引言：從“單次生成”走向“工程交付與長期運行”

大模型的對比，過去常停留在單輪迴答的流暢度與知識覆蓋面；而在真實工程裏，更關鍵的是兩件事：

  • 複雜任務能不能一次交付：需求拆解、修改迭代、工具調用、依賴排錯、迴歸驗證，任何一個環節失手都會把成本指數級拉高。
  • Agent 工作流能不能長時穩定：連續多步執行、長上下文保持、一致的輸出質量與可控的推理成本，決定了團隊能否把模型當“可用基礎設施”。

GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 的同場上線，恰好代表兩條逐漸成熟的路線：一條強調可控推理與工具協同，面向複雜工程任務的一次性交付；另一條強調 MoE 架構帶來的吞吐效率與多語言工程優化，更適合持續運行的 Agent 流水線。 在 AI Ping裏，你可以用同一入口、同一套調用方式，把這兩類能力放到同一條真實鏈路裏驗證。 立即註冊登錄立享30元算力金

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AI Ping 是什麼：把“對比、切換、穩定性”做成產品能力

AI Ping 的核心不是“再做一個聊天頁”，而是把大模型落地時最費工的事情產品化：

  • 多供應商統一接入：平台已對接多家供應商，通過統一接口對外提供服務，避免你為每家廠商分別適配 SDK、鑑權與限流策略。
  • 性能數據可視化：在平台看板裏可以對比吞吐、延遲、上下文長度、價格等指標，用數據做選型與路由決策。
  • 智能路由：在高峯或波動時段，平台可基於實時指標自動選擇更優供應商並完成切換，減少“某家抖一下全鏈路雪崩”的風險。 image.png

這些能力的意義在於：你不需要在項目早期就押注單一供應商，也不必在模型升級、供應商波動時頻繁改代碼。對研發團隊來説，這相當於給“大模型依賴”加上了一層可觀測、可切換、可兜底的運行時。

兩款模型怎麼定位：工程交付 vs. 長時 Agent

GLM-4.7：面向複雜工程任務的一次性交付

GLM-4.7 的重點在於“把多步任務做完並做對”。在工程場景裏，往往體現在：

  • 更注重任務拆解與步驟收斂：把需求拆成可執行子任務，減少中途跑偏。
  • 更強調工具協同與可控推理：在需要查資料、讀文件、調用工具、逐步驗證的任務上更穩。
  • 支持推理強度按需調節：在準確率與成本之間更靈活地做權衡（適合把“深思熟慮”留給關鍵步驟）。 image.png

MiniMax M2.1：高吞吐、長上下文，更適合連續執行

MiniMax M2.1 的方向更偏向“長期運行效率”，尤其適合連續編碼與長鏈 Agent 執行：

  • 依託 MoE 架構帶來更好的吞吐與持續運行成本表現。
  • 強化 Rust / Go / Java / C++ 等多語言工程能力，適合在真實生產代碼裏持續迭代。
  • 結合長上下文優勢，更適合“需求—代碼—日誌—修復—迴歸”的循環鏈路。

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如果把兩者放在同一個團隊裏：GLM-4.7 更像“關鍵節點的穩健交付者”，M2.1 更像“流水線上的高效執行者”。實際落地時，最合理的方式往往不是二選一，而是按任務類型做路由。

實測數據怎麼看：吞吐、延遲、上下文與可靠性

AI Ping 給出了平台實測的供應商表現。下面把核心數據整理成便於決策的表格（價格均為免費，可靠性為 100%）：

GLM-4.7（不同供應商）

供應商 吞吐量 (tokens/s) 延遲 P90 (s) 上下文長度
PPIO 派歐雲 50.47 3.64 200k
智譜（官方） 50.30 10.61 200k
七牛雲 37.64 2.52 200k
無問芯穹 22.94 3.93 128k

MiniMax M2.1（不同供應商）

供應商 吞吐量 (tokens/s) 延遲 P90 (s) 上下文長度
七牛雲 99.75 0.54 200k
MiniMax（官方） 89.56 0.72 200k

這幾列指標如何解讀：

  • 吞吐量（tokens/s）：決定“單位時間能輸出多少”，對長輸出（生成代碼、生成報告、跑長鏈對話）更敏感。
  • 延遲 P90：代表大多數請求的尾部體驗；對交互式產品、實時 Agent 更關鍵。
  • 上下文長度：決定能否把更多歷史、代碼片段、日誌、需求放在同一輪請求裏，對“修 bug + 迴歸”尤其重要。
  • 可靠性：如果長期運行，穩定性往往比峯值能力更重要；可靠性數據是做多供應商路由的基礎。

從表裏也能看到一個直觀結論：同一模型在不同供應商上的體驗差異很大。這也是統一接入與智能路由的價值所在——你可以把“選擇與切換”放在平台層，而不是每次都改業務代碼。

怎麼在 AI Ping 裏免費使用：面向產品與工程兩條路徑

下面分兩部分介紹：先用網頁快速驗證，再用統一接口接入到你的工程裏。

路徑 A：網頁快速試用（適合評估與對比）

    1. 打開 AI Ping官網並登錄/註冊賬號。

  2. 在平台內找到模型體驗入口 image.png

  3. 選擇模型：

    • GLM-4.7
    • MiniMax M2.1

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用統一的對比腳本提問

  • 工程交付：給出需求 + 約束 + 驗收標準，讓模型產出可執行計劃與關鍵代碼。
  • 長時 Agent：連續追加變更、貼日誌、讓模型逐步定位並輸出可迴歸的修復方案。

在同一提示詞下切換供應商/模型，對比：

  • 第一次給出方案是否可執行
  • 迭代 3～5 輪後是否仍保持一致性
  • 失敗時能否自我糾錯並收斂到可用結果

網頁試用的目標是儘快得到“能不能用、適合什麼任務”的答案，而不是追求一次性完美輸出。

路徑 B：程序化調用（適合接入業務/工作流）

AI Ping 的定位是“統一調用”，因此建議你把接入流程拆成三件事：拿到憑證、選擇模型與路由策略、把調用封裝進工程。

1）獲取調用憑證

  1. 登錄 AI Ping官網

  2. 打開控制枱裏的 API Key 頁面

  3. 創建並獲取 API Key，妥善保存（通常僅在創建時可完整查看一次）。 image.png

  4. 在你的運行環境裏把 Key 放入安全的環境變量或密鑰系統（不要寫進代碼倉庫）。

2）選擇模型與供應商策略

你可以按“任務類型”來路由，而不是按“團隊偏好”：

  • 複雜交付型任務（需要多步推理、工具協同、嚴格驗收）優先：GLM-4.7
  • 長鏈執行型任務（持續編碼、長對話、吞吐要求高）優先：MiniMax M2.1

3）在工程中封裝統一調用

AI Ping 的調用方式對工程側很友好：整體形態與 OpenAI 兼容的 Chat Completions 類似，重點在於三類信息：

  • Authorization: Bearer <API_KEY>：鑑權方式
  • 請求地址：https://aiping.cn/api/v1/chat/completions
  • 請求體：model + messages（可選 stream、temperature 等）

下面給出兩個“可直接複製”的示例，分別對應 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1（模型標識以控制枱展示為準）。

示例 1：Requests 調用 GLM-4.7（含流式輸出開關）

import requests
 
headers = {
    "Authorization": "Bearer QC-e86e94dcded77f03b4ff995f197b4753-e05745deef245a9f3617180d30354d40",
    "Content-Type": "application/json",
}
 
payload = {
    "model": "GLM-4.7",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello"
        }
    ],
    "stream": True,
    "extra_body": {
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    }
}
 
response = requests.post(
    "https://aiping.cn/api/v1/chat/completions",
    headers=headers,
    json=payload,
    stream=True 
)
 
response.encoding = "utf-8"
 
try:
    for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
        if line:
            print(line)
except KeyboardInterrupt:
    print("流被手動中斷。")

示例 2：Curl 調用 MiniMax M2.1（適合腳本與 CI 裏做連通性測試）

curl -N -X POST https://aiping.cn/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer QC-e86e94dcded77f03b4ff995f197b4753-e05745deef245a9f3617180d30354d40" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "MiniMax-M2.1",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "provider": {
                "only": [], 
                "order": [],
                "sort": null,
                "input_price_range": [],
                "output_price_range": [],
                "input_length_range": [],
                "throughput_range": [],
                "latency_range": []
            }
        }
    }'

如果你希望“固定供應商”或“交給平台自動路由”，通常會通過額外字段表達（不同頁面/版本可能叫 provider 或類似名稱）。在工程實踐裏更推薦：

  • 日常默認交給平台自動路由，換取穩定性與運維成本更低。
  • 對關鍵鏈路（如發佈前回歸）固定供應商，保證行為一致，便於排障與復現。

4）把“可觀測性”接進來

長時 Agent 最怕“偶發抖動導致全鏈路失敗”。建議在業務側至少記錄這些指標（不包含用户敏感內容）：

  • 請求耗時與重試次數
  • 供應商選擇結果（固定 or 路由）
  • 輸入/輸出 token 數（用於成本與吞吐評估）
  • 失敗類型（超時、限流、內容不合規、上游錯誤等）

配合 AI Ping 的性能看板與智能路由，你能更快定位“是提示詞問題、模型能力問題，還是供應商時段性波動”。

總結：用同一入口驗證兩種成熟路線

GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 的上線，給團隊提供了兩類更貼近工程現實的選擇：一個更擅長複雜任務的穩定交付，一個更擅長長時運行的效率與吞吐。而 AI Ping 的價值在於把“對比、切換、觀測、兜底”變成平台能力：你可以先用網頁快速評估，再用統一接口接入業務，把模型選型從“拍腦袋”變成“用數據跑通鏈路”。

當模型不再只是“寫得好看”，而是“跑得穩定、能交付、可持續”，團隊就能把更多精力放回產品本身——這才是 AI 真正進入工程體系後的正確打開方式。