前言：從模型選型到工程落地，開發者為何需要 AI Ping
隨着大模型技術的飛速發展，開發者在模型選型、多平台調用適配及智能體搭建等環節面臨諸多痛點：性能評測缺乏客觀依據、不同供應商接口差異大導致開發效率低下、複雜場景下模型與業務需求難以精準匹配。在此背景下，AI Ping 平台應運而生，其整合大模型評測與一站式調用能力，為開發者提供全鏈路解決方案。本文將圍繞 AI Ping 平台展開，系統介紹其核心功能與價值，深入解析平台已實測上線的 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 兩款國產旗艦大模型的技術特點與性能表現，並詳細呈現基於 Dify 搭建智能體、在 Claude Code 中配置調用模型的實操流程，助力開發者高效完成模型選型、調用適配與智能體開發，充分釋放大模型技術在實際工程場景中的價值。邀請好友體驗 AI Ping，https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ （註冊登錄立享30元算力金）
AI Ping 平台概覽：大模型評測 + 統一調用的一站式解決方案
AI Ping 是一款集大模型服務平台評測與一站式調用功能於一體的平台，被開發者稱為大模型 API 服務的大眾點評，平台圍繞開發者模型選型與高效調用兩大核心需求，構建專業評測體系與統一服務能力，助力開發者降本增效
- 提供7×24 小時持續評測與性能榜單，覆蓋數十家供應商數百個模型的延遲、吞吐、可靠性等關鍵指標，結合模型核心參數詳情頁，為選型提供客觀可驗證的依據，其數據支撐的排行榜獲權威機構認可
- 打造統一 API 接口與智能路由功能，開發者通過一個接口即可調用多平台模型，智能路由能根據業務需求與實時數據動態匹配最優供應商，兼顧高峯期服務穩定性與非高峯期成本優化
- 上線個人數據中心，提供清晰的 API 調用報表，涵蓋模型、供應商、Token 消耗及費用等信息，幫助開發者科學分析並優化成本投入
GLM-4.7 模型解析：面向 Agentic Coding 的工程級大模型
GLM-4.7 是智譜最新推出的大模型，主打Agentic Coding智能體編碼場景，強化了編碼能力、長任務規劃與工具協同能力，在公開基準榜單中表現領先；同時通用能力升級，回覆更簡潔自然、寫作沉浸感更強，執行復雜智能體任務時工具調用指令更精準，前端美感與長任務效率都有提升
- 基礎參數：支持 128K~200K 上下文長度，當前部分供應商提供平台限免
- 性能表現：SophNet 供應商支持 200K 全維度長度，吞吐 157.67 tokens/s、延遲 0.96s；PPIO 流膠雲支持 200K 上下文 / 輸入、128K 輸出，吞吐 59.77 tokens/s、延遲 2.76s，兩者可靠性均為 100%
- 調用方式：通過 AI Ping 統一接口調用，兼容 OpenAI Completion API，可由智能路由自動匹配最優供應商，也支持手動指定服務商
AI Ping給GLM-4.7也提供了調用API示例
from openai import OpenAI
openai_client = OpenAI(
base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
api_key="QC-759e8536f1db9d18ec4f3dcb1b90044d-a3629e8a3743d0b37cb56d677577c7e9",
)
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 模型解析：高吞吐長上下文的多語言編程引擎
MiniMax-M2.1具備強大多語言編程能力的大模型，從 AI Ping 平台的展示信息可以看到它的核心特點
- 基礎參數：支持 200K 上下文長度，最大輸入 / 輸出長度均為 200K/192K，當前在部分供應商處提供免費 token 使用
- 性能表現：以 MiniMax 官方和七牛雲這兩個供應商為例，其吞吐分別達到 81.36 tokens/s、75.94 tokens/s，延遲則為 1.15s、2.29s，可靠性均為 100%
- 使用方式：可通過 AI Ping 的統一 API 接口調用（兼容 OpenAI 的 Completion API 格式），也支持在線對話，平台還提供了自動供應商路由功能，能根據性能動態匹配最優服務方
另外AI Ping 為 MiniMax-M2.1 提供兼容 OpenAI Completion API 規範的統一調用接口，可自動適配不同服務提供商的請求 / 響應格式，無需單獨適配原廠接口，同時支持對接 500 + 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-759e8536f1db9d18ec4f3dcb1b90044d-a3629e8a3743d0b37cb56d677577c7e9",
)
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)基於 Dify 的智能體實戰：接入 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1
1、進入Dify平台
2、通過插件市場安裝：進入 dify 插件市場，搜索AI Ping，進行安裝
3、通過 github 安裝：點擊 dify 插件頁中的安裝插件，選擇通過 github 安裝
4、選擇版本和安裝包
5、按照成功
6、AI Ping官網獲取API Key
7、API Key 配置
9、工作流搭建測試，配置空白應用
10、添加LLM節點，選擇模型
11、可以看到模型有需要可以根據自己的需要選擇合適的模型
12、輸入字段配置、LLM上下文配置、輸出配置
13、測試輸出
14、搭建好的Agent可以發佈到市場，可以根據需求打造自己的智能體，AI Ping可以一鍵管理各大模型，文生圖，文本輸出都應有盡有
15、GLM-4.7和MiniMax M2.1 也提供了最新的支持
Claude Code 接入實戰：通過 AI Ping 調用 MiniMax M2.1
系統需求
- 操作系統：macOS 10.15 及以上、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或 Windows 10+（支持 WSL 1、WSL 2 或 Windows 版 Git）
- 硬件配置：內存 4 GB 及以上
- 軟件依賴：Node.js 18+
1、檢查node版本是否符合條件
Node -v
2、下載Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
3、找到settings.json文件配置API KEY
4、按照官方做法配置文件settings.json
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
"ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M2",
"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "MiniMax-M2",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M2",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M2",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M2"
}
}
5、配置完成後，進入工作目錄，在終端中運行 claude 命令以啓動 Claude Code，啓動後，選擇 “信任此文件夾 (Trust This Folder)”，以允許 Claude Code 訪問該文件夾中的文件，隨後開始在 Claude Code 中使用 MiniMax-M2
GLM-4.7 vs MiniMax M2.1：工程能力與 Agent 場景對比
GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 兩款國產旗艦大模型已在 AI Ping 平台實測上線，前者聚焦複雜工程任務的穩定交付與工具協同，支持推理強度按需調節，後者依託高效 MoE 架構強化多語言工程能力與長鏈 Agent 執行效率，二者均跳出單輪生成質量維度，指向真實場景的長期穩定運行需求；平台已接入多家供應商，提供性能數據可視化、多供應商統一接口調用及智能路由功能，用户可查看吞吐、延遲、可靠性等核心指標並靈活切換供應商，無需重複接入維護，高效驗證適配自身業務的模型與調用方案。
面向真實工程的編碼能力
- GLM-4.7 強調複雜任務的穩定完成與工程交付
- MiniMax M2.1 系統強化 Rust / Go / Java / C++ 等多語言工程，服務真實生產代碼
Agent 與工具調用導向
- GLM-4.7 通過可控思考機制提升多步任務穩定性
- MiniMax M2.1 通過高效 MoE 與收斂推理路徑，適合連續編碼與長鏈 Agent 執行
長期運行下的效率與成本權衡
- GLM-4.7 支持推理強度按需調節，在準確率與成本間靈活取捨
- MiniMax M2.1 以低激活參數與長上下文優勢，提升吞吐與持續運行效率
總結：AI Ping 如何打通大模型選型、調用與智能體落地
本文聚焦集大模型評測與一站式調用於一體的AI Ping 平台，介紹其 7×24 小時性能評測、統一 API 接口、智能路由及成本分析核心能力，詳解平台已上線的 GLM-4.7主打複雜工程任務交付與工具協同與 MiniMax M2.1強化多語言編碼與長鏈 Agent 執行兩款國產旗艦模型的參數、性能及調用示例，並提供基於 Dify 搭建發佈智能體、在 Claude Code 中配置接口調用模型的實操方案，打通大模型選型、調用與智能體開發全鏈路
- 平台能力一體化：集成 7×24 小時大模型性能評測、統一 API 調用、智能路由及成本分析功能，一站式解決開發者模型選型與高效調用需求
- 模型支撐精準化：提供 GLM-4.7複雜工程任務交付 + 工具協同與 MiniMax M2.1多語言編碼 + 長鏈 Agent 執行兩款國產旗艦模型，覆蓋不同業務場景的核心需求
- 實操鏈路全打通：配套 Dify 智能體搭建發佈、Claude Code 接口配置調用的完整實操方案，實現從模型選型到智能體開發的全流程落地
