Text Parts manuell streamen

Überblick

Normalerweise uebernimmt streamText das Schreiben von Text Parts automatisch. Aber manchmal brauchst Du mehr Kontrolle: mehrere LLM-Outputs kombinieren, eigenen Text einfuegen oder Text aus Nicht-LLM-Quellen streamen. In diesen Faellen schreibst Du Text Parts manuell über writer.write().

Ein Text-Part in der UI durchlaeuft einen Lifecycle: text-start oeffnet einen neuen Text-Part, dann folgen beliebig viele text-delta Parts mit den eigentlichen Text-Fragmenten, und text-end schliesst den Text-Part ab. Wenn Du writer.merge() verwendest, sendet streamText diese Lifecycle-Events automatisch. Bei rein manuellem Schreiben über writer.write() genuegt es, text-delta Parts zu senden — der Stream kuemmert sich um Start und Ende.

Du kannst manuelle Text-Deltas mit writer.merge() kombinieren — eigener Text vor, nach oder zwischen LLM-Streams.

Dieses Pattern ist besonders nuetzlich für Workflow-Szenarien, in denen mehrere LLM-Calls nacheinander ausgefuehrt werden und Du Ueberschriften oder Trennzeichen dazwischen einfuegen willst.

Einfaches Beispiel

import { createUIMessageStreamResponse } from 'ai';

export async function POST(req: Request) {
  return createUIMessageStreamResponse({
    execute(writer) {
      // Manuell Text Parts schreiben
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: 'Hello ' });
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: 'World!' });
    },
  });
}

Kombination mit streamText

import { createUIMessageStreamResponse, streamText } from 'ai';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  return createUIMessageStreamResponse({
    async execute(writer) {
      // Eigener Text vor dem LLM-Stream
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: '## Antwort\n\n' });

      const result = streamText({
        model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250514'),
        messages,
      });

      writer.merge(result.toUIMessageStream());
      await result;

      // Eigener Text nach dem LLM-Stream
      writer.write({
        type: 'text-delta',
        textDelta: '\n\n---\nGeneriert mit AI SDK',
      });
    },
  });
}

Mehrere LLM-Calls kombinieren

import { createUIMessageStreamResponse, streamText } from 'ai';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

export async function POST(req: Request) {
  return createUIMessageStreamResponse({
    async execute(writer) {
      // Abschnitt 1: Zusammenfassung
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: '## Zusammenfassung\n\n' });

      const summary = streamText({
        model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250514'),
        prompt: 'Fasse zusammen: ...',
      });
      writer.merge(summary.toUIMessageStream());
      await summary;

      // Abschnitt 2: Analyse
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: '\n\n## Analyse\n\n' });

      const analysis = streamText({
        model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250514'),
        prompt: 'Analysiere: ...',
      });
      writer.merge(analysis.toUIMessageStream());
      await analysis;

      // Abschluss
      writer.write({ type: 'text-delta', textDelta: '\n\n---\nFertig.' });
    },
  });
}

Text-Part Lifecycle

Wenn streamText über writer.merge() eingebunden wird, sendet es automatisch die vollständige Sequenz:

text-start — Oeffnet einen neuen Text-Part
text-delta (n-mal) — Sendet Text-Fragmente inkrementell
text-end — Schliesst den Text-Part ab

Bei manuellen writer.write()-Aufrufen mit text-delta wird der Lifecycle ebenfalls korrekt gehandhabt.

API

Stream Part	Properties	Beschreibung
`text-start`	—	Oeffnet einen neuen Text-Part
`text-delta`	`textDelta: string`	Textfragment, wird an aktuellen Text-Part angehaengt
`text-end`	—	Schliesst den aktuellen Text-Part ab
`step-start`	`messageId`, `request`, `warnings`	Markiert den Beginn eines neuen Schritts
`step-finish`	`finishReason`, `usage`, `isContinued`	Markiert das Ende eines Schritts

Writer-Methoden

Methode	Beschreibung
`writer.write({ type, ... })`	Schreibt einen einzelnen Stream Part
`writer.merge(stream)`	Fuegt einen externen Stream (z.B. `result.toUIMessageStream()`) ein

Siehe auch

Challenge 7.1: Custom Data Parts — Streaming-Grundlagen
Challenge 8.1: Workflows — Multi-Step Workflows mit kombinierten Streams