Vercel AI SDK

Le Vercel AI SDK est un toolkit TypeScript open-source qui fournit une API unifiée pour intégrer des modèles IA de n’importe quel fournisseur (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, etc.) dans des applications web, avec streaming natif, génération d’objets structurés et hooks UI framework-agnostic.

Éditeur: Vercel
Type: SDK TypeScript open-source pour applications IA
Version actuelle: AI SDK 6 (mars 2026)
Téléchargements: 20+ millions/mois (npm)
Frameworks: Next.js, React, Vue, Nuxt, SvelteKit, Solid, Node.js
Providers: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, xAI, Cohere, Amazon Bedrock, Azure, et 20+
Prix: Gratuit et open-source (MIT)
Fonctionnalités clés: generateText, streamText, generateObject, useChat, tool calling, agents, MCP
URL: ai-sdk.dev

Qu’est-ce que le Vercel AI SDK ?

Le Vercel AI SDK résout un problème concret : chaque fournisseur de LLM a sa propre API, son propre format de réponse, sa propre gestion du streaming, et ses propres conventions pour le tool calling. Si vous construisez une application web qui doit appeler OpenAI, Anthropic et Google, vous vous retrouvez avec trois intégrations différentes à maintenir.

Le AI SDK unifie tout ça derrière une seule interface TypeScript. Vous changez de fournisseur en modifiant une seule ligne de code (le nom du modèle). Le reste, streaming, parsing des réponses, gestion des outils, multi-tour, gestion des erreurs, fonctionne de manière identique quel que soit le provider. C’est devenu le standard de facto pour les développeurs TypeScript/JavaScript qui construisent des applications IA.

Le SDK est gratuit, open-source (licence MIT), et maintenu activement par l’équipe Vercel. Avec plus de 20 millions de téléchargements mensuels sur npm, il est utilisé aussi bien par des startups que par des entreprises du Fortune 500. Thomson Reuters a construit CoCounsel, son assistant IA pour avocats et comptables, avec le AI SDK : 3 développeurs, 2 mois, 1 300 cabinets comptables servis, en remplaçant des milliers de lignes de code spécifiques à chaque provider par une interface unifiée.

Les trois couches du AI SDK

AI SDK Core : l’API unifiée côté serveur

AI SDK Core est le cœur du SDK. Il expose des fonctions pour interagir avec n’importe quel modèle IA, quel que soit le fournisseur :

generateText : génère du texte en une seule requête. Retourne le texte complet, les métadonnées d’usage (tokens), et la raison d’arrêt. Pour les cas où vous n’avez pas besoin de streaming.

streamText : génère du texte en streaming. Les tokens arrivent au fur et à mesure, ce qui permet d’afficher la réponse progressivement dans l’UI. C’est la fonction la plus utilisée pour les chatbots.

generateObject : génère un objet JSON structuré conforme à un schéma TypeScript/Zod. Le modèle retourne directement un objet typé, pas du texte brut à parser. Indispensable pour les applications qui ont besoin de données structurées (extraction d’informations, formulaires, workflows).

streamObject : comme generateObject, mais en streaming. L’objet se construit progressivement.

Tool calling : le SDK gère nativement les appels d’outils (function calling). Vous définissez des outils avec leurs schémas, le modèle les appelle automatiquement, et le SDK exécute les fonctions correspondantes. Avec l’AI SDK 6, les outils peuvent nécessiter une approbation utilisateur avant exécution, ce qui est essentiel pour les agents IA en production.

Voici un exemple minimaliste :

import { generateText } from 'ai';

// Changer de provider = changer une ligne
const result = await generateText({
  model: 'anthropic/claude-opus-4.6',
  // ou 'openai/gpt-5.4', 'google/gemini-3-flash', etc.
  prompt: 'Explique le RAG en 3 phrases.',
});

console.log(result.text);

AI SDK UI : hooks pour l’interface

AI SDK UI fournit des hooks React/Vue/Svelte pour construire des interfaces de chat et de génération IA. Les hooks sont framework-agnostic : le même code fonctionne avec Next.js, Nuxt, SvelteKit, ou Solid.

useChat : le hook principal pour les chatbots. Gère automatiquement l’historique de conversation, le streaming, les outils, et l’état de chargement. Vous lui passez un endpoint API et il gère tout le reste côté client.

useCompletion : pour la complétion de texte (pas de conversation multi-tour).

useObject : consomme des objets JSON streamés et les rend accessibles dans l’UI au fur et à mesure de leur construction.

useAssistant : pour les assistants interactifs avec fonctionnalités avancées.

Agents et AI SDK 6

L’AI SDK 6 (sorti en mars 2026) a introduit un support natif pour les agents IA. Le nouveau ToolLoopAgent permet de créer des agents qui utilisent des outils de manière autonome, avec boucle d’exécution automatique et support MCP (Model Context Protocol) complet.

Nouveautés majeures de l’AI SDK 6 :

Tool execution approval : les outils peuvent exiger une approbation utilisateur avant exécution. Vous pouvez définir des règles de validation (auto-approuver les commandes inoffensives, demander confirmation pour les opérations destructives). C’est un mécanisme de sécurité essentiel pour les agents en production.

Support MCP natif : intégration complète du Model Context Protocol, permettant aux agents d’interagir avec des serveurs MCP pour accéder à des données et des outils externes.

DevTools : outils de debugging intégrés pour inspecter les appels de modèles, les résultats d’outils et les flux d’agents.

Reranking : réordonnancement de résultats pour les systèmes RAG.

Image editing et génération vidéo : support natif de modèles multimodaux au-delà du texte.

Providers supportés

Le AI SDK supporte nativement plus de 20 fournisseurs de modèles. Via le Vercel AI Gateway, vous pouvez accéder à tous les providers majeurs avec une seule ligne de configuration :

Provider	Package npm	Modèles notables
OpenAI	`@ai-sdk/openai`	GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, GPT-5.4 Nano, o3
Anthropic	`@ai-sdk/anthropic`	Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5
Google	`@ai-sdk/google`	Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash
Mistral	`@ai-sdk/mistral`	Mistral Large 3, Mistral Small 4
xAI	`@ai-sdk/xai`	Grok 4, Grok 4.1 Fast
Amazon Bedrock	`@ai-sdk/amazon-bedrock`	Claude, Llama, Mistral via AWS
Azure OpenAI	`@ai-sdk/azure`	GPT-5.4, GPT-5 via Azure
Cohere	`@ai-sdk/cohere`	Command R+
DeepSeek	`@ai-sdk/deepseek`	DeepSeek V3.2

Le Vercel AI Gateway, lui, ajoute une couche de routage intelligent : retries automatiques, failover entre providers, observabilité, suivi des coûts, et BYOK (Bring Your Own Key) pour utiliser vos propres clés API. L’AI Gateway route dynamiquement vers le provider offrant la meilleure disponibilité et latence.

Vercel AI Gateway : le routeur intégré

Le AI Gateway est un service Vercel (pas open-source) qui se situe entre votre application et les fournisseurs de modèles. C’est conceptuellement proche de ce que font OpenRouter ou LiteLLM, mais intégré nativement dans l’écosystème Vercel.

Fonctionnalités du AI Gateway : routage intelligent entre providers avec retries automatiques, failover si un provider est down, observabilité intégrée (logs, coûts, latence), support BYOK (vos propres clés API), et un model playground pour tester les modèles directement dans le dashboard Vercel.

L’AI Gateway est inclus dans les plans Vercel, avec des quotas qui varient selon le plan. C’est un avantage pour les équipes déjà sur Vercel : pas besoin d’un service de routage LLM séparé.

AI SDK vs LangChain vs LiteLLM

Critère	Vercel AI SDK	LangChain	LiteLLM
Langage	TypeScript/JavaScript	Python (+ JS)	Python
Focus	Applications web IA	Orchestration LLM complète	Proxy/routeur multi-provider
Streaming UI natif	Oui (useChat, etc.)	Limité	Non
Hooks React/Vue/Svelte	Oui	Non	Non
generateObject (JSON typé)	Oui (Zod natif)	Oui (via output parsers)	Non
Agents	Oui (AI SDK 6)	Oui (LangGraph)	Non
MCP	Oui (natif)	Oui (via intégration)	Non
RAG intégré	Basique (reranking)	Complet	Non
Complexité	Simple	Complexe	Simple
Prix	Gratuit (open-source)	Gratuit (open-source)	Gratuit (open-source)

Verdict Polydesk Le Vercel AI SDK est le meilleur choix pour les développeurs TypeScript/JavaScript qui construisent des applications web IA. Les hooks UI natifs, le streaming, et l’intégration Next.js sont sans équivalent. Pour des pipelines ML complexes en Python (RAG avancé, chaînes de prompts, mémoire), LangChain reste plus complet. LiteLLM est préférable si vous avez juste besoin d’un proxy multi-provider en Python sans l’outillage UI. Les trois sont complémentaires : vous pouvez utiliser le AI SDK en frontend et LangChain ou LiteLLM en backend Python.

Cas d’usage

Chatbots et assistants IA dans des apps web. Le cas d’usage numéro un. Le hook useChat gère automatiquement le streaming, l’historique, et le tool calling. Combiné avec Next.js, vous pouvez construire un chatbot complet en quelques heures.

Génération de contenu structuré. generateObject est idéal pour extraire des données structurées depuis du texte non structuré : parsing de CV, extraction de données de factures, classification de tickets support, génération de métadonnées SEO.

Agents IA avec exécution d’outils. L’AI SDK 6 avec ToolLoopAgent et l’approbation d’exécution permet de construire des agents qui interagissent avec des APIs, des bases de données, ou des environnements de code, avec un contrôle humain intégré.

Applications multi-provider. Si votre application utilise GPT-5.4 pour le raisonnement, Gemini 3 Flash pour les tâches rapides, et Claude Opus 4.6 pour la rédaction longue, le AI SDK unifie les trois derrière la même interface. Le AI Gateway ajoute le failover automatique.

Interfaces génératives (Generative UI). Le AI SDK permet de streamer des composants React Server Components directement depuis le serveur. Au lieu de streamer du texte puis de le rendre en HTML, vous streamez des composants UI complets. C’est le concept de « Generative UI » popularisé par Vercel.

Démarrer avec le AI SDK

Étape 1 : Installer le SDK.

npm install ai @ai-sdk/openai @ai-sdk/anthropic

Étape 2 : Configurer la clé API. Définissez vos variables d’environnement (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, etc.).

Étape 3 : Appeler un modèle.

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

const result = streamText({
  model: openai('gpt-5.4'),
  prompt: 'Écris un haiku sur le cloud computing.',
});

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

Étape 4 : Construire une UI de chat. Utilisez le hook useChat dans votre composant React :

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

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
  return (
    <div>
      {messages.map(m => <p key={m.id}>{m.role}: {m.content}</p>)}
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={handleInputChange} />
      </form>
    </div>
  );
}

Limites

TypeScript/JavaScript uniquement. Le AI SDK ne supporte que l’écosystème JS/TS. Si votre backend est en Python, Go, ou Rust, le SDK n’est pas utilisable directement. Pour du Python, regardez LangChain ou LiteLLM.

Moins complet que LangChain pour les pipelines ML. Le AI SDK est optimisé pour les applications web, pas pour les pipelines ML complexes. Si vous avez besoin de RAG avancé, de chaînes de prompts élaborées, de mémoire conversationnelle avec stockage vectoriel, ou d’orchestration de workflows complexes, LangChain ou LlamaIndex offrent plus de fonctionnalités.

Dépendance écosystème Vercel pour certaines fonctionnalités. Le SDK lui-même est open-source et fonctionne partout. Mais le AI Gateway (routage, failover, observabilité) est un service Vercel propriétaire. Si vous n’êtes pas sur Vercel, vous devrez utiliser OpenRouter ou LiteLLM pour le routage multi-provider.

Courbe d’apprentissage pour les agents. L’AI SDK 6 introduit des concepts puissants (ToolLoopAgent, MCP, approbation d’outils) mais leur mise en œuvre demande une compréhension solide du flow d’exécution. La documentation est excellente, mais les patterns d’agents sont encore en maturation.

Chat SDK et Streamdown : les briques complémentaires

Vercel fournit deux outils complémentaires au AI SDK qui méritent d’être connus :

Chat SDK : un template open-source complet pour construire des applications de chatbot. Il intègre le AI SDK avec une interface utilisateur prête à l’emploi, l’authentification, la persistance des conversations, et le support du tool calling avec approbation. C’est le point de départ recommandé si vous construisez un chatbot et que vous ne voulez pas partir de zéro.

Streamdown : une bibliothèque de composants React dédiée au rendu de Markdown streamé. Quand un LLM génère du Markdown en streaming (ce qui est le cas pour la plupart des chatbots), le parsing et le rendu en temps réel posent des défis techniques (balises non fermées, listes incomplètes, blocs de code tronqués). Streamdown résout ces problèmes avec un rendu fluide et fiable, optimisé pour les applications IA.

L’ensemble AI SDK + Chat SDK + Streamdown + AI Gateway forme un stack complet pour construire des applications IA de qualité production en TypeScript, de l’appel au modèle jusqu’au rendu dans le navigateur. Aucun autre écosystème n’offre cette intégration verticale pour les développeurs web.

Questions fréquentes sur le Vercel AI SDK

Le Vercel AI SDK est-il gratuit ?

Oui. Le AI SDK est entièrement gratuit et open-source sous licence MIT. Vous pouvez l’utiliser dans n’importe quel projet, commercial ou non, sans restriction. Vous n’avez pas besoin d’être sur Vercel pour l’utiliser. Le AI Gateway (routage, observabilité) est un service Vercel inclus dans les plans Vercel, avec des quotas selon le plan.

Faut-il être sur Vercel pour utiliser le AI SDK ?

Non. Le AI SDK fonctionne avec n’importe quel environnement Node.js, Deno, ou Bun. Vous pouvez l’utiliser avec Express, Fastify, Hono, ou n’importe quel serveur HTTP. Next.js sur Vercel offre la meilleure intégration (edge functions, streaming, AI Gateway), mais ce n’est pas requis. Le SDK fonctionne aussi avec Nuxt, SvelteKit, et Solid.

Quelle est la différence entre le AI SDK et le AI Gateway ?

Le AI SDK est un toolkit open-source (npm package) qui s’exécute dans votre code. Il fournit les fonctions pour appeler les modèles, streamer les réponses, et gérer les outils. Le AI Gateway est un service cloud Vercel (pas open-source) qui se situe entre votre application et les providers. Il ajoute le routage intelligent, le failover, l’observabilité et le suivi des coûts. Le SDK fonctionne sans le Gateway (vous appelez les providers directement), mais le Gateway ajoute des capacités de production.

Le AI SDK supporte-t-il les modèles open-source locaux ?

Oui. Via le provider Ollama (@ai-sdk/ollama) ou en pointant vers n’importe quel endpoint compatible OpenAI (comme vLLM, LM Studio, ou TGI). Vous pouvez utiliser le provider OpenAI avec un baseURL custom pour vous connecter à n’importe quel serveur d’inférence local qui expose une API compatible OpenAI.

Le AI SDK est-il adapté à la production ?

Absolument. Avec 20+ millions de téléchargements mensuels, le SDK est utilisé en production par des entreprises comme Thomson Reuters (CoCounsel), Clay (Claygent), et des centaines d’autres. L’AI SDK 6 a renforcé les fonctionnalités de production : approbation d’exécution d’outils, observabilité OpenTelemetry, DevTools intégrés. Le SDK est activement maintenu avec des releases fréquentes (plusieurs par semaine) et une communauté active.