# 🔬 Потолки приёма, конвертации и заливки по длине записи

- **Тип:** research
- **Категория:** Очередь — Второй замер — остальные четыре звена.
- **Зачем:** Из пяти звеньев задача speechkit-limits замерила только модель распознавания: где отваливается шестичасовая запись до неё, неизвестно.

Звеньев пять, а разведка `speechkit-limits` меряет одно — модель
`deferred-general`. Остальные четыре дешевле: они не требуют боевых ключей и
считаются локально, кроме заливки.

Числа нужны раньше кода: они назначают потолок, который проверяет приём, и длину
фрагмента, на которые режет `long-audio-chunking`.

## Вопрос

На какой длине и на каком весе записи отказывает каждое звено до распознавания —
приём из Telegram, приём по HTTP вместе с обратным прокси, конвертация `ffmpeg`
и заливка в Object Storage, — и сколько времени и места на диске занимает
шестичасовая запись на каждом из них.

**Звено, добавленное ревью 2026-08-12:** приём пишет тело записи на диск
дважды — разбор формы записывает во временный каталог всё, что не поместилось в
память, выделенную под multipart, а следом рабочая копия переливает то же
содержимое в свой файл. Верхняя
оценка на один запрос — два объявленных потолка записи (`entity.MaxRecordSize`,
8 ГиБ). Числа нет: самая длинная проверенная запись — 9,6 МБ.

## Куда ляжет ответ

`docs/research/intake-limits.md` — числами и с командой замера по каждому звену.
Оттуда их берут задачи `reject-oversized-recording` и `long-audio-chunking`.

## Рамки

Заливка в Object Storage оплачивается по факту — число прогонов назначает
человек, пробные файлы после замера удаляются. Прочие звенья меряются локально,
на файлах, созданных `ffmpeg`, а не на записях пользователей. Потолок самой
модели меряет `speechkit-limits`, здесь он не трогается.