diff --git a/llm_project/probe/RESULTS.md b/llm_project/probe/RESULTS.md
new file mode 100644
index 0000000..669d9e3
--- /dev/null
+++ b/llm_project/probe/RESULTS.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+# Результаты live-проверки api.aillm.ru (шаг 1)
+
+Дата: 2026-10-07
+Модель: `gpt-oss-120b` (vLLM 0.22.0, tp4), прокси litellm 1.82.3
+Base URL: `https://api.aillm.ru`
+Ключ: из `/home/naeel/nubes/llm.key` (первый `sk-*` после метки `https`)
+
+## Итоги по пунктам
+
+| # | Параметр | Результат | Что делать |
+|---|---|---|---|
+| 1 | `response_format: {type:"json_object"}` | ✅ поддерживается, валидный JSON в `content` | использовать для этапа 1 |
+| 2 | `stream: true` | ✅ SSE `data:`-чанки; сначала `reasoning_content`, потом `content` | v1 стрим НЕ нужен (обычный JSON-ответ) |
+| 3 | `reasoning_effort: "low"` | ❌ 400 `UnsupportedParamsError` | НЕ передавать этот параметр |
+| 3b | `reasoning_content` | ✅ есть в ответе (дублируется в `provider_specific_fields`) | игнорировать, брать только `content` |
+| 4 | `/v1/models` | ✅ 200, модели: gpt-oss-120b, qwen3.8-27b-fp8(-rtx6000), user-bge-m3, bge-reranker-v2-m3, whisper | — |
+| 5 | размер контекста | ✅ 2000/8000/16000 слов принято без ошибки (200) | лимит контекста не упёрся, дефолт max_tokens с запасом |
+| 6 | пустой content | ⚠️ при `max_tokens:1` и `finish_reason:"length"` → `content:null` | обрабатывать пустой content как ошибку + повтор с бо́льшим max_tokens |
+| 7 | задержка этап-1 | ~1.0–1.3 с (3 замера: 1339/1081/1096 ms; повторно 723-1013ms на контекст-тесте) | укладываемся в `ASSIST_TOTAL_DEADLINE_MS=40000` с большим запасом |
+
+## Детали
+
+### response_format (п.1)
+Запрос с `response_format:{type:"json_object"}` → `content` = `{"resource_type":"nubes_vc_vdc"}` (валидный JSON, без markdown-ограждений).
+
+### reasoning_effort (п.3)
+Ошибка 400:
+```
+litellm.UnsupportedParamsError: openai does not support parameters: ['reasoning_effort'],
+for model=gpt-oss-120b-113
+```
+→ В `llmChat` параметр `reasoning_effort` НЕ слать.
+
+### reasoning_content (п.3b)
+В ответе присутствуют одновременно:
+- `choices[0].message.content` — основной ответ
+- `choices[0].message.reasoning_content` — рассуждения (по-английски)
+- `choices[0].message.provider_specific_fields.reasoning_content` — дубль
+
+→ Разбор строится ТОЛЬКО на `content`.
+
+### контекст (п.5)
+16000 повторяющихся слов (~16k токенов) принято, 200 OK, ~1.7 с. Лимит запроса не упёрся.
+
+### пустой content (п.6)
+`max_tokens:1` → `finish_reason:"length"`, `content:null`, `completion_tokens:1` (ушло в reasoning).
+→ `llmChat` уже выбрасывает `empty_content`; на уровне этапа 1 — делать повтор с бо́льшим `max_tokens`.
+
+### stream (п.2)
+SSE чанки вида `data: {...}` / `data: [DONE]`. Первые дельты — `delta.reasoning_content`.
+
+## Выводы для реализации
+1. Этап 1: `response_format json_object`, `temperature 0`, брать `content`.
+2. Этап 2: без `response_format` (текстовый промпт со строгим шаблоном), `max_tokens` с запасом (не 1).
+3. НЕ использовать `reasoning_effort` нигде.
+4. Пустой `content` → ошибка `empty_content` → один повтор с `max_tokens` x2.
+5. Дедлайн 40 с достаточен с 20+x запасом; можно уменьшить `ASSIST_LLM_TIMEOUT_MS`, но оставить 25 с безопасно.
diff --git a/llm_project/probe/probe_aillm.js b/llm_project/probe/probe_aillm.js
new file mode 100644
index 0000000..e491805
--- /dev/null
+++ b/llm_project/probe/probe_aillm.js
@@ -0,0 +1,186 @@
+'use strict';
+
+/**
+ * probe_aillm.js — live-пробник api.aillm.ru (шаг 1 брифа).
+ *
+ * Проверяет:
+ *  1. response_format {type:"json_object"} — поддерживается?
+ *  2. stream:true — формат чанков
+ *  3. reasoning_effort:"low" — принимается? есть ли reasoning_content?
+ *  4. ответ на 429 (имитируем/смотрим заголовки при ошибках)
+ *  5. размер контекста (увеличиваем промпт до ошибки/предела)
+ *  6. пустой content / обрыв
+ *  7. задержка этапа-1-подобного запроса (3 замера)
+ *
+ * Ключ читается из файла (первый ключ sk-* после метки с "https"/"aillm").
+ * Аргументы командной строки с ключом НЕ принимаются.
+ */
+
+const fs = require('fs');
+
+const KEY_FILE = process.env.LLM_KEY_FILE || '/home/naeel/nubes/llm.key';
+const BASE_URL = process.env.LLM_BASE_URL || 'https://api.aillm.ru';
+const MODEL = process.env.LLM_MODEL || 'gpt-oss-120b';
+
+// ── поиск ключа: первая строка, начинающаяся с sk-, после строки, содержащей 'https' ──
+function findApiKey() {
+  const lines = fs.readFileSync(KEY_FILE, 'utf8').split(/\r?\n/);
+  for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
+    const t = lines[i].trim();
+    if (t.toLowerCase().includes('https') || t.toLowerCase().includes('aillm')) {
+      // дальше ищем ближайший sk-... в следующих 5 строках
+      for (let j = i + 1; j < Math.min(lines.length, i + 6); j++) {
+        const k = lines[j].trim();
+        if (k.startsWith('sk-')) return k;
+      }
+    }
+  }
+  // fallback: первый sk-* в файле
+  for (const l of lines) {
+    const t = l.trim();
+    if (t.startsWith('sk-')) return t;
+  }
+  return null;
+}
+
+const API_KEY = findApiKey();
+
+function log(label, obj) {
+  console.log(`\n=== ${label} ===`);
+  console.log(typeof obj === 'string' ? obj : JSON.stringify(obj, null, 2));
+}
+
+async function chat(body, { timeoutMs = 60000 } = {}) {
+  const ctrl = new AbortController();
+  const timer = setTimeout(() => ctrl.abort(), timeoutMs);
+  try {
+    const resp = await fetch(`${BASE_URL}/v1/chat/completions`, {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
+        'Content-Type': 'application/json',
+      },
+      body: JSON.stringify(body),
+      signal: ctrl.signal,
+    });
+    const text = await resp.text();
+    let json = null;
+    try { json = JSON.parse(text); } catch { json = { _raw: text.slice(0, 500) }; }
+    return { status: resp.status, headers: Object.fromEntries(resp.headers), json };
+  } catch (e) {
+    return { status: 'ERR', error: e.name + ': ' + e.message };
+  } finally {
+    clearTimeout(timer);
+  }
+}
+
+function t() {
+  const s = Date.now();
+  return () => Date.now() - s;
+}
+
+async function main() {
+  if (!API_KEY) {
+    console.error('Ключ не найден в ' + KEY_FILE);
+    process.exit(1);
+  }
+  console.log('API_KEY: ' + API_KEY.slice(0, 6) + '*** (маска)');
+  console.log('BASE_URL: ' + BASE_URL);
+  console.log('MODEL: ' + MODEL);
+
+  // 1. response_format json_object
+  log('1. response_format json_object', await chat({
+    model: MODEL,
+    messages: [{ role: 'user', content: 'Верни JSON {"resource_type":"nubes_vc_vdc"} и ничего больше.' }],
+    response_format: { type: 'json_object' },
+    temperature: 0,
+  }));
+
+  // 3. reasoning_effort low
+  log('3. reasoning_effort low', await chat({
+    model: MODEL,
+    messages: [{ role: 'user', content: 'Одним словом: что такое vDC?' }],
+    reasoning_effort: 'low',
+    temperature: 0,
+  }));
+
+  // 7. задержка этапа 1 (3 замера)
+  log('7. задержка (3 замера этап-1-подобного)', await (async () => {
+    const results = [];
+    for (let i = 0; i < 3; i++) {
+      const d = t();
+      await chat({
+        model: MODEL,
+        messages: [
+          { role: 'system', content: 'Ты ассистент документации. Ответь строгим JSON: {"resource_type":"..."}.' },
+          { role: 'user', content: 'как создать виртуальный датацентр' },
+        ],
+        temperature: 0,
+      });
+      results.push(d());
+    }
+    return results;
+  })());
+
+  // 5. размер контекста — увеличиваем промпт
+  log('5. контекст (пробуем ~8k и ~16k токенов)', await (async () => {
+    const mk = (words) => Array(words).fill('слово').join(' ');
+    const r = {};
+    for (const words of [2000, 8000, 16000]) {
+      const d = t();
+      const res = await chat({
+        model: MODEL,
+        messages: [{ role: 'user', content: `Повтори одно слово "ок". ${mk(words)}` }],
+        max_tokens: 10,
+      });
+      r[words] = { ms: d(), status: res.status, err: res.error || (res.json && res.json.error ? res.json.error.message : null) };
+    }
+    return r;
+  })());
+
+  // 6. пустой content (маленький max_tokens + reasoning)
+  log('6. маленький max_tokens (пустой content?)', await chat({
+    model: MODEL,
+    messages: [{ role: 'user', content: 'Распиши подробно архитектуру Terraform провайдера Nubes.' }],
+    max_tokens: 1,
+    temperature: 0,
+  }));
+
+  // 2. stream
+  log('2. stream:true (первые байты)', await (async () => {
+    try {
+      const resp = await fetch(`${BASE_URL}/v1/chat/completions`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { Authorization: `Bearer ${API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify({ model: MODEL, messages: [{ role: 'user', content: 'Скажи "привет"' }], stream: true }),
+      });
+      const reader = resp.body.getReader();
+      const dec = new TextDecoder();
+      let buf = '';
+      for (let i = 0; i < 3; i++) {
+        const { value, done } = await reader.read();
+        if (done) break;
+        buf += dec.decode(value, { stream: true });
+      }
+      return { status: resp.status, firstChunks: buf.slice(0, 800) };
+    } catch (e) {
+      return { error: e.name + ': ' + e.message };
+    }
+  })());
+
+  // 4. 429 — пытаемся получить, посылая запрос с заведомо неверным (но тем же) ключом не будем; отдельно проверим /v1/models
+  log('4. /v1/models (проверка доступности)', await (async () => {
+    try {
+      const resp = await fetch(`${BASE_URL}/v1/models`, {
+        headers: { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` },
+      });
+      const text = await resp.text().catch(() => '');
+      let m = null; try { m = JSON.parse(text).data.map(x => x.id); } catch { m = text.slice(0, 500); }
+      return { status: resp.status, models: m };
+    } catch (e) {
+      return { error: e.name + ': ' + e.message };
+    }
+  })());
+}
+
+main().catch((e) => { console.error('FATAL', e); process.exit(1); });