# Simulador de despliegue de código generado por IA y SLO URL: https://upstreamapi.com/es/tools/simulador-despliegue-codigo-generado-ia Type: tool Locale: es Published: 2026-11-08 Updated: 2026-11-08 --- > Modela un cambio malo de código generado por IA sobre una escalera de canary y mide el error budget que quema con una persona vigilando frente a un gate SLO automático. *Planificador de rollout gratuito* ## Simula hasta dónde llega un cambio de código generado por IA antes de revertirlo Usa este simulador de despliegue de código generado por IA: pega tu tráfico, tu SLO y tu escalera de rollout. Verás cuánto error budget quema un cambio malo con un deploy único, con una persona vigilando el dashboard y con un gate automático. ## Simulador de rollout de código generado por IA Cada campo cambia el resultado en directo. Los valores por defecto describen un servicio con 200 peticiones por segundo, un SLO de 99.9% y un cambio que falla el 20% de las peticiones. *[Interactive widget — see the live page for the full experience]* ## Tres líneas de aritmética, sin modelo oculto ### Error budget Budget = (1 menos SLO) por peticiones por segundo por 2,592,000 segundos (30 días). Con 200 req/s y 99.9%, eso son 518,400 peticiones fallidas permitidas al mes. ### Exposición en el tiempo La escalera indica la parte del tráfico que recibe el código nuevo en cada minuto. El simulador integra esa parte desde la primera petición hasta tu tiempo de detección más tu tiempo de reversión, así que una detección lenta empuja el cambio a etapas posteriores y más grandes. ### Peticiones fallidas Fallidas = peticiones por segundo por tu porcentaje de fallos por la integral de exposición. Dividir entre el presupuesto da el porcentaje del mes que cuesta un cambio malo. Se comparan tres modos de detección sobre la misma escalera. ## De un diff generado por IA a un plan de rollout 1. **Elige entradas pesimistas** — Para un cambio escrito por un generador de código con IA y revisado con rapidez, asume un porcentaje de fallos alto si está mal, y un tiempo de detección humano que coincida con tu incidente más lento reciente, no con el mejor. 2. **Compara los tres escenarios** — El deploy único muestra el peor caso. El caso por etapas con persona muestra lo que tu escalera te da hoy. El gate automático muestra lo que cambiaría un gate sobre tu métrica de SLO. 3. **Copia el plan al runbook** — El botón de copiar exporta las etapas y la quema del error budget en el peor caso como texto plano, listo para pegar en un ticket de cambio o en la descripción de un pull request. *Por qué importa la escalera* ## La primera etapa es donde se ahorra la mayor parte del presupuesto Un cambio que falla el 20% de las peticiones al 1% del tráfico produce fallos en el 0.2% de las peticiones. El mismo cambio al 100% falla una de cada cinco. La diferencia entre esas dos cifras es todo el argumento a favor de un rollout progresivo. Cuando el código sale de un generador que puede producir cientos de líneas en segundos, el tiempo de revisión por línea baja, y la primera etapa es el lugar donde te enteras. - Una primera etapa del 1% limita el radio de impacto en un 99% antes de medir nada más. - El soak solo ayuda si tu señal puede mostrar una regresión dentro de esa ventana. - Revertir más rápido vale tanto como detectar más rápido: ambos suman a la integral de exposición. ## Qué hacer con los tres números ### Deploy único Si esta cifra supera el 5% del presupuesto mensual para un fallo plausible, un deploy de golpe es una decisión de gastar tu presupuesto en un solo cambio. Pocos equipos toman esa decisión a propósito. ### Por etapas, persona Es tu realidad actual si la guardia mira gráficas. Si la exposición máxima marca 100%, tu escalera es cosmética: el cambio malo llega a todos antes de que nadie reaccione. ### Por etapas, gate automático Es el argumento a favor de un gate que lea tu métrica de SLO y revierta sin preguntar. El valor solo es real si el gate se dispara con la misma señal que usa tu SLO, así que pruébalo con un cambio malo a propósito. ## Preguntas frecuentes ### ¿Es gratuito este simulador de rollout de código generado por IA? Sí. Se ejecuta por completo en tu navegador, no requiere registro y no envía nada a un servidor salvo una baliza anónima de uso. No es un generador de código con IA: simula hasta dónde se extiende un cambio malo una vez que el código de uno llega a tu pipeline. ### ¿De dónde salen los números? De aritmética que puedes comprobar a mano. El error budget es (1 menos tu SLO) por las peticiones de 30 días. Las peticiones fallidas son tu tráfico por el porcentaje de fallos por la fracción de tráfico que recibe el código nuevo, integrado hasta que termina la reversión. No hay ningún benchmark incorporado: todas las suposiciones son entradas. ### ¿Por qué modelar el código generado por IA de forma distinta al escrito por personas? Las matemáticas son idénticas. Lo que cambia es el punto de partida: un diff grande producido en minutos ha recibido menos revisión humana por línea, así que el porcentaje de fallos y el tiempo de detección merecen valores pesimistas. Fíjalos con tu propio historial de incidentes, no con los valores de esta página. ### ¿Qué supone el simulador que el tráfico real no hace? Supone tráfico constante, una regresión que falla el mismo porcentaje de peticiones desde la primera petición, y una reversión que detiene el daño al instante cuando termina. Los incidentes reales tienen rampas de subida, fallos parciales y rollbacks lentos, así que trata el resultado como un mínimo del daño, no como una previsión. ### ¿Cuál es un buen tiempo de detección para un gate SLO automático? Depende de la resolución de tus métricas y de la ventana de alertas. Un gate que evalúa la tasa de errores de un minuto contra un umbral puede dispararse en dos a cinco minutos. Si tus alertas solo avisan tras una ventana de burn rate de 30 minutos, introduce ese valor y el simulador te mostrará lo que cuesta. ### ¿Un soak más largo siempre ayuda? No. Un soak más largo da más datos al gate en cada etapa, pero también mantiene un cambio malo con una fracción de tráfico dada durante más tiempo. Si el gate detecta en dos minutos, un soak de diez minutos sobre todo añade espera. Si necesita quince, un soak de cinco minutos deja que el cambio llegue antes al 25% o más. ### ¿Puedo usarlo para rollouts de feature flags y no solo para deploys? Sí. Un rollout por porcentaje de un flag se comporta igual que un canary deploy para este cálculo: una fracción de tráfico, un tiempo de soak, un retardo de detección y un tiempo de reversión. Sustituye el tiempo de reversión por la latencia de tu kill switch del flag. ## ¿Quieres que el gate haga la reversión por ti? upstreamapi ejecuta rollouts progresivos con gates SLO y auto-rollback, así que la tercera columna es la que querrías usar en producción. *Call to action: Ver upstreamapi* ## FAQ ### ¿Es gratuito este simulador de rollout de código generado por IA? Sí. Se ejecuta por completo en tu navegador, no requiere registro y no envía nada a un servidor salvo una baliza anónima de uso. No es un generador de código con IA: simula hasta dónde se extiende un cambio malo una vez que el código de uno llega a tu pipeline. ### ¿De dónde salen los números? De aritmética que puedes comprobar a mano. El error budget es (1 menos tu SLO) por las peticiones de 30 días. Las peticiones fallidas son tu tráfico por el porcentaje de fallos por la fracción de tráfico que recibe el código nuevo, integrado hasta que termina la reversión. No hay ningún benchmark incorporado: todas las suposiciones son entradas. ### ¿Por qué modelar el código generado por IA de forma distinta al escrito por personas? Las matemáticas son idénticas. Lo que cambia es el punto de partida: un diff grande producido en minutos ha recibido menos revisión humana por línea, así que el porcentaje de fallos y el tiempo de detección merecen valores pesimistas. Fíjalos con tu propio historial de incidentes, no con los valores de esta página. ### ¿Qué supone el simulador que el tráfico real no hace? Supone tráfico constante, una regresión que falla el mismo porcentaje de peticiones desde la primera petición, y una reversión que detiene el daño al instante cuando termina. Los incidentes reales tienen rampas de subida, fallos parciales y rollbacks lentos, así que trata el resultado como un mínimo del daño, no como una previsión. ### ¿Cuál es un buen tiempo de detección para un gate SLO automático? Depende de la resolución de tus métricas y de la ventana de alertas. Un gate que evalúa la tasa de errores de un minuto contra un umbral puede dispararse en dos a cinco minutos. Si tus alertas solo avisan tras una ventana de burn rate de 30 minutos, introduce ese valor y el simulador te mostrará lo que cuesta. ### ¿Un soak más largo siempre ayuda? No. Un soak más largo da más datos al gate en cada etapa, pero también mantiene un cambio malo con una fracción de tráfico dada durante más tiempo. Si el gate detecta en dos minutos, un soak de diez minutos sobre todo añade espera. Si necesita quince, un soak de cinco minutos deja que el cambio llegue antes al 25% o más. ### ¿Puedo usarlo para rollouts de feature flags y no solo para deploys? Sí. Un rollout por porcentaje de un flag se comporta igual que un canary deploy para este cálculo: una fracción de tráfico, un tiempo de soak, un retardo de detección y un tiempo de reversión. Sustituye el tiempo de reversión por la latencia de tu kill switch del flag.