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邀请好友双方各得 10 元算力赠金,上不封顶!赠金全场通用,不是仅限某个模型——GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 600+ 模型随便调用,一个赠金通刷全场!

别再花钱调 API 了!AI Ping 邀请好友狂薅算力赠金,600+ 热门模型随便造

邀请好友双方各得 10 元算力赠金,上不封顶!赠金全场通用,不是仅限某个模型——GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 600+ 模型随便调用,一个赠金通刷全场!

一、这波活动到底有多香?

AI Ping(aiping.cn)最近搞了一波"Ping友集结"裂变活动,规则非常简单粗暴——邀请好友注册实名,双方各拿 10 元算力赠金,无上限

但真正让人上头的不是奖励本身,而是赠金能干嘛

**全场模型通用,不限模型、不限时段!**GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6、MiniMax-M2.7 等等 600+ 模型全部可用,算力赠金直接抵扣。更重要的是,AI Ping 的模型上新速度极快——市面上刚发布的热门模型,这里几乎第一时间就能用上。

邀请 5 个好友就是 50 元,邀请 10 个就是 100 元……用赠金调 API,等于白嫖一整个项目的算力,GLM-5.1、DeepSeek-V4 换着用都花不完。

二、AI Ping 是什么?值不值得薅?

AI Ping 是清华系企业清程极智旗下的大模型评测与聚合平台,由中国工程院院士郑纬民担任首席科学顾问。简单来说,它干三件事:

  1. 聚合调用:一个 API Key 接入 600+ 主流大模型,统一 OpenAI 兼容接口,无需逐个对接厂商。新模型上线快,热门模型第一时间可用
  2. 性能评测:实时监控吞吐、延迟、价格、可靠性等指标,帮你选最合适的模型和服务商
  3. 智能路由:根据实时数据自动优选服务商,某家宕机了自动切换,调用永不停歇

对于开发者而言,这就是一个大模型界的"万能充电头"——一个接口走天下,想用哪个模型随时切。无论今天想用 GLM-5.1 写代码,还是明天想用 DeepSeek-V4 做推理,一套 API Key 全搞定。

三、模型又全又快:热门模型第一时间可用

AI Ping 平台最大的优势之一就是模型覆盖全、上新速度快。市面上主流热门模型几乎都能在这里找到:

GLM-5.1——智谱 AI 最新旗舰模型,Agentic Coding 能力突出,能理解整个工程需求、自主拆解方案、跨文件编写逻辑,实现"一次性交付"。还支持持久化思考和交错式思考,调试复杂问题时不会丢失上下文。

DeepSeek-V4-Pro——DeepSeek 最新旗舰,推理能力极强,复杂逻辑任务表现优异。

Kimi-K2.6、MiniMax-M2.7 等 600+ 模型——覆盖编程、推理、多模态等全场景,总有一款适合你的任务。

而且模型上新极快,行业热门模型发布后 AI Ping 会第一时间接入。在 AI Ping 平台上,你可以直接通过 API 调用任意模型,也可以在 Claude Code、Cursor、VSCode(Cline 插件)等工具中直接使用——赠金通刷所有模型,不限制只能用某一个

四、实操:手把手教你薅羊毛

4.1 第一步:注册账号领新人礼包

  1. 打开 AI Ping 官网
  2. 点击右上角"注册",使用手机号或邮箱完成注册

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4.2 第二步:实名认证(邀请活动前提)

邀请活动需要完成实名认证:

  1. 进入 个人中心 → 账号设置 → 实名认证
  2. 按提示完成身份验证

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4.3 第三步:获取专属邀请码,开始裂变

  1. 进入 个人中心 → 邀请有礼(或直接访问 https://www.aiping.cn/#?invitation_code=UVNQOZODMX)
  2. 系统会生成你的专属邀请链接/邀请码

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  1. 将邀请链接分享给好友(微信、QQ、飞书、朋友圈随便发)
  2. 好友通过你的链接注册并实名认证后,双方各得 10 元算力赠金
  3. 邀请人数无上限,邀请越多赚越多

裂变公式:你邀请 A → 你得 10 元,A 得 10 元;A 再邀请 B → A 得 10 元,B 得 10 元。形成裂变链条!赠金全场通用,GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等所有热门模型都能用!

4.4 第四步:获取 API Key,开始白嫖

有了算力赠金,接下来就是使用了:

  1. 进入 个人中心 → API 密钥
  2. 点击"创建新密钥",复制生成的 QC- 开头的密钥

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  1. 记下 Base URL:https://www.aiping.cn/api/v1

4.5 第五步:在开发工具中接入使用

方式 A:Claude Code 中使用 GLM-5.1

  1. 安装 Claude Code(需要 Node.js 环境):

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

  1. 编辑配置文件 ~/.claude/settings.json,填入以下内容:

{

"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-5.1",

"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "GLM-5.1",

"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-5.1",

"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-5.1",

"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-5.1"

}

}

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  1. 终端输入 claude 启动,即可使用 GLM-5.1 进行编程(当然你也可以换成 DeepSeek-V4 或其他任何模型,赠金通用全场!

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方式 B:VSCode(Cline 插件)中使用

  1. 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 Cline
  2. 打开 Cline 设置,配置以下参数: Base URL:https://aiping.cn/api/v1 API Key:粘贴你的 QC- 开头密钥 Model ID:填入你想用的模型,如 GLM-5.1、deepseek-v4-pro 等,600+ 模型任选

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方式 C:Python 代码直接调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",

api_key="<你的API_KEY>",

)

response = client.chat.completions.create(

model="GLM-5.1",  # 也可以换成 deepseek-v4-pro、kimi-k2.6 等任意模型

stream=True,

messages=[

{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序算法"}

]

)

for chunk in response:

if not getattr(chunk, "choices", None):

continue

content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None)

if content:

print(content, end="", flush=True)

五、实测:用赠金调热门模型,实战体验

用一个实际的代码重构任务来测试 GLM-5.1 的能力(用的是邀请好友获得的赠金,全场模型都能这样用):

任务:给定一个 Python 项目,要求模型重构一个模块,将单体函数拆分为多个职责单一的小函数,并补全类型注解和 docstring。

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GLM-5.1 的表现:

  • 准确识别了原始函数的职责混杂问题
  • 自主规划了拆分方案,将一个 200 行函数拆分为 5 个独立函数
  • 自动补全了类型注解和 docstring
  • 处理了函数间的依赖关系,没有遗漏 import

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消耗:这次交互总共花费不到 0.1 元算力点,用邀请活动获得的赠金完全够用。而且同样的赠金,你也可以拿去调 DeepSeek-V4、Kimi-K2.6 等其他模型,赠金不挑模型,热门模型全部通刷

六、总结:薅羊毛的正确姿势

核心要点

  • 邀请好友=免费 Token:每邀请一位好友注册实名,双方各得 10 元算力赠金,上不封顶
  • 赠金全场通用:不是仅限 GLM-5.1,DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6、MiniMax-M2.7 等 600+ 模型全部可用
  • 模型上线快:热门模型第一时间接入,行业新品发布后 AI Ping 几乎同步可用
  • 统一接口:一个 OpenAI 兼容接口,Claude Code、Cursor、VSCode、Coze 等工具都能接入

还在等什么?赶紧点击 AI Ping 官网 注册,把邀请链接甩给身边需要用大模型的朋友,一起薅赠金、白嫖热门模型!

邀请活动入口:https://www.aiping.cn/#?invitation_code=UVNQOZODMX

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