docs: lock deepseek/deepseek-chat as assistant model, add LLM test report and harness

docs/llm-test-report.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# Отчёт: тестирование LLM-моделей для ассистента «Зам»
+
+**Проект:** АС «Платформа ОПОРА РОССИИ»
+**Дата:** 26.09.2026
+**Стенд:** `tools/test_models.py`
+**Провайдер:** OpenRouter
+
+---
+
+## 1. Цель
+
+Выбрать LLM для AI-ассистента «Зам» (п. 4.2.14 ТЗ, Вариант 1) по критериям: русский язык, function calling, структурированный вывод, стоимость, латентность.
+
+## 2. Методика
+
+Три тестовых сценария, приближенных к задачам ассистента:
+
+| Тест | Что проверяет |
+|---|---|
+| `ru_generation` | Генерация «Еженедельного фокуса целей» на русском с терминологией |
+| `function_calling` | Вызов инструмента `create_task` с корректными аргументами |
+| `json_output` | Структурированный JSON (region, point0, current, growth) |
+
+## 3. Результаты
+
+**Модель: `deepseek/deepseek-chat`**
+
+| Тест | Статус | Латентность | Токены (prompt+completion) | Стоимость |
+|---|---|---|---|---|
+| `ru_generation` | ✅ OK | 9.65 с | 150 + 160 | $0.00019 |
+| `function_calling` | ✅ OK | 3.55 с | 891 + 62 | $0.00034 |
+| `json_output` | ✅ OK | 3.34 с | 135 + 41 | $0.00008 |
+
+**Средняя латентность:** 5.51 с · **Стоимость прогона:** $0.00061
+
+### Пример ответа (`ru_generation`)
+
+> **Еженедельный фокус целей: Донецкая Народная Республика**
+> Прирост от точки 0: **+136**.
+> Округ ЮФО: **+365**, динамика: **12/12 регионов**.
+>
+> **Что делать:**
+> 1. Усилить поддержку предпринимателей…
+
+### Проверка function calling
+
+Модель корректно вызвала `create_task` со всеми обязательными полями:
+`title`, `due_date` (= 2026-10-01), `priority` (= высокий), `assignee` (= регион ДНР).
+
+### Проверка JSON
+
+Модель вернула валидный JSON с полями `region`, `point0`, `current`, `growth` (= 136).
+
+## 4. Оценка стоимости в продакшене
+
+| Объём действий/мес | Оценка стоимости |
+|---|---|
+| 10 000 | ~$3 |
+| 100 000 | ~$30 |
+
+Стоимость пренебрежимо мала относительно бюджета проекта.
+
+## 5. Вывод
+
+`deepseek/deepseek-chat` полностью подходит под задачи ассистента «Зам»: качественный русский язык, надёжный function calling, стабильный JSON, низкая стоимость. Латентность 3–10 с приемлема; при необходимости снижается стримингом ответа.
+
+**Решение:** модель ассистента — `deepseek/deepseek-chat` (OpenRouter). PiAPI — резерв (медиа), не используется на текущем этапе.
+
+## 6. Воспроизведение
+
+```powershell
+$env:OPENROUTER_API_KEY = "<ключ>"
+py -3 tools/test_models.py --models "deepseek/deepseek-chat"
+```
+
+> Ключ API в репозиторий не сохраняется.