fix(logs): rebaixa log por item das APIs para debug

[Arthrok]

Problema

As DAGs de API emitem 4 a 5 linhas em INFO por requisição HTTP, dentro de loops de paginação de milhares de iterações. Uma única task de fetch_relatorios_gestao medida em 06/10/2026: 118.232 linhas, 87 MB — e outra execução da mesma task chegou a 178 MB.

Distribuição das repetições nesse arquivo:

Repetições	Linha
23.669	[cliente_base.py] Attempt N for GET ...
23.625	[cliente_base.py] Request successful with status N
23.625	[cliente_transferegov.py] Fetched N registros
23.625	[api_relatorios_gestao_dag.py] Buscando relatórios para plano ID
14.734	[api_relatorios_gestao_dag.py] Plano N: N relatórios FINAL
8.891	[api_relatorios_gestao_dag.py] Nenhum relatório encontrado

Somou ~7 GB de log local e foi uma das causas de o disco da VM de homologação chegar a 100% (0 byte livre), derrubando o Airflow.

Agrava o custo: o log estruturado do Airflow 3 repete dag_id, task_id, run_id, ti_id, filename e lineno em toda linha. A média do arquivo é 770 bytes por linha para mensagens de ~110 caracteres — o envelope custa mais que o conteúdo.

O que muda

cliente_base.py — as duas linhas por requisição vão para debug. Beneficia os 11 clientes que herdam dele, não só o transferegov. A visibilidade de falha não se perde: o except já loga warning por tentativa e error ao esgotar as retentativas. A linha de Attempt ainda inclui kwargs, que pode carregar parâmetros de consulta — outro motivo para não ficar em info.

cliente_transferegov_fundo_a_fundo.py — Fetched N registros é por chamada de endpoint, não por task; vai para debug.

api_relatorios_gestao_dag.py — as três linhas por plano vão para debug, e os planos sem relatório passam a ser contados e reportados no resumo que já existia no fim da extração:

Extração concluída com N registros de N planos consultados (N planos sem relatório)

Trocar 8.891 warnings por um número: um warning repetido milhares de vezes para uma condição esperada é ruído, não sinal.

Reversibilidade

Nada se perde de forma irreversível. Com logging_level=DEBUG o detalhe por requisição volta quando for preciso investigar.

Contexto

Terceira das três causas que lotaram o disco. As outras duas:

• fix(cosmos): desliga install_dbt_deps e corta 94% do log de task #74 (mergeado) — o Cosmos emitia um aviso 1.213 vezes por log de task, 94% de cada arquivo, ~25 GB.
• O upload de log para o MinIO nunca funcionou (airflow-logs com 0 objetos), então delete_local_logs = True nunca disparava e nada era apagado. Causa identificada: o upload roda no supervisor da task, que não resolve connection pela execution API; a correção é expor AIRFLOW_CONN_MINIO_DEFAULT como env var e está no repo de infra.

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