docs: add latency benchmark vs LiteLLM/Portkey

- bench/ reproducible harness: instant mock backend + Apache Bench (ab -k -r)
- measures gateway overhead in passthrough mode (apples-to-apples)
- BENCHMARKS.md: methodology, caveats, results (cortiq ~57k rps p99 1ms vs
  Portkey ~5.8k p99 9ms vs LiteLLM 4-workers ~1.2k p99 59ms)
- README (EN+RU): Performance section + highlight

README.ru.md

@@ -34,7 +34,8 @@
 
 ## ✨ Ключевое
 
-- **Drop-in OpenAI API.** Направьте любой OpenAI-клиент на шлюз и шлите `model: "cortiq-auto"`.
+- **Быстрый.** Rust/Tokio: overhead шлюза с **субмиллисекундным p99** — ~10× к throughput Portkey и ~47× к LiteLLM в сопоставимом бенчмарке ([детали](BENCHMARKS.md)).
+- **Drop-in OpenAI API + стриминг.** Направьте любой OpenAI-клиент на шлюз и шлите `model: "cortiq-auto"`; `stream: true` поддержан (SSE).
 - **Интеллектуальный роутинг.** `complexity.tier` → упорядоченный пул моделей (`low → локально`, `high → облако`), с fallback и мягкой деградацией, если роутер недоступен.
 - **Встроенная многоязычная панель управления.** Модели, роутинг, протоколы, ключи и секреты — из веб-интерфейса, **без ручного TOML и без рестарта** (горячая перезагрузка). **7 языков** (en, ru, de, fr, es, zh, tr), тёмная/светлая тема.
 - **Живая аналитика.** Статистика по запросам (токены, стоимость, латентность, доля успеха, failover), графики, разбивка по моделям/полосам/задачам и Prometheus `GET /metrics`.
@@ -168,6 +169,19 @@ print(resp.choices[0].message.content)
 
 ---
 
+## ⚡ Производительность
+
+Overhead шлюза при проксировании одного и того же мгновенного бэкенда, `ab -k -r -c 20 -n 5000`:
+
+| Шлюз | req/s | p50 | p99 |
+|---|--:|--:|--:|
+| **Cortiq Gateway** (Rust) | **~57 300** | 0 ms | **1 ms** |
+| Portkey (Node) | ~5 800 | 3 ms | 9 ms |
+| LiteLLM (Python, 4 воркера) | ~1 200 | 9 ms | 59 ms |
+
+Методология, оговорки и воспроизводимый harness — **[BENCHMARKS.md](BENCHMARKS.md)**
+(`bash bench/run.sh`). Абсолютные числа зависят от железа; важны соотношения.
+
 ## Сборка и тесты
 
 ```bash