커스텀 base URL과 함께 Vercel AI SDK 사용하기: TypeScript에서 CheapTokens

Vercel AI SDK를 CheapTokens에서 실행하려면 @ai-sdk/openai-compatible를 설치하고, baseURL: 'https://api.cheaptokens.dev/v1'과 키로 프로바이더를 생성한 뒤 provider('deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731')를 model로 전달하세요. 앱의 나머지 부분, generateText, streamText, 프롬프트는 그대로 유지됩니다.

AI SDK를 통해 호스팅 모델과 통신하는 Next.js 라우트나 Node 스크립트가 이미 있다면, 세 가지만 바꾸면 됩니다: base URL, 키, 모델 id입니다. 이 가이드는 AI SDK의 OpenAI 호환 프로바이더 페이지(2026년 10월 29일)를 기준으로 설정을 확인합니다. 해당 프로바이더가 사용하는 CheapTokens API의 Chat Completions 인터페이스를 사용합니다.

설치 및 프로바이더 생성#

두 개의 패키지가 필요합니다: 코어 ai 패키지와 OpenAI 호환 프로바이더입니다.

npm install ai @ai-sdk/openai-compatible
export CHEAPTOKENS_API_KEY=ct_your_key_here

작업 순서는 짧습니다:

프로바이더 자체는 createOpenAICompatible에 대한 한 번의 호출입니다:

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

export const cheaptokens = createOpenAICompatible({
  name: 'cheaptokens',
  apiKey: process.env.CHEAPTOKENS_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.cheaptokens.dev/v1',
  includeUsage: true,
});

name은 자신의 로그를 위한 라벨일 뿐입니다. includeUsage: true는 스트리밍 응답에서도 토큰 수를 요청합니다. 이것이 없으면 기본 동작은 false처럼 동작합니다. cheaptokens('model-id')을 호출하면 채팅 모델을 얻습니다. cheaptokens.chatModel('model-id')과 cheaptokens.languageModel('model-id')도 같은 역할을 합니다.

모델 id는 전체 id여야 합니다: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. deepseek-v4-flash-0731 같은 짧은 이름은 가격표에서 보이는 것이며 API는 이를 허용하지 않습니다. 무엇을 입력해야 할지 모르겠다면 GET /v1/models로 모델 목록을 조회하고 거기서 id를 복사하세요.

generateText: 하나의 답변과 토큰 수#

다음은 완전한 스크립트입니다. 짧은 답변을 요청하고 텍스트와 usage 객체를 모두 출력합니다.

import { generateText } from 'ai';
import { cheaptokens } from './provider';

const result = await generateText({
  model: cheaptokens('deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731'),
  prompt: 'Explain in two sentences what a base URL is.',
});

console.log(result.text);
console.log(result.usage);

npx tsx index.ts로 실행하세요. 답변은 result.text에 문자열로 들어오고, result.usage에는 해당 호출의 입력 및 출력 토큰 수가 담깁니다. 객체 전체를 출력하므로 모든 내용을 볼 수 있습니다. streamText에 대한 AI SDK 레퍼런스(2026년 10월 29일 확인)에서 usage에는 inputTokens, outputTokens, totalTokens이 있습니다. 대시보드에 연결하기 전에 설치된 버전의 타입을 확인하세요.

왜 usage를 읽어야 할까요? 그것이 바로 지불하는 숫자이기 때문입니다. 앱이 1,500토큰 프롬프트를 보내고 600토큰 답변을 받는다고 가정해 봅시다. 해당 요청은 현재 가격으로 $0.000083이며, 1,000번이면 다음과 같습니다:

CheapTokens 열은 입력과 출력을 합한 총액이며, 표의 모든 모델에서 OpenRouter보다 저렴합니다. usage를 실행 예산으로 바꾸고 싶다면 에이전트 토큰 비용 추적에서 Python으로 아이디어를 보여줍니다. 계산 방식은 TypeScript에서도 동일합니다.

streamText: 도착하는 대로 단어 출력#

채팅 UI에서는 모델이 아직 작성 중일 때 텍스트가 나타나길 원합니다. streamText은 텍스트 청크의 비동기 이터러블을 제공합니다.

import { streamText } from 'ai';
import { cheaptokens } from './provider';

const result = streamText({
  model: cheaptokens('deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731'),
  prompt: 'Write a 100-word product description for a pocket notebook.',
});

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

console.log('\n', await result.usage);

streamText(...) 앞에 await가 없다는 점에 주목하세요. 즉시 반환되고 스트림을 소비합니다. usage은 스트림이 끝날 때 완료되는 프로미스이므로 루프 후에 await합니다. Next.js 라우트 핸들러에서는 stdout에 쓰는 대신 스트림을 브라우저로 반환합니다. 프로바이더 부분은 동일합니다. 일반 OpenAI SDK로 같은 작업을 하려면 Node.js에서 채팅 응답 스트리밍을 참고하세요.

긴 답변도 여기서는 문제없습니다. CheapTokens의 DeepSeek-V4-Flash는 한 답변에서 최대 32,768토큰을 작성할 수 있고, 380K 컨텍스트 윈도우를 가지며 시간대와 관계없이 단일 가격입니다. 모델 페이지는 /en/cheap-deepseek/에 있고, 현재 가격은 가격 페이지에 있습니다.

나머지는 건드리지 않고 모델 전환#

모델 id만 바뀌므로 다른 모델을 시도하는 것은 한 줄 수정입니다. GLM-5.3-Flash는 390K 컨텍스트 윈도우를 가지고 최대 8,192토큰까지 답변합니다. 현재 가격으로 1M 입력 토큰당 $0.02, 1M 출력 토큰당 $0.04입니다.

유용한 패턴은 id를 환경 변수(process.env.MODEL_ID)에 두어 재빌드 없이 같은 프롬프트에서 두 모델을 비교하는 것입니다. DeepSeek vs GLM vs MiniMax 비교는 어떤 모델을 시도해 볼 가치가 있는지 선택하는 데 도움이 됩니다.

작동하지 않을 때#

대부분의 실패는 세 가지 중 하나입니다: 키, URL 또는 모델 id입니다.

• 401은 키가 없거나 잘못되었음을 의미합니다. 스크립트를 실행하는 셸에 CHEAPTOKENS_API_KEY가 설정되어 있는지 확인하세요(Next.js 서버는 .env.local에 있어야 하며 재시작이 필요합니다).
• 404는 보통 baseURL에서 /v1가 빠졌거나 모델 id가 짧은 이름임을 의미합니다. https://api.cheaptokens.dev/v1와 전체 id를 사용하세요.
• 답변이 문장 중간에 멈춤. 모델이 출력 한도에 도달했습니다. finish_reason "length" 수정에서 설명합니다.

처음 두 가지에 대한 더 긴 설명은 API 401 또는 404: 잘못된 키, base URL 또는 모델 id에 있습니다.

다른 도구 연결과 첫 요청을 직접 수행하려면 CheapTokens 문서에서 시작하세요.