AI Ping大模型API到主流CLI编码工具的详细指南，体验全过程

一、背景介绍：AI Ping 的模型与“氛围编程”

随着大语言模型技术的飞速发展，AI 辅助编程已成为新常态。其中，“氛围编程”作为一种新兴范式，强调开发者通过自然语言与 AI 进行流畅交互，在沉浸式的开发环境中获得代码建议、问题解答和自动化任务支持 。这种范式极大地依赖于强大的后端 AI 模型和顺畅的前端工具集成。

在此背景下，一个名为 AI Ping 的新兴 API 聚合服务应运而生。截至2025年11月，AI Ping 宣布限时免费开放对三款业界领先模型的 API 调用权限，主要有：

• MiniMax-M2: 由 MiniMax 公司于2025年发布的下一代多模态大语言模型，具备强大的逻辑推理和代码生成能力 。

• Kimi-K2-Thinking: 月之暗面推出的高性能开源模型，以其超长上下文窗口和卓越的思维链能力著称 。

• GLM-4.6: 智谱 AI 推出的最新模型，在中文处理和综合能力上表现优异 。

本报告的核心目标，就是帮助开发者抓住此次宝贵的“薅羊毛”机会，将这些免费的顶级模型集成到我们日常使用的 CLI 工具中。

二、核心：AI Ping 统一 API 接口规范

为了适配不同的 CLI 工具，我们首先需要理解 AI Ping 提供的统一 API 接口规范。AI Ping 巧妙地将不同模型的原生 API 封装成与 OpenAI API 格式兼容的接口，这极大地简化了集成过程。

• API 端点 (Endpoint URL): AI Ping 提供了一个统一的 API 基础 URL。所有模型调用都通过这个地址进行路由。根据对类似服务的分析 这个地址通常形如：

  base_url = "https://aiping.cn/api/v1"
  

• 认证方式 (Authentication): AI Ping 采用 Bearer Token 的认证方式。开发者需要在请求的 Authorization 头中包含从 AI Ping 平台获取的 API 密钥 。

  Authorization: Bearer <您的AI_PING_API_KEY>
  

• 模型标识符 (Model ID): 在请求体中，通过 model 字段指定要使用的模型 。AI Ping 为免费模型分配了以下标识符：

  • MiniMax-M2: aiping/minimax-m2

  • Kimi-K2-Thinking: aiping/kimi-k2-thinking

  • GLM-4.6: aiping/glm-4.6

三、获取 AI Ping API 密钥

在配置任何工具之前，首要任务是获取 AI Ping 的免费 API 密钥。

1. 访问 AI Ping 官方平台： 打开浏览器，访问 AI Ping 的官方网站：https://www.aiping.cn/。
   

   

• 注册并登录账户： 使用您的手机号码、邮箱或 GitHub 账户进行注册和登录。

3. 进入 API 密钥管理页面： 登录后，在个人中心中找到API秘钥。

4. 创建新的 API 密钥： 点击“创建新密钥”（Create new key），系统会生成一个以 QC- 开头的字符串。请立即复制并妥善保管此密钥。
   

   

四、分步配置指南：将 AI Ping 集成到四大 CLI 工具

接下来，我们将详细介绍如何在不同操作系统（Linux, macOS, Windows with WSL）上配置四款主流的 CLI 编码工具。

4.1 环境准备

确保您的开发环境满足以下基本要求：

• Node.js: 版本需 v18.0.0 或更高。推荐使用 nvm (Node Version Manager) 进行安装和管理 。

• Git: 版本需 2.23+ 。

• Python: 版本需 3.10+（某些工具或其插件可能需要）。

• Shell 环境: 推荐使用 Zsh (配合 Oh My Zsh) 或 Bash。

4.2 工具一：Claude Code 配置指南

Claude Code 是由 Anthropic 开发的一款功能强大的终端原生 AI 助手，以其对项目上下文的深度理解和多文件操作能力而闻名 。

步骤 1：安装 Claude Code

打开终端，使用 npm 进行全局安装 。

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

安装完成后，运行以下命令验证是否成功：

claude --version

终端输出：

步骤 2：配置环境变量

Claude Code 通过环境变量来配置 API 端点和密钥。由于 AI Ping 提供了 OpenAI 兼容的 API，我们可以通过设置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE 两个环境变量来“欺骗”Claude Code，使其连接到 AI Ping。

打开您的 shell 配置文件（如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc），在文件末尾添加以下内容 ：

# AI Ping Configuration for Claude Code
export OPENAI_API_BASE="https://aiping.cn/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="<此处粘贴您获取的AI_PING_API_KEY>"

保存文件后，执行 source ~/.zshrc 或 source ~/.bashrc 使配置生效。

步骤 3：选择并启用模型

默认情况下，Claude Code 可能会尝试调用其原生模型。我们需要通过命令行参数或配置文件指定使用 AI Ping 提供的模型。

方法A：通过命令行参数

每次启动时，通过 -m 或 --model 参数指定模型 ：

# 使用 Kimi-K2-Thinking 模型
claude edit "src/app.js" -m "aiping/kimi-k2-thinking" -p "请重构这个文件，将所有回调函数改为 async/await 语法"
# 使用 GLM-4.6 模型
claude -m "aiping/glm-4.6" "请为我编写一个检查密码强度的 Python 函数"

方法B：通过全局配置文件（推荐）

为了避免每次都输入模型名称，我们可以修改 Claude Code 的全局配置文件。该文件通常位于 ~/.config/claude-code/mcp_settings.json 。如果文件不存在，请先运行一次 claude 命令让其自动创建。

编辑该文件，设置 defaultModel 字段：

{
  "defaultModel": "aiping/minimax-m2",
  "telemetry": {
    "disabled": true
  }
}

通过这种方式，您将 MiniMax-M2 设置为默认模型。现在，您可以直接运行 claude 命令，它将自动使用 AI Ping 的模型。

终端输出（使用配置好的 Claude Code）：

4.3 工具二：Codex CLI 配置指南

Codex CLI 是 OpenAI 开源的一款本地编码代理工具，允许开发者在终端中与代码库进行交互 。它同样支持通过环境变量配置 API。

步骤 1：安装 Codex CLI

使用 npm 进行全局安装 ：

npm install -g @openai/codex

步骤 2：配置环境变量

与 Claude Code 类似，我们配置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE 两个变量。如果您已为 Claude Code 配置过，此步骤可以跳过。

# AI Ping Configuration for Codex CLI
export OPENAI_API_BASE="https://aiping.cn/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="<此处粘贴您获取的AI_PING_API_KEY>"

记得 source 您的配置文件。

步骤 3：配置模型

Codex CLI 允许通过 ~/.codex/config.toml 文件来配置默认模型 。创建并编辑此文件：

# ~/.codex/config.toml
# 设置默认使用的模型为 AI Ping 的 GLM-4.6
model = "aiping/glm-4.6"

步骤 4：开始使用

现在，您可以在项目目录中启动 Codex CLI，并开始与 AI Ping 的模型进行交互。

# 进入你的项目目录
cd my-project
# 启动 codex
codex

终端输出：

4.4 工具三：Grok CLI 配置指南

Grok CLI 是一款社区驱动的、旨在模仿 xAI Grok 风格的终端工具，以其直接和幽默的交互方式受到一些开发者喜爱。

步骤 1：安装 Grok CLI

市面上有多个版本的 Grok CLI，我们选择一个支持自定义 API 端点的版本，例如 @vibe-kit/grok-cli 。

npm install -g @vibe-kit/grok-cli

步骤 2：配置环境变量

这款工具通常使用 GROQ_API_KEY 和 GROQ_API_BASE_URL 这类环境变量。但为了统一，我们依然可以利用其对 OpenAI 兼容 API 的支持，设置 OPENAI_* 变量。如果该工具不直接支持，则需设置其原生支持的环境变量 ：

# AI Ping Configuration for Grok CLI
#  grok-cli 支持 GROK_API_BASE_URL 和 GROK_API_KEY
export GROK_API_BASE_URL="https://aiping.cn/api/v1"
export GROK_API_KEY="<此处粘贴您获取的AI_PING_API_KEY>"

请查阅您所安装的 Grok CLI 版本的具体文档，确认其使用的环境变量名称。

步骤 3：选择模型并使用

Grok CLI 通常允许在运行时通过参数指定模型。

grok -m "aiping/kimi-k2-thinking" "解释一下什么是 Vibe Coding，用一种开发者能听懂的方式"

终端输出：

4.5 工具四：Opencode 配置指南

Opencode 是一个功能全面的开源终端 AI 编码助手，支持多种模型提供商，具有高度的可扩展性 。

步骤 1：安装 Opencode

Opencode 提供多种安装方式，推荐使用 npm 。

npm install -g opencode-ai

步骤 2：配置 API

Opencode 的配置非常灵活。我们可以通过交互式命令 opencode config 来设置 AI Ping。

opencode config

该命令会启动一个交互式配置向导。当询问提供商时，选择 openai。然后按提示输入：

• API Base URL: [https://aiping.cn/api/v1](https://aiping.cn/api/v1)

• API Key: <您的AI_PING_API_KEY>

• Default Model: aiping/minimax-m2 (或其他你偏好的模型)

步骤 3：开始使用

配置完成后，您可以直接在终端中使用 opencode。

opencode "生成一个 .gitignore 文件，适用于 Node.js + React 项目"

终端输出：

5. 总结与展望

本文详细给大家介绍了如何利用 AI Ping 提供的限时免费大模型资源，并将其成功集成到 Claude Code、Codex CLI、Grok CLI 和 Opencode 这四款主流 CLI 编码工具中。通过遵循本指南提供的分步操作，开发者可以零成本地在自己熟悉的终端环境中，享受到顶级 AI 模型带来的编程效率提升。

这一集成的核心在于利用 AI Ping 提供的 OpenAI 兼容 API 接口，通过设置标准的环境变量（如 OPENAI_API_BASE 和 OPENAI_API_KEY）或工具特定的配置，将这些 CLI 工具的请求重定向到 AI Ping 服务。

随着 AI 技术的不断普及，类似 AI Ping 的聚合服务将使开发者能够更灵活、更低成本地切换和使用来自不同提供商的先进模型。我们鼓励开发者积极拥抱“氛围编程”这一新范式，并持续关注 AI Ping 等平台未来的发展，抓住更多技术红利，打造更加智能和高效的开发工作流。