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

docs/stack.md

@@ -31,7 +31,7 @@
 | Мониторинг | **Prometheus + Grafana + Loki** | Метрики, логи, алерты |
 | Бэкапы | **Отложены** (см. раздел 5) | Принятый риск на текущем этапе |
 | CI/CD | **GitLab CI** | Сборка образов, деплой на сервер |
-| AI-ассистент «Зам» | **Внешний LLM API: OpenRouter / PiAPI** | Без GPU; выбор модели — в тестировании (см. раздел 8) |
+| AI-ассистент «Зам» | **OpenRouter → `deepseek/deepseek-chat`** | Без GPU; модель выбрана по тестам (раздел 8). PiAPI — резерв (медиа) |
 
 ---
 
@@ -144,35 +144,35 @@ OpenRouter и PiAPI — зарубежные сервисы, данные ухо
 
 ---
 
-## 8. AI-ассистент: тестирование моделей
+## 8. AI-ассистент: выбранная модель
 
-Выбор LLM — в тестировании. Критерии оценки:
+**Модель: `deepseek/deepseek-chat` (через OpenRouter).**
 
-| Критерий | Что проверяем |
-|---|---|
-| Русский язык | Качество текста, терминология («точка 0», «прирост», «красная зона») |
-| Function calling | Надёжность вызова инструментов (заполнить карточку, создать задачу, загрузить артефакт) |
-| Стоимость | Цена за 1M токенов, оценка месячного бюджета |
-| Скорость | Латентность ответа |
-| Контекст | Размер окна (сводки по 89 регионам) |
-| Стабильность | Повторяемость структурированного вывода (JSON) |
+Выбор сделан по результатам тестирования (стенд `tools/test_models.py`, отчёт — `docs/llm-test-report.md`).
 
-Кандидаты (через OpenRouter): GPT-4o / GPT-4o-mini, Claude (Sonnet/Haiku), Gemini Flash, Qwen, DeepSeek, Mistral.
-PiAPI — уточнить назначение (генерация изображений/медиа для артефактов или LLM).
+| Тест | Статус | Латентность | Стоимость |
+|---|---|---|---|
+| Русский текст (еженедельный фокус целей) | ✅ OK | 9.65 с | $0.00019 |
+| Function calling (`create_task`) | ✅ OK | 3.55 с | $0.00034 |
+| Структурированный JSON | ✅ OK | 3.34 с | $0.00008 |
+
+**Оценка стоимости:** ~$0.0002–0.0003 за действие ассистента → ~$3/мес при 10 000 действий, ~$30/мес при 100 000.
+
+**Критерии, по которым оценивалась модель:** русский язык и терминология, надёжность function calling, стоимость, латентность, размер контекста, стабильность JSON.
+
+**PiAPI** — резервный вариант (генерация медиа), на текущем этапе не используется.
 
 ---
 
 ## 9. Открытые вопросы
 
-1. **Модель LLM** — по результатам тестирования (раздел 8).
-2. **Назначение PiAPI** — LLM или генерация медиа.
-3. **Бэкапы** — когда включать (отложено).
-4. **Реестр отечественного ПО** — нужен ли в перспективе.
+1. **Бэкапы** — когда включать (отложено).
+2. **Реестр отечественного ПО** — нужен ли в перспективе.
+3. **PiAPI** — назначение и момент подключения (резерв).
 
 ---
 
 ## 10. Следующие шаги
 
-1. Провести тестирование LLM-моделей (раздел 8).
-2. Утвердить документ.
-3. Перейти к техническому проекту: структура БД, контракты API, макеты экранов.
+1. Утвердить документ.
+2. Перейти к техническому проекту: структура БД, контракты API, макеты экранов.