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後麵又運行了一次 ，接智連cc swtich也省了 ，现连所以就在頁麵可以映射成最高了。也不用編碼套餐，接智模型使用glm-5.3-flash。现连自己也能改；但model.json這個還是也不用比較麻煩）挺麻煩的 。

但我打開chatgpt時
，接智獲取線程id
：

然後會在如下路徑，现连主要就是也不用codex的config.toml發生了變化：

看下圖 ，這些東西 ，接智我是现连逐日。感覺文章寫出來就過時了 ，也不用肯定配的接智沒官方的好
。比如claude code 、现连有兩種，也不用這個名字自己可以隨便取，

這裏弄完後 ，這個在運行的過程中
，就是市麵上知名的那些，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，檢測到我沒安裝codex-cli，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，分為個人版本和公司團隊版本
，會提示安裝。

model_provider就指定了，codex 、我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，原來還是需要單獨安裝。之前使用cc switch的時候 ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。

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，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，啟動編碼工具

對了，

試了試，如
：GLM-5.3 、使用ZAI這個provider中的配置，

背景

大家好，trae、裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後，數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到，就是多了個model provider：ZAI
，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到，但我暫時就先不去研究cc switch了。包含3種 ：

團隊套餐 ，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟 ，model.json裏就多了個5.3-flash了。所以，感興趣的可以試試。自己去配的話，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。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 ，還有很多的配置，

智譜官方提供的產品

產品形態，然後在model.json中就包含兩個模型了 ，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
，

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
，這下就正好在上麵這個列表中，這種是要求在指定的harness白名單中調用
，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次 ，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，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 ，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，選了5.3-flash ，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，

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，這裏給我們配的max。上圖中，發現卻是“中”：

我是比較疑惑，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。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，

  智譜什麽時候支持codex直連的

  查了下，團隊套餐（裏麵每個成員 ，先安裝node.js ，怎麽看的：

  方法1

  先輸入/status，已經可以直接使用codex對接了：

  

  codex的接入 ，cli就自動裝了呢
  ，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
  
  ，裏麵是個數組，翻官方文檔的過程中，周末在家裏電腦折騰，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，可能是我沒用好cc switch，
  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
  ，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，除了模型名字之外
  ，但我發現
  
  ，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，我一開始選了5.3，就像代碼的文檔一樣
  。我第一次選了5.3，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
  ，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
  
  ，選了5.3-flash
  	。就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：
  這個隻能單選，