AI Ping上新GLM-4.7_MiniMax M2.1，保姆级调用教程来袭
2025-12-26 14:49:00
文章摘要
国内大模型聚合平台AIPing上线GLM-4.7与MiniMaxM2.1两款旗舰模型免费体验，Token不限量。文章介绍了AIPing平台核心优势，解析两款模型差异及适用场景，还给出获取APIKey的方法，提供直接API调用、ClaudeCode集成、Coze集成、RooCode+VSCode集成等调用教程，此外，平台有算力金可用于模型调用。

@[TOC]📢 国内大模型聚合平台AI Ping正式上线GLM-4.7与MiniMax M2.1两款旗舰模型免费体验，Token不限量！无论是复杂工程编码、长链Agent开发，还是多语言项目实现，这两款模型都能精准适配。本文将带你全面解析模型优势，并附上API调用、Claude Code/Coze集成的保姆级操作指南，手把手教你玩转新一代国产大模型。👉 官方入口：AI Ping注册登录立享30元算力金

一、先搞懂：AI Ping平台核心优势

在开始使用模型前，先了解下AI Ping的核心价值——作为国内领先的大模型服务评测与聚合平台，它就像一个“大模型超市”，解决了开发者跨平台调用的痛点：

  1. 📊 全量模型覆盖：已接入智谱、MiniMax、DeepSeek等主流厂商，涵盖95+模型，支持文本生成、视觉理解、图像生成等多种类型；
  2. 🔌 统一接口调用：一套OpenAI兼容接口切换所有供应商，零成本适配现有开发框架；
  3. 📈 性能可视化：实时展示吞吐、延迟、价格、可靠性等关键指标，选型更透明；
  4. 🛡️ 智能路由：高峰时段自动选择最优供应商，保障服务稳定性；平台首页直观展示两款新模型，点击“去使用”即可快速接入：![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4653ed07c8374295a210e79579b08963.png)

二、模型深度解析：GLM-4.7 vs MiniMax M2.1，怎么选？

两款模型均为国产旗舰级，但定位差异明显，精准覆盖不同开发场景。先通过核心参数和适用场景快速选型：

1. GLM-4.7：复杂工程交付的“前端利器”

GLM-4.7是智谱最新旗舰模型，主打Agentic Coding场景，核心优势聚焦“一次性复杂工程交付”：

  1. ✨ 核心能力：强化编码能力、长程任务规划与工具协同，可控推理机制保障复杂任务稳定交付；
  2. 📋 关键参数：128K~200K上下文长度，输入输出全免费，支持多家供应商（智谱官方、七牛云等），智谱官方延迟低至0.61s，吞吐50.31 tokens/s；
  3. 🎯 适用场景：复杂编码任务、Artifacts前端生成、项目初始化、核心架构设计。


使用测试

2. MiniMax M2.1：长链Agent的“后端强援”

MiniMax M2.1面向长链Agent执行场景，核心优势是“持续运行效率与多语言能力”：

  1. ✨ 核心能力：基于高效MoE架构，强化Rust/Go/Java/C++等生产级代码支持，推理路径更收敛，工具调用更高效；
  2. 📋 关键参数：200K上下文长度，输入输出全免费，MiniMax官方延迟0.72s，吞吐89.56 tokens/s，七牛云供应商吞吐更是高达99.75 tokens/s；
  3. 🎯 适用场景：长链Agent工作流、多语言后端工程、持续迭代优化、长时间运行任务。![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/962441d5df50462886db15ec970a771a.png)

使用测试

3. 快速选择

是否需要生成前端/UI？├── 是 → GLM-4.7└── 否 → 是否涉及 Rust/Go/Java/C++ 等后端语言？ ├── 是 → MiniMax M2.1 └── 否 → 任务是否需要长时间持续运行？ ├── 是 → MiniMax M2.1 └── 否 → 是否需要一次性完成复杂工程交付？ ├── 是 → GLM-4.7 └── 否 → 两者均可，按个人偏好选择 将这部分内容进行修改 更改和原文内容不一样的

三、前置准备：获取AI Ping API Key

所有调用方式的前提是获取API Key，步骤超简单：

  1. 通过专属链接注册并登录AI Ping平台；
  2. 进入平台右上角【个人中心】→ 【API Key】页面；
  3. 直接复制已生成的API Key（长期有效），同时记录OpenAI兼容BaseURL：https://aiping.cn/api/v1；
  4. ⚠️ 重要提醒：API Key是调用凭证，切勿公开分享，建议定期轮换。

四、保姆级使用教程：3种调用方式任选

AI Ping支持统一的OpenAI兼容接口，同时可集成到Claude Code、Visual Studio Code等主流开发工具，以下是详细操作步骤。

方式1：直接API调用（Python示例）

适用于快速测试和自定义开发，支持GLM-4.7和MiniMax M2.1，仅需修改model参数即可切换模型：

from openai import OpenAI
# 初始化客户端
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",  # AI Ping统一BaseURL
    api_key="你的API Key",  # 替换为自己的API Key
)
​
# 调用模型（以GLM-4.7为例，切换MiniMax-M2.1只需修改model参数）
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",  # 模型名称：GLM-4.7 或 MiniMax-M2.1
    stream=True,  # 流式输出，实时获取结果
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [],  # 指定供应商（可选，如["智谱官方"]）
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
       }
   },
    messages=[
       {"role": "user", "content": "用Python写一个批量处理Excel数据的脚本"}  # 你的需求
   ]
)
# 打印输出结果
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
       continue
    
   reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
       print(reasoning_content, end="", flush=True)
    
   content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None)
    if content:
       print(content, end="", flush=True)

✅ 测试验证：运行代码后，若实时输出脚本内容，说明调用成功。

方式2：Claude Code中集成GLM-4.7

适合习惯用Claude Code编程的开发者，需配置环境变量关联AI Ping接口：

步骤1：安装环境

确保已安装Node.js（建议v24+），然后全局安装Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 验证安装成功
claude --version  # 应输出类似 2.0.76 (Claude Code)

步骤2：修改配置文件

  1. 找到配置文件路径：Windows系统为 C:\Users\你的用户名.claude\settings.json，Mac/Linux为 ~/.claude/settings.json；
  2. 替换配置内容（将API Key替换为自己的）：
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的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"
  }
}

步骤3：启动使用

在终端输入以下命令启动Claude Code，即可直接使用GLM-4.7进行编程：

claude

方式3：Coze中集成MiniMax M2.1

Coze（扣子）是字节跳动AI Bot开发平台，通过AI Ping插件可快速集成MiniMax M2.1，适用于构建智能体应用：

步骤1：安装AI Ping插件

  1. 登录Coze官网（https://www.coze.cn/），进入左侧【插件市场】；

2.搜索“AIPing-official-plugin”，点击进入插件详情页；![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/baef03f1eb1a4c9389d0bc573d2dba8c.png)

3. 点击右上角【收藏】，方便后续快速调用。

步骤2：创建智能体与工作流

  1. 返回Coze首页，点击【创建智能体】，填写名称（如“MiniMax-M2.1智能助手”）和描述；
  2. 进入智能体编辑页，点击【工作流】标签，选择【+ 添加新工作流】→【从空白创建】。

步骤3：配置插件节点

  1. 在工作流编辑器中点击【+ 添加节点】，选择【插件】→【我的收藏】，找到并添加“AIPing-official-plugin”；
  2. 点击插件节点，配置核心参数：
  3. api_key：填写你的AI Ping API Key；
  4. model：填写“MiniMax-M2.1”；
  5. base_url：填写“https://aiping.cn/api/v1”；
  6. 其他参数（可选）：stream（是否流式输出）、temperature（0-1，控制随机性）、max_tokens（最大生成token数）。

步骤4：测试与发布

  1. 点击右上角【试运行】，输入测试指令（如“用Go写一个简单的HTTP服务”）；
  2. 查看运行结果，确认模型返回符合预期后，点击【发布】即可正式使用。⚠️ 提示：将model参数改为“GLM-4.7”，即可切换使用GLM模型。

方式4：Roo Code+VSCode中集成GLM-4.7/MiniMax M2.1

Visual Studio Code（VS Code）作为开发者最常用的编辑器，可通过OpenAI兼容插件快速集成AI Ping的两款模型，实现代码生成、注释优化、需求拆解等功能，无需切换窗口即可调用模型能力。以下是具体集成步骤：

步骤1：安装OpenAI兼容插件

推荐使用应用广泛的“Roo Code”插件（支持OpenAI接口协议，可直接适配AI Ping），安装步骤如下：

  1. 打开VS Code，点击左侧【扩展】图标（或快捷键Ctrl+Shift+X）；
  2. 在搜索框输入“Roo Code”，找到对应插件后点击【安装】；
  3. 安装完成后，左侧会出现袋鼠图标，点击进入配置界面。点击插件右下角【设置】图标，进入插件配置页。![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/53d98177135a4202abf91e2ec78a3527.png)

步骤2：配置插件关联AI Ping接口

Roo Code本身并不直接提供AI模型，它需要调用第三方的大语言模型API来生成代码和建议。因此，安装插件后，下一步是配置模型和API密钥。Roo Code支持多种模型和API提供商，包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini，以及国内的DeepSeek、百川等，甚至可以连接本地部署的模型。下面以接入AI Ping为例，介绍配置流程：核心是将插件的接口地址、API Key指向AI Ping平台（利用其OpenAI兼容特性），具体配置：

  1. 在插件配置页找到【API Settings】模块，展开后设置以下参数：
  2. API Provider：选择“OpenAI”（因AI Ping兼容OpenAI协议）；
  3. API Key：输入你的AI Ping API Key；
  4. Custom API Endpoint：输入AI Ping的OpenAI兼容BaseURL：https://aiping.cn/api/v1/chat/completions；
  5. Model：先默认留空，后续测试时手动指定（支持动态切换GLM-4.7和MiniMax M2.1）。
  6. 配置完成后，点击【Save Settings】保存，重启插件生效（可通过VS Code左下角【设置】→【扩展】→【Roo Code】再次检查配置）

步骤3：测试GLM-4.7调用

  1. 新建一个空白文件（快捷键Ctrl+N），任意输入测试需求，比如“用Python写一个批量读取CSV文件的函数”；
  2. 选中输入的需求文本，右键点击选择【Roo Code】；
  3. 在弹出的输入框中，手动指定模型：输入“model: GLM-4.7”，然后按回车发送请求；
  4. 等待1-3秒，插件会在下方输出面板返回模型生成的代码，同时支持直接插入到当前文件中（点击输出面板的【Insert Code】按钮）。✅ 测试验证：若生成的代码包含完整的函数定义、参数说明和使用示例，说明GLM-4.7集成成功。

步骤4：切换测试MiniMax M2.1

无需修改插件配置，仅需在调用时切换模型参数即可：

  1. 在VS Code中输入新的测试需求，比如“用Go语言实现一个简单的Redis连接工具类”；
  2. 选中文本后右键选择【ChatGPT: Ask Code GPT】；
  3. 在输入框中指定模型：输入“model: MiniMax-M2.1”，按回车发送；
  4. 查看输出面板的结果，验证代码的完整性和准确性。注意事项：1. 若调用失败，检查API Key是否正确、网络是否通畅，可在VS Code【查看】→【输出】→【ChatGPT - Code GPT】中查看错误日志；2. 支持自定义生成参数，比如在输入框中添加“temperature: 0.6, max_tokens: 2048”来控制输出随机性和长度。

五、获取算力

  1. 📤 链接：https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ
  2. 💡 算力金用途：全场模型通用，可用于GLM-4.7、MiniMax M2.1等所有模型的调用，无使用门槛。

六、总结

AI Ping本次上新的GLM-4.7和MiniMax M2.1，分别补齐了复杂工程交付和长链Agent开发的核心需求，统一的OpenAI兼容接口，对开发者来说性价比拉满。无论是个人学习、项目开发还是企业级应用，都能快速接入使用。推荐体验国产旗舰大模型的强大能力吧！如果在使用过程中有任何问题，欢迎在评论区留言交流～🔗 相关链接：

  1. AI Ping官方首页：https://aiping.cn/
  2. 官方API文档：https://aiping.cn/api-docs
  3. Coze官方平台：https://www.coze.cn/

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