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来源摘要/节选

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🌟 为什么选择流式传输 (Streaming)？ 在传统模式（Blocking UI）下，如果大模型生成一篇 500 字的文章需要 10 秒，用户就必须在白屏前干等 10 秒。 而在 流式模式（Streaming UI） 下，模型生成第一个字时，前端就能立即显示。 传统模式 ：请求 -> 等待10s -> 一次性显示全部 -> 结束 流式模式 ：请求 -> 0.5s显示首字 -> 持续蹦字 -> 结束 Vercel AI SDK 的核心 streamText 函数让这一过程变得极度简单。 🛠️ 准备工作

  1. 环境要求 Node.js 18+ 一个国内大模型的 API Key（本文以 DeepSeek 为例，Kimi/通义千问同理）
  2. 初始化项目 创建一个文件夹并初始化： Bash mkdir ai-streaming-demo cd ai-streaming-demo npm init -y
  3. 安装核心依赖 我们需要安装 ai （核心库）和 @ai-sdk/openai （兼容层）。 为什么装 openai？因为绝大多数国内大模型（DeepSeek, Moonshot, Qwen）都完美兼容 OpenAI 的接口协议！这是最通用的方案。 Bash npm install ai @ai-sdk/openai dotenv

如果使用 TypeScript (推荐)

npm install -D tsx typescript @types/node 💻 实战代码：接入国内大模型 我们将创建一个名为 index.ts 的文件，演示如何在 Node.js 环境下通过流式传输调用 DeepSeek。 第一步：配置“万能适配器” 国内大模型通常提供“OpenAI 兼容接口”，我们只需要修改 baseURL 和 apiKey 。…

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