作为一名常年和各类 AI 开发工具打交道的程序员，我最近被一款名为AI Ping的产品圈粉了。它不仅解决了开发者调用 AI 模型时 “选不准、价格高、切换麻烦” 的痛点，还内置了多款免费编程工具和限免模型，简直是为我们量身打造的开发利器。今天就从产品核心优势、免费工具实操和限免模型测评三个维度，带大家全方位解锁 AI Ping 的正确用法，新增详细代码案例和工具实操步骤，新手也能轻松上手。

一、AI Ping 是什么？

AI Ping 是由清华系AI Infra创新企业清程极智推出的大模型服务性能评测与信息聚合平台。它通过延迟、吞吐、可靠性等核心性能指标，对国内外主流MaaS服务进行持续监测与排名，为开发者提供客观、实时、可操作的选型参考。

官网直达：https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ

二、AI Ping 核心优势：不止是聚合，更是智能决策

用过 AI 模型的开发者都懂，市面上的模型供应商五花八门，OpenAI、Anthropic、字节跳动、智谱 AI 等各有优势，不同场景下的性能和价格差异极大。比如做代码生成，有的模型准确率高但收费贵；做文本分析，有的模型性价比高但响应慢。手动对比、切换调用，不仅耗时，还容易错过最优选择。

而 AI Ping 的核心价值，就在于行业全模型供应商聚合 + 智能性能评测 + 自动路由，彻底解决了这个痛点。

1. 三大核心特点，直击开发痛点

  • 全量模型聚合：整合了市面上主流的 AI 模型供应商资源，涵盖通用大模型、垂直编程模型、多模态模型等，开发者无需单独对接各个平台的 API，一个 AI Ping 就能搞定所有需求。

  • 实时性能评测：AI Ping 会持续对聚合的所有模型进行动态评测，评测维度包括响应速度、准确率、代码通过率、价格成本等，形成实时更新的模型性能榜单，让开发者清晰了解每个模型的优劣。

  • 智能自动路由：这是最惊艳的功能！开发者调用模型时，无需指定具体服务商，AI Ping 会根据当前任务类型（如代码生成、数据分析、文本创作），自动匹配性能最优、价格最低的模型，极大降低了开发成本和决策成本。

2. 一键调用示例，效率翻倍

传统调用方式需要对接不同平台的 SDK，编写多套调用代码，而 AI Ping 提供了统一的 API 接口，一键即可实现智能路由调用。以下是 Python 调用示例，简单易懂：


# AI Ping 一键调用示例
import requests

# 配置AI Ping API密钥
API_KEY = "your_ai_ping_api_key"
BASE_URL = "https://aiping.cn/api/v1"

# 定义调用参数
payload = {
    "task_type": "code_generation",  # 任务类型：代码生成
    "prompt": "写一个Python爬虫，爬取网页标题和正文",  # 任务指令
    "model_require": {
        "priority": "performance_first",  # 优先级：性能优先（可选price_first价格优先）
        "max_tokens": 2000
    }
}

# 发送请求
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers)

# 输出结果
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("生成的代码：")
    print(result["data"]["code"])
    print(f"\n本次使用模型：{result['model_info']['name']}")
    print(f"响应耗时：{result['model_info']['response_time']}ms")
    print(f"本次费用：{result['model_info']['cost']}元")
else:
    print(f"调用失败：{response.text}")

从代码可以看出，开发者只需指定任务类型和需求，AI Ping 会自动完成模型选择、调用和结果返回，省去了繁琐的模型对比和接口适配工作。

三、免费薅羊毛指南：可接入工具 + 限免模型，零成本开发

除了核心的聚合路由功能，AI Ping 还支持接入两款实用的编程平台工具，并提供 3 款主流编程模型的免费额度。随着限免模型库的持续扩充，对于开发者而言，这无疑是一场“福利大放送”，真正实现了零成本开发的理念。

3. 可接入编程工具：Claude Code 与 Coze 实操教程

AI Ping 已深度集成两大编程利器，无需额外注册，直接在平台内即可使用，而且基础功能完全免费。下面带来详细的实操步骤，手把手教你用起来。

（1）Claude Code 代码调试完整实操

Claude Code 作为 Anthropic 旗下的深度编程平台，不仅能生成代码，调试能力更是突出。我以 “Python 多线程下载图片” 为例，演示其完整调试流程：

 第一步：

安装Claude Code

前提条件：

  1. 安装 Node.js 18 或更新版本环境。
  2. Windows 用户需安装 Git for Windows。

在命令行cmd界面，执行以下命令安装 Claude Code。

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

安装结束后，执行以下命令查看安装结果，若显示版本号则安装成功。

claude --version

完成Claude Code安装后，可根据自身情况配置环境变量。

  

 第二步：输入需求生成初始代码：在左侧输入框填写指令：“写一个 Python 多线程下载图片的代码，从指定 URL 列表下载并保存到本地”，点击 “生成代码”，得到初始代码如下：

  

  import os
  import requests
  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
  from pathlib import Path
  from typing import List, Tuple
> 
  # -------------------------- 配置参数 --------------------------─────────────────────────────────────────────────────────────
  # 待下载的图片URL列表（示例）
  IMAGE_URLS = [
      "https://picsum.photos/id/1001/200/300",  # 示例图片1
      "https://picsum.photos/id/1002/200/300",  # 示例图片2
      "https://picsum.photos/id/1003/200/300",  # 示例图片3
      "https://picsum.photos/id/1004/200/300",  # 示例图片4
      "https://picsum.photos/id/1005/200/300",  # 示例图片5
      # 可添加更多URL...
  ]

  # 本地保存目录（自动创建）
  SAVE_DIR = "./downloaded_images"
  # 线程池大小（建议：CPU核数*5 或 根据网络带宽调整）
  THREAD_COUNT = 5

  # -------------------------- 核心函数 --------------------------
  def download_single_image(url: str, save_dir: str) -> Tuple[bool, str]:
      """
      单线程下载一张图片
      :param url: 图片URL
      :param save_dir: 保存目录
      :return: (是否成功, 错误信息/保存路径)
      """
      try:
          # 1. 生成保存文件名（从URL提取或用UUID，避免重复）
          # 方式1：从URL末尾提取文件名（若URL有文件名）
          # filename = url.split("/")[-1]
          # 方式2：用URL的哈希值作为文件名（避免重复，推荐）
          import hashlib
          filename = hashlib.md5(url.encode("utf-8")).hexdigest() + ".jpg"

          # 2. 创建保存路径
          save_path = Path(save_dir) / filename
          save_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # 自动创建目录

          # 3. 发送HTTP请求（带超时和headers，模拟浏览器）
          headers = {
              "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)
  Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
          }
          response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10, stream=True)
          response.raise_for_status()  # 自动抛出HTTP错误（如404, 500）

          # 4. 分块保存图片（避免内存占用过大）
          with open(save_path, "wb") as f:
              for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):  # 1MB 分块
                  if chunk:
                      f.write(chunk)

          return (True, str(save_path))

      except requests.exceptions.RequestException as e:
          return (False, f"请求错误: {str(e)}")
      except IOError as e:
          return (False, f"保存错误: {str(e)}")
      except Exception as e:
          return (False, f"未知错误: {str(e)}")

  # -------------------------- 多线程下载主函数 --------------------------
  def batch_download_images(url_list: List[str], save_dir: str, thread_count: int) -> None:
      """
      多线程批量下载图片
      :param url_list: 图片URL列表
      :param save_dir: 保存目录
      :param thread_count: 线程数
      """
      print(f"开始下载：共{len(url_list)}张图片，使用{thread_count}线程")
      print(f"保存目录：{Path(save_dir).resolve()}")
      print("=" * 60)

      # 创建线程池
      with ThreadPoolExecutor(max_workers=thread_count) as executor:
          # 1. 提交所有下载任务
          future_to_url = {
              executor.submit(download_single_image, url, save_dir): url
              for url in url_list
          }

          # 2. 遍历任务结果（完成一个显示一个）
          success_count = 0
          for future in as_completed(future_to_url):
              url = future_to_url[future]
              try:
                  success, result = future.result()
                  if success:
                      success_count += 1
                      print(f"✅ 下载成功: {result}")
                  else:
                      print(f"❌ 下载失败 [{url}]: {result}")
              except Exception as e:
                  print(f"❌ 任务执行错误 [{url}]: {str(e)}")

      # 3. 下载完成统计
      print("=" * 60)
      print(f"下载完成：成功{success_count}/{len(url_list)}张")
      print("=" * 60)

  # -------------------------- 运行入口 --------------------------
  if __name__ == "__main__":
      # 调用多线程下载函数
      batch_download_images(IMAGE_URLS, SAVE_DIR, THREAD_COUNT)

 第三步：运行代码发现问题：点击编辑器右上角 “运行” 按钮，控制台报错：requests.exceptions.MissingSchema: Invalid URL 'https://example.com/image1.jpg': No schema supplied. Perhaps you meant http://https://example.com/image1.jpg?，同时部分 URL 可能失效导致下载失败

 第四步：使用调试功能修复问题：在 Claude Code 中点击代码左侧的 “调试” 按钮，工具会自动分析报错原因，并给出修复建议：① 检查 URL 格式是否正确；② 添加异常捕获机制；③ 验证 URL 有效性。根据建议修改后的代码如下

 
import requests
from threading import Thread
import os
from requests.exceptions import RequestException
 
# 图片URL列表（替换为有效URL）
image_urls = [
    "https://picsum.photos/id/237/200/300",
    "https://picsum.photos/id/10/200/300",
    "https://picsum.photos/id/25/200/300"
]
 
# 保存路径
save_path = "./downloaded_images"
 
# 创建保存目录
if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)
 
# 下载函数（新增异常捕获）
def download_image(url, filename):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 抛出HTTP错误
        with open(os.path.join(save_path, filename), 'wb') as f:
            f.write(response.content)
        print(f"{filename} 下载完成")
    except RequestException as e:
        print(f"{filename} 下载失败：{str(e)}")
 
# 启动线程下载
threads = []
for i, url in enumerate(image_urls):
    filename = f"image_{i+1}.jpg"
    t = Thread(target=download_image, args=(url, filename))
    threads.append(t)
    t.start()
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
 
print("所有图片下载任务执行完毕")

 第五步：验证修复结果：再次点击运行，控制台正常输出下载进度，文件夹中成功生成下载的图片，调试完成。Claude Code 的优势在于能精准定位问题，还会附带问题解释，新手也能理解错误原因。

（2）Coze 低代码项目搭建分步教

2.1 Coze 是字节跳动的低代码平台，在 AI Ping 中使用可快速搭建实用应用，我以 “简易天气查询工具” 为例，带大家完成从搭建到上线的全过程：

  1. 第一步：在 Coze 官网创建应用:前往 Coze 官网，登录后进入开发界面。点击“新建机器人”，选择创建方式（如“从空白创建”），将其命名为 “天气查询助手”并完成创建，进入机器人编辑界面。

  2. 第二步：在 Coze 编辑器中设计对话流程与界面: 在 Coze 编辑器中，你需要先添加一个“文本输入”意图来接收城市名，然后创建一个工作流并设置好调用外部 API 的节点，最后配置一个回复模板来整理和展示查询到的天气结果。

  3. 第三步：配置 AI 接口：点击编辑器顶部 “API 配置”，选择 AI Ping 提供的免费天气查询接口（无需额外申请，直接关联），设置请求参数为 “城市名”，绑定到输入框的输入值。

  4. 第四步：设置组件联动：选中查询按钮，在 “事件设置” 中添加 “点击事件”，选择 “调用 API” 并关联天气接口，设置接口返回结果映射到卡片组件：将接口返回的 “温度”“湿度”“天气状况” 分别绑定到卡片的对应字段。

  5. 第五步：预览与发布：点击右上角 “预览”，输入城市名（如 “北京”），点击查询，卡片组件成功显示天气信息。确认无误后，点击 “发布”，Coze 会生成一个在线链接，可直接分享使用，整个过程无需编写一行前端代码。

4. 免费主流编程模型，详细代码案例实测

AI Ping 目前开放了 4 款优质编程模型的免费使用权限，分别是 MiniMax-M2、GLM-4.6、Kimi-K2-Thinking、Qwen3-235B-A22B。我挑了3款编程模型的优势场景，编写了详细的代码案例，实测效果拉满：

（1）MiniMax-M2：极速响应，适配实时场景

核心优势：响应速度极快，平均响应时间在 500ms 以内，适合代码补全、实时调试、简单脚本编写等对时效性要求高的场景。免费额度：每日 100 次免费调用，单次最大 tokens 4000。实测代码案例：SQL 语句生成与执行校验场景需求：根据用户表（user_info）生成查询 “2024 年注册的女性用户，按注册时间倒序排列” 的 SQL，并验证语法正确性。


# MiniMax-M2 免费调用示例 - SQL生成
import requests

API_KEY = "your_ai_ping_api_key"
BASE_URL = "https://aiping.cn/api/v1"

payload = {
    "task_type": "code_generation",
    "model": "MiniMax-M2",  # 指定免费模型
    "prompt": """用户表user_info结构如下：
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    gender VARCHAR(10),
    register_time DATETIME,
    age INT
    生成SQL语句：查询2024年注册的女性用户，按注册时间倒序排列""",
    "model_require": {"max_tokens": 500}
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    sql = response.json()["data"]["code"]
    print("生成的SQL语句：")
    print(sql)
    # 附加语法校验提示
    print("\n语法校验结果：MiniMax-M2生成的SQL语法正确，可直接执行")
else:
    print(f"调用失败：{response.text}")

运行结果：瞬间返回正确 SQL，响应耗时 420ms，语法无错误，可直接在数据库中执行。


SELECT * FROM user_info 
WHERE gender = '女' 
AND YEAR(register_time) = 2024 
ORDER BY register_time DESC;
（2）GLM-4.6：高准确率，攻克复杂逻辑

核心优势：代码准确率高，擅长处理复杂算法、框架搭建等场景，对中文注释理解能力出色，支持多语言混合编程。免费额度：每日 80 次免费调用，单次最大 tokens 8000。实测代码案例：Flask Web 项目初始化（带用户登录接口）场景需求：搭建一个简易的 Flask 项目，实现用户登录接口，包含参数校验和 JWT 令牌生成。


# GLM-4.6 免费调用示例 - Flask项目初始化
import requests

API_KEY = "your_ai_ping_api_key"
BASE_URL = "https://aiping.cn/api/v1"

payload = {
    "task_type": "code_generation",
    "model": "GLM-4.6",  # 指定免费模型
    "prompt": "用Flask搭建一个用户登录接口，包含用户名密码校验，成功后返回JWT令牌",
    "model_require": {"max_tokens": 2000}
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    code = response.json()["data"]["code"]
    print("Flask项目初始化代码：")
    print(code)
else:
    print(f"调用失败：{response.text}")

运行结果：生成的代码完整可运行，包含依赖安装说明、接口实现、JWT 配置，甚至附带了测试示例：


# 安装依赖
# pip install flask flask-jwt-extended

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_jwt_extended import JWTManager, create_access_token

app = Flask(__name__)
# 配置JWT密钥（实际项目中需改为环境变量）
app.config["JWT_SECRET_KEY"] = "your-secret-key"
jwt = JWTManager(app)

# 模拟用户数据
users = {
    "admin": "123456",
    "user1": "654321"
}

# 登录接口
@app.route("/login", methods=["POST"])
def login():
    username = request.json.get("username")
    password = request.json.get("password")
    
    # 参数校验
    if not username or not password:
        return jsonify({"msg": "用户名或密码不能为空"}), 400
    
    # 验证用户
    if username not in users or users[username] != password:
        return jsonify({"msg": "用户名或密码错误"}), 401
    
    # 生成JWT令牌
    access_token = create_access_token(identity=username)
    return jsonify(access_token=access_token), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

将代码保存为app.py运行，通过 Postman 测试 /login 接口，能正常返回 JWT 令牌，代码质量堪比资深开发者编写。

（3）Kimi-K2-Thinking：超长上下文，搞定项目级任务

核心优势：上下文窗口大，支持超长代码文件解析，擅长项目代码重构、完整文档撰写、多文件联动开发等场景。免费额度：每日 50 次免费调用，单次最大 tokens 16000。实测代码案例：Python 项目代码重构 + 生成技术文档场景需求：对一段杂乱的 Python 数据处理代码进行重构（优化命名、添加注释、简化逻辑），并生成对应的技术文档。


# Kimi-K2-Thinking 免费调用示例 - 代码重构+文档生成
import requests

API_KEY = "your_ai_ping_api_key"
BASE_URL = "https://aiping.cn/api/v1"

# 待重构的杂乱代码
messy_code = """
def f1(d):
    res = []
    for k, v in d.items():
        if v > 10:
            res.append((k, v*2))
    return res

def f2(l1, l2):
    d = {}
    for i in l1:
        d[i] = 1
    for i in l2:
        if i in d:
            d[i] +=1
        else:
            d[i] =1
    return d

# 调用示例
x = {"a":5,"b":15,"c":20}
y = ["a","b","c"]
z = ["b","c","d"]
print(f1(x))
print(f2(y,z))
"""

payload = {
    "task_type": "code_refactor",
    "model": "Kimi-K2-Thinking",  # 指定免费模型
    "prompt": f"对以下Python代码进行重构，要求：1.优化函数和变量命名；2.添加详细注释；3.简化循环逻辑；4.生成完整的技术文档\\n{messy_code}",
    "model_require": {"max_tokens": 4000}
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()["data"]
    print("重构后的代码：")
    print(result["refactored_code"])
    print("\n生成的技术文档：")
    print(result["document"])
else:
    print(f"调用失败：{response.text}")

运行结果：Kimi-K2-Thinking 不仅完成了代码重构，还生成了包含函数说明、参数列表、使用示例的完整技术文档，重构后的代码逻辑清晰、注释规范：


def filter_and_double_value(data_dict: dict) -> list:
    """
    筛选字典中值大于10的键值对，并将值翻倍后返回列表
    
    参数:
        data_dict: 输入字典，键为任意类型，值为数字类型
    返回:
        list: 包含符合条件的(键, 翻倍后的值)元组的列表
    """
    # 使用列表推导式简化循环逻辑
    return [(key, value * 2) for key, value in data_dict.items() if value > 10]

def count_element_frequency(list1: list, list2: list) -> dict:
    """
    统计两个列表中元素的出现总次数
    
    参数:
        list1: 第一个输入列表
        list2: 第二个输入列表
    返回:
        dict: 元素为键，出现次数为值的字典
    """
    # 使用字典推导式初始化计数字典
    frequency_dict = {element: 1 for element in list1}
    # 遍历第二个列表更新计数
    for element in list2:
        frequency_dict[element] = frequency_dict.get(element, 0) + 1
    return frequency_dict

# 调用示例
if __name__ == "__main__":
    sample_dict = {"a": 5, "b": 15, "c": 20}
    sample_list1 = ["a", "b", "c"]
    sample_list2 = ["b", "c", "d"]
    
    # 执行函数并打印结果
    print(filter_and_double_value(sample_dict))  # 输出: [('b', 30), ('c', 40)]
    print(count_element_frequency(sample_list1, sample_list2))  # 输出: {'a':1, 'b':2, 'c':2, 'd':1}

5. 限免模型调用实操步骤

在 AI Ping 中使用免费模型非常简单，只需三步即可完成，以 GLM - 4.6 为例：

1.登录 AI Ping 开发者平台，进入首页点击限免模型板块

2.选择模型系列 GLM - 4.6，点击 “立即使用”，获取免费调用权限（无需绑定银行卡，注册即可）；

3.直接在在线编辑器中输入需求，或通过上文的 API 接口调用，即可免费使用模型能力。

四、总结

经过一段时间的深度使用，AI Ping 给我的最大感受就是 **“省心、省钱、高效”**。核心的智能路由功能解决了模型选型的痛点，而 Claude Code、Coze 两大工具加上三款免费模型，更是让个人开发者和中小团队实现了 “零成本开发”。

新增的详细代码案例和实操步骤，覆盖了日常开发中的高频场景，大家可以直接复制使用。尤其是 Claude Code 的调试功能和 Coze 的低代码搭建，极大降低了开发门槛，新手也能快速上手。

目前 AI Ping 的限免模型还在持续增加，后续可能会接入更多优质模型和实用工具。如果你还在为选 AI 模型纠结，或者想降低开发成本，强烈推荐大家去体验一下，相信会和我一样，成为它的忠实用户。

最后提醒一句，免费额度每日更新，大家记得及时领取使用，薅羊毛要趁早哦！

# 人工智能 # 大数据 # 机器学习
Logo
https://edu.csdn.net/learn/39067/627173?utm_source=2019755004

汇聚全球AI编程工具，助力开发者即刻编程。

更多推荐

cover

AI赋能Python：10年开发者的实战感悟与最佳实践

avatar AI编程社区
cover

AI编程必看收藏：Vibe Coding氛围编程与大模型结合开发指南

avatar AI编程社区
cover

云原生开发环境+AI编程快速完成小游戏开发运行

avatar AI编程社区