Vercel AI SDK 6 — provider 추상화로 vendor switch 1분이라는데 실제 가능?

1분에 완벽 switch 마케팅은 과장. 실제는 1주~1개월 정착 필요. 단 switch 자체는 단순. 정착 단계 정리.

1분에 가능한 것

API 호출 자체는 1분에 변경. 모델만 바꿔도 결과 나옴. 다만 — 결과 품질 vendor마다 다름.

1주~1개월 필요한 것

1. Prompt 재최적화 — vendor마다 잘 동작하는 prompt 패턴 다름. Anthropic은 XML 태그, OpenAI는 markdown, Gemini는 JSON 강함


2. Output 검증 — 응답 형식·길이·tone 차이


3. Cost 계산 — 토큰 가격·prompt caching 정책 다름


4. Tool calling — schema 미세 차이 (Anthropic은 stricter)


5. Streaming format — vendor마다 다른 SSE 패턴


6. Rate limit — quota 정책 다름

정착 패턴 — Eval 기반

// eval dataset
const evalCases = [
  { prompt: "X 정리", expected: { type: 'summary', keywords: ['A', 'B'] } },
  // 100~500 케이스
]

// 모든 vendor에 동일 eval
const results = {
  anthropic: await evalRunner('sonnet-4-9', evalCases),
  openai: await evalRunner('gpt-5-5', evalCases),
  google: await evalRunner('gemini-3-5-pro', evalCases),
}
// 정확도·비용·지연 비교

vendor switch 의사결정은 eval 결과 기반. 1분 switch는 무리.

운영 — Multi-vendor routing

한 vendor 다 안 쓰고 routing:

// 작업 type별 vendor 분기
async function dispatch(task: Task) {
  if (task.type === 'coding') return anthropic('sonnet-4-9')
  if (task.type === 'translation') return google('gemini-3-5-pro')
  if (task.type === 'simple_chat') return openai('gpt-5-5-mini')
  // 한 vendor 가격 인상 또는 downtime 시 fallback
}

이 패턴이 정착. AI SDK 6의 provider 추상화가 진가 — 새 vendor 추가 시 routing rule만 update.

실용 권장

저는 — 핵심 workload는 1 vendor 고정 + eval로 검증. 변경 신중. fallback 또는 cost-saving용은 routing. 1분 switch는 실제로는 emergency 시(vendor downtime)만 사용.

핵심은 eval 자동화. 새 모델 출시 때마다 eval 돌려서 정확도·비용 비교. 그 결과로 vendor switch 결정. 1분에 switch는 마케팅, eval은 1주.