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團隊套餐（裏麵每個成員 ，接智先安裝node.js ，现连

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，也不用所以，接智這種是现连要求在指定的harness白名單中調用 ，

智譜官方提供的產品

產品形態 ，

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 ，接智我第一次選了5.3 ，现连自己去配的也不用話，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，接智智譜默認用的现连這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。然後在model.json中就包含兩個模型了
，也不用本來還是接智按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
，發現智譜好像已經原生支持了openai的现连response接口
。會提示安裝。也不用這下就正好在上麵這個列表中，

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 ，就像代碼的文檔一樣。

這裏弄完後，啟動編碼工具

對了
，發現卻是“中” ：

我是比較疑惑，還有很多的配置，模型使用glm-5.3-flash。翻官方文檔的過程中，檢測到我沒安裝codex-cli，編碼套餐 ，

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，所以就在頁麵可以映射成最高了。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 ，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟，有兩種  ，找到log文件：

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
，選了5.3-flash。肯定配的沒官方的好。

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下 ，就是市麵上知名的那些
，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，這個名字自己可以隨便取，後麵又運行了一次 ，使用ZAI這個provider中的配置，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，獲取線程id：

然後會在如下路徑，就是多了個model provider：ZAI，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，包含3種：

團隊套餐，opencode等等

zcode
：智譜官方的harness軟件

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐 ，如
：GLM-5.3 、之前使用cc switch的時候，原來還是需要單獨安裝。這裏給我們配的max。

背景

大家好，上圖中 ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。裏麵的最高沒有勾選：

勾選了就好了：

選了這個選項後，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，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，但我暫時就先不去研究cc switch了。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，

試了試 ，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件 ，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到，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，我一開始選了5.3，cli就自動裝了呢，主要就是codex的config.toml發生了變化
：
看下圖，trae、周末在家裏電腦折騰，比如claude code	、
model_provider就指定了
，
但我打開chatgpt時，model.json裏就多了個5.3-flash了
。codex、這個在運行的過程中，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：
這個隻能單選
，我是逐日。感覺文章寫出來就過時了，感興趣的可以試試。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，數組裏麵包含了多個模型
：
大家可以看到，選了5.3-flash
，裏麵是個數組	，但我發現
，還專門問了codex自己
：
我問它在哪裏看的
，分為個人版本和公司團隊版本，已經可以直接使用codex對接了
：
codex的接入	
，這些東西，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，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，可能是我沒用好cc switch，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。連cc swtich也省了，除了模型名字之外
，