Für das Vercel AI SDK
sqai.tools() fügt generateText genau drei schreibgeschützte Tools hinzu. Das Modell entdeckt Quellen, übermittelt einen einzigen typisierten Plan und gibt Zahlen zurück, die von einer deterministischen Engine berechnet wurden — mit Hashes, die jede Antwort reproduzierbar machen.
IIInstallation
Serverseitig, Node 20 oder neuer — in Next.js als Route-Handler mit runtime = \"nodejs\" ausführen. Peers sind ai ^7.0.0 und zod ^4.0.0, die Versionen, gegen die die Pläne typisiert sind. Kein Account, kein Key, keine Konfigurationsdatei.
IIISchnellstart
import { generateText, isStepCount } from 'ai';
import { createSQAI } from '@thyn-ai/sqai-ai-sdk';
const sqai = createSQAI({
sources: [{ name: 'orders', path: './orders.csv' }],
});
const { text } = await generateText({
model: 'anthropic/claude-sonnet-4.5',
tools: sqai.tools(),
stopWhen: isStepCount(12),
prompt: 'Total revenue in the east region?',
});createSQAI() verbindet sich lazy — nichts wird bis zum ersten Tool-Aufruf gelesen. sqai.tools() gibt ein typisiertes SqaiToolSet zurück, kein Cast erforderlich. isStepCount(12) lässt dem Modell Raum zum Entdecken, Planen und Ausführen.
CSV, JSON, In-Memory-Records und SQLite laufen im Prozess — nichts verlässt Ihren Server. Postgres, Snowflake, BigQuery und weitere werden über die Engine angebunden. Jede Quelle landet in derselben typisierten Form, sodass die Tools nachgelagert nicht zwischen CSV und Snowflake unterscheiden können. Alle Quellen, spezifiziert →
const sqai = createSQAI({
sources: [
{ name: 'orders', path: './orders.csv' },
{ name: 'sessions', provider: 'sqlite',
path: './app.db', table: 'sessions' },
{ name: 'quotes', records: quotes },
],
});Kürzungen werden stets deklariert; unvollständige Zeilen werden nie angezeigt. Die Tool-Eingabe, die das Modell ausfüllt, enthält kein allowed*-Feld — die Richtlinie wird zum Zeitpunkt von createSQAI() festgelegt und prozessintern vor der Ausführung geprüft. Ein Modell kann nicht erweitern, was ihm übergeben wurde. Das vollständige Governance-Modell →
const sqai = createSQAI({
sources,
allowedSources: ['orders'],
allowedFields: { orders: ['region', 'revenue'] },
allowedFunctions: 'all-readonly',
defaultLimit: 100,
maxRowsToModel: 25,
});sourceserforderlichDie einzigen Daten, die die Tools sehen können. Einmalig registriert — Quellen sind unveränderlich.
allowedSourcesalle registriertenSchränkt ein, welche Quellen ein Plan berühren darf.
allowedFieldsalle FelderQuellenspezifische Spalten-Allow-List. Alles andere ist unsichtbar.
allowedFunctions\"all-readonly\"Capability-Allow-List — nur einschränkend. Das Benennen von etwas Weiterem wirft unsupported_operation.
defaultLimit100Zurückgegebene Zeilen, wenn ein Plan kein eigenes Limit setzt.
maxExecutionRows1.000Hartes Limit für Zeilen, die eine einzelne Ausführung liest.
maxRowsToModel25Zeilen, die dem Modell jemals angezeigt werden.
maxCellsToModel250Zellen, die das Modell jemals zu sehen bekommt.
maxBytesToModel32.000Bytes des Ergebnisses, die das Modell jemals zu sehen bekommt.
IVDie Werkzeuge
Erkundung, Ausführung, Probe — je ein Tool. Die Oberfläche wächst nicht unbemerkt.
01
führt nie aus
Gibt Felder, Typen und Zeilenzahlen jeder Quelle zurück, sowie die Operationen, die jedes Zahlenfeld unterstützt. Drei Detailmodi halten die Token-Kosten konstant, auch wenn die Quellen zunehmen.
sum · avg · count · min · max · eq · in · gt · gte · lt · lte · is_null · is_not_null
02
das einzige, das ausführt
Nimmt einen typisierten Plan entgegen — eine diskriminierte Union, validiert bevor irgendetwas läuft. Vier Ergebnisse, nie eine Exception: Die Schleife erhält immer Struktur zurück, auch wenn die Antwort Nein lautet.
kind: "query" | "computation" · version: "1"
ok · needs_clarification · rejected · error
03
Probelauf
Validiert und löst einen Plan auf, ohne Daten zu berühren. Der zurückgegebene invocation_hash ist eine Vorschau auf das, was ausgeführt würde — nicht der Hash von etwas, das bereits lief.
invocation_hash = preview ≠ executed
VEin Lauf, protokolliert
generateText · ein Prompt · drei Tool-Schritte
Gesamtumsatz in der Ostregion — und der NPV unseres Umsatzplans bei 10 % Zinssatz?
listSources()orders · 12 Zeilen · region, revenuequeryData({ kind: "query", version: "1", … })sum(revenue) · region = "east"ok · 2130,50 · 5 ordersplan_hash f87610d8afeb…queryData({ kind: "computation", version: "1", … })finance.npv · rate 0.1 · values ← orders.revenueok · 3188,17 · 0,83 msDer Umsatz in der Ostregion beträgt 2.130,50 über 5 Bestellungen. Bei einem Zinssatz von 10 % ergibt sich ein NPV des Umsatzplans von 3.188,17.
Das Modell hat keine Arithmetik durchgeführt. Beide Zahlen stammen aus der deterministischen Engine — und der Hash macht sie reproduzierbar.
VIVergleich mit generischen Tools
Die Fehlermodi auf der linken Seite sind dokumentiert, nicht erdacht: vercel/ai #1905 · #2147 · #12020 · #6913
Kein API-Schlüssel. Kein Konto. Der erste Tool-Aufruf funktioniert sofort.
Im AI SDK Tools Registry gelistet · ai ^7.0.0 · zod ^4.0.0 · Node ≥ 20 · serverseitig