引言
在当前的技术版图中，大模型已从实验室走向千行百业。从智能客服到代码生成，从医疗诊断到金融风控，AI 大模型正以基础设施的姿态重构数字化生态。然而，面对市场上琳琅满目的大模型服务（MaaS），开发者却陷入选择困境：
- 性能迷雾：某云厂商宣称毫秒级响应，实测延迟却超出预期
- 成本陷阱：标注超低价格的 API，调用百万次后费用激增
- 适配难题：金融行业需要的合规加密模型，在通用平台上频繁报错
在此背景下，AI Ping 大模型服务评测平台应运而生。它通过标准化评测体系、全维度数据透视和场景化推荐引擎，为开发者拨开迷雾，找到最适合业务需求的大模型服务。
一、平台背景
1.1 平台简介
AI Ping 是一个面向大模型使用者，提供全面、客观、真实的大模型服务评测平台。官方精心打造的大模型服务性能排行榜，由专业团队定期、高频率地输出测评结果，并进行实时更新，清晰地呈现每个供应商在不同时间段的数据表现，为开发者提供即时、详细的数据参考服务，助力行业提升 AI 产品应用的开发效率与服务质量。
目前，AI Ping 已经整合并评测了 20 余家供应商的数百个模型服务。其中，排行榜整合了各供应商的核心性能数据对比，涵盖延迟、吞吐、可靠性等关键指标，直观呈现不同供应商的大模型服务表现；模型详情页列表收录了供应商支持的模型服务参数，包括上下文长度、价格、最大输出长度等信息。
1.2 市场痛点
很多的企业因选型失误导致大模型项目延期或超支。大模型的价值不在于参数规模，而在于与业务场景的匹配度。而传统评测方式（如单一指标对比、主观体验评分）已无法满足精细化选型需求。
1.3 平台定位
AI Ping 的颠覆性在于，它不仅提供性能数据，更构建了评测 - 分析 - 推荐的闭环：
- 全维度评测：覆盖延迟、吞吐量、准确率、成本、合规性等 12 大核心指标
- 场景化分析：支持电商、金融、医疗等 8 大行业的定制化评测方案
- 动态监控：实时追踪模型迭代对性能的影响，避免一次评测长期失效
- 成本模拟器：输入业务量预测，自动计算 TCO（总拥有成本），规避隐性支出
二、场景评测
2.1 反洗钱（AML）场景
模拟 10 万笔交易数据，测试模型对可疑交易的识别率与误报率。
具体返回的代码这里就不列出了，很详细并且每一行代码都有对应的注释。
简单的看一下生成代码结果，非常不错。
还有上下文连接！输入以下指令，它会列出优化的具体点以及对应的代码。
输入：基于上次生成的结果代码，实现代码优化
具体优化点：
