AI Ping 平台使用教程

什么是 AI Ping？

简介

AI Ping 是面向开发者的大模型服务评测与统一调用平台，集性能评估、模型信息查询和 API 聚合接入于一体，致力于帮助用户更加高效地完成模型选型与服务接入。

平台主要围绕两类核心需求展开服务。一方面，通过 7×24 小时持续监测和长期数据积累，对不同大模型 API 服务商的性能表现进行客观评估，形成可量化、可参考的性能排行榜，为开发者提供真实可靠的选型依据。另一方面，通过统一 API 接口和智能路由能力，降低多平台接入成本，减少开发复杂度，提升模型调用效率。

在模型评测方面，AI Ping 已整合数十家服务商、数百个模型服务，并持续跟踪不同时间段、不同云端服务环境下的性能表现，覆盖延迟、吞吐、稳定性等多项关键指标。同时，平台还提供模型详情信息，集中展示上下文长度、最大输出长度、服务价格等核心参数，方便开发者进行横向比较和快速查询。

针对不同服务商接口标准不一致、需要重复接入等问题，AI Ping 提供统一 API 接入方案。开发者通过一次集成即可访问多个平台的模型服务，并可借助智能路由能力，根据实时性能数据和业务需求自动选择合适的服务商，在兼顾成本、性能与可靠性的基础上优化调用体验。

功能

模型服务性能评测

AI Ping 持续监测大模型 API 服务平台的运行情况，通过长期采集和分析性能数据，形成公开透明的性能排行榜。榜单覆盖延迟、吞吐等关键指标，为开发者在模型选型和服务商评估过程中提供客观参考。目前平台已覆盖数十家服务商和数百个模型服务，并持续扩展评测范围。

统一 API 接入

针对不同平台接口规范不统一、重复开发成本较高的问题，AI Ping 提供统一 API 接口。开发者完成一次接入后，即可调用多个服务商提供的模型能力，无需针对不同平台分别适配，有助于降低开发复杂度并提升集成效率。

智能路由

AI Ping 提供智能路由能力，可根据实时性能数据和用户策略自动选择模型服务商。

默认模式：平台综合输入输出价格、P90 延迟、吞吐能力及服务可靠性等指标，自动选择综合表现较优的服务商，实现性能与成本的平衡。

策略模式：开发者可根据业务需求设置优先策略，例如响应速度优先或成本优先，平台将在满足策略要求的前提下完成动态调度，并兼顾整体服务质量。

个人数据中心

平台提供 API 调用数据统计与费用分析能力，支持查看模型调用记录、服务商信息、Token 消耗及对应费用等数据。开发者可基于实际使用情况分析成本构成，进一步优化资源使用策略和调用方案。

Ping 友集结，邀新即送 token

活动规则说明

AI Ping平台推出邀请返利活动，实名认证用户通过专属邀请码邀请好友注册并完成实名认证，双方均可获得10元平台算力赠金。活动有效期至2026年6月30日，单用户最多邀请60位新用户。

赠金使用规则

赠金可用于抵扣平台内所有模型及服务商消费，系统默认优先使用赠金结算。赠金自发放日起180天内有效，逾期自动失效。赠金不支持提现、转账及开具发票。

参与方式

访问活动页面（https://aiping.cn/#?invitation_code=UVBZMSDMUQ）完成注册及实名认证即可激活赠金。新用户注册时填写邀请码可确保双方权益生效。

注意事项

建议在赠金有效期内合理规划使用，避免资源闲置。邀请过程中需确保好友完成全部注册流程，包括手机验证和实名认证环节。平台保留对异常邀请行为审查的权利。

具体规则

邀请步骤

如何获取 API KEY？

以下是 API KEY 的页面，也可参考文档，复制即可。

如何使用 AI Ping？

Claude Code 中使用 GLM-4.7

开始之前，需要确保本地已经安装 Node.js，本示例所使用的版本为 v24.4.1。

打开终端，执行下面的命令完成全局安装：

|-----------------------------------------------|
| Bash npm install -g @anthropic-ai/claude-code |

等待安装结束即可。

找到 Claude Code 的配置文件：

~/.claude/settings.json

编辑该文件，在 env 中填写对应配置，将接口地址设置为 AI Ping 提供的 Anthropic 兼容地址，并将自己的 API Key 写入 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。

参考配置如下：

|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Bash { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>", "API_TIMEOUT_MS": "3000000", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1, "ANTHROPIC_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-4.7" } } |

完成保存后即可生效。

然后终端输入claude启动：

扩展 AI Ping 的应用场景

AI Ping 的兼容性和灵活性使其适用于更广泛的开发场景，以下是一些典型用例：

自动化测试与监控

通过 AI Ping 的接口统一性，可以快速构建自动化测试脚本，对多个模型服务的响应时间、准确性和稳定性进行定期监测。结合告警机制，及时发现服务异常或性能下降问题。

多模型混合编排

在复杂业务场景中，不同任务可能需要不同模型的优势。AI Ping 的智能路由功能允许动态组合调用多个模型，例如先用大模型生成初稿，再通过轻量模型优化响应速度。

数据预处理与后处理

在模型调用前后集成自定义逻辑，例如输入数据的清洗、标准化，或输出结果的格式化、过滤。通过统一接口层封装这些操作，减少业务代码的重复开发。

跨平台开发支持

为跨平台应用（如 Web、移动端、桌面端）提供一致的模型调用方式，避免因平台差异导致的适配问题。开发者只需维护一套接口代码即可覆盖全平台。

技术实现优化

缓存与降级策略

利用 AI Ping 的中间层实现结果缓存，减少重复请求的开销。当主用模型服务不可用时，自动切换备用模型或返回缓存结果，保障服务连续性。

负载均衡与流量控制

根据实时性能数据分配请求流量，避免单一服务过载。支持设置限流规则，例如按业务优先级分配调用配额，确保关键任务稳定运行。

日志与审计

记录所有模型调用的详细日志，包括请求参数、响应时间和消耗资源。结合分析工具生成可视化报告，帮助优化调用策略或追溯问题原因。

行业解决方案

教育领域

快速集成不同模型的答疑、批改或内容生成能力，构建个性化学习系统。通过智能路由选择最适合学生水平的模型响应。

金融领域

在风控、客服等场景中动态调用模型，例如高风险交易使用高精度模型，常规咨询使用低成本模型。统一接口简化合规审计流程。

游戏开发

为 NPC 对话、剧情生成等环节灵活切换模型，平衡创意丰富性与实时性需求。通过性能对比选择最适合游戏阶段的模型服务。

开发者支持

SDK 与示例代码

提供多语言 SDK 和完整示例项目，覆盖从简单调用到高级路由配置的各类场景。开发者可快速集成到现有项目中。

沙盒环境

开放测试环境供开发者体验不同模型的差异，支持模拟请求和压力测试，帮助评估性能与成本。

社区与文档

维护详细的 API 文档和常见问题库，定期更新模型评测数据。开发者社区分享最佳实践和定制化解决方案。