Vercel AI SDK

Paket installieren und Provider einrichten

npm install ai @ai-sdk/openai-compatible zod
export NOKEEP_API_KEY="sk-nokeep-test"  # your own key once it connects

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible"

export const nokeep = createOpenAICompatible({
  name: "nokeep",
  apiKey: process.env.NOKEEP_API_KEY,
  baseURL: "https://nokeep.ai/v1",
  includeUsage: true, // token counts on streamed replies too
})

nokeep("<model id>") ergibt ein Modell. Die IDs sind deepseek-v4.1-flash-uncensored und glm-5.3-flash-uncensored: Vergleichen Sie sie unter Modelle oder lesen Sie sie aus GET /v1/models. includeUsage: true fordert Token-Zählungen auch bei gestreamten Antworten an; ohne diese Option meldet streamText keine.

generateText

import { generateText } from "ai"
import { nokeep } from "./nokeep.js"

const { text, usage } = await generateText({
  model: nokeep("deepseek-v4.1-flash-uncensored"),
  system: "You are a blunt editor.",
  prompt: "Cut this opening line to ten words: ...",
})
console.log(text)
console.log(usage.inputTokens, usage.outputTokens)

streamText

import { streamText } from "ai"
import { nokeep } from "./nokeep.js"

const result = streamText({
  model: nokeep("deepseek-v4.1-flash-uncensored"),
  prompt: "Tell me a story in three lines.",
})
for await (const text of result.textStream) process.stdout.write(text)

// With includeUsage on, the counts arrive once the stream ends.
console.log(await result.usage)

In einem Next.js-Route-Handler geben Sie für useChat result.toUIMessageStreamResponse() zurück, für reinen Text result.toTextStreamResponse(). Eine Antwort stoppen Sie, indem Sie die Anfrage abbrechen (abortSignal); bezahlt wird, was bis dahin geschrieben wurde. Siehe Streaming.

Tool-Aufrufe

import { generateText, stepCountIs, tool } from "ai"
import { z } from "zod"
import { nokeep } from "./nokeep.js"

const { text } = await generateText({
  model: nokeep("deepseek-v4.1-flash-uncensored"),
  tools: {
    weather: tool({
      description: "Get the weather in a city",
      inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
      execute: async ({ city }) => ({ city, celsius: 18 }),
    }),
  },
  stopWhen: stepCountIs(5), // let the model call the tool, read the result and answer
  prompt: "What's the weather in Lisbon?",
})
console.log(text)

Beide Modelle rufen Tools auf. glm-5.3-flash-uncensored wählt selbst: toolChoice: "required" oder ein benanntes Tool ergibt einen 400, verwenden Sie daher DeepSeek, wenn ein Tool laufen muss. Siehe Tool-Aufrufe.

Denkaufwand

import { generateText } from "ai"
import { nokeep } from "./nokeep.js"

const { text, reasoningText } = await generateText({
  model: nokeep("deepseek-v4.1-flash-uncensored"),
  prompt: "Plan a three-act heist story in five bullet points.",
  maxOutputTokens: 4000, // thinking counts toward the limit
  providerOptions: { nokeep: { reasoningEffort: "high" } },
})
console.log(reasoningText) // the thinking, apart from the answer
console.log(text)

Der Schlüssel unter providerOptions ist der name, den Sie dem Provider gegeben haben. Er wird unverändert als reasoning_effort gesendet. DeepSeek V4.1 Flash Uncensored antwortet sofort, außer Sie bitten es zu denken: Es akzeptiert none, low, high, max. Die eigene Option reasoning: "high" des AI SDK sendet dasselbe Feld. Siehe Denken.

Bilder (DeepSeek)

import { readFile } from "node:fs/promises"
import { generateText } from "ai"
import { nokeep } from "./nokeep.js"

const { text } = await generateText({
  model: nokeep("deepseek-v4.1-flash-uncensored"),
  messages: [{
    role: "user",
    content: [
      { type: "text", text: "What is in this picture?" },
      { type: "file", mediaType: "image/jpeg", data: await readFile("photo.jpg") },
    ],
  }],
})
console.log(text)

• deepseek-v4.1-flash-uncensored liest bis zu 10 Bilder pro Anfrage. glm-5.3-flash-uncensored liest nur Text und antwortet mit 400 unsupported_input.
• Das AI SDK sendet jedes Bild innerhalb der Anfrage, als Base64. Übergeben Sie eine URL als data, lädt es die Datei zuerst herunter. Eine Anfrage darf bis zu 12 MB groß sein, verkleinern Sie also große Fotos.
• Bilder sind file-Teile mit einem image/*-Medientyp. Der ältere image-Teil funktioniert noch, ist aber veraltet.
• Andere Dateien, etwa PDFs oder Audio, werden mit 400 unsupported_input abgelehnt. Siehe Bilder.

Stolperfallen

• `reasoning_effort` akzeptiert nur die eigenen Werte des Modells. deepseek-v4.1-flash-uncensored akzeptiert none, low, high, max; glm-5.3-flash-uncensored akzeptiert low, high. Die Werte minimal, medium und xhigh anderer Apps werden auf die nächstliegende Stufe des Modells abgebildet (medium als high, xhigh als max, wo das Modell sie hat); jeder andere Wert ergibt 400 invalid_reasoning_effort. Siehe Denken.
• Felder, die ein Modell nicht akzeptiert, werden verworfen, nicht abgelehnt. Der Aufruf antwortet trotzdem, und der Antwort-Header x-nokeep-ignored nennt, was weggelassen wurde. GLM behält nur tools, tool_choice und reasoning_effort, daher werden seine temperature und response_format verworfen. Siehe welche Felder jedes Modell annimmt.
• `n` muss 1 sein. Für mehrere Antworten machen Sie mehrere Aufrufe.
• `@ai-sdk/openai-compatible` verwenden, nicht `@ai-sdk/openai`. Der OpenAI-Provider ruft standardmäßig /v1/responses auf, das nokeep nicht hat.