【AI】在 VSCode 中薅大模型羊毛?我用 Kilo Code + AI Ping 实现免费智能编程

一、引言:AI 编程助手很香,但价格劝退?

近年来,AI 编程工具如 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等迅速普及,极大提升了开发效率。然而,这些工具大多采用订阅制,月费动辄 10~20 美元,对个人开发者或学生群体而言是一笔不小开支。

有没有一种方式,既能享受强大的 AI 编程能力,又几乎零成本

答案是:有!

通过 Kilo Code(VSCode 插件) + AIPing大模型API统一调度平台)的组合,你可以在本地免费调用多个国产高性能大模型,包括 GLM-4.6、MiniMax-M2、Kimi-K2-Thinking 等,且完全兼容 OpenAI API 协议。

更重要的是——这一切合法、合规、安全,且由国内专业团队维护,响应快、中文强、支持好。

二、什么是 AI Ping?为什么它被称为“大模型大众点评”?

可以通过此专属链接注册登录,送30的算力:https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ

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AI Ping 是一个集大模型服务评测一站式调用于一体的开发者平台。其核心价值在于解决两大痛点:

  1. 选型难:不同厂商模型性能差异大,缺乏客观数据;
  2. 接入繁:每家 API 格式不一,切换成本高。

为此,AI Ping 提供四大核心功能:

  • 7×24 小时性能评测榜单:实时监控延迟、吞吐、稳定性,权威发布《2025 大模型服务性能排行榜》(联合清华大学与中国软件评测中心);
  • 统一API接口:一套代码调用 400+ 模型服务,告别多平台适配;
  • 智能路由调度:根据成本、速度、负载自动选择最优供应商;
  • 个人数据中心:清晰展示每次调用的 Token 消耗与费用,成本透明可控。

正因如此,开发者亲切地称它为 大模型API服务的大众点评

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三、Kilo Code 是什么?它能做什么?

Kilo Code 是一款开源的 VSCode 插件,支持智能代码补全、函数生成、错误解释、注释生成等功能。默认情况下,它依赖 OpenAI 或 Anthropic 的 API,但通过自定义baseUrlapiKey,可无缝对接任何兼容 OpenAI 协议的平台——包括 AI Ping。

这意味着:你不需要修改插件源码,只需改两行配置,就能让它“认”AI Ping 为后端

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四、实战教程:三步配置 Kilo Code 使用 AI Ping

步骤 1:注册 AI Ping 账号并获取 API Key

  1. 访问 https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ
  2. 注册账号(支持手机号或邮箱)
  3. 进入「个人中心」→「API 密钥」→ 创建新密钥
  4. 复制你的 API Key(注意保密,切勿泄露)

💡 新用户注册即送 免费算力额度,足够日常开发使用。

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步骤 2:安装 Kilo Code 插件

  1. 打开 VSCode
  2. 进入扩展市场(Extensions)
  3. 搜索 “Kilo Code”
  4. 点击「Install」安装
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注意安装后Kilo Code需要登录一下,这里我使用邮箱注册登录,登录后就可以设置了。

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步骤 3:配置 Kilo Code 使用 AI Ping

点击右上角齿轮装的设置选项,添加以下内容:

{ "API提供商": "OpenAI Compatible", "OpenAI基础URL": "https://aiping.cn/api/v1", "API密钥": "*********************************", "模型": "GLM-4.6" } 
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⚠️ 注意:请将 your-aiping-api-key-here 替换为你的真实 API Key。

保存后,重启 VSCode。

五、选择免费高性能模型,开启智能编程,生成一个Python版To do list应用程序

在 Kilo Code 设置中,你可以指定使用的模型名称。推荐以下免费或极低成本的优质模型:

模型名称特点适用场景
MiniMax-M2中文理解强,推理稳定日常编码、文档生成
GLM-4.6智谱出品,上下文长复杂逻辑、长文本处理
Kimi-K2-Thinking支持深度推理算法设计、系统架构

例如,在代码中触发补全时,Kilo Code 会自动向 AI Ping 发起请求,后者根据你指定的模型名,智能路由到对应供应商,并返回结果。这里我使用GLM-4.6模型。

在对话框中输入,“生成一个python版本的todolist应用程序”就开始了愉快的智能编程之旅!

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import json import os from datetime import datetime class Task: """表示单个任务的类""" def __init__(self, title,, created_date=None, due_date=None, completed=False): self.title = title self.description = description self.created_date = created_date or datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") self.due_date = due_date self.completed = completed self.completed_date = None def mark_completed(self): """标记任务为已完成""" self.completed = True self.completed_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") def to_dict(self): """将任务转换为字典格式,便于JSON序列化""" return { "title": self.title, "description": self.description, "created_date": self.created_date, "due_date": self.due_date, "completed": self.completed, "completed_date": self.completed_date } @classmethod def from_dict(cls, data): """从字典创建任务对象""" task = cls( title=data["title"], description=data.get("description", ""), created_date=data.get("created_date"), due_date=data.get("due_date"), completed=data.get("completed", False) ) task.completed_date = data.get("completed_date") return task class TodoList: """管理待办事项列表的类""" def __init__(self, filename="todo_list.json"): self.tasks = [] self.filename = filename self.load_tasks() def add_task(self, title,, due_date=None): """添加新任务""" task = Task(title, description, due_date=due_date) self.tasks.append(task) self.save_tasks() return task def get_task_by_id(self, task_id): """根据ID获取任务""" if 0 <= task_id < len(self.tasks): return self.tasks[task_id] return None def mark_task_completed(self, task_id): """标记任务为已完成""" task = self.get_task_by_id(task_id) if task: task.mark_completed() self.save_tasks() return True return False def delete_task(self, task_id): """删除任务""" task = self.get_task_by_id(task_id) if task: self.tasks.remove(task) self.save_tasks() return True return False def get_pending_tasks(self): """获取所有未完成的任务""" return [task for task in self.tasks if not task.completed] def get_completed_tasks(self): """获取所有已完成的任务""" return [task for task in self.tasks if task.completed] def save_tasks(self): """保存任务到文件""" tasks_data = [task.to_dict() for task in self.tasks] with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(tasks_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) def load_tasks(self): """从文件加载任务""" if os.path.exists(self.filename): try: with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as f: tasks_data = json.load(f) self.tasks = [Task.from_dict(data) for data in tasks_data] except (json.JSONDecodeError, KeyError): self.tasks = [] else: self.tasks = [] class TodoApp: """TodoList应用程序的用户界面""" def __init__(self): self.todo_list = TodoList() def display_menu(self): """显示主菜单""" print("\n" + "="*40) print("欢迎使用待办事项管理应用程序") print("="*40) print("1. 查看所有任务") print("2. 查看未完成任务") print("3. 查看已完成任务") print("4. 添加新任务") print("5. 标记任务为已完成") print("6. 删除任务") print("7. 退出应用程序") print("="*40) def display_tasks(self, tasks, title="任务列表"): """显示任务列表""" print(f"\n{title}:") print("-" * 60) if not tasks: print("没有任务。") return for i, task in enumerate(tasks, 1): status = "✓" if task.completed else "○" print(f"{i}. [{status}] {task.title}") if task.description: print(f" 描述: {task.description}") if task.due_date: print(f" 截止日期: {task.due_date}") print(f" 创建时间: {task.created_date}") if task.completed and task.completed_date: print(f" 完成时间: {task.completed_date}") print() def get_user_input(self, prompt, required=True): """获取用户输入""" while True: value = input(prompt).strip() if value or not required: return value print("此字段为必填项,请重新输入。") def add_task_interface(self): """添加任务的用户界面""" print("\n添加新任务:") title = self.get_user_input("任务标题: ") description = self.get_user_input("任务描述 (可选): ", required=False) due_date = self.get_user_input("截止日期 (格式: YYYY-MM-DD, 可选): ", required=False) if due_date and not self.validate_date_format(due_date): print("日期格式无效,请使用 YYYY-MM-DD 格式。") return task = self.todo_list.add_task(title, description, due_date) print(f"任务 '{task.title}' 已成功添加!") def validate_date_format(self, date_str): """验证日期格式""" try: datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d") return True except ValueError: return False def mark_task_completed_interface(self): """标记任务为已完成的用户界面""" pending_tasks = self.todo_list.get_pending_tasks() if not pending_tasks: print("没有未完成的任务。") return self.display_tasks(pending_tasks, "未完成任务列表") try: task_id = int(self.get_user_input("请输入要标记为已完成的任务编号: ")) - 1 if self.todo_list.mark_task_completed(task_id): print("任务已标记为已完成!") else: print("无效的任务编号。") except ValueError: print("请输入有效的数字。") def delete_task_interface(self): """删除任务的用户界面""" if not self.todo_list.tasks: print("没有任务可删除。") return self.display_tasks(self.todo_list.tasks, "所有任务列表") try: task_id = int(self.get_user_input("请输入要删除的任务编号: ")) - 1 if self.todo_list.delete_task(task_id): print("任务已成功删除!") else: print("无效的任务编号。") except ValueError: print("请输入有效的数字。") def run(self): """运行应用程序""" while True: self.display_menu() choice = self.get_user_input("请选择操作 (1-7): ") if choice == "1": self.display_tasks(self.todo_list.tasks, "所有任务") elif choice == "2": self.display_tasks(self.todo_list.get_pending_tasks(), "未完成任务") elif choice == "3": self.display_tasks(self.todo_list.get_completed_tasks(), "已完成任务") elif choice == "4": self.add_task_interface() elif choice == "5": self.mark_task_completed_interface() elif choice == "6": self.delete_task_interface() elif choice == "7": print("感谢使用待办事项管理应用程序,再见!") break else: print("无效的选择,请重新输入。") if __name__ == "__main__": app = TodoApp() app.run() 

六、为什么这个方案更优?三大优势解析

特性优势具体详情(或例子)
成本近乎为零节省费用AI Ping 提供免费额度,Token 价格远低于 Copilot(如 GLM-4.6 输入 1000 token 仅需 ¥0.005)
中文支持更强精准理解国产模型对中文注释、技术文档理解更准确,避免英文模型翻译导致的语义偏差
性能透明可控全面监控可查看每次调用的模型名称、供应商、延迟、Token 消耗及费用

七、适用人群与典型场景

用户群体主要用途优势说明
学生党做课程项目、写毕业设计无需付费即可获得 AI 辅助
独立开发者快速验证产品原型控制 MVP 成本,经济高效
中小企业团队替代商业编程助手降低研发支出,节省费用
技术博主/讲师演示 AI 编程效果无需担心 API 费用,轻松展示

一位用户反馈:“以前每月 Copilot 花 120 元,现在用 AI Ping + Kilo Code,一个月不到 2 元,效果差不多!”

九、结语:让每个开发者都平等地享受 AI 红利

过去,顶级 AI 编程工具是“付费玩家”的特权;如今,借助 AI Ping 这样的开放平台,普通开发者也能以极低成本接入高性能大模型。

Kilo Code + AI Ping 的组合,不是“薅羊毛”,而是技术民主化的体现——让创新不再被价格门槛阻挡。

如果你也在寻找 Copilot 的平替方案,不妨立即尝试:

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