SENTINEL Подбор модели · стоимость · время · VRAM — на одной странице, офлайн. Model picker · cost · time · VRAM — one page, offline.

Введите размер сайта, железо и бюджет — ниже сразу появятся: внятная рекомендация (что использовать, как глубоко копать, сколько прогонов влезает), сравнение стоимости по моделям, проверка VRAM и подбор модели. Всё считается у вас в браузере, без интернета. Формулы — из LOCAL_MODELS §5/§6. Enter site size, hardware and budget — below you immediately get: a clear recommendation (what to use, how deep to dig, how many runs fit), a cost comparison across models, a VRAM fit check and a model picker. Everything runs in your browser, offline. Formulas mirror LOCAL_MODELS §5/§6.

▸Ваши параметрыYour inputs

Малый ≈ 1 стр × 5 шагов. Средний ≈ 3 × 10. Большой ≈ 5 × 15 + vision. Small ≈ 1 page × 5 steps. Medium ≈ 3 × 10. Large ≈ 5 × 15 + vision.
Локально = бесплатно (ваш GPU). «Cloud API» = платите за токены. Local = free (your GPU). “Cloud API” = you pay per token.
⚙ Точная настройка (режим, страницы, шаги, vision, VRAM, tok/s)⚙ Fine-tune (mode, pages, steps, vision, VRAM, tok/s)
explore — исследовать всё; goal — по NL-цели (−~85% планир.); replay — повтор (0 токенов). explore — map everything; goal — from an NL goal (−~85% planning); replay — re-run (0 tokens).
R — доля локаторов, которые дрейфят и требуют self-heal. R — fraction of locators that drift and need self-heal.
Ориентир — зависит от GPU и модели. Отредактируйте под себя. Illustrative — depends on GPU and model. Edit to match yours.

1Рекомендация — что использоватьRecommendation — what to use

2Стоимость прогона по моделямCost per run across models

Токены и $/прогон для вашей задачи по популярным моделям (облако + локально) + сколько прогонов влезает в бюджет. Цена считается по среднему $/1M (вход/выход раздельно — в «цены»). Каждая модель имеет токен-множитель (reasoning-модели шлют лишние think-токены). Локально — бесплатно; replay — 0 токенов. Tokens and $/run for your task across popular models (cloud + local) + how many runs fit your budget. Cost uses a blended $/1M (separate in/out under "prices"). Each model has a token multiplier (reasoning models emit extra think-tokens). Local is free; replay is 0 tokens.

⚠ цены ориентировочные, редактируемые — cutoff Jan-2026; H/M/L = пригодность для Sentinel (мнение), 🧠 reasoning, 👁 visionillustrative, editable pricing — cutoff Jan-2026; H/M/L = fit for Sentinel (opinion), 🧠 reasoning, 👁 vision
МодельModel Токенов/прогонTokens/run $/прогонrun Прогонов в бюджетRuns in budget Влезает?Fits?
💲 Цены и токен-множители (за 1M токенов) — ⚠ проверьте по ссылкам💲 Prices & token multipliers (per 1M tokens) — ⚠ verify via the links
Цены — ориентировочные и редактируемые, НЕ утверждение об актуальной стоимости. Облачные цены меняются; knowledge cutoff — январь 2026. Claude — из claude-api skill (2026-06-04); остальные — исследование 2026-06-28. Проверьте по ссылкам провайдеров. Кнопка ниже тянет живые цены из OpenRouter (сеть, только по клику). Prices are illustrative & editable, NOT a claim of current cost. Cloud pricing drifts; knowledge cutoff Jan-2026. Claude is from the claude-api skill (2026-06-04); others researched 2026-06-28. Verify via the provider links. The button below pulls live prices from OpenRouter (network, on click only).

3VRAM / железоhardware

Влезает ли модель в вашу видеопамять. Формула §5: VRAM ≈ параметры × байт(quant) + ~1.5 ГБ (KV-cache мал при batch=1). Whether a model fits your VRAM. §5 formula: VRAM ≈ params × bytes(quant) + ~1.5 GB (KV-cache is small at batch=1).

VRAM на модель — влезает в вашу видеопамятьPer-model VRAM — fits your GPU memory
МодельModel ПараметрыParams Quant ≈ VRAM РольRole Влезает в 12 ГБ?Fits 12 GB?
🧮 Свой расчёт: параметры × quant🧮 Custom: params × quant
Оценка ±10–15%: embedding/vision-тензоры иногда в полной точности. Сверяйте ollama show. Estimate ±10–15%: embedding/vision tensors are sometimes full-precision. Cross-check ollama show.

4Подбор локальной модели по железуLocal model picker by hardware

Что брать на ваш тир VRAM (§3.3). Имена/размеры — из LOCAL_MODELS §3: ✅ проверено · ⚠ verify-before-use. What to pick for your VRAM tier (§3.3). Names/sizes from LOCAL_MODELS §3: ✅ verified · ⚠ verify-before-use.

Подбор модели по тиру VRAMModel picks by VRAM tier
VRAM PLAN (рассуждения)PLAN (reasoning) VISION (скриншот)VISION (screenshot)

5Легенда — что значат поляLegend — what the fields mean

P
Страниц приложения, которые тестируем.App pages under test.
S
Шагов (действий) на страницу.Steps (actions) per page.
R
Доля сломанных локаторов (0–100%) — сколько требует self-heal.Fraction of broken locators (0–100%) — how many need self-heal.
V
Vision: чинить локаторы по скриншоту (VLM). Дороже.Vision: heal locators from a screenshot (VLM). More expensive.
РежимMode
explore — карта всего сайта; goal — по NL-цели поверх explore (−~85% планирования); replay — детерминированный повтор, 0 токенов.explore — map the whole site; goal — from an NL goal on top of explore (−~85% planning); replay — deterministic re-run, 0 tokens.
PLAN / HEAL / VISION
Роли LLM: планирование сценариев / повторная привязка локатора / чтение скриншота.LLM roles: scenario planning / locator re-grounding / screenshot reading.
ТокеныTokens
Единицы работы LLM = объём задачи (P·S·хилы), ~одинаков между моделями. Бюджеты: PLAN ≤ 50k, HEAL ≤ 20k на прогон.LLM work units = the workload (P·S·heals), ~same across models. Budgets: PLAN ≤ 50k, HEAL ≤ 20k per run.
Среднее $/1MBlended $/1M
Цена за 1M токенов, усреднённая вход/выход (по сплиту ~80/20). «раздельно» открывает вход/выход.Price per 1M tokens, averaged over in/out (~80/20 split). "separate" reveals in/out.
токен ×token ×
Множитель токенов на модель: токенайзер + reasoning «think»-токены (R1/o-серия). Ориентир, редактируемый.Per-model token multiplier: tokenizer + reasoning "think" tokens (R1/o-series). Illustrative, editable.
H / M / L · 🧠 · 👁
Пригодность для structured-JSON Sentinel (мнение, не бенчмарк) · reasoning-модель · поддержка vision.Fit for Sentinel's structured-JSON role (opinion, not a benchmark) · reasoning model · vision support.
Quant
Квантизация весов (Q4_K_M и т.п.): меньше бит → меньше VRAM, чуть ниже качество.Weight quantization (Q4_K_M etc.): fewer bits → less VRAM, slightly lower quality.
tok/s
Скорость генерации (токенов/сек) — задаёт время прогона локально.Generation speed (tokens/sec) — sets local run time.
ПрогоновRuns
Сколько прогонов покупает бюджет = бюджет ÷ цена прогона.Runs the budget buys = budget ÷ cost per run.

6ДокументацияDocumentation

README — обзор + быстрый стартoverview + quick start LOCAL_MODELS — модели, VRAM, токены, цены (§3.4)models, VRAM, tokens, pricing (§3.4) TESTING — офлайн-гейты, локальные модели, live-прогонoffline gates, local models, live run DEVELOPMENT — сборка, milestone-гейтыbuild, milestone gates ARCHITECTURE — компоненты + ADRcomponents + ADR DISTRIBUTION — поставка и онбордингdistribution & onboarding THREAT_MODEL — STRIDE-lite ROADMAP — дорожная карта + контракты M*roadmap + M* contracts

Co-pilot — суверенный vanilla UICo-pilot — sovereign vanilla UI

Единый air-gapped co-pilot (ADR-055): Settings — подключение и конфигуратор прогона; Tests — библиотека сценариев/тестов, история прогонов, беседы и живой AG-UI-таймлайн с авто-HITL. The single air-gapped co-pilot (ADR-055): Settings — connection and run configurator; Tests — scenario/test library, run history, conversations and the live AG-UI timeline with auto-HITL.

7Подключение к control-APIControl-API connection

Укажи URL и токен локального control-API — тогда конфигуратор (#8) и консоль (#9, вкладка «Тесты») смогут запускать прогоны напрямую. Токен хранится только в памяти вкладки, никогда в localStorage или URL. Enter your local control-API URL and bearer token — then the builder (#8) and the console (#9, "Tests" tab) can launch runs directly. The token is kept only in this tab's memory, never in localStorage or the URL.

С GitHub Pages «живой» режим работает только против http://localhost (mixed-content). Control-API должен слать CORS на этот origin (CONTROL_API_CORS_ORIGINS). Из бандла (docker compose --profile control-api up, порт 8090) ограничений нет. From GitHub Pages live mode only works against http://localhost (mixed-content exemption). The control-API must emit CORS for that origin (CONTROL_API_CORS_ORIGINS). From the bundle (docker compose --profile control-api up, port 8090) there is no such restriction.

8Конфигуратор RunConfigRunConfig builder

Сборка run.yaml / env / команды из проверенной поверхности конфигурации (brain/runconfig.py · cmd/agentctl). Скачай файлы или нажми «▶ Запустить» для прямого вызова control-API (нужно подключение выше). Build a valid run.yaml / env block / launch command from the verified config surface (brain/runconfig.py · cmd/agentctl). Download the files or press «▶ Run» to call the control-API directly (connection above required).

⚙ Бюджеты, auth, модель⚙ Budgets, auth, model
Зафиксирована на 0 — детерминизм (ADR-042). Намеренно не редактируется. Fixed at 0 — determinism (ADR-042). Intentionally not editable.

1) RunConfig YAML


    


    
2) Env

    

      

        
        
      

      

    

    ⚠ Ключ не попадает в YAML — только в env. Не коммить env с реальным ключом.⚠ The key stays in env only, not in YAML. Never commit env with a real key.

    
3) КомандаCommand

    

      
      

    


    

      
      
      
      сначала проверьте подключение (секция #7 выше)check the connection first (section #7 above)