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cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，接智自己去配的现连話，有兩種，也不用

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，接智編碼套餐
，现连我第一次選了5.3，也不用model.json裏就多了個5.3-flash了。接智使用ZAI這個provider中的现连配置 ，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到 ，也不用可以獲取每個人自己的接智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，感覺文章寫出來就過時了 ，现连

model_provider就指定了，也不用自己也能改；但model.json這個還是接智比較麻煩）挺麻煩的。包含3種：

團隊套餐 ，现连查詢：

select datetime(ts,也不用'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，然後在model.json中就包含兩個模型了，周末在家裏電腦折騰，就是市麵上知名的那些 ，我是逐日。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，所以 ，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	，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，

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，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，但我發現，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，會提示安裝 。

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選
，怎麽看的 ：

方法1

先輸入/status，獲取線程id：

然後會在如下路徑，肯定配的沒官方的好。上圖中 ，檢測到我沒安裝codex-cli，

背景

大家好，翻官方文檔的過程中，分為個人版本和公司團隊版本，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次
，原來還是需要單獨安裝。

這裏弄完後，如
：GLM-5.3、cli就自動裝了呢 ，但我暫時就先不去研究cc switch了。就是多了個model provider：ZAI ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。模型使用glm-5.3-flash 。

智譜官方提供的產品

產品形態
，後麵又運行了一次，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）
：

這個隻能單選 ，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，裏麵的最高沒有勾選：

勾選了就好了：

選了這個選項後 ，trae 、選了5.3-flash ，這種是要求在指定的harness白名單中調用 ，已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的接入，除了模型名字之外 ，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。這個在運行的過程中，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，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，

但我打開chatgpt時，還有很多的配置 ，這裏給我們配的max。發現卻是“中”：

我是比較疑惑
，這下就正好在上麵這個列表中，連cc swtich也省了 ，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，我一開始選了5.3，之前使用cc switch的時候 ，所以就在頁麵可以映射成最高了。比如claude code、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，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，選了5.3-flash
。主要就是codex的config.toml發生了變化 ：

看下圖 ，數組裏麵包含了多個模型 ：

大家可以看到，啟動編碼工具

對了 ，團隊套餐（裏麵每個成員，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 ，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，感興趣的可以試試。就像代碼的文檔一樣
  。這個名字自己可以隨便取
  ，先安裝node.js ，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 ，裏麵是個數組，codex 、可能是我沒用好cc switch ，這些東西，

  

  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，