aiping-免费GLM-4.6

aiping官网,注册送30元!一站式大模型服务评测与API 调用平台

简介

可通过在线对话、API调用两种方式，免费使用GLM-4.6。AI Ping平台现有包括硅基流动、智谱、并行智算云、无问芯穹等在内的10家供应商，均提供GLM-4.6模型服务，保障你的使用畅通无阻。 aiping是面向大模型使用者的大模型服务评测与信息聚合平台，由清华系团队打造，被业界称为“大模型服务界的大众点评”。

aiping官网: https://www.aiping.cn/

平台长期、持续监测多家厂商数百个模型服务，对延迟、吞吐量、可靠性等核心指标进行量化评测，并以性能排行榜等形式直观展示，帮助用户迅速看清不同模型的真实表现。 用户无需逐家对接各个云厂商 API，而是通过 AI Ping 提供的统一接口即可一站式访问多家供应商模型服务，配合智能路由根据实时性能和成本自动选择更优通路，在保证速度与稳定性的前提下降低使用成本。 平台还提供模型筛选、供应商列表、性能对比工具和调用数据统计报表等功能，让开发者在一个后台中完成模型对比、接入、监控与成本管理，是做大模型应用时解决“怎么选模型、选哪家服务”的实用工具。​

AI Ping（aiping.cn）是一款专注“大模型服务性能评测 + 统一 API 调用 + 智能路由调度”的专业平台，核心价值是帮开发者和企业在众多 MaaS 服务中“用数据选模型、用一套接口接入多家供应商、用路由算法自动平衡性能与成本”。

平台定位与整体思路

AI Ping 的定位可以概括为：“大模型服务的性能中台与统一接入层”，不是再造一个大模型，而是站在开发者和企业一侧，用客观数据和基础设施能力帮助大家把现有的大模型服务用好、选对、管稳。 它通过 7×24 小时自动化测试、统一 API 网关和智能调度机制，把分散在不同云、不同厂商的模型能力抽象成标准化服务，再叠加性能榜单、筛选工具和调用统计，覆盖从“调研选型、技术评审、上线调用到后期运维与成本管理”的全链路。

这一思路的背景，是大模型服务已经进入“百模大战”阶段：厂商众多、规格复杂、价格策略各异，单靠主观体验或零散压测，很难做出可说服业务和采购的选型结论。 AI Ping 试图以权威数据源和标准化评测方法，把这种混乱转成透明的性能坐标系，让“选哪个模型、接入谁的 API、如何控制成本”不再成为阻碍产品上线的瓶颈。

核心功能一：7×24 小时性能评测榜单

AI Ping 最核心的模块是“模型性能评测榜单”，通过长周期、高频次的自动化调用，对接入平台的数百个模型服务进行持续监控。 评测的关键指标包括首 token 延迟、整体响应时间、吞吐量（如每秒生成 token 数）、接口可用性以及在不同时间段的稳定性波动情况，形成多维度的性能画像。

在展现方式上，平台提供榜单、坐标图和表格等多种视图，支持不同模型和供应商之间的横向对比，开发者可以直观看到“谁更快、谁更稳、谁在高并发场景更抗压”。 这套榜单并非一次性压测，而是 7×24 小时连续监测，配合多时段数据，帮助用户避免“只看到某一时刻性能”的片面判断，更贴近真实生产环境下的长期表现。

核心功能二：多平台统一 API 接口

在接入层，AI Ping 提供统一的 API 调用接口，让开发者通过一套标准化协议访问数十家供应商、数百个大模型服务，而无需逐个编写和维护不同厂商的 SDK 和鉴权逻辑。 统一 API 会对各家模型服务进行参数规范、鉴权方式和错误码的归一化，开发者在业务代码中只需维护与 AI Ping 的对接，底层模型和供应商的切换都在平台层完成。

这种设计极大降低了“尝试新模型”、“替换原有模型”、“做 AB 测试”的门槛，开发团队不用再为每一个新模型投入一轮接入成本。 对于多业务线场景，统一接口也有利于治理：权限管理、调用统计、限流策略可以集中在一个入口上，而不必在各个云平台后台分别配置和追踪。

核心功能三：智能路由与自动选型

智能路由是 AI Ping 的“杀手级”功能之一，它在平台掌握的实时性能与价格数据基础上，为每一次调用动态选择更合适的模型服务通道。 路由策略综合考虑首 token 延迟、整体吞吐、历史稳定性和当前供应商定价等因素，在满足业务 SLA 要求的前提下尽量压缩成本，或者在预算允许的范围内优先选择更快、更稳的通路。

对于对实时性要求高的业务，例如在线问答、智能客服或需秒级响应的生成式交互，智能路由可以在某一模型或供应商出现性能抖动时自动切换到表现更好的候选模型，避免用户端明显感知到服务衰减。 对预算敏感但对延迟容忍度略高的场景，平台也可以通过策略偏向性价比更优的模型，将流量引导至成本更低但性能仍达标的服务，实现“性能与成本平衡”的动态优化。

核心功能四：模型与供应商信息库

AI Ping 聚合了多家主流厂商的大模型服务信息，构建了一个“模型与供应商信息库”，涵盖模型类型、支持任务、上下文长度、输出限制、价格计费方式等关键元数据。 用户可以按模型名称、供应商、任务类型（如对话、写作、代码生成、翻译总结等）快速搜索，并结合性能指标过滤出符合条件的候选列表。

在模型详情页层面，平台会列出该模型的支持能力范围、适配场景、调参要点以及实测性能数据概览，帮助开发者在进入深度测试前先完成一轮“纸面筛选”。 对供应商维度，AI Ping 提供供应商列表与详情页，方便企业从“先选厂商再选模型”的传统采购流程切入，对比不同厂商的整体覆盖范围与表现水平。

核心功能五：调用数据统计与成本管理

在使用阶段，AI Ping 通过“个人/团队数据中心”为用户提供详尽的调用统计报表，包括各模型和各供应商的调用次数、Token 消耗量、时间分布以及对应费用明细。 这些数据可以按项目、环境或业务线进行维度拆分，便于团队做成本归集、预算核算和资源优化决策。

对于希望精细化运营的大模型应用，数据中心可以帮助识别“高消耗但收益不高”的调用热点，或发现某些时段、某类请求中性能表现异常的模型，从而有针对性地调整路由策略或更换模型。 同时，透明的 Token 与费用统计也为与业务部门沟通预算、制定收费策略提供了量化依据，避免大模型项目在费用上失控。

核心功能六：多维筛选与对比工具

为了支持更细粒度的选型，AI Ping 提供了多维度筛选与对比工具，用户可以按延迟上限、吞吐能力、上下文长度、价格区间、稳定性评分等指标设定过滤条件，快速缩小候选模型范围。 在此基础上，平台允许勾选多个模型生成对比表或性能坐标图，方便从“多维雷达图”视角查看各模型在不同指标上的强弱。

这种“查–比–选”的流程设计，与真实技术评审和架构决策过程高度一致：先宏观了解整个市场在某个任务上的性能分布，然后聚焦小范围候选，再结合内部业务测试做最终决策。 对研发团队而言，这种系统化的选型方式比零散试用更容易形成可沉淀的决策文档，也便于后续回溯和审计。

技术特色一：权威数据源与标准化评测

在数据权威性上，AI Ping 的评测数据与清华团队和中国软件评测机构合作，通过标准化测试框架和自动化工具完成采集，强调客观、中立和可复现。 测试过程采用统一的硬件资源、容器化环境和一致的依赖版本控制，保证不同模型在相同条件下被测，避免因环境差异带来的误差。

评测维度覆盖延迟、吞吐、稳定性等关键指标，并通过长周期、高频次调用获取统计意义上的结果，而不是依赖少量样本。 数据展示采用平均值、百分位等指标来弱化极端异常点的影响，让开发者在评估时能够看到更加真实、平滑的性能趋势。

技术特色二：以性能为中心的产品设计

从产品形态看，AI Ping 的界面设计和信息架构都围绕“性能数据”展开，界面简洁、信息密度高，尽量减少与决策无关的装饰元素，让用户在最短时间内捕捉到关键结论。 首页和主要模块突出性能榜单、指标过滤器和模型搜索入口，用户可以按常见问题路径快速行动，例如“找延迟最低的对话模型”或“筛选性价比高的代码模型”。

这种“数据优先”的设计思路，使平台既适合有技术背景的开发者做严谨评估，也让非技术决策者能够通过简洁图表理解不同模型和厂商之间的差异。 对需要撰写选型报告或向管理层汇报的大模型项目负责人而言，AI Ping 的可视化数据可以直接作为引用素材来源，缩短沟通和说服成本。

技术特色三：聚焦文本大模型、兼顾多场景

目前 AI Ping 重点覆盖文本大语言模型，包括对话问答、长文写作、代码生成、翻译与总结等主流任务，对这些场景的模型评测和数据维度相对完备。 对绘图、语音等其他模态，平台处于逐步拓展阶段，因此在定位上仍以“文本 LLM 性能评测标尺”作为主线，更适合现阶段以文本交互为主的应用迁移和优化。

这种聚焦策略的优势，是可以在最常用的任务类型上做得足够深入和细致，而不是分散精力在过多模态上浅尝辄止。 对开发者而言，这意味着在实际业务中最容易遇到的对话机器人、内容生成、辅助编码类应用，都可以直接在 AI Ping 上找到具备高参考价值的性能数据和选型依据。

使用价值：给不同角色带来的收益

对一线开发者而言，AI Ping 帮助解决的是“如何少踩坑、少做无效压测”这个问题：可以更快找到值得重点测试的模型组合，减少对性能明显不达标服务的时间消耗。 对架构师和技术负责人，它提供了一套可审计的、可度量的选型依据，让架构决策不再只是个人经验或厂商宣讲，而是建立在客观数据之上。

对企业采购与管理层，AI Ping 的成本统计和跨供应商性能对比，有利于在谈判与采购时掌握主动权，了解市场主流水平和不同供应商的真实表现，避免被“纸面参数”误导。 对希望跟踪 AI 基础设施趋势的个人或机构，平台持续更新的评测数据也可以作为观察行业发展节奏和新模型实力的重要窗口。

总体而言，aiping.cn（AI Ping）通过“评测榜单 + 统一 API + 智能路由 + 调用统计 + 筛选对比”的组合，构建出一个面向大模型服务选型与使用的完整工具链，让大模型从“难选、难比、难管”变成“可量化、可切换、可优化”的基础设施。对任何认真对待大模型性能与成本的团队来说，这样的平台都具有长期的基础价值。