Vercel AI SDK

Le Vercel AI SDK est la manière la plus populaire de construire des fonctionnalités IA dans des applications Next.js, React, Svelte et Vue. Venice fonctionne immédiatement comme fournisseur compatible OpenAI.

Installation

npm install ai @ai-sdk/openai

Configuration du provider

Créez un provider Venice à l’aide de l’adaptateur compatible OpenAI :

// lib/venice.ts
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';

const openai = createOpenAI({
  apiKey: process.env.VENICE_API_KEY!,
  baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1',
});

// Utilisez .chat() pour garantir la compatibilité avec l'endpoint chat completions de Venice
export const venice = (modelId: string) => openai.chat(modelId);

L’utilisation de .chat() garantit que les requêtes vont vers l’endpoint /chat/completions de Venice. La syntaxe par défaut openai('model') peut utiliser des endpoints OpenAI plus récents que Venice ne prend pas encore en charge.

Streaming chat (Next.js App Router)

Route API

// app/api/chat/route.ts
import { streamText } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';

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

  const result = streamText({
    model: venice('venice-uncensored'),
    system: 'You are a helpful, privacy-respecting AI assistant.',
    messages,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

Composant React

// app/page.tsx
'use client';

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

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

  return (
    <div className="max-w-2xl mx-auto p-4">
      <div className="space-y-4 mb-4">
        {messages.map((m) => (
          <div key={m.id} className={m.role === 'user' ? 'text-right' : 'text-left'}>
            <span className="font-bold">{m.role === 'user' ? 'You' : 'Venice'}:</span>
            <p className="whitespace-pre-wrap">{m.content}</p>
          </div>
        ))}
      </div>

      <form onSubmit={handleSubmit} className="flex gap-2">
        <input
          value={input}
          onChange={handleInputChange}
          placeholder="Ask anything..."
          className="flex-1 border rounded px-3 py-2"
          disabled={isLoading}
        />
        <button type="submit" disabled={isLoading} className="bg-red-600 text-white px-4 py-2 rounded">
          Send
        </button>
      </form>
    </div>
  );
}

Génération de texte (non-streaming)

import { generateText } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';

const { text } = await generateText({
  model: venice('zai-org-glm-5-1'),
  prompt: 'Explain zero-knowledge proofs in simple terms.',
});

console.log(text);

Sortie structurée

import { generateObject } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';
import { z } from 'zod';

const { object } = await generateObject({
  model: venice('venice-uncensored'),
  schema: z.object({
    recipe: z.object({
      name: z.string(),
      ingredients: z.array(z.string()),
      steps: z.array(z.string()),
      prepTimeMinutes: z.number(),
    }),
  }),
  prompt: 'Generate a recipe for chocolate chip cookies.',
});

console.log(object.recipe.name);
console.log(`Prep time: ${object.recipe.prepTimeMinutes} minutes`);

Appel d’outils (tool calling)

import { streamText, tool } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';
import { z } from 'zod';

const result = streamText({
  model: venice('zai-org-glm-5-1'),
  messages: [{ role: 'user', content: 'What is the weather in Tokyo?' }],
  tools: {
    getWeather: tool({
      description: 'Get current weather for a location',
      parameters: z.object({
        location: z.string().describe('City name'),
      }),
      execute: async ({ location }) => {
        // Votre appel d'API météo ici
        return { temperature: 22, condition: 'Sunny', location };
      },
    }),
  },
});

for await (const part of result.fullStream) {
  if (part.type === 'text-delta') {
    process.stdout.write(part.textDelta);
  } else if (part.type === 'tool-result') {
    console.log('Tool result:', part.result);
  }
}

Génération d’images

La génération d’images Venice peut être appelée directement aux côtés du AI SDK :

// app/api/image/route.ts
export async function POST(req: Request) {
  const { prompt } = await req.json();

  const response = await fetch('https://api.venice.ai/api/v1/image/generate', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'qwen-image',
      prompt,
      width: 1024,
      height: 1024,
    }),
  });

  const data = await response.json();
  return Response.json({ image: data.images[0] });
}

Chat multi-modèles (sélecteur de modèle)

Laissez les utilisateurs choisir parmi les modèles Venice :

// app/api/chat/route.ts
import { streamText } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';

const ALLOWED_MODELS = [
  'venice-uncensored',
  'zai-org-glm-5-1',
  'qwen3-vl-235b-a22b',
  'qwen3-5-9b',
];

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

  if (!ALLOWED_MODELS.includes(modelId)) {
    return new Response('Invalid model', { status: 400 });
  }

  const result = streamText({
    model: venice(modelId),
    messages,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

// Composant client avec sélecteur de modèle
'use client';

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

const MODELS = [
  { id: 'venice-uncensored', name: 'Venice Uncensored', desc: 'Fast & uncensored' },
  { id: 'zai-org-glm-5-1', name: 'GLM 5.1', desc: 'Most intelligent (private)' },
  { id: 'qwen3-vl-235b-a22b', name: 'Qwen Vision', desc: 'Advanced vision + text' },
  { id: 'qwen3-5-9b', name: 'Qwen 3.5 9B', desc: 'Fastest & cheapest' },
];

export default function Chat() {
  const [model, setModel] = useState('venice-uncensored');
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
    body: { model },
  });

  return (
    <div>
      <select value={model} onChange={(e) => setModel(e.target.value)}>
        {MODELS.map((m) => (
          <option key={m.id} value={m.id}>{m.name} — {m.desc}</option>
        ))}
      </select>
      {/* ... UI du chat ... */}
    </div>
  );
}

Intégration de la recherche web

Passez les paramètres Venice pour la recherche web :

import { streamText } from 'ai';
import { venice } from '@/lib/venice';

const result = streamText({
  model: venice('venice-uncensored'),
  messages: [{ role: 'user', content: 'What happened in AI news today?' }],
  // Paramètres spécifiques à Venice
  experimental_providerMetadata: {
    venice_parameters: {
      enable_web_search: 'auto',
    },
  },
});

Si experimental_providerMetadata n’est pas transmis, vous pouvez utiliser un wrapper fetch personnalisé ou appeler l’API Venice directement pour les fonctionnalités de recherche web.

Embeddings

Pour les embeddings, utilisez textEmbeddingModel() directement sur le provider :

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

const openai = createOpenAI({
  apiKey: process.env.VENICE_API_KEY!,
  baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1',
});

// Embedding unique
const { embedding } = await embed({
  model: openai.textEmbeddingModel('text-embedding-bge-m3'),
  value: 'Privacy-first AI infrastructure',
});

// Embeddings par lot
const { embeddings } = await embedMany({
  model: openai.textEmbeddingModel('text-embedding-bge-m3'),
  values: [
    'Venice AI provides private inference.',
    'Zero data retention guaranteed.',
    'OpenAI SDK compatible.',
  ],
});

Variables d’environnement

# .env.local
VENICE_API_KEY=your-venice-api-key

Modèles recommandés

Cas d’usage	Modèle	Pourquoi
Applis de chat	`venice-uncensored`	Rapide, économique, sans filtrage
Tâches complexes	`zai-org-glm-5-1`	Raisonnement phare privé
Applis vision	`qwen3-vl-235b-a22b`	Compréhension d’images avancée
Fort volume	`qwen3-5-9b`	Le moins cher à 0,10 $/1 M entrée, 0,15 $/1 M sortie
Tool calling	`zai-org-glm-5-1`	Function calling fiable

Docs du Vercel AI SDK

Documentation officielle du Vercel AI SDK

Modèles Venice

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Installation

Configuration du provider

Streaming chat (Next.js App Router)

Route API

Composant React

Génération de texte (non-streaming)

Sortie structurée

Appel d’outils (tool calling)

Génération d’images

Chat multi-modèles (sélecteur de modèle)

Intégration de la recherche web

Embeddings

Variables d’environnement

Modèles recommandés

Docs du Vercel AI SDK

Modèles Venice

​Installation

​Configuration du provider

​Streaming chat (Next.js App Router)

​Route API

​Composant React

​Génération de texte (non-streaming)

​Sortie structurée

​Appel d’outils (tool calling)

​Génération d’images

​Chat multi-modèles (sélecteur de modèle)

​Intégration de la recherche web

​Embeddings

​Variables d’environnement

​Modèles recommandés

Docs du Vercel AI SDK

Modèles Venice

Installation

Configuration du provider

Streaming chat (Next.js App Router)

Route API

Composant React

Génération de texte (non-streaming)

Sortie structurée

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Chat multi-modèles (sélecteur de modèle)

Intégration de la recherche web

Embeddings

Variables d’environnement

Modèles recommandés