前言：大模型選型的“隱形成本”

當你打開第17個大模型官網，對着“128K上下文”“0.01元/千Token”的參數表陷入迷茫時，或許已經踩中了AI開發的第一個坑：選型失誤的成本，遠高於技術開發本身**。2025年，國內大模型服務供應商已超20家，模型數量突破230個。開發者常因“免費模型延遲過高”“付費服務吞吐量不達標”被迫重構系統——而這一切，本可以通過科學的性能評測**避免。

AI Ping，這個被稱為“大模型服務界大眾點評”的平台，正是為解決這一痛點而生。它以7×24小時的實時監測、全維度的性能指標，讓開發者從“盲選模型”轉向“數據驅動的精準匹配”。

目錄

一、AI Ping：大模型服務的“性能透視鏡”

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1.1 平台定位：從“評測工具”到“決策中樞”

AI Ping是清華系團隊打造的大模型****服務性能評測與選型平台，核心定位是“用數據消除大模型選型的信息差”。它並非直接提供AI服務，而是通過整合20+供應商、400+模型服務，輸出延遲、吞吐、成本等12項核心指標，成為開發者的“性能羅盤”。

1.2 核心功能：三大模塊構建選型閉環

  • 性能榜單：以“吞吐-延遲”二維座標圖呈現模型實時表現，標註“低延遲+高吞吐”的理想區域；
  • 模型詳情庫：收錄每個模型的上下文長度、輸入/輸出成本、最大輸出長度等參數；
  • 智能對比工具：支持多模型指標橫向對比，自動生成TCO（總擁有成本）分析報告。

我們可通過如下性能座標圖查看各種模型的吞吐表現：

1.3 智能路由：靜態配置到動態優化

  1. 傳統困境
  • 供應商選擇依賴經驗，無法實時響應性能變化
  • 固定綁定單一供應商，缺乏靈活性
  • 人工切換成本高，響應速度慢

  1. 智能路由—數據驅動的實時決策
  • 多維監控體系：持續追蹤價格、P90延遲、吞吐量等關鍵性能指
  • 毫秒級響應：每次API請求都基於最新數據選擇最優供應商
  • 動態適應性：自動響應市場變化和供應商狀態波動

總而言之，智能路由技術的興起，標誌着AI服務消費模式從“選擇供應商” 到“選擇最優能力” 的根本轉變。它不僅僅是技術工具的升級，更是整個行業思維模式的變革。 智能路由正在這條正確的道路上穩步前行，為構建更加智能、高效、普惠的AI應用生態奠定堅實基礎。

二、AI Ping的核心優勢：讓選型“有理有據”

2.1 中立性：數據驅動，拒絕“廠商濾鏡”

AI Ping的評測數據由清華大學與中國軟件評測中心聯合提供，通過自動化壓力測試（模擬10萬級QPS場景）、長週期監測（7×24小時）確保客觀性——你不會看到“收推廣費只誇優點”的測評，只會看到某模型“上下文超2000Token後延遲陡增300%”的真實數據。

2.2 全維度：12項指標覆蓋業務全場景

相比傳統評測僅關注“生成質量”，AI Ping的指標體系直擊開發痛點：

核心維度 關鍵指標 業務價值
性能表現 P90首字延遲、平均吞吐 決定實時交互/批量任務的體驗
成本控制 輸入/輸出Token單價 避免“小業務用出大賬單”
場景適配 上下文長度、最大輸出長度 匹配長文本處理/代碼生成需求
穩定性 7日性能波動曲線 規避高峯期服務“掉鏈子”

2.3 低門檻：零部署，網頁端直接用

無需安裝任何工具，打開【aiping.cn】即可查看所有公開數據：選擇關鍵詞，比如文本生成，平台會自動篩選出Kimi、千問，DeepSeek等相關模型。

三、精準匹配：如何用AI Ping找到“你的模型”

3.1 第一步：明確業務場景的核心訴求

首先得明確我們自己的任務需求，入以下不同場景的指標優先級截然不同：

  • 實時交互（如智能客服）：優先選“延遲≤0.8s”的模型（如並行智算雲的DeepSeek）；
  • 批量處理（如文本摘要）：優先選“吞吐≥35 tokens/s”的服務（如阿里雲百鍊）；

  • 長文本任務（如文檔分析）：優先選“上下文≥128K”的模型（如百度智能雲ERNIE）。

3.2 第二步：用“性能座標圖”縮小範圍

AI Ping的“吞吐-延遲”座標圖中，每個數據點代表一個模型服務：

區域位置 性能特徵（延遲+吞吐） 適用場景
右上區域 低延遲 + 高吞吐 實時對話、高併發交互等核心場景（“全能優選”）
左上區域 低延遲 + 低吞吐 輕量、對處理速度要求不高的場景
右下區域 高延遲 + 高吞吐 批量數據處理、非實時推理等場景
左下區域 高延遲 + 低吞吐 儘量避開（體驗差+效率低）

3.3 第三步：用“成本模擬器”做最終決策

輸入“每日調用10萬次，每次輸出2000Token”，AI Ping會自動計算不同模型的月度成本：

  • 免費模型（如MiniMax-M2）：月度成本約500元，但延遲波動大；
  • 付費模型（如GLM-4.6）：月度成本約1200元，但穩定性提升80%。

四、實戰：基於AI Ping的API配置全流程

以GLM-4.6模型為例接入它的API進行測試模型為例，演示從選型到調用的步驟：

4.1 步驟1：創建API密鑰

創建之後如圖所示：

將其複製到ApifoxHeaders處，選擇 Authorization

4.2 步驟2：使用Apifox進行調試

Apifox官網鏈接：https://app.apifox.com/main（注意這裏需要下載）

  • 選擇post，進入文檔查看鏈接

  • 進入官方複製鏈接

4.3 步驟3：編寫調用代碼

  • 選擇Body-JSON

modle處填寫自己調用的大模型

{
        "model": "GLM-4.6",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "enable_thinking": false
            }
        }

4.4 解結果檢查

説明我們已經打通自動化生產線！

五、總結與展望：AI Ping的“下一步”

AI Ping的價值，在於將大模型選型從“經驗驅動”轉向“數據驅動”——它讓開發者不再依賴“博主推薦”，而是用7×24小時的性能數據做決策。

未來，AI Ping將向“AI效能中樞”進化：

  • 推出“自動優化引擎”：根據業務負載自動切換模型；
  • 新增“合規性評測”：覆蓋數據本地化、隱私保護等政策要求；
  • 接入“邊緣模型”：適配AIPC（AI個人計算機）的端側部署需求。

在大模型從“可用”到“好用”的路上，AI Ping是開發者的“性能羅盤”——用數據撥開迷霧，讓AI真正成為業務增長的引擎。