借助 AI Ping 的 Kimi-K2-Thinking 与 ClaudeCode 的加解密工具开发

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介绍

AI Ping 是一个大模型 API 聚合与调度平台。它的核心价值在于，将一个复杂的“模型市场”和繁琐的技术集成工作，简化成了一个稳定、统一的接口。

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其最强大的功能是 ​智能路由​。你可以这样理解它：你不再需要手动为每个任务指定具体使用哪个模型（deepseek、即梦、doubao、Qwen 等模型）。你只需要提出需求，智能路由系统就会像一位经验丰富的调度员，根据多种因素自动为你选择当前最优的“执行者”。

这些因素包括：

1. ​任务类型​：是创意写作、复杂推理还是简单问答？系统会匹配最擅长的模型。

2. ​成本控制​：在保证效果的前提下，自动优先选用成本更低的模型。

3. ​性能与可用性​：实时监控各 API 的响应速度和稳定性，避开拥堵或故障的线路。

这个功能带来的直接好处是：你获得了更高的整体成功率、更优的响应速度以及更低的综合成本，而无需自己编写复杂的调度和维护代码。它让开发者从“模型运维”中解放出来，回归到业务逻辑本身。

应用示例

安装 claudecode

在 Windows 安装 claudecode

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获取 API

这里我们前往 AI Ping 平台获取 API，点两下就行了

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py 调用

然后这里我们使用 py 一键调用（这就是官方模版，可直接用，官方的模型多了一个}需要删除）

import requestsheaders = {  'Authorization': '<API_KEY>',  'Content-Type': 'application/json',}response = requests.post('https://aiping.cn/api/v1/chat/completions', headers=headers, json={    'model': 'DeepSeek-R1-0528',    'messages': [      {        'role': 'user',        'content': 'What is the meaning of life?'      }    ]    })response.encoding = 'utf-8'print(response.text)

输出结果

这是我没有做任何调整，就添加了模型输出的结果，比较难懂也难看

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然后我重新调整一下语言并让他针对具体的问题做回答

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Code 开发

现在我们开始 code 开发，我们需要先前往 C 盘下面的 users 里面的 administrator 文件夹下面进入.claude 目录，然后创建 json 文件添加：

{  "env": {    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic",    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>",     "API_TIMEOUT_MS": "3000000",    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,    "ANTHROPIC_MODEL": "Kimi-K2-Thinking",    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "Kimi-K2-Thinking",    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "Kimi-K2-Thinking",    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "Kimi-K2-Thinking",    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "Kimi-K2-Thinking"  }}

应用实战

我们在 cmd 模式下输入 claude 即可进入（这里我们可以自己创建一个文件夹，然后右击选择“在终端打开”即可进入命令行）

今天我们创建一个黑客加/解密在线工具。

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接下来投喂提示词

实现一个加解密在线工具支持各种的加解密语法（包含base64、base32、凯撒、AES、md5等）

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然后接下来就是一路等等等，一路 yesyesyes

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也是搞完了，让我们去看看效果如何

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效果如下

实操验证

这里我通过其他平台的在线工具验证了 base64 加

​解密的工具，完美解密，效果如下图

总结

对于许多开发者和团队来说，接入和使用大模型的过程，往往伴随着一些现实的麻烦。比如，模型那么多，到底哪个最适合自己手头的任务？每次换模型或者试新模型，都要重新研究一遍各自的 API 文档，调试不同的参数格式。项目真正跑起来后，还要操心并发请求怎么分配、如何管理令牌成本，这些琐碎但又关键的问题，常常会分散宝贵的精力。

AI Ping 所做的，就是把这些共通的麻烦事接手过来。它提供了一个统一的接入点，让你用一个标准的调用方式，就能访问到多个主流模型，省去了反复适配的功夫。平台会根据你的需求、模型的性能和当前的资源情况，帮你智能地调度请求。更重要的是，所有的使用量和成本都清晰可见，让你能心中有数，专注于构建应用功能本身，而不是底层复杂的调用逻辑。这本质上是一个服务于开发者的效率工具，旨在让技术集成变得更简单、更可控。

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