免费薅国产旗舰 LLM!GLM-4.7+MiniMax-M2.1
引言:国产大模型的“工程落地元年”已至
在大语言模型(LLM)落地应用中,“AI Ping” 早已不是单纯的网络连通性检测 —— 而是衡量模型响应效率、内容质量、资源消耗的综合探测体系!现在 AI Ping 平台重磅上新两款国产旗舰模型,全程免费调用,无任何隐藏限制:智谱 AI GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1!
不用跨平台注册、不用反复申请密钥,仅需在 AI Ping 注册 1 个 API Key,指定模型名就能直接调用两款模型核心能力,注册还送 30 元算力金(专属通道:https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ)!

一:模型差异
1.1 GLM-4.7
GLM-4.7是智谱的工程化旗舰款,最厉害的地方就是“思考清晰、可控性强”,做复杂任务靠谱

| 供应商 | 吞吐量 (tokens/s) | 延迟(P90)s | 上下文长度 | 输入价格 (¥/M) | 输出价格 (¥/M) | 可靠性 |
| PPIO 派欧云 | 50.47 | 3.64 | 200k | 免费 | 免费 | 100% |
| 智谱(官方) | 50.31 | 0.61 | 200k | 免费 | 免费 | 100% |
| 七牛云 | 37.64 | 2.52 | 200k | 免费 | 免费 | 100% |
| 无问芯穹 | 22.94 | 3.93 | 128k | 免费 | 免费 | 100% |
1.2 MiniMax M2.1
MiniMax M2.1主打“打破速度、智能、成本的不可能三角”,简单说就是:快、又聪明、便宜!

| 供应商 | 吞吐量 (tokens/s) | 延迟(P90)s | 上下文长度 | 输入价格 (¥/M) | 输出价格 (¥/M) | 可靠性 |
| 七牛云 | 99.75 | 0.54 | 200k | 免费 | 免费 | 100% |
| MiniMax(官方) | 89.56 | 0.72 | 200k | 免费 | 免费 | 100% |
二:AI Ping快速上手
1. 注册登录:打开AI Ping首页,点击右上角“登录”,支持手机验证码免注册登录或账号密码登录

2. 选择模型:点击首页导航栏“探索模型”,可通过搜索栏、模型系列筛选找到GLM-4.7或MiniMax M2.1,点击模型卡片进入详情页;

3. 调用API服务:模型详情页底部有现成示例代码(支持OpenAI Python SDK、Requests、Curl等方式),选对应方式复制代码即可调用;AI Ping会自动用智能路由转发请求(默认平衡成本与性能,失败自动切换供应商),且默认生成API密钥,复制代码时会自动填充,无需单独创建!


更多操作,可在平台内查看对应指南
三:API Key 管理与使用指南
-
验证方式:API请求采用Bearer令牌验证,可直接通过curl或OpenAI SDK与AI Ping交互;
-
管理API Key:登录后在顶部导航栏进入“个人中心”,点击左侧“API 密钥”即可进入管理页面。注册时系统会默认创建1个API Key,需新增可点击右上角“API KEY”按钮,密钥请妥善保管,避免泄露,可随时删除;


-
使用方法:调用API时,将代码中的<API_KEY>替换为个人API Key即可(示例代码已展示核心请求格式,替换密钥后可直接测试)。
import requests
headers = {
'Authorization': '<API_KEY>',
'Content-Type': 'application/json',
}
response = requests.post('https://aiping.cn/api/v1/chat/completions', headers=headers, json={
'model': 'DeepSeek-R1-0528',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'What is the meaning of life?'
}
]
}
})
response.encoding = 'utf-8'
print(response.text)
四:OpenCode 配置 AI Ping API 指南
前提:
安装:通过 curl 或者 npm 安装(官网链接:https://opencode.ai/docs/providers/#custom-provider)
-
curl 安装:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
-
npm 安装:
npm i -g opencode-ai

1. 编辑配置文件:两种路径可选——①编辑路径为 ~/.config/opencode/opencode.json 的文件;②在当前项目文件夹下新建 opencode.json 文件,将指定配置内容添加进去,记得把配置中的<AIPING_API_KEY>替换为个人AI Ping API Key(配置中已默认关联MiniMax-M2模型);
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"AIPing": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "AIPing",
"options": {
"baseURL": "https://aiping.cn/api/v1",
"apiKey": "<AIPING_API_KEY>"
},
"models": {
"MiniMax-M2": {
"name": "MiniMax-M2"
}
}
}
}
}

2. 启动服务:进入项目目录(执行命令 cd /path/to/your/project),输入 opencode 命令即可启动服务;
cd /path/to/your/projectopencode

3. 选择模型:在输入框手动输入“/models”,选择配置文件中已配置的模型(如MiniMax-M2),即可完成配置并使用。

4.展示:

五:总结
GLM-4.7的稳定推理适合做复杂任务,MiniMax M2.1的高效低成本适合高并发场景,两款各有优势,而AI Ping就是连接技术和业务的快车道!
别等了,现在就开启你的AI落地之旅:
-
登录AI Ping官网(aiping.cn),注册就能获取API Key;
-
直接用免费算力测试两款模型,根据自己的业务场景选适配方案;
-
快速落地AI应用,体验国产大模型的实力!
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