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

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| 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！

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| 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

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

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；

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）。

python 复制代码

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：

python 复制代码

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

npm 安装：

python 复制代码

npm i -g opencode-ai

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）；

bash 复制代码

{
  "$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"
        }
      }
    }
  }
}

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；

bash 复制代码

cd /path/to/your/projectopencode

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！