Для ипотечного калькулятора с 50k операций в день выбор между асинхронностью, многопоточностью и мультипроцессингом зависит от характера задач:

Если операции в основном I/O-bound (например, запросы к базе, внешним сервисам), то асинхронность (asyncio) позволит эффективно обрабатывать много запросов с меньшими затратами ресурсов.
Если операции CPU-bound (сложные вычисления), то Python GIL ограничит многопоточность, и лучше использовать мультипроцессинг для параллельного выполнения.
Многопоточность в Python эффективна только для I/O-bound задач.

В случае ипотечного калькулятора, если расчёты не слишком тяжёлые, можно использовать асинхронный сервер (например, FastAPI с async), чтобы обрабатывать множество запросов одновременно. Если расчёты тяжёлые, стоит вынести их в отдельные процессы или сервисы (через multiprocessing или отдельные микросервисы), чтобы не блокировать основной поток.

Пример с asyncio:

import asyncio

async def calculate_mortgage(data):
    # асинхронные операции, например, запросы
    await asyncio.sleep(0.01)  # имитация
    return compute(data)

async def main(requests):
    tasks = [calculate_mortgage(r) for r in requests]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

Если CPU-bound, то:

from multiprocessing import Pool

def calculate(data):
    return compute(data)

with Pool() as pool:
    results = pool.map(calculate, requests)

Кейс: ипотечный калькулятор с 50k операций в день — что использовать: асинхронность, многопоточность или мультипроцессинг?