Browser Use на дешевій моделі: налаштування base_url і вартість запуску

Browser Use приймає будь-який OpenAI-сумісний endpoint, тож підключити його до CheapTokens — це три значення: base_url, ваш ключ і повний id моделі. Нижче — agent.py, який відкриває сторінку товару, зчитує ціну й повідомляє її, а також оцінка вартості одного запуску за актуальними цінами.

Агент браузера надсилає текст сторінки моделі на кожному кроці, тож оцінка йде перед розкладом.

Встановлення та налаштування на API#

README Browser Use (перевірено 8 листопада 2026) встановлює його через uv; бібліотеці потрібен Python 3.11+ і вона під ліцензією MIT. Сторінка підтримуваних моделей у документації показує шаблон для власних endpoint: ChatOpenAI з base_url, потім Agent(task=..., llm=llm).

uv init --python 3.12
uv add browser-use

Покладіть ключ у файл .env поруч зі скриптом, ніколи не в коді:

CHEAPTOKENS_API_KEY=your-key-here

Потім agent.py:

import asyncio
import os

from dotenv import load_dotenv
from browser_use import Agent, ChatOpenAI

load_dotenv()

llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731',
    base_url='https://api.cheaptokens.dev/v1',
    api_key=os.getenv('CHEAPTOKENS_API_KEY'),
)

task = (
    'Open https://shop.example/laptop-x (replace with your product page). '
    'Find the current price and whether it is in stock. '
    'Reply with one line: price, currency, in stock yes/no. '
    'Do not click Buy or add anything to the cart.'
)

agent = Agent(task=task, llm=llm)
asyncio.run(agent.run())

Запустіть через uv run agent.py. Якщо перший запуск скаржиться на відсутній браузер, встановіть його, як показано в Browser Use quickstart (uvx browser-use install, перевірено 8 листопада 2026).

Чому ця модель: запуск браузера — це багато викликів із довгим контекстом сторінки. DeepSeek-V4-Flash має вікно контексту 380K, до 32 768 вихідних токенів на відповідь і одну ціну в будь-яку годину доби. Id має бути повним deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 — короткі назви з таблиць цін API не приймає. Інші id та основи підключення — у документації CheapTokens.

Що агент насправді робить на сторінці ціни#

Скажімо, ваше завдання — "скільки коштує цей ноутбук сьогодні". Агент виконує цикл: отримує текст сторінки, питає модель, що робити далі, виконує дію в браузері (відкрити, прокрутити, клікнути) і отримує новий текст сторінки. Він повторює, доки модель не вирішить, що має відповідь.

Остання стрілка — це те, що визначає вартість. Сторінка товару може містити тисячі токенів тексту, і він передається з кожним викликом. Допис у каналі від 6 листопада згадував Browser Use як браузерний шар агента для покупок, що порівнює пропозиції та відстежує зниження цін; та сама ідея підходить для щоденної перевірки однієї-двох сторінок, як у завданні вище.

Одне застереження, перш ніж щось планувати: агент читає все, що написано на сторінці, а сторінка може містити інструкції, адресовані агенту. Чекліст щодо prompt injection описує, що з цим робити, і завдання вище з тієї ж причини забороняє купівлю.

Скільки коштує один запуск#

Не вгадуйте; припускайте. Скажімо, запуск триває 15 кроків. Кожен крок надсилає завдання, історію та поточну сторінку: близько 12 000 вхідних токенів, а модель відповідає короткою дією приблизно на 600 токенів.

15 × 12 000 = 180 000 вхідних токенів і 15 × 600 = 9 000 вихідних токенів на запуск. На DeepSeek-V4-Flash такий запуск коштує $0.0036, вхід за $0.015 за 1M токенів. Вхід тут у 20 разів більший за вихід, що типово для роботи в браузері, а якщо рахувати разом у сумі, ціна нижча за референс OpenRouter для цієї моделі.

Таблиця нижче використовує ті самі цифри на крок для 15 кроків, тож ви можете порівняти кожну модель поряд:

Потім масштабуйте під свій розклад. Три сторінки раз на день — це 45 кроків; перетягніть повзунки на свої числа.

Версія цієї арифметики на 50 кроків для трьох моделей — у вартості сесії агента. Якщо ви віддаєте перевагу GLM-5.3-Flash (контекст 390K, до 8 192 вихідних токенів), його рядок є в таблиці вище; короткі відповіді-дії тут добре вкладаються в цю межу. Актуальні ціни для кожної моделі — на сторінці цін.

Якщо не працює#

Почніть із тексту помилки. Ці три — звичні підозрювані:

Останній випадок описано на сторінці підтримуваних моделей Browser Use (перевірено 8 листопада 2026) для менших моделей Qwen: вони можуть повертати неправильну схему дії. Виправлення, яке пропонує документація, — додати приклади правильного формату дії в промпт. Додайте їх до тексту завдання, наприклад:

Actions are JSON objects like {"navigate": {"url": "https://..."}}.
Always put the url inside the object.

Якщо запуск ходить по колу, зробіть завдання вужчим: одна сторінка, одне питання, відповідь в один рядок. Короткі завдання завершуються за менше кроків, а менше кроків — це найдешевше виправлення з усіх.

Далі: LangChain із власним base_url використовує ту саму ідею base_url, якщо ви будуєте власні ланцюги навколо агента браузера.