详情介绍
AI Ping的核心定位是解决开发者在调用大模型API时普遍面临的三大难题:选型难、接入繁、成本高。它就像大模型服务领域的“大众点评”,不仅用专业数据告诉你“哪家强”,还用技术手段帮你“省心用”。
它是一个专业的评测平台。平台对数十家主流大模型API服务商(如DeepSeek、阿里云、腾讯云等)进行高频次、持续性的性能监测,覆盖延迟、吞吐、可靠性等关键指标,并生成公开透明的性能榜单。这份榜单甚至得到了清华大学与我国软件评测中心的联合权威发布,为行业提供了可靠的选型依据。
它是一个高效的调用平台。针对不同平台接口不统一的问题,AI Ping提供了一个统一的API接口。开发者只需接入这一个接口,就能像访问一个超级模型库一样,调用背后数百个模型服务。平台内置的“智能路由”功能,能根据用户的成本、速度等需求,结合实时监控数据,为每一次请求动态匹配的服务商,并在故障时自动切换,保障服务的高可用性。
平台还提供详细的个人调用数据报表,让每一分钱的花费都清晰可见,帮助用户科学优化成本。
官网入口地址
AI Ping的官网入口是:https://aiping.cn/
下载地址
AI Ping是一个在线服务平台,不需要下载任何软件或客户端。所有功能,包括查看性能榜单、获取统一API密钥、管理调用等,都通过网页浏览器访问官网即可完成。开发者需要集成的,是平台提供的统一API接口。
功能介绍
AI Ping围绕大模型API服务的“评测”与“调用”两大核心,构建了一套功能体系:
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1. 模型服务商性能评测榜单
这是平台的基础和核心功能。AI Ping会对接入的数十家服务商、数百个模型进行7×24小时的持续监测。它不仅仅是简单的速度测试,而是从多个维度进行专业评估:-
吞吐能力:测量服务商每秒能处理的Token数量(tokens/s),反映并发处理能力。榜单会清晰展示不同服务商在相同模型上的吞吐排名。
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延迟表现:重点监测P90首字延迟(即90%的请求首字返回时间),这是衡量用户体验流畅度的关键指标。延迟越低,响应越快。
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性能可视化:平台提供直观的性能坐标图,将延迟和吞吐两个维度结合,让用户可以一眼看出哪些服务商是“高性能高成本”,哪些是“高性价比之选”。
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权威发布:基于真实、持续的监测数据,AI Ping支持发布了《2025大模型服务性能排行榜》,为行业选型提供了权威参考。
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2. 多平台统一调用API接口
这是解决开发者接入痛点的核心功能。以往,调用不同平台的模型(比如DeepSeek和GLM)需要申请不同的API密钥、阅读不同的接口文档、适配不同的SDK。AI Ping提供了一个统一的入口,开发者只需获取一个AI Ping的API密钥,按照一套标准的文档接入,即可通过这个“翻译官”接口,无障碍地访问背后所有支持的模型和服务商,极大简化了多模型应用的开发工作。 -
3. 智能路由与高可用保障
这个功能是统一API接口的“智能大脑”,让调用从“手动挡”升级为“自动挡”:-
智能选型:用户可以在调用时指定需求偏好,比如“速度优先”或“成本优先”。智能路由引擎会综合实时监控到的各服务商价格、P90延迟、吞吐能力等数据,结合负载均衡算法,为每一次请求自动选择当时最匹配的服务商。
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故障自动切换:系统会实时监控所有接入节点的健康状况。一旦发现某个服务商出现异常(如响应缓慢、服务宕机),智能路由会立即、无感地将后续请求切换到他健康的服务商,确保业务永续在线。
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4. 个人数据中心与成本分析
这个功能让成本变得透明可控。用户在个人中心可以查看到详细的API调用报表,每一次请求使用了哪个模型、由哪家服务商处理、消耗了多少输入/输出Token、产生了多少费用,都一一记录在案。基于这些真实数据,开发者可以清晰地分析不同业务场景下的成本构成,从而制定更精准的成本优化策略。 -
5. 模型详情与对比查询
平台提供了详细的模型服务列表和详情页。用户可以方便地查询不同供应商支持的模型核心参数,包括上下文长度、输出长度、服务价格(输入/输出单价)等信息。这为选型前的信息搜集提供了极大的便利。
应用场景
AI Ping适用于所有需要调用云端大模型API的场景:
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AI应用开发者:无论是开发AI客服、写作助手、代码生成工具,还是构建复杂的AI Agent,开发者都可以利用AI Ping快速对比和选择性价比的模型服务,并通过统一接口快速集成,缩短产品上市时间。
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企业技术选型与采购:企业在为业务(如智能文档处理、营销内容生成)选择大模型服务商时,可以使用AI Ping的榜单数据进行客观的供应商评估,基于延迟、吞吐、价格等硬指标做出更科学的决策。
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多模型策略实施者:对于希望避免被单一供应商锁定,或者需要根据不同任务(如简单问答用快速模型、复杂推理用强大模型)灵活切换模型的应用,AI Ping的智能路由功能是实现“模型组合”策略的理想工具。
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学术研究与性能分析:研究人员可以利用AI Ping公开的持续监测数据,分析不同大模型在商业化部署环境下的真实性能差异和行业发展趋势。
必要信息补充
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定价与新用户福利:AI Ping平台本身对开发者是友好的。新用户注册后,平台会赠送30元的体验赠金,可以直接用于抵扣通过AI Ping统一接口调用模型的费用。平台还推出了首月免费体验活动,包括Kimi-K2、MiniMax-M2、GLM-4.6 等热门模型。对于完成企业认证的用户,平台会提供500元的平台赠金,进一步降低企业试错和接入成本。具体的价格信息,可以在平台“模型详情页”查看各服务商的实时报价。
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服务升级通知:由于平台调用量持续增长,为保障服务质量,自2026年1月26日起,平台会优先保障已完成实名认证用户的API调用速率。未实名认证的用户在高峰期会受到临时性的速率限制。这主要是为了维护所有用户的稳定体验,建议有稳定生产需求的开发者尽快完成实名认证。
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公司背景:AI Ping是清程极智科技有限公司旗下的产品。这是一家源自清华大学计算机系的AI Infra(人工智能基础设施)创新企业,由我国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民担任首席科学顾问。公司在智能算力系统软件方面有深厚积累,致力于提升算力使用效率。
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数据权威性:2025年9月,由AI Ping提供数据支持的《2025大模型服务性能排行榜》,经清华大学与我国软件评测中心联合发布,这标志着评测数据的专业性和客观性获得了国家级权威机构的认可。
AI Ping常见问题
AI Ping是由清华系人工智能企业清程极智科技有限公司开发的。这家公司的核心团队源自清华大学计算机系,在算力系统优化领域有很深的技术积累。
AI Ping的官网入口是 https://aiping.cn/ 你可以直接在浏览器中访问,所有功能都在网页上完成,不需要下载任何软件。
你可以把它想象成大模型API服务领域的“大众点评”加“智能管家”。一方面,它像专业评测机构,7x24小时盯着各家大模型服务商(比如阿里、腾讯、DeepSeek),给出客观的性能排行榜,告诉你哪家快、哪家便宜。另一方面,它又像你的私人秘书,你只要通过它一个接口,就能调用背后几十家服务商的几百个模型,它还能根据你的需求,自动帮你选当时用的那一家。
使用起来很简单。第一步,去官网注册一个账号,新用户会直接获得30元体验金。第二步,在控制台申请一个AI Ping的API密钥。第三步,在你的代码里,把原来调用具体厂商API的地址,换成AI Ping的统一接口地址,传参方式稍作调整即可。之后,你就可以像使用一个超级模型库一样,通过这一个密钥调用所有支持的模型了。你也可以直接在官网的“性能榜单”和“模型列表”页面,免费查询和对比各家的数据,辅助你做技术选型。
平台本身注册和查看榜单、对比价格等信息都是免费的。但通过它的统一API调用模型,会根据你实际使用的模型和消耗的Token数产生费用。不过,新用户注册会送30元体验金,而且像Kimi-K2、MiniMax-M2这些热门模型首月可以免费体验。完成企业认证还能再拿500元赠金,这些赠金都可以直接抵扣调用费,对新手非常友好。
数据安全是平台非常重视的一环。AI Ping作为中间层,你的API密钥只保存在你自己手里,用于通过平台调用后端服务。平台本身承诺不会存储你的对话内容。从技术上讲,你的请求是由智能路由转发,但平台设计了相应的安全机制来保障数据传输和存储的隐私性。任何云服务都存在理论风险,但作为清华系背景的专业平台,安全标准和可靠性是经过市场验证的。
当然有。第一,如果你对成本敏感,可以在调用时开启智能路由的“成本优先”模式,平台会自动帮你选择当时性价比的服务商。第二,如果你是做或全国性业务,可以结合榜单的延迟数据,在业务低峰期(比如深夜)批量处理非实时任务,那时候往往能自动匹配到更便宜的资源。第三,多利用个人中心的调用报表,定期分析不同模型的费用和效果,持续优化你的模型组合策略。
它的特色功能主要分评测和调用两块。评测方面,它的“性能榜单”是行业公认的客观参考,甚至被清华大学和国家级评测中心联合发布过,你可以用它来写供应商评估报告。调用方面,除了统一接口,“智能路由”和“故障自动切换”是杀手锏,能确保你的业务永远在线,不会被某家服务商的偶发故障影响。还有详细的“成本分析报表”,能让你的每一分钱都花得明明白白。
不能,AI Ping本身不直接生成PPT或视频。它的定位是底层基础设施,专门解决大模型API的调用和管理问题。你可以把它理解成“管道”和“开关”,不生产“水”(内容),但能让你更高效、更便宜地接到来自不同水源的“水”(各类模型的强大能力)。你仍然需要用他工具或自己写代码来生成PPT或视频。
AI Ping作为中间平台,本身不对对话长度做限制。能处理多长的对话,取决于你最终调用的是哪个后端模型。比如你通过它调用一个上下文128K的模型,那就能处理128K长度的对话;如果调用一个1M的模型,就能处理1M。你可以在AI Ping的模型详情页,查到每个模型具体的上下文长度和输出长度信息。
从开发者的反馈来看,它确实解决了很多实际问题。对于需要评估多家供应商的技术负责人来说,它的榜单数据非常硬核,省去了自己写脚本做压测的麻烦。对于开发者而言,统一的接口确实简化了代码,智能路由也省去了很多手动切换配置的烦恼。总体而言,它是一个能实实在在提升效率、降低成本的实用工具,特别适合那些业务中需要用到多种模型、或者对服务稳定性要求高的团队。
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