Las pruebas de API son el proceso de verificar que una interfaz de programación de aplicaciones (API) funciona según lo previsto. Por lo general, implica enviar varias solicitudes de datos a una API y confirmar que sus respuestas cumplen con las expectativas de confiabilidad, rendimiento, usabilidad y seguridad.
Las pruebas de API verifican la precisión de los datos y el formato, el manejo de errores, el cumplimiento de autenticación y autorización, problemas de compatibilidad, problemas de carga y más. Los equipos de desarrollo pueden optar por ejecutar estas pruebas manualmente o usar software para automatizar las pruebas y maximizar la eficiencia del proceso. Independientemente del enfoque, las pruebas integrales de API requieren una variedad de métodos de prueba para ayudar a garantizar el rendimiento óptimo y la seguridad de las API y las aplicaciones.
Las aplicaciones modernas suelen tener tres capas: una capa de datos, una capa de servicio (o aplicación) y una capa de presentación. La capa de servicio contiene la lógica de negocio de la aplicación (y la funcionalidad principal de la API), que dicta cómo las API se comunican con otros componentes de la aplicación y sus funciones.
Históricamente, los desarrolladores implementaban pruebas de capa API al final del ciclo de vida del desarrollo de software . Sin embargo, hoy en día muchas compañías están adoptando estrategias de desarrollo API-first, donde los equipos de desarrollo construyen aplicaciones como una red de servicios entregados a través de API.
Mantener API optimizadas es crítico para un enfoque API-first, por lo que los desarrolladores a menudo optan por incorporar prácticas de prueba de API en una etapa más temprana del ciclo de vida. Este enfoque proactivo, conocido como "desplazamiento a la izquierda", ayuda a los equipos a encontrar y arreglar problemas antes, evitar errores costosos y retrasos en los proyectos, y optimizar todo el proceso de desarrollo.
Sin embargo, cabe señalar que las pruebas de API pueden continuar incluso después del despliegue. Las pruebas de posproducción (o pruebas de desplazamiento a la derecha) ofrecen a las empresas un enfoque de pruebas complementario que, cuando se utiliza junto con las estrategias de desplazamiento a la izquierda, puede integrar un bucle de feedback continuo en DevOps y pipelines de CI/CD.
Más allá de ayudar a crear API más estables y confiables, las pruebas de API ofrecen a las empresas ventajas significativas. Ayuda a mejorar la calidad de las aplicaciones de software empresarial, minimizar los costos de desarrollo, acelerar la entrega de software y más.
Las API están en todas partes. Son el tejido conectivo para una variedad de sistemas y procesos, y tanto las empresas como los usuarios individuales esperan mucho de ellos. Las pruebas de API se aseguran de que funcionen como deberían. Desglosemos eso un poco.
Las API (incluidas las API SOAP, GraphQL y REST) conectan aplicaciones, servicios web, sistemas y bases de datos en todo el mundo digital. Permiten a las empresas integrar bases de datos, conectar sistemas heredados centrales con plataformas modernas y conectar despliegues en diferentes entornos. También permiten a las organizaciones ofrecer servicios a desarrolladores y socios externos y facilitar experiencias de usuario más conectadas.
Los usuarios individuales se encuentran con API todo el tiempo, quizás sin saberlo. Cuando los usuarios ingresan una ciudad en una aplicación meteorológica para buscar las condiciones actuales, la aplicación llama a una API meteorológica para obtener datos meteorológicos en tiempo real. Del mismo modo, cuando un usuario hace clic en "obtener indicaciones" en una aplicación de navegación, el backend de la aplicación llama a una API de indicaciones, que recupera las indicaciones paso a paso y las envía de vuelta al usuario.
Es más, los usuarios actuales esperan interactuar con aplicaciones confiables y ultra receptivos. Las tasas de rebote de los usuarios aumentan 32 % cuando los tiempos de carga aumentan de un segundo a tres segundos.1 Y 40 % de los usuarios abandonan el sitio si tardan más de tres segundos en cargarse.2 El énfasis en las API ha llevado a muchas organizaciones a adoptar un enfoque basado en las API, donde las API se consideran componentes básicos de una aplicación (y reciben una atención proporcional).
Los problemas a nivel de API pueden generar problemas de rendimiento (como un aumento de la latencia) para los usuarios y exponer los datos empresariales a ciberataques, lo que perjudica los resultados de una empresa. Para evitar estos problemas, las aplicaciones y las redes API-first requieren API seguras y de alto rendimiento. Y las pruebas continuas son esenciales para construir y mantener dichas API.
Las pruebas de API verifican que las API proporcionan los resultados esperados y que lo hacen de forma coherente en respuesta a diferentes entradas y escenarios. Permite a los equipos dirigir problemas a nivel de servidor antes de que lleguen a la interfaz de usuario y creen problemas mayores.
Las pruebas de API ayudan a los equipos a simular de forma segura escenarios que serían riesgosos o poco prácticos de realizar a nivel de interfaz (por ejemplo, buscar vulnerabilidades de seguridad). Y en las arquitecturas de microservicios, donde cada microservicio generalmente administra su propio almacén de datos y expone funciones a través de APIs, las pruebas de API ayudan a garantizar que los microservicios interactúen de manera efectiva y segura.
Obtener una visión completa y precisa del estado de las API requiere que los equipos de TI realicen una serie de pruebas, que incluyen:
Pruebas funcionales (que incluyen pruebas unitarias, de regresión e integración) ayudan a garantizar que una API proporcione las respuestas y los formatos de datos correctos para una solicitud en particular. Implica enviar solicitudes específicas a los endpoints de la API y comprobar que se devuelven los códigos de estado esperados, los cuerpos de respuesta y las estructuras de datos.
Las pruebas funcionales tienen como objetivo general validar la funcionalidad en diferentes escenarios de prueba, incluidos los casos normales y extremos, el manejo de errores y el cumplimiento de las reglas comerciales.
Las pruebas unitarias son una técnica de prueba de software en la que las unidades o componentes individuales de una aplicación (como funciones, métodos o clases) se prueban por separado para asegurarse de que funcionan según lo previsto. Para las API, eso significa enviar una única solicitud a un único punto final de API para obtener una única respuesta o una serie de respuestas.
Las pruebas unitarias de la API intentan confirmar que cada parte del código base se comporta correctamente, de modo que los desarrolladores puedan detectar errores a tiempo y crear un código de API más fiable.
Las pruebas de rendimiento evalúan la velocidad, la capacidad de respuesta y el rendimiento de una API en diferentes situaciones, incluida la forma en que maneja los picos de tráfico y numerosas llamadas simultáneas a la API. Los equipos pueden realizar una serie de pruebas de rendimiento (pruebas de carga, pruebas de estrés y pruebas de resistencia, entre otras) para detectar cuellos de botella en el tráfico y garantizar una baja latencia, especialmente cuando las API forman parte de sistemas dinámicos más grandes.
Por ejemplo, es posible que el personal de TI desee verificar qué tan rápido y confiable responderá una API de carrito de compras en un sitio de comercio electrónico durante un evento importante de compras en línea, como una venta navideña.
Las pruebas de seguridad ayudan a garantizar que las API protejan los datos confidenciales y eviten el acceso no autorizado. Incluye la identificación de vulnerabilidades de endpoint, como scripts entre sitios, inyección SQL y debilidades en los protocolos de autenticación o autorización. Las pruebas de seguridad también pueden identificar transferencias de datos no cifradas, uso de contraseñas débiles y arquitectura de red insegura.
Las pruebas de autenticación, por ejemplo, pueden Verify la eficacia de los mecanismos de autenticación de API (como claves de API, token web JSON (JWT), token de acceso OAuth y pares tradicionales de nombre de usuario y contraseña). Y las pruebas de inserción de API, también llamadas pruebas de inserción de API, pueden ayudar a los equipos a encontrar vulnerabilidades de seguridad simulando ciberataques del mundo real y evaluando la respuesta de la API.
Las pruebas de integración evalúan cómo funcionan juntos los diferentes componentes o módulos de un sistema, generalmente después de que se realizan pruebas unitarias de las API. Requiere que los equipos prueben las entradas y resultados de una API para verificar las interacciones e interfaces entre los módulos.
Las pruebas de integración ayudan a revelar intercambios de datos, protocolos de comunicación y dependencias externas del sistema problemáticos que pueden crear problemas de interfaz y socavar el rendimiento general de una aplicación. Los equipos pueden utilizar un enfoque gradual (en el que los componentes se integran y se prueban de forma gradual), "enfoques big bang" (en los que todos los componentes se integran a la vez y todo el sistema se prueba a la vez) u otros métodos de prueba.
Las pruebas de integración a veces se pasan por alto en el desarrollo de API, pero es un proceso crítico para mantener el estado de la aplicación, especialmente cuando una aplicación depende de API externas.
Las pruebas de estrés y las pruebas de carga tienen objetivos similares: determinar la capacidad de una API.
Las pruebas de estrés empujan a las API más allá de sus límites operativos normales para determinar su punto de ruptura. Simula situaciones, como recursos restringidos y cargas extremas, para identificar cuellos de botella, problemas de escalabilidad y la capacidad máxima que una API puede manejar antes de que ocurran problemas.
Las pruebas de carga miden el rendimiento de las API en diferentes niveles de solicitudes simultáneas o actividad del usuario. Ayuda a los equipos de desarrollo a comprender cómo responden las API a diferentes cargas de tráfico, para que puedan gestionar eficazmente el tráfico de API y minimizar los tiempos de respuesta y las tasas de error.
Las pruebas de documentación ayudan a garantizar que las API estén claramente documentadas y que la documentación describa con precisión su funcionalidad. También valida la integración de característica de API y verifica que las API se comporten como se especifica en la documentación.
Los probadores de documentación pueden confirmar que una API devuelve los datos esperados, que sus parámetros están correctamente definidos y que los formatos de datos se alinean con la documentación actual.
Pruebas de interoperabilidad verifican que una API pueda conectarse y comunicarse de manera efectiva con diferentes sistemas operativos, infraestructuras, entornos de hardware y lenguajes de programación. Una API debe, por definición, ser interoperable.
Las pruebas de interoperabilidad de API ayudan a garantizar que las API se adhieran a los estándares, protocolos y formatos de datos de la industria para que tengan una amplia compatibilidad con diversas aplicaciones y servicios de clientes. También confirman que las API pueden admitir formatos de datos estándar (como JavaScript Object Notation (JSON), XML, Protocol Buffers), protocolos de comunicación (como HTTP, WebSockets, gRPC), codificaciones de caracteres, localización y mecanismos de autenticación.
Las pruebas de contrato capturan las interacciones entre dos sistemas o módulos (dos microservicios, por ejemplo) para evaluar la compatibilidad y la eficacia de su comunicación. Verifican que las interacciones de API se adhieran a contratos predefinidos y que los contratos permanezcan consistentes en todos los despliegues, lo que los hace especialmente útiles para probar API en arquitecturas de microservicios.
Mediante las pruebas de contrato, los desarrolladores pueden evitar problemas de integración de API y simplificar la comunicación entre los desarrolladores de front-end y los ingenieros de back-end.
Las pruebas de fuzz de API, o fuzzing de API, evalúan la seguridad y la estabilidad de las API de una aplicación. Implica enviar una variedad de entradas malformadas o inesperadas a una API para encontrar vulnerabilidades, como errores de validación de entrada, desbordamientos de búfer, fallas de inyección y otros problemas de seguridad.
El fuzzing puede hacer que una API se comporte de forma impredecible y revelar fallos en la forma en que procesa las entradas y las secuencias de peticiones. Este ejercicio ayuda a los equipos informáticos a descubrir problemas de seguridad que podrían emplear para poner en peligro la aplicación.
Las pruebas de extremo a extremo evalúan la integración y la funcionalidad completas de una API dentro de su sistema o aplicación más amplios. Simula escenarios del mundo real para ayudar a los desarrolladores a comprender cómo interactúan las API con los componentes del sistema, las bases de datos y los servicios externos.
El proceso de prueba de extremo a extremo generalmente incluye la configuración de un entorno de prueba integral, la verificación de la autenticación y la autorización, la preparación de datos de prueba relevantes, el envío de solicitudes de datos con varias configuraciones de parámetros y la validación de la respuesta de la API para garantizar la coherencia de los datos.
Los mejores métodos de prueba para entornos impulsados por API dependen de la naturaleza de las API y su complejidad. Para las API simples que manejan principalmente las operaciones básicas de “crear, leer, actualizar, eliminar”, las pruebas manuales podrían ser suficientes. Las pruebas manuales son un proceso relativamente sencillo que implica enviar solicitudes de API y verificar las respuestas contra las expectativas.
Con las pruebas de API manuales, es importante crear un plan de pruebas y decidir qué escenarios y criterios probar. Luego, los equipos pueden preparar los parámetros de entrada necesarios, enviar solicitudes de datos y observar las respuestas de la API en busca de errores o resultados inesperados.
Si la API es más compleja o requiere una amplia manipulación de datos, la automatización de pruebas de API mediante herramientas de código abierto y de terceros puede ayudar a agilizar el proceso de prueba. Las pruebas automatizadas son especialmente beneficiosas para los proyectos de mayor envergadura, los entornos muy regulados y el tratamiento de datos confidenciales, porque son más eficaces y escalables que las pruebas manuales.
Las pruebas y el monitoreo de API tienen como objetivo garantizar que las API funcionen de manera óptima y que las aplicaciones puedan comunicarse de manera efectiva con otras aplicaciones y servicios. Sin embargo, se centran en diferentes partes del ciclo de vida de la aplicación.
Mientras que las pruebas de API son un enfoque proactivo que se centra en detectar problemas de rendimiento, seguridad y confiabilidad durante el desarrollo, el monitoreo prioriza la detección de problemas después del despliegue. Las herramientas de monitoreo de API también rastrean y visualizan la telemetría de API a lo largo del tiempo, lo que permite a los equipos analizar datos históricos e identificar tendencias de rendimiento durante toda la vida útil posterior al lanzamiento de la API.
Debido a que tanto las prácticas de monitoreo como las de prueba ayudan a garantizar que las API y las aplicaciones estén optimizadas para los usuarios finales, las empresas necesitan ambas para mantener un ecosistema de API saludable.
La adopción generalizada del desarrollo de software API-first, las aplicaciones SaaS nativas de la nube y las canalizaciones aceleradas de CI/CD significa que las API ahora son omnipresentes en todo el panorama digital. También significa que las API están evolucionando más rápido que nunca. Por lo tanto, las compañías que buscan mantener a la vanguardia deben considerar la adopción de herramientas y prácticas innovadoras de prueba de API.
Algunos ejemplos de tendencias de pruebas emergentes incluyen:
Los equipos deDevOps y los ingenieros de control de calidad están recurriendo a las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para optimizar y fortalecer sus prácticas de prueba.3
Las herramientas impulsadas por IA pueden automatizar y acelerar la generación de casos de prueba para flujos de trabajo de API complejos. Por ejemplo, machine learning puede ayudar a las herramientas de prueba de API a generar casos de prueba más inteligentes y personalizados, ampliando la cobertura de pruebas en todas las API. Las herramientas de prueba también pueden usar algoritmos de aprendizaje automático (ML) para generar análisis predictivos, que ayudan a los equipos a predecir fallas de pruebas y prevenir problemas de API en el mundo real.
Y con la incorporación de IA agéntica (que permite a los agentes de IA completar tareas de forma autónoma en nombre de los seres humanos), las herramientas de API pueden crear pruebas de API de autocorrección, y seleccionar, priorizar y ejecutar pruebas en diferentes navegadores, dispositivos y sistemas operativos.
Las empresas están adoptando cada vez más arquitecturas de confianza cero 4, que priorizan prácticas sólidas de autorización y autenticación para cualquier dispositivo o usuario que intente interactuar con las API.
La seguridad de API de confianza cero funciona según el principio de que no se debe confiar automáticamente en ningún tráfico de red, ya sea que provenga de dentro o fuera de la organización. Tanto el usuario como el dispositivo se consideran no confiables de forma predeterminada. Los principios de confianza cero son especialmente útiles para proteger API y endpoints vulnerables de cara al público.
La virtualización de API permite a los equipos crear entornos de desarrollo y prueba de API paralelos y simulados. Las API virtualizadas permiten probar API activas que son inaccesibles o que exigirían importantes recursos informáticos para las pruebas. Ayudan a reducir las dependencias de API y agilizan las pruebas de API en arquitecturas de microservicios complejas.
A diferencia de las pruebas shift-left, que priorizan la detección y resolución proactiva de problemas al principio del proceso de desarrollo, las pruebas shift-right permiten a los equipos validar el rendimiento y la seguridad de la API en condiciones reales después del lanzamiento. En lugar de confiar en predicciones o simulaciones, los evaluadores de API pueden ejecutar experimentos controlados para recopilar datos del uso real de la aplicación, lo que puede revelar problemas que las pruebas de desplazamiento a la izquierda no pueden anticipar.
El uso de pruebas de desplazamiento a la derecha como complemento de las estrategias de desplazamiento a la izquierda ayuda a los desarrolladores a implementar pruebas de API de extremo a extremo en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo. Y en las arquitecturas actuales basadas en microservicios, nativas de la nube y contenerizadas, la combinación de enfoques puede resultar invaluable para lograr los objetivos de CI/CD.
Los enfoques de cambio a la derecha también facilitan las pruebas de software de posproducción. Con los lanzamientos canary, por ejemplo, los desarrolladores pueden lanzar nuevas características a un subconjunto de usuarios para monitorear y probar antes de un lanzamiento amplio. Y las pruebas A/B permiten a los desarrolladores lanzar dos versiones de una API para ver qué API funciona mejor.
La implementación de prácticas rigurosas de pruebas de API puede:
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1 6 Estadísticas de tiempo de carga del sitio web y por qué son importantes, Shopify, 13 de septiembre de 2024.
2 Top website statistics today, Forbes, 4 de junio de 2024.
3 Securing APIs in the age of AI, DevPro Journal, 17 de marzo de 2025.
4 10 tendencias de seguridad de API que todo desarrollador debe conocer en 2025, Rakuten SixthSense, 12 de enero de 2025.