AI Ping 上线 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1：两款国产旗舰模型免费用!

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1. 先说结论：这次上线更像"工程能力"的分水岭

如果你把大模型当作"更强的搜索框"，那评测重点往往是知识点覆盖与文风；但当你开始把它接进研发与业务流程，评测重点会立刻变成：

需求拆解是否靠谱，能不能形成可执行的交付路径
多轮迭代是否稳定，是否会在长链路里逐步跑偏
成本与吞吐是否可控，是否适合持续运行的 Agent 工作流

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的组合，刚好覆盖这三类诉求：一个更偏"复杂任务一次性交付"，一个更偏"长时运行效率与吞吐"。

而 AI Ping 的价值在于：你可以在同一平台里用真实指标对比不同供应商，并用同一套接口把模型接入到工程里，减少试错与维护成本。

2. AI Ping 解决的不是"能不能用"，而是"怎么稳定用"

很多团队第一次接入大模型时，会踩到三个常见坑：

供应商切换成本高：每家接口、参数、限流策略都不一样，换一家等于重写一遍。
线上体验不稳定：同一模型在不同时段延迟波动大，Agent 一超时就全链路断。
选型缺少依据：只靠主观体验对比，难以解释"为什么选它"。

AI Ping 把这些问题收敛成平台能力：

多供应商统一接入：业务只对接一次，后续切换供应商更多是"配置问题"
指标看板：把吞吐、延迟、上下文等关键数据摆到台面上
智能路由：高峰期自动挑更优供应商，降低抖动对业务的冲击

这会带来一个很现实的变化：模型接入不再是"集成一次就别动"，而是变成可持续优化的运行时能力。

3. 用数据看差异：同一模型在不同供应商上会有明显不同

AI Ping 公布了平台实测数据。把关键指标整理如下（输入/输出价格在表中为免费，可靠性为 100%）：

3.1 GLM-4.7（不同供应商）

供应商	吞吐量 (tokens/s)	延迟 P90 (s)	上下文长度
PPIO 派欧云	50.47	3.64	200k
智谱（官方）	50.30	10.61	200k
七牛云	37.64	2.52	200k
无问芯穹	22.94	3.93	128k

3.2 MiniMax M2.1（不同供应商）

供应商	吞吐量 (tokens/s)	延迟 P90 (s)	上下文长度
七牛云	99.75	0.54	200k
MiniMax（官方）	89.56	0.72	200k

这组数据对工程决策的意义可以用一句话概括：

想要交互更丝滑 ，盯 延迟 P90
想要长输出/长链路更快 ，盯 吞吐量
想要一次塞进更多需求+代码+日志 ，盯 上下文长度

如果你做的是"持续运行的 Agent"，通常会同时看 P90 和可靠性，再决定是固定供应商还是交给路由。

4. GLM-4.7 与 MiniMax M2.1：更实用的任务分工方式

与其抽象地说"哪个更强"，不如按任务拆分：

4.1 适合优先用 GLM-4.7 的任务

需求复杂、验收严格：必须输出可执行步骤、可验证结果、风险点与回滚方案
需要频繁工具协同：读文件、查依赖、对齐接口、生成补丁并回归验证
关键节点交付：例如发布前最后一轮"全量修复建议 + 变更清单 + 风险评估"

4.2 适合优先用 MiniMax M2.1 的任务

连续编码与重构：多轮往返，吞吐与延迟直接影响整体效率
长链路 Agent：需求更新、日志追加、再修复、再验证，循环次数多
多语言工程：尤其是 Rust / Go / Java / C++ 等偏"工程肌肉"的代码任务

实际落地时，很推荐做成"按场景路由"：把模型当作一组可切换的能力，而不是一个固定依赖。

5. 从 0 到 1：在 AI Ping 上完成一次可复现的接入

下面用"最小可行路径"把接入讲清楚：拿 Key → 发请求 → 验证流式输出 → 加上路由筛选。

5.1 获取 API Key（只做一次）

登录 AI Ping官网
进入控制台的 API Key 页面创建 Key
把 Key 放进环境变量（避免写入仓库）

PowerShell 示例：

powershell 复制代码

$env:AIPING_API_KEY="YOUR_API_KEY"

5.2 最小请求：Chat Completions（非流式）

bash 复制代码

curl "https://aiping.cn/api/v1/chat/completions" ^
  -H "Authorization: Bearer %AIPING_API_KEY%" ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -d "{\"model\":\"GLM-4.7\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"用三句话解释吞吐量和延迟的差别。\"}],\"temperature\":0.2}"

如果你在 Windows 上更习惯用 WSL 或 Git Bash，把换行符改成反斜杠即可。核心不变：Authorization: Bearer ... + model + messages。

5.3 流式请求：适合 UI 与 Agent 逐步产出

Python（Requests）示例：

python 复制代码

import os
import requests
 
api_key = os.environ["AIPING_API_KEY"]

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json",
}
 
payload = {
    "model": "MiniMax-M2.1",
    "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,
    timeout=(10, None)
)
 
response.encoding = "utf-8"
response.raise_for_status()
 
try:
    for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
        if line:
            print(line)
except KeyboardInterrupt:
    print("流被手动中断。")

如果你直接用浏览器访问 https://aiping.cn/api/v1/chat/completions，会看到 Method Not Allowed，这是因为该接口需要用 POST 调用（浏览器地址栏默认是 GET）。

同一段代码想切到 GLM-4.7，只需要把 payload["model"] 改成 "GLM-4.7"。

5.4 用 `extra_body.provider` 做"可解释的路由筛选"

当你希望把"选择哪家供应商"这件事从拍脑袋变成可解释策略时，可以使用 extra_body.provider（字段以页面示例为准）：

only：只允许命中某些供应商（白名单）
order：优先级顺序（当存在多个候选时）
sort：按某个指标排序（例如优先低延迟）
input_length_range：对上下文长度有要求时使用
throughput_range / latency_range：按吞吐或延迟做筛选

示例（以 GLM-4.7 为例，结构与页面示例一致，值按你的策略填写）：

json 复制代码

{
  "model": "GLM-4.7",
  "stream": true,
  "messages": [{"role": "user", "content": "请给出一份可落地的接口改造方案。"}],
  "extra_body": {
    "provider": {
      "only": [],
      "order": [],
      "sort": null,
      "input_price_range": [],
      "output_price_range": [],
      "input_length_range": [],
      "throughput_range": [],
      "latency_range": []
    }
  }
}

在工程实践中，更推荐两种模式：

日常业务：交给平台自动路由，省运维、抗波动
发布前/关键链路：固定或强约束供应商，保证可复现与可排障

6. 两个"拿来就用"的实战模板：把模型能力落到交付件上

为了避免模型输出"看起来很对但落不了地"，建议每次都让它产出可验证的交付物。

一个"实际调用 + 返回展示"的最小示例如下：

python 复制代码

import os
import json
import requests

api_key = os.environ["AIPING_API_KEY"]
url = "https://aiping.cn/api/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "model": "GLM-4.7",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你是资深工程师。请按以下顺序输出：1) 根因假设列表（按概率排序）2) 最小验证步骤（每步说明预期现象）3) 最小修复方案（用补丁/伪代码表达）4) 回归清单（必须覆盖的边界条件）",
        }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "stream": False,
    "extra_body": {
        "provider": {
            "only": [],
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": [],
        }
    },
}

resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=(10, 120))
resp.raise_for_status()
print(resp.status_code)
print(json.dumps(resp.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

返回示例：

6.1 模板 A：让模型输出"可回归的修复补丁方案"

适用：线上报错、CI 失败、依赖升级导致的不兼容。

输入建议包含：

目标：修复什么、验收标准是什么
约束：不能改哪些模块、不能引入哪些依赖
证据：错误日志、关键代码片段、运行环境

提示词骨架：

text 复制代码

你是资深工程师。请按以下顺序输出：
1) 根因假设列表（按概率排序）
2) 最小验证步骤（每步说明预期现象）
3) 最小修复方案（用补丁/伪代码表达）
4) 回归清单（必须覆盖的边界条件）

GLM-4.7 通常更适合在"根因假设+验证步骤"阶段承担主力；MiniMax M2.1 更适合在"反复改补丁+再验证"的循环阶段保持效率。

6.2 模板 B：让模型输出"可交付的技术方案文档"

适用：需求评审、架构设计、接口改造、性能优化方案。

要求它输出：

关键决策与取舍（为什么这么选）
里程碑拆分（每个阶段的验收标准）
风险与回滚（出现问题怎么退回去）