書同文、API 同規格！Vercel AI SDK 帶你統一多模型開發流程

作為一名專注於 AI 應用開發的工程師，我過去最常遇到的困擾，就是每一家大型語言模型（LLM）供應商的 API 和 SDK 格式都不一樣。無論是 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 還是 Amazon Bedrock，每套接口各有各的規則，導致我在專案中，總是得反覆處理資料結構轉換、錯誤攔截、串流協議與狀態同步等繁瑣細節。有時候，這些技術碎片化的瑣事會佔據我大半的開發時間，反而大幅壓縮了我原本應該專注於產品創新的精力。

這種「格式碎片化」的生態，讓我不得不維護多套 SDK、反覆重寫整合邏輯，不僅大幅增加維護與測試負擔，也讓專案穩定性與多模型切換變得更加棘手。更不用說還要同時兼容 React、Vue、Next.js、Svelte、Node.js 等各種前後端框架，以及 Serverless 和邊緣運算的特殊需求。身為一個希望將心力投入創新的工程師，我一直在尋找一套能標準化整合主流 LLM、真正實現跨平台兼容的開發工具。

AI SDK Homepage (Vercel)

後來，我發現了 Vercel AI SDK。這是 Vercel 官方推出的 TypeScript 工具包，將「統一 API」設計作為核心理念，直接把 OpenAI、Anthropic、Azure、Google Generative AI、Amazon Bedrock、Groq、Mistral、Cohere 等主流模型整合進同一開發體系。對我來說，不管是要做文本生成、聊天對話還是結構化內容產生，只要透過一致的 API 調用，就能快速切換底層模型，大幅提升了專案的彈性與開發效率，也終於能把開發重心回歸到產品創新與使用者體驗的優化上。

為什麼選擇 Vercel AI SDK？

TypeScript (Microsoft)

Vercel AI SDK 的技術亮點令人印象深刻。它不僅能無縫整合 React、Next.js、Vue、Svelte 與 Node.js，更針對 Serverless 與 Edge Functions 進行深度優化，打造極致順暢的開發體驗。統一 API 設計徹底屏蔽各家模型繁瑣細節，使多模型串接、切換與擴展變得自然直觀。內建智能快取、模型量化、流式輸出等高效能機制，即便在高併發環境下依然表現優異。官方也提供各類範例與最佳實踐，涵蓋多種框架和部署場景，不論新手還是資深開發者皆可快速上手。此外，SDK 與 Vercel 平台深度整合，支援 CI/CD、無伺服器部署、全球邊緣分發，協助團隊高效推進 AI 應用落地。

目前已經有眾多團隊和產品（如 Radar 智能虛擬助手、Soolv 企業自動化平台、TeamTeacher 教師 AI 助理、Aihoo.ai 多 AI 聊天平台等）將 Vercel AI SDK 視為標準開發工具，推動新一代 AI 應用的創新與普及。整體架構在 TypeScript 下高度型別安全，確保開發過程嚴謹可靠，大幅降低維護和擴展風險。

Core 與 UI 套件介紹

Vercel AI SDK 主要分為兩部分：Core（核心模組）和 UI（前端組件庫）。這種「分層式架構」讓你能根據需求自由組裝，無論是純後端任務自動化，還是全端互動式 AI 應用，都能找到合適的切入點。

Core：統一串接多模型

開發 AI 應用時，後端邏輯往往最繁瑣的部分在於串接多個供應商。Core 模組正是為了解決這一問題而設計。

A close up of a computer screen with a menu on it (Emiliano Vittoriosi)

AI SDK Core 是開發者與各大 LLM 供應商（如 OpenAI、Anthropic、Google、Azure、Bedrock 等）溝通的「橋樑」。它用同一組 API 隱藏不同供應商底層差異，讓你能專注在業務邏輯上，而不用為每次切換模型煩惱。

特色亮點

• 統一物件格式：不論串接哪一家 LLM，呼叫方式、輸入輸出格式都一致，減少學習成本。
• 自動處理串流與錯誤：內建流式回應支援，自動管理異常與重試，提升穩定性。
• 擴展性高：可自訂模型參數、串接自家私有模型，支援複雜 AI 工作流。

基本用法範例

import { generateText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

const { text } = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  prompt: '請用簡單易懂的例子解釋「量子糾纏」是什麼。',
});
console.log(text);

只要切換 model 參數，就能輕鬆轉換不同 AI 供應商：

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

const { text } = await generateText({
  model: anthropic('claude-3-opus-20240229'),
  prompt: '請用簡單易懂的例子解釋「量子糾纏」是什麼。',
});

這種高度一致的介面設計，讓多模型集成、測試與維護變得非常容易，不必為每家 API 繁瑣的細節頭痛！

UI：打造前端聊天介面

React.js (Calpa Liu)

AI SDK UI 不僅支援多種前端框架，對於 React 與 Vue.js 等主流技術棧都提供了現代化且完善的開發體驗。它內建多種 hooks 與組件，如 useChat、useCompletion、Chat 等，讓你能用極簡代碼快速構建流暢、即時的聊天與生成式應用。

主要特點包括：

• 即時流式回應：支援訊息逐步輸出，實現 ChatGPT 式對話體驗。
• 狀態管理簡化：自動處理用戶輸入、AI 回應、歷史訊息與錯誤提示，開發者專注於 UI 與業務邏輯。
• UI 組件靈活：可直接使用官方 UI 元件，也能自定義渲染，完美融入任意設計系統。
• 易於集成：與 Next.js、React、Vue、Vercel Serverless/Edge Functions 無縫結合，支援資料流推送與用戶權限控制。

React Chat UI 範例：使用 useChat 建立即時對話框

import { useChat } from '@ai-sdk/react'

export default function ChatBox() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit, isLoading } = useChat();

  return (
    <form onSubmit={handleSubmit} style={{ maxWidth: 500, margin: '0 auto' }}>
      <div>
        {messages.map(m => (
          <div key={m.id} style={{ margin: '8px 0' }}>
            <b>{m.role === 'user' ? '你' : 'AI'}:</b> {m.content}
          </div>
        ))}
      </div>
      <input
        value={input}
        onChange={handleInputChange}
        placeholder="輸入你的訊息..."
        disabled={isLoading}
        style={{ width: '80%' }}
      />
      <button type="submit" disabled={isLoading}>送出</button>
    </form>
  );
}

Vue.js Chat UI 範例：快速建立生成式聊天介面

Vue.js (Vue.js)

<template>
  <form @submit.prevent="handleSubmit" style="max-width: 500px; margin: 0 auto;">
    <div>
      <div
        v-for="m in messages"
        :key="m.id"
        style="margin: 8px 0;"
      >
        <b>{{ m.role === 'user' ? '你' : 'AI' }}:</b> {{ m.content }}
      </div>
    </div>
    <input
      v-model="input"
      :disabled="isLoading"
      placeholder="輸入你的訊息..."
      style="width: 80%;"
    />
    <button type="submit" :disabled="isLoading">送出</button>
  </form>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from 'vue';
import { useChat } from '@ai-sdk/vue'

const { messages, input, isLoading, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
</script>

透過上述 hooks 和組件，無論是 React 還是 Vue.js，開發者都能在數分鐘內打造完整的 AI 對話 UI，並享受彈性擴展與個性化設計的自由。

主要功能總覽

A large machine in a building with a clock on the front of it (Peter Herrmann)

Vercel AI SDK 結合核心與 UI 套件，為開發者帶來全方位的 AI 應用開發能力。以下為其核心亮點：

• 多模型串接：統一 API 介面，支援 OpenAI、Anthropic、Google、Azure、Bedrock 等主流 LLM，輕鬆切換不同供應商。
• 即時流式輸出：原生支援流式回應，讓使用者邊輸入邊看到結果，大幅提升回饋速度與互動體驗。
• 結構化數據生成：內建 schema 驅動的 JSON 輸出，適合知識提取、分類、複雜資料處理等應用場景。
• 前端聊天組件：提供 React、Vue 等現代框架的即時聊天 UI hooks 與組件，幾行代碼即可打造完整 AI 對話介面。
• Serverless/Edge 最佳化：針對 Vercel 與現代雲端平台深度優化，支援 CI/CD、自動擴展、全球部署。
• 高型別安全：全 TypeScript 編寫，確保開發過程的型別一致與可靠性。

流式文本生成

Vercel AI SDK 支援多家主流 AI 供應商的文本生成，並且原生內建流式響應能力。這意味著使用者在整個回應尚未產生完畢時，就能即時看到模型逐步生成的內容，極大提升人機互動的回饋體驗與流暢度。

import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

const response = streamText({
  model: openai('gpt-4o-mini'),
  messages: [{ role: 'user', content: 'What is the capital of Australia?' }],
});

// 使用流式響應
return response.toTextStreamResponse({
  headers: {
    'Content-Type': 'text/event-stream',
  },
});

結構化輸出（Schema）

Vercel AI SDK 具備生成結構化 JSON 數據的能力。透過 generateObject 和 streamObject，可約束模型輸出遵循特定 schema，非常適合資料提取、分類、合成等應用。

import { generateObject } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { z } from 'zod';

const { object } = await generateObject({
  model: openai('gpt-4o'),
  schema: z.object({
    recipe: z.object({
      name: z.string(),
      ingredients: z.array(z.object({ name: z.string(), amount: z.string() })),
      steps: z.array(z.string()),
    }),
  }),
  prompt: 'Generate a lasagna recipe.',
});

工具函式與 API 整合

SDK 內建工具調用機制，允許 AI 模型調用外部資源與執行離散任務，打造具備強大功能的 AI 應用。

import { generateText, tool } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

const { text } = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  prompt: 'What is the weather like today in San Francisco?',
  tools: {
    getWeather: tool({
      description: 'Get the weather in a location',
      parameters: z.object({
        location: z.string().describe('The location to get the weather for'),
      }),
      execute: async ({ location }) => ({
        location,
        temperature: 72 + Math.floor(Math.random() * 21) - 10,
      }),
    }),
  },
});

多平台支援與實作

Vercel AI SDK 不僅專為 Node.js 打造，還原生支援 Cloudflare Workers、Vercel Edge Functions、Bun、Deno、Lambda 等現代運算平台，並可無縫整合至各種全端框架（如 Next.js、Nuxt、SvelteKit、Astro）。無論你部署在雲端 Serverless 邊緣、傳統後端伺服器，或是 CLI/批次任務腳本，都能享受一致的 API 調用體驗。

這種強大的跨平台能力，使你能自由選擇最佳運行環境，根據實際需求靈活切換。自動處理流式訊息、錯誤捕捉、請求管理與多模型調度等繁瑣細節，有效降低整合與維護成本，讓開發者能專注在真正重要的產品創新上。

Node.js 實作

Vercel AI SDK 在 Node.js 下有極佳支援，能輕鬆整合至 Next.js API Route、Express、Fastify、NestJS 等主流框架。無論 Serverless（Vercel、AWS Lambda、Cloudflare Workers）還是傳統伺服器（Express、Koa、Fastify）或 CLI 批量腳本，皆可享有一致的 AI API 體驗。自動處理串流、例外、請求管理與多模型整合，讓你專注於業務開發。

原生 TypeScript 支援、跨平台運作（x86、ARM）、完整串流能力，特別適合大型生成式任務。多模型適配特性讓你根據需求靈活切換主流模型。

import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

export default async function handler(req, res) {
  const response = streamText({
    model: openai('gpt-4o-mini'),
    messages: [{ role: 'user', content: '說明 Vercel AI SDK 的優勢' }],
  });
  return response.toNodeStreamResponse(res);
}

Node.js 是官方推薦的開發及部署環境，資源完整，社群活躍，適合多數 AI 應用落地。

Cloudflare Workers 實作

Cloudflare (Cloudflare)

在 Cloudflare Workers 上可結合 Hono 框架與 Vercel AI SDK，實現超低延遲的 AI 服務，適合聊天機器人、客服助手等高併發應用。

Cloudflare Workers × Hono 實作：快速建構流式 AI API

import { Hono } from 'hono';
import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

const app = new Hono();

app.post('/chat', async (c) => {
  const { message } = await c.req.json();
  const response = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    messages: [{ role: 'user', content: message }],
  });
  return response.toStreamResponse(c);
});

export default app;

此部署方式能實現極低延遲與高擴展性，開發者可根據需求擴展指令、加入驗證或串接第三方服務。

雲原生架構組合示意

在構建高可用、大規模分佈式的 AI 應用時，選擇合適的雲端架構至關重要。以下介紹一套現代化、雲原生的 AI API 解決方案，融合 Cloudflare AI Gateway、Vercel AI SDK、Cloudflare Workers 以及 Hono 框架，為開發者帶來極致的效能、彈性與安全性。

架構組件亮點

• Cloudflare AI Gateway：作為全球型 API 入口，集中負責請求路由、負載均衡、流量分發，以及安全策略（如 API 金鑰隱藏、速率限制、用量監控等），確保所有流量經過審核與防護，提升安全與合規性。
• Vercel AI SDK：統一多家主流 AI 模型（OpenAI、Anthropic、Azure、Google 等）的 TypeScript SDK，支援流式響應、結構化數據輸出、工具調用等現代 AI 開發場景，顯著簡化多模型集成和切換。
• Cloudflare Workers：全球分佈式 Serverless 運算平台，提供毫秒級延遲與彈性擴展能力，非常適合高並發、低延遲的生成式 AI 應用。
• Hono 框架：輕量級、邊緣優化的 Web 路由框架，專為 Serverless 與 Edge Computing 設計，API 路由邏輯直觀易擴展，提升開發效率。

三步驟實作流式 AI 對話 API（Cloudflare + Hono）

以下將展示如何結合 Cloudflare Workers、Hono 與 AI Bindings，構建高效且易擴展的流式聊天 API。

1. 在 wrangler.toml 啟用 AI Bindings

[[ai]]
binding = "AI"

2. 生成並導入型別定義

執行 npx wrangler types 自動生成型別，並在專案中導入：

// types/global.d.ts
declare namespace Cloudflare {
  interface Env {
    AI: Ai;
  }
}

3. 實現流式 AI 聊天 API

import { Hono } from 'hono';

type Bindings = Cloudflare.Env;

const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();

app.post('/api/ai/chat', async (c) => {
  const { message } = await c.req.json();

  // 流式產生 AI 回應
  const aiStream = await c.env.AI.run('@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8', {
    messages: [{ role: 'user', content: message }],
    stream: true,
  });

  return new Response(aiStream, {
    headers: {
      'Content-Type': 'text/event-stream',
      'Cache-Control': 'no-store',
    },
  });
});

export default app;

架構亮點與優勢

• 全球邊緣加速：API 自動分流至最近節點，極速響應，適合全球即時互動場景。
• 多模型支援與熱插拔：同一 API 可靈活切換 LLM，快速滿足不同業務需求。
• 嚴謹安全控管：結合 API Gateway，實現速率限制、金鑰保護及用量監控，保障資源安全。
• 開發現代化：TypeScript 型別安全、原生流式支援與結構化輸出，大幅提升開發與維運效率。

透過這套雲原生分佈式架構，團隊可輕鬆構建高彈性、低延遲且易於維護的 AI 服務平台，助力企業持續創新與成長。

結語與展望

Train on Railway at Daytime (B K)

Vercel AI SDK 是一個強大而靈活的開發套件，為開發者提供構建 AI 驅動應用所需的全方位工具。其統一 API、多模型支援、跨框架集成和效能優化設計，極大簡化了 AI 集成過程。無論是聊天機器人、生成式前端還是其他 AI 應用，Vercel AI SDK 都是值得信賴的現代化解決方案。

隨著 AI 技術發展，Vercel AI SDK 將持續擴展功能，為開發者帶來更多高效集成工具，助力新一代 AI 應用的誕生。對於希望善用 AI 而不想陷入繁雜技術細節的開發者而言，Vercel AI SDK 是理想的起點。如果你也正在構建 AI 應用，不妨試試這套工具，說不定能幫你節省大量時間，專注在真正重要的創新上。