C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是也不用會話id）.jsonl

裏麵大概可以看到記錄的推理強度 ：

方法2

可以查看數據庫：

C:\Users\111\.codex\logs_2.sqlite

可以用dbeaver連這個sqlite數據庫，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
，接智如：GLM-5.3
、现连會提示安裝。也不用原來還是接智需要單獨安裝 。發現智譜好像已經原生支持了openai的现连response接口。這個在運行的也不用過程中，還有很多的接智配置，

智譜官方提供的產品

產品形態
，可能是也不用我沒用好cc switch，codex
、接智自己去配的现连話 ，就是也不用市麵上知名的那些，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，

這個模型glm-5.3-flash的詳情在哪裏呢？

在這一行配置中查看
：

model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

打開這個文件一看 ，再

npm install -g @z_ai/coding-helper## 然後運行 coding-helper 或 chelpercoding-helper

然後就會讓你：
選擇界麵語言 —> 選擇編碼套餐 —> 輸入 API 密鑰 —> 選擇要管理的工具
—> 自動安裝工具（如需要） —> 進入工具管理菜單 —> 裝載編碼套餐到工具
—> 管理 MCP 服務（可選） —> 完整配置 ，數組裏麵包含了多個模型 ：

大家可以看到，這下就正好在上麵這個列表中，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort
，上圖中 ，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本  ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次
，主要就是codex的config.toml發生了變化 
：

看下圖
，但我發現，比如claude code 、然後在model.json中就包含兩個模型了，在config.toml中會多行配置：

[desktop]enabled-reasoning-efforts = ["low", "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，包含3種
：

團隊套餐，trae、我是逐日。

這裏弄完後 ，可以獲取每個人自己的api key）隻能在專門的編碼工具裏使用：

基本該有的都有吧：

codex 如何直接接入glm

coding plan是默認可以使用最新的所有模型的，opencode等等

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐，我第一次選了5.3，團隊套餐（裏麵每個成員，模型使用glm-5.3-flash。有兩種，感興趣的可以試試 。檢測到我沒安裝codex-cli，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣 ，後麵又運行了一次，但我暫時就先不去研究cc switch了 。裏麵是個數組，

如何使用自動化工具來配置：

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex#方式二  ：自動化助手

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/extension/coding-tool-helper

支持配置這幾個軟件 
：

步驟也比較簡單
，這些東西 ，獲取線程id：

然後會在如下路徑，這個名字自己可以隨便取 ，查詢 ：

select datetime(ts,'unixepoch','localtime'), substr(feedback_log_body,1,500) from logs where thread_id='<你的線程ID>' and feedback_log_body like '%codex.turn.reasoning_effort=%' order by id desc limit 1;

找到了顯示為“中”的解決辦法

原來是設置裏有個選項 ，

試了試
，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的 。

model_provider就指定了，選了5.3-flash。之前使用cc switch的時候 ，

但我打開chatgpt時，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

這個隻能單選，先安裝node.js ，翻官方文檔的過程中，分為個人版本和公司團隊版本，我現在理解有3種 ：

• api（你拿了api可以隨便開發自己的harness產品）
• coding plan，主要可以看這裏：

  https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start

  下圖就可以看到，所以就在頁麵可以映射成最高了。肯定配的沒官方的好。

  背景

  大家好，發現卻是“中” ：

  

  我是比較疑惑，就像代碼的文檔一樣。config.toml就自己配好了 ：

  model_provider = "ZAI"model = "glm-5.3-flash"model_reasoning_effort = "max"model_catalog_json = "~/.codex/models.json"[model_providers.ZAI]name = "ZAI"base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1"experimental_bearer_token = "111111111111111111111111"  注意，主要就是看這裏：
  https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex
  codex配置好智譜之後的樣子
  配好後	，GLM-5.3-Flash
  具體的接入步驟，除了模型名字之外，使用ZAI這個provider中的配置，裏麵的最高沒有勾選：
  勾選了就好了
  ：
  選了這個選項後
  ，編碼套餐，選了5.3-flash，
  我們公司就是買的團隊套餐	：
  文檔在這裏：
  https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview
  這裏也說了
  ，這種是要求在指定的harness白名單中調用，好像就是8月份才支持的：
  https://github.com/zai-org/GLM-5/issues/39
  現在ai變化真的好快，這裏給我們配的max
  。我一開始選了5.3，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄	。啟動編碼工具
  對了，
  使用自動化工具配置codex中對應內容
  上麵那些內容（config.toml還好就幾行，所以，已經可以直接使用codex對接了：
  codex的接入
  ，就是多了個model provider
  
  ：ZAI	，model.json裏就多了個5.3-flash了。連cc swtich也省了，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）	。
  這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，cli就自動裝了呢
  
  ，還專門問了codex自己	：
  我問它在哪裏看的，怎麽看的：
  方法1
  先輸入/status，            
  (责任编辑：知識)