让 AI SDK 通过 Chat Completions 调用 Router One

把 Vercel AI SDK 配置到 Router One base URL

用 createOpenAI 和 Router One base URL 创建 provider，把兼容模型的精确 ID 传给 router.chat()。从 AI SDK 5 起，router(modelId) 默认走 Responses；router.chat(modelId) 才显式选择 /v1/chat/completions。只有确认模型和所需功能支持 /v1/responses 后，再使用 router.responses(modelId)：

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

const router = createOpenAI({
  baseURL: "https://api.router.one/v1",
  apiKey: "sk-your-router-one-key",
});

const { text } = await generateText({
  model: router.chat("<model-id-from-/models>"),
  prompt: "Hello!",
});

Vercel AI SDK 该填哪个模型 ID？

从 /models 页复制精确的模型 ID，保留大小写、连字符和版本后缀，不要用展示名称代替。打开该模型的详情页，核对支持的 API 端点、上下文窗口和工具调用等能力，再与 Vercel AI SDK 当前选择的 provider 和功能对应。模型出现在目录里，不等于当前客户端能调用它的所有功能。建议为每个工具单独建 API Key，并设置 maxSpend 消费上限。

Vercel AI SDK 用的是哪种 API 协议？

OpenAI 兼容描述的是接口格式，不能据此推断 Chat Completions（/v1/chat/completions）、Responses（/v1/responses）和 Anthropic Messages（/v1/messages）可以互换。先核对工具当前版本、provider 配置和实际请求路径，再查模型详情与 API 兼容性事实页。一次普通对话成功，也不能证明服务端工具、历史状态或文件编辑功能都受支持。

在 trace 里验证 Vercel AI SDK 的调用

先在 Vercel AI SDK 发出一次简单文本请求，再到 Dashboard → Logs 按时间、模型和 request_id 核对 trace：tokens、花费、延迟和状态码。成功后再分别验证流式输出、工具调用和多轮历史。失败时保留实际请求路径、完整错误消息及 request_id；没有对应日志时，先查客户端配置和网络，不能仅凭客户端报错认定是网关或上游故障。

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