Debugging de Streams en Vercel AI SDK: Falsos Positivos HTTP 200

Se implementó un chatbot utilizando Next.js App Router, Vercel AI SDK y la API de OpenAI. Al desplegar a producción, la interfaz del chat permitía enviar el mensaje, pero retornaba inmediatamente un mensaje de error genérico en el frontend: "No pude procesar tu mensaje. Inténtalo nuevamente."

La inspección inicial en las DevTools del navegador reveló un comportamiento inusual: la petición POST hacia la ruta /api/chat retornaba un código de estado 200 OK de manera instantánea, pero la respuesta no contenía el payload esperado.

Dado que la arquitectura utiliza text/event-stream para transmitir la respuesta palabra por palabra, el servidor Next.js abre la conexión y responde con el 200 OK antes de que OpenAI comience a procesar el texto. Al revisar la lógica del backend en el archivo route.ts, se detectaron dos puntos de fallo crítico:

• Configuración de Modelo Inválida: El código solicitaba el modelo "gpt-5.6-luna", un identificador inexistente en la API oficial. OpenAI rechazaba la petición milisegundos después de que Vercel ya había respondido al cliente con el 200 OK, rompiendo el stream.

• Variables de Entorno Omitidas: La credencial OPENAI_API_KEY estaba configurada en el archivo local .env, pero por políticas de seguridad de Git, este archivo no se sube al repositorio. El contenedor de producción de Vercel carecía de autorización para comunicarse con el proveedor de IA.

La corrección se ejecutó en dos fases garantizando la alineación entre código e infraestructura:

1. Refactorización del bloque streamText en app/api/chat/route.ts para apuntar a un modelo válido y optimizado para respuestas rápidas (gpt-4o-mini).
2. Inyección manual de la variable de entorno OPENAI_API_KEY a través del panel de Settings de Vercel, asegurando que la clave secreta resida exclusivamente en el servidor de producción.
3. Ejecución de un nuevo despliegue (Redeploy) para que la instancia de Vercel absorbiera las nuevas variables de entorno.