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Visión general

El Vercel AI SDK es un conjunto de herramientas de TypeScript para construir aplicaciones de streaming impulsadas por IA con React, Next.js, Vue, Svelte y más. LemonData funciona sin problemas a través del proveedor compatible con OpenAI.

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Instalación

npm install ai @ai-sdk/openai

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Configuración básica

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

const lemondata = createOpenAI({
  apiKey: 'sk-your-lemondata-key',
  baseURL: 'https://api.lemondata.cc/v1',
});

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Generar texto

import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  prompt: 'What is LemonData?',
});

console.log(text);

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Streaming de texto

import { streamText } from 'ai';

const result = await streamText({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  prompt: 'Write a poem about AI.',
});

for await (const textPart of result.textStream) {
  process.stdout.write(textPart);
}

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Mensajes de chat

import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  messages: [
    { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
    { role: 'user', content: 'What is the capital of France?' },
  ],
});

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Uso de diferentes modelos

// OpenAI GPT-4o
const gpt4Response = await generateText({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  prompt: 'Hello!',
});

// Anthropic Claude
const claudeResponse = await generateText({
  model: lemondata('claude-sonnet-4-5'),
  prompt: 'Hello!',
});

// Google Gemini
const geminiResponse = await generateText({
  model: lemondata('gemini-2.5-flash'),
  prompt: 'Hello!',
});

// DeepSeek
const deepseekResponse = await generateText({
  model: lemondata('deepseek-r1'),
  prompt: 'Hello!',
});

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Ruta de API de Next.js

// app/api/chat/route.ts
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';

const lemondata = createOpenAI({
  apiKey: process.env.LEMONDATA_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.lemondata.cc/v1',
});

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: lemondata('gpt-4o'),
    messages,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

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Componente de chat de React

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    api: '/api/chat',
  });

  return (
    <div>
      {messages.map((m) => (
        <div key={m.id}>
          {m.role}: {m.content}
        </div>
      ))}

      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={handleInputChange} />
        <button type="submit">Send</button>
      </form>
    </div>
  );
}

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Tool Calling

import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const { text, toolCalls } = await generateText({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  tools: {
    weather: tool({
      description: 'Get the weather in a location',
      parameters: z.object({
        location: z.string().describe('The location to get weather for'),
      }),
      execute: async ({ location }) => {
        return { temperature: 72, condition: 'sunny' };
      },
    }),
  },
  prompt: 'What is the weather in San Francisco?',
});

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Salida estructurada

import { generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const { object } = await generateObject({
  model: lemondata('gpt-4o'),
  schema: z.object({
    name: z.string(),
    age: z.number(),
    email: z.string().email(),
  }),
  prompt: 'Generate a fake user profile.',
});

console.log(object);

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Variables de entorno

# .env.local
LEMONDATA_API_KEY=sk-your-lemondata-key

const lemondata = createOpenAI({
  apiKey: process.env.LEMONDATA_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.lemondata.cc/v1',
});

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Mejores prácticas

Usa siempre streaming para aplicaciones de chat para proporcionar retroalimentación en tiempo real.
Implementa límites de error (error boundaries) adecuados en los componentes de React.
Nunca expongas tu API key en el código del lado del cliente. Usa siempre rutas de API del lado del servidor.