VS Code 深度集成 AIPing：免费驱动 GLM-4.7 编程旗舰，代码效率瞬间翻倍！

是店小二呀
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前言：

开发者们的“算力自由”库更新了！ AI Ping 不仅同步上架了智谱 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两款旗舰算力，更带来了极具诱惑力的推广红利。 通过其领先的模型聚合技术，你不仅能体验到 2 倍速的推理快感和深度思考的编程逻辑，还能通过邀请奖励机制获取上不封顶的 20 米通用算力点。 本文将为你详细复盘这两款模型的实战表现，并手把手教你如何“薅”到这波高质量的算力羊毛。（点击注册有30米的算力金清程极智****）

一、 AI Ping平台介绍

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核心功能与亮点

  • 大模型聚合与全面覆盖：平台集成了 95+ 种主流大模型，支持文本生成、视觉理解、图像生成等多种类型。

  • 统一的 OpenAI 兼容接口：开发者可以使用统一的接口标准进行接入，实现零成本的模型切换。

  • 实时性能监控：提供实时的数据可视化，包括模型的吞吐量、延迟、价格和可靠性，帮助用户选择最优方案。

  • 智能路由系统：系统会自动为用户选择最优的供应商，确保调用的稳定性和效率。

  • 全网比价：透明化各模型供应商的价格，帮助用户降低使用成本。

  1. 工具集成与使用

AI Ping 支持将这些高性能模型快速接入到主流开发工具中，包括：

  • Claude Code

  • Coze

  • 自定义模型：用户可以在“Models”板块通过简单的操作手动添加自定义模型名称（如 MiniMax-M2.1）。

  1. 平台福利政策

  • 免费体验：新上线的旗舰模型通常提供限时免费体验机会。

  • 推广奖励（薅羊毛）：平台设有邀请机制。每邀请一位好友完成注册，双方均可获得 20 元平台算力点，且奖励上不封顶。这些算力点可通用于所有模型及供应商。

二、最新上线的旗舰模型

平台近期重磅上线了两款针对 Agent（智能体）和编程场景优化的模型：

  • GLM-4.7：

    • 定位：侧重复杂工程任务的“一次性交付”和 Agentic Coding 场景。

    • 特色：引入了 “Preserved Thinking（持久化思考）”，特别适合处理终端指令和跨文件修改等复杂逻辑。

  • MiniMax M2.1：

    • 定位：面向长链 Agent 执行进行了深度优化，具备极高的持续运行效率。

    • 特色：采用高效的 MoE（混合专家）架构，推理速度约为同级别模型的 2 倍，成本极具竞争力。

维度GLM-4.7 (智谱 AI)MiniMax M2.1
核心优势侧重复杂工程任务的“一次性交付”侧重长链 Agent 执行与持续运行效率
技术杀手锏Preserved Thinking (持久化思考)高效 MoE (混合专家) 架构
编程场景深度支持 Agentic Coding强化多语言工程能力
性能表现追求逻辑严密与复杂任务闭环推理速度快（约为同级 2 倍），成本极低

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三、在 VS Code 中配置AI Ping的模型

第一步：获取 API Key 与基础信息

  1. 登录 aiping.cn 获取你的 API Key。

  2. API 地址 (Base URL)：aiping.cn/api/v1。

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第二步：使用 Cline插件配置

下载Cline

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配置Cline

  1. ** 红色框选部分：核心 API 配置**

这部分定义了如何连接到 AI Ping 平台提供的服务接口：

  • API 提供商 (API Provider)：选择为 OpenAI Compatible（OpenAI 兼容模式）。这表明 AI Ping 平台支持统一的 OpenAI 标准协议，方便开发者零成本切换模型。

  • 基础 URL (Base URL)：填入 https://aiping.cn/api/v1。这是 AI Ping 平台提供 API 服务的统一访问地址。

  • OpenAI 兼容 API Key：此处填入从 AI Ping 平台个人中心获取的唯一密钥。该密钥用于身份验证及算力点扣除。

2. 黄色框选部分：模型 ID 的选择

这部分决定了当前对话或任务具体调用的底层大模型：

  • 模型 ID (Model ID)：图中填入的是 GLM-4.7。

  • 可选范围：

    • GLM-4.7：侧重复杂工程任务的一次性交付和 Agentic Coding 场景，支持“持久化思考”。

    • MiniMax M2.1：面向长链 Agent 执行优化，具有极高的推理速度（同级 2 倍）和多语言能力。

    • 自定义模型：用户也可以通过平台的“Add Custom Model”功能手动添加其他模型名称（如 MiniMax-M2）并在此处使用。

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测试一：复杂业务逻辑解耦与并发改造（GLM-4.7）

测试目标：验证 GLM-4.7 在复杂代码重构中的**“一次性交付”能力和对多线程/异步**逻辑的严密处理。

Prompt 内容：

我有一个 Python 脚本 data_engine.py，它目前使用嵌套循环同步处理大规模文本分析，速度非常慢。请执行以下工程重构：

  1. 架构拆分：将其拆分为 loader.py（负责数据加载）、analyzer.py（算法核心）和 main.py（启动与调度）。

  2. 异步化改造：在分析环节引入 asyncio 和 aiohttp（模拟网络调用），实现高并发处理。

  3. 模式应用：为分析逻辑设计一个观察者模式（Observer Pattern），以便在处理完成时自动触发回调。 要求：开启你的‘深度思考’模式，确保一次性给出所有文件的完整代码，特别是跨文件的导入（Import）关系必须完全正确。

  • 查看正在执行的流程。

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验证代码可行性
重构前后的对比结论：

  • 架构解耦： 模型成功将原本混杂的单文件脚本拆分为 loader.py（数据加载）、analyzer.py（算法核心）和 main.py（启动调度），并引入了观察者模式处理结果反馈。

  • 性能提升：

    • 原始脚本： 总耗时约 7.5 秒（同步加载 5 秒 + 嵌套循环分析 2.5 秒）。

    • 重构后脚本： 利用 asyncio 异步并发，总耗时缩短至约 1.02 秒。

    • 结论： 性能提升高达 7.4 倍，且代码结构更清晰，易于维护和扩展。

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测试二：长链条技术调研与全球化交付（侧重 MiniMax M2.1）

测试目标：验证 MiniMax M2.1 在长链 Agent 任务中的稳定性及其 MoE 架构带来的响应速度。

  • Prompt 内容：

  • 你现在是一个高效的技术方案专家，请通过以下长链条任务展现你的效能：

    • 深度调研：分析 2025 年 Python 社区中关于‘极简多模态处理库’的三个热门提案。

    • 方案设计：根据调研结果，设计一个支持多模型自动路由的轻量级后端架构伪代码。

    • 代码实现：编写一个 Python 装饰器，用于自动记录上述架构中各模型的响应时延。

    • 国际化报告：将上述所有调研和方案转化成一份专业、地道且排版精美的中英双语 Markdown 报告。 要求：追求极致的输出速度，确保各步骤逻辑不掉链子，翻译水平需符合专业工程语境。

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多语言与文档交付

  • 专业性：生成的《极简多模态处理库调研报告》展现了极高的专业度，包含完整的架构图、代码实现及双语技术文档。

  • 数据库设计：在学生管理系统设计中，模型不仅准确生成了 SQL 语句，还提供了地道的双语项目描述，符合专业工程语境。

四、总结

在模型 API 消耗日益昂贵的今天，AI Ping 平台通过这波更新直接把“性价比”拉到了满格。如果你正愁昂贵的 Token 费，这份“薅羊毛”指南请收好：

1. 核心羊毛：顶配模型限时 ¥0 调用

  • 零成本体验旗舰模型：目前 GLM-4.7（面向 Agentic Coding）与 MiniMax M2.1（200K 超长上下文）在平台上均处于限时免费状态。

  • 输入输出全免费：无论是查询复杂的 C++23 语法还是进行大规模工程审计，输入和输出的计费均为 ¥0/M。

  • 超长文本不心疼：利用 MiniMax M2.1 的 200K 上下文，你可以把几万行的开源项目代码直接丢进去分析，不用担心产生任何账单。

2. 长期饭票：上不封顶的邀请红利

  • 双向奔赴的奖励：通过专属邀请链接，邀请者与被邀请者双方均可获得 20 元通用算力点。

  • 算力资产化：奖励机制上不封顶，这意味着只要你邀请的朋友够多，你可以长期免费调用平台上的其他 95+ 种付费模型。

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