AI Ping 实战解析：GLM-4.7、MiniMax M2.1 双模型上新限免！评测、调用与 Agent 落地全攻略-平芜编程栈

前言：从模型选型到工程落地，开发者为何需要 AI Ping

随着大模型技术的飞速发展，开发者在模型选型、多平台调用适配及智能体搭建等环节面临诸多痛点：性能评测缺乏客观依据、不同供应商接口差异大导致开发效率低下、复杂场景下模型与业务需求难以精准匹配。在此背景下，AI Ping 平台应运而生，其整合大模型评测与一站式调用能力，为开发者提供全链路解决方案。本文将围绕 AI Ping 平台展开，系统介绍其核心功能与价值，深入解析平台已实测上线的 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两款国产旗舰大模型的技术特点与性能表现，并详细呈现基于 Dify 搭建智能体、在 Claude Code 中配置调用模型的实操流程，助力开发者高效完成模型选型、调用适配与智能体开发，充分释放大模型技术在实际工程场景中的价值。邀请好友体验 AI Ping，https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ （注册登录立享30元算力金）

AI Ping 平台概览：大模型评测 + 统一调用的一站式解决方案

AI Ping 是一款集大模型服务平台评测与一站式调用功能于一体的专业服务平台，被开发者称为大模型 API 服务的大众点评，平台围绕开发者模型选型与高效调用两大核心需求，构建专业评测体系与统一服务能力，助力开发者降本增效

提供7×24 小时持续评测与性能榜单，覆盖数十家供应商数百个模型的延迟、吞吐、可靠性等关键指标，结合模型核心参数详情页，为选型提供客观可验证的依据，其数据支撑的排行榜获权威机构认可
打造统一 API 接口与智能路由功能，开发者通过一个接口即可调用多平台模型，智能路由能根据业务需求与实时数据动态匹配最优供应商，兼顾高峰期服务稳定性与非高峰期成本优化
上线个人数据中心，提供清晰的 API 调用报表，涵盖模型、供应商、Token 消耗及费用等信息，帮助开发者科学分析并优化成本投入

GLM-4.7 模型解析：面向 Agentic Coding 的工程级大模型

GLM-4.7 是智谱最新推出的大模型，主打Agentic Coding智能体编码场景，强化了编码能力、长任务规划与工具协同能力，在公开基准榜单中表现领先；同时通用能力升级，回复更简洁自然、写作沉浸感更强，执行复杂智能体任务时工具调用指令更精准，前端美感与长任务效率都有提升

基础参数：支持 128K~200K 上下文长度，当前部分供应商提供平台限免
性能表现：SophNet 供应商支持 200K 全维度长度，吞吐 157.67 tokens/s、延迟 0.96s；PPIO 流胶云支持 200K 上下文 / 输入、128K 输出，吞吐 59.77 tokens/s、延迟 2.76s，两者可靠性均为 100%
调用方式：通过 AI Ping 统一接口调用，兼容 OpenAI Completion API，可由智能路由自动匹配最优供应商，也支持手动指定服务商
AI Ping给GLM-4.7也提供了调用API示例

from openai import OpenAI openai_client = OpenAI( base_url="https://www.aiping.cn/api/v1", api_key="QC-759e8536f1db9d18ec4f3dcb1b90044d-a3629e8a3743d0b37cb56d677577c7e9", ) response = openai_client.chat.completions.create( model="GLM-4.7", stream=True, extra_body={ "provider": { "only": [], "order": [], "sort": None, "input_price_range": [], "output_price_range": [], "input_length_range": [], "throughput_range": [], "latency_range": [] } }, messages=[ {"role": "user", "content": "Hello"} ] ) 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)

MiniMax M2.1 模型解析：高吞吐长上下文的多语言编程引擎

MiniMax-M2.1具备强大多语言编程能力的大模型，从 AI Ping 平台的展示信息可以看到它的核心特点

基础参数：支持 200K 上下文长度，最大输入 / 输出长度均为 200K/192K，当前在部分供应商处提供免费 token 使用
性能表现：以 MiniMax 官方和七牛云这两个供应商为例，其吞吐分别达到 81.36 tokens/s、75.94 tokens/s，延迟则为 1.15s、2.29s，可靠性均为 100%
使用方式：可通过 AI Ping 的统一 API 接口调用（兼容 OpenAI 的 Completion API 格式），也支持在线对话，平台还提供了自动供应商路由功能，能根据性能动态匹配最优服务方
另外AI Ping 为 MiniMax-M2.1 提供兼容 OpenAI Completion API 规范的统一调用接口，可自动适配不同服务提供商的请求 / 响应格式，无需单独适配原厂接口，同时支持对接 500 + 款模型与服务供应商。

from openai import OpenAI openai_client = OpenAI( base_url="https://www.aiping.cn/api/v1", api_key="QC-759e8536f1db9d18ec4f3dcb1b90044d-a3629e8a3743d0b37cb56d677577c7e9", ) response = openai_client.chat.completions.create( model="MiniMax-M2.1", stream=True, extra_body={ "provider": { "only": [], "order": [], "sort": None, "input_price_range": [], "output_price_range": [], "input_length_range": [], "throughput_range": [], "latency_range": [] } }, messages=[ {"role": "user", "content": "Hello"} ] ) 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)

基于 Dify 的智能体实战：接入 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1

1、进入Dify平台

2、通过插件市场安装：进入 dify 插件市场，搜索AI Ping，进行安装

3、通过 github 安装：点击 dify 插件页中的安装插件，选择通过 github 安装

4、选择版本和安装包

5、按照成功

6、AI Ping官网获取API Key

7、API Key 配置

9、工作流搭建测试，配置空白应用

10、添加LLM节点，选择模型

11、可以看到模型有需要可以根据自己的需要选择合适的模型

12、输入字段配置、LLM上下文配置、输出配置

13、测试输出

14、搭建好的Agent可以发布到市场，可以根据需求打造自己的智能体，AI Ping可以一键管理各大模型，文生图，文本输出都应有尽有

15、GLM-4.7和MiniMax M2.1 也提供了最新的支持

Claude Code 接入实战：通过 AI Ping 调用 MiniMax M2.1

系统需求

操作系统：macOS 10.15 及以上、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或 Windows 10+（支持 WSL 1、WSL 2 或 Windows 版 Git）
硬件配置：内存 4 GB 及以上
软件依赖：Node.js 18+
1、检查node版本是否符合条件

Node -v

2、下载Claude Code

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

3、找到settings.json文件配置API KEY

4、按照官方做法配置文件settings.json

{ "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": "MiniMax-M2", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "MiniMax-M2", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M2", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M2", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M2" } }

5、配置完成后，进入工作目录，在终端中运行 claude 命令以启动 Claude Code，启动后，选择 “信任此文件夹 (Trust This Folder)”，以允许 Claude Code 访问该文件夹中的文件，随后开始在 Claude Code 中使用 MiniMax-M2

GLM-4.7 vs MiniMax M2.1：工程能力与 Agent 场景对比

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两款国产旗舰大模型已在 AI Ping 平台实测上线，前者聚焦复杂工程任务的稳定交付与工具协同，支持推理强度按需调节，后者依托高效 MoE 架构强化多语言工程能力与长链 Agent 执行效率，二者均跳出单轮生成质量维度，指向真实场景的长期稳定运行需求；平台已接入多家供应商，提供性能数据可视化、多供应商统一接口调用及智能路由功能，用户可查看吞吐、延迟、可靠性等核心指标并灵活切换供应商，无需重复接入维护，高效验证适配自身业务的模型与调用方案。

面向真实工程的编码能力

GLM-4.7 强调复杂任务的稳定完成与工程交付
MiniMax M2.1 系统强化 Rust / Go / Java / C++ 等多语言工程，服务真实生产代码

Agent 与工具调用导向

GLM-4.7 通过可控思考机制提升多步任务稳定性
MiniMax M2.1 通过高效 MoE 与收敛推理路径，适合连续编码与长链 Agent 执行

长期运行下的效率与成本权衡

GLM-4.7 支持推理强度按需调节，在准确率与成本间灵活取舍
MiniMax M2.1 以低激活参数与长上下文优势，提升吞吐与持续运行效率

总结：AI Ping 如何打通大模型选型、调用与智能体落地

本文聚焦集大模型评测与一站式调用于一体的AI Ping 平台，介绍其 7×24 小时性能评测、统一 API 接口、智能路由及成本分析核心能力，详解平台已上线的 GLM-4.7主打复杂工程任务交付与工具协同与 MiniMax M2.1强化多语言编码与长链 Agent 执行两款国产旗舰模型的参数、性能及调用示例，并提供基于 Dify 搭建发布智能体、在 Claude Code 中配置接口调用模型的实操方案，打通大模型选型、调用与智能体开发全链路

平台能力一体化：集成 7×24 小时大模型性能评测、统一 API 调用、智能路由及成本分析功能，一站式解决开发者模型选型与高效调用需求
模型支撑精准化：提供 GLM-4.7复杂工程任务交付 + 工具协同与 MiniMax M2.1多语言编码 + 长链 Agent 执行两款国产旗舰模型，覆盖不同业务场景的核心需求
实操链路全打通：配套 Dify 智能体搭建发布、Claude Code 接口配置调用的完整实操方案，实现从模型选型到智能体开发的全流程落地