AI Ping最新上線了，現在來免費用！MiniMax-M2.1、GLM-4.7，手把手教學部署與運用詳情 - API,Max,Code,NLP,人工智能微學AI 博客

一、AI Ping 中的模型

隨着大語言模型技術的飛速發展，AI 輔助編程已成為新常態。其中，“氛圍編程”作為一種新興範式，強調開發者通過自然語言與 AI 進行流暢交互，在沉浸式的開發環境中獲得代碼建議、問題解答和自動化任務支持。這種範式極大地依賴於強大的後端 AI 模型和順暢的前端工具集成。在此背景下，一個名為 AI Ping 的新興 API 聚合服務應運而生。

AI Ping是國內領先的大模型服務評測與聚合平台，致力於為開發者提供全面、客觀、真實的模型性能數據和統一調用入口。平台已接入智譜、MiniMax、DeepSeek、通義千問等主流廠商，覆蓋近百種模型，涵蓋文本生成、視覺理解、圖像生成、Embedding、Reranker 等多種類型。

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最近AI Ping上線了最新的強大模型包括：MiniMax-M2.1、GLM-4.7。

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模型庫：

AI Ping 模型庫概覽，熱門模型如下：

NEW - 新上線：GLM-4.7、MiniMax-M2.1、MiMo-V2-Flash、Ring-1T 等
FREE - 免費：DeepSeek-V3.2、GLM-4.7、MiniMax-M2.1、Doubao-Seedream-4.5 等
HOT - 熱門：GLM-4.7、GLM-4.6、MiniMax-M2、DeepSeek系列等

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二、模型介紹與使用

GLM-4.7模型

GLM-4.7介紹

GLM-4.7 是智譜最新旗艦模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 場景強化了編碼能力、長程任務規劃與工具協同，並在可控推理機制支撐下實現了複雜工程任務的穩定交付。通用能力全面提升，回覆更簡潔自然，寫作更具沉浸感。在執行復雜智能體任務時，指令遵循能力更強，Artifacts 與 Agentic Coding 的前端美感和長程任務完成效率進一步提升。

GLM-4.7實測數據

AI Ping 平台測試數據

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GLM-4.7 的示例代碼與 API 説明

AI Ping 會幫你在不同的服務提供商之間規範化處理請求和響應，為你統一接口。

AI Ping 提供了兼容 OpenAI 的 Completion API ，可連接 500 多款模型與服務供應商。

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-********************************",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

MiniMax-M2.1模型

MiniMax-M2.1介紹

MiniMax M2.1 是 MiniMax 最新旗艦模型，MiniMax M2.1 面向長鏈 Agent 執行場景強化了多語言工程能力、持續運行效率與收斂推理路徑，並在高效 MoE 架構支撐下實現了吞吐與穩定性的出色平衡。在執行長時間 Agent 工作流時，推理路徑更收斂、工具調用更高效，憑藉低激活參數與 200k 長上下文優勢，連續編碼與持續運行吞吐進一步提升。

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MiniMax-M2.1實測數據

AI Ping 平台測試數據

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MiniMax-M2.1 的示例代碼與 API 説明

AI Ping 會幫你在不同的服務提供商之間規範化處理請求和響應，為你統一接口。

AI Ping 提供了兼容 OpenAI 的 Completion API ，可連接 500 多款模型與服務供應商。

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-****************",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.1",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

三、核心：AI Ping 統一 API 接口規範

為了適配不同的 CLI 工具，我們首先需要理解 AI Ping 提供的統一 API 接口規範。AI Ping 巧妙地將不同模型的原生 API 封裝成與 OpenAI API 格式兼容的接口，這極大地簡化了集成過程。

API 端點 (Endpoint URL): AI Ping 提供了一個統一的 API 基礎 URL。所有模型調用都通過這個地址進行路由。根據對類似服務的分析這個地址通常形如：

base_url = "https://aiping.cn/api/v1"

認證方式 (Authentication): AI Ping 採用 Bearer Token 的認證方式。開發者需要在請求的 Authorization 頭中包含從 AI Ping 平台獲取的 API 密鑰。

Authorization: Bearer <您的AI_PING_API_KEY>

模型標識符 (Model ID): 在請求體中，通過 model 字段指定要使用的模型。AI Ping 為免費模型分配了以下標識符：

MiniMax-M2.1：model="MiniMax-M2.1"
GLM-4.7：model="GLM-4.7"

四、獲取免費的 AI Ping API 密鑰

在配置任何工具之前，首要任務是獲取 AI Ping 的免費 API 密鑰。

訪問 AI Ping 官方平台： 打開瀏覽器，訪問 AI Ping 的官方網站：https://www.aiping.cn/。

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註冊並登錄賬户： 使用您的手機號碼、郵箱或 GitHub 賬户進行註冊和登錄。

進入 API 密鑰管理頁面： 登錄後，在個人中心中找到API秘鑰。
創建新的 API 密鑰： 點擊“創建新密鑰”（Create new key），系統會生成一個以 QC- 開頭的字符串。請立即複製並妥善保管此密鑰。

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五、分步配置指南：將 AI Ping 集成到四大 CLI 工具

接下來，我們將詳細介紹如何在不同操作系統（Linux, macOS, Windows with WSL）上配置四款主流的 CLI 編碼工具。

4.1 環境準備

確保您的開發環境滿足以下基本要求：

Node.js: 版本需 v18.0.0 或更高。推薦使用 nvm (Node Version Manager) 進行安裝和管理。
Git: 版本需 2.23+ 。
Python: 版本需 3.10+（某些工具或其插件可能需要）。
Shell 環境: 推薦使用 Zsh (配合 Oh My Zsh) 或 Bash。

4.2 工具一：Claude Code 配置指南

Claude Code 是由 Anthropic 開發的一款功能強大的終端原生 AI 助手，以其對項目上下文的深度理解和多文件操作能力而聞名。

步驟 1：安裝 Claude Code

打開終端，使用 npm 進行全局安裝。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安裝完成後，運行以下命令驗證是否成功：

claude --version

終端輸出：

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步驟 2：配置環境變量

Claude Code 通過環境變量來配置 API 端點和密鑰。由於 AI Ping 提供了 OpenAI 兼容的 API，我們可以通過設置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE 兩個環境變量來“欺騙”Claude Code，使其連接到 AI Ping。

打開您的 shell 配置文件（如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc），在文件末尾添加以下內容：

# AI Ping Configuration for Claude Code
export OPENAI_API_BASE="https://aiping.cn/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="<此處粘貼您獲取的AI_PING_API_KEY>"

保存文件後，執行 source ~/.zshrc 或 source ~/.bashrc 使配置生效。

步驟 3：選擇並啓用模型

默認情況下，Claude Code 可能會嘗試調用其原生模型。我們需要通過命令行參數或配置文件指定使用 AI Ping 提供的模型。

方法A：通過命令行參數

每次啓動時，通過 -m 或 --model 參數指定模型：

# 使用 Kimi-K2-Thinking 模型
claude edit "src/app.js" -m "aiping/minimax-m2.1" -p "請重構這個文件，將所有回調函數改為 async/await 語法"

# 使用 GLM-4.7 模型
claude -m "aiping/glm-4.7" "請為我編寫一個檢查密碼強度的 Python 函數"

方法B：通過全局配置文件（推薦）

為了避免每次都輸入模型名稱，我們可以修改 Claude Code 的全局配置文件。該文件通常位於 ~/.config/claude-code/mcp_settings.json 。如果文件不存在，請先運行一次 claude 命令讓其自動創建。

編輯該文件，設置 defaultModel 字段：

{
  "defaultModel": "aiping/minimax-m2.1",
  "telemetry": {
    "disabled": true
  }
}

通過這種方式，您將 MiniMax-M2.1 設置為默認模型。現在，您可以直接運行 claude 命令，它將自動使用 AI Ping 的模型。

終端輸出（使用配置好的 Claude Code）：

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4.3 工具二：Codex CLI 配置指南

Codex CLI 是 OpenAI 開源的一款本地編碼代理工具，允許開發者在終端中與代碼庫進行交互。它同樣支持通過環境變量配置 API。

步驟 1：安裝 Codex CLI

使用 npm 進行全局安裝：

npm install -g @openai/codex

步驟 2：配置環境變量

與 Claude Code 類似，我們配置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE 兩個變量。如果您已為 Claude Code 配置過，此步驟可以跳過。

# AI Ping Configuration for Codex CLI
export OPENAI_API_BASE="https://aiping.cn/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="<此處粘貼您獲取的AI_PING_API_KEY>"

記得 source 您的配置文件。

步驟 3：配置模型

Codex CLI 允許通過 ~/.codex/config.toml 文件來配置默認模型。創建並編輯此文件：

# ~/.codex/config.toml
# 設置默認使用的模型為 AI Ping 的 GLM-4.7
model = "aiping/glm-4.7"

步驟 4：開始使用

現在，您可以在項目目錄中啓動 Codex CLI，並開始與 AI Ping 的模型進行交互。

# 進入你的項目目錄
cd my-project

# 啓動 codex
codex

終端輸出：

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六、總結與展望

本文詳細給大家介紹瞭如何利用 AI Ping 提供的限時免費大模型資源，最近AI Ping上線了最新的強大模型包括：MiniMax-M2.1、GLM-4.7。这兩個大模型功能強大，模型輸出效果都很好。我們通過遵循本指南提供的分步操作，開發者可以零成本地在自己熟悉的終端環境中，享受到頂級 AI 模型帶來的編程效率提升。

利用 AI Ping 提供的 OpenAI 兼容 API 接口，通過設置標準的環境變量（如 OPENAI_API_BASE 和 OPENAI_API_KEY）或工具特定的配置，將這些 CLI 工具的請求重定向到 AI Ping 服務。隨着 AI 技術的不斷普及，類似 AI Ping 的聚合服務將使開發者能夠更靈活、更低成本地切換和使用來自不同提供商的先進模型。我們鼓勵開發者積極擁抱“氛圍編程”這一新範式，並持續關注 AI Ping 等平台未來的發展，抓住更多技術紅利，打造更加智能和高效的開發工作流。

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