track latency percentiles and error rate, find the saturation point, and size capacity with Little's Law. Account for provider quotas, keep headroom, autoscale on queue depth, and run soak and spike tests.

Preguntas frecuentes

¿La lección «Pruebas de carga y planificación de capacidad» es gratis?

Sí — el texto completo de «Pruebas de carga y planificación de capacidad» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), actualiza a CoddyKit PRO. El curso de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Pruebas de carga y planificación de capacidad»?

Aprenda a simular tráfico realista contra una aplicación LLM, encontrar su punto de saturación y planificar la capacidad para que producción siga siendo rápida y se mantenga dentro del presupuesto ba… Practicas LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

No se requiere experiencia previa. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Pruebas de carga y planificación de capacidad»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

Sí. Cada lección de LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Escalado horizontal de componentes RAG
  2. Observabilidad: registros, métricas y trazas
  3. Alertas y respuesta a incidentes en operaciones de LLM
  4. Pruebas de carga y planificación de capacidad
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