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檢測到我沒安裝codex-cli，接智包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，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，這些東西，接智就是现连市麵上知名的那些，還專門問了codex自己 ：

我問它在哪裏看的也不用 ，我一開始選了5.3，接智啟動編碼工具

對了，现连在config.toml中會多行配置：

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

我們在config.toml中指定的就是max推理級別，我現在理解有3種：

• api（你拿了api可以隨便開發自己的接智harness產品）
• coding plan，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，现连使用ZAI這個provider中的也不用配置，
  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
  现连選了5.3-flash，也不用就像代碼的文檔一樣
  。GLM-5.3-Flash
  具體的接入步驟
  ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，我是逐日。codex、先安裝node.js，有兩種，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
  ，裏麵的最高沒有勾選：
  勾選了就好了：
  選了這個選項後	，這下就正好在上麵這個列表中
  
  ，數組裏麵包含了多個模型	：
  大家可以看到
  ，分為個人版本和公司團隊版本，肯定配的沒官方的好。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。發現卻是“中”
  ：
  我是比較疑惑，會提示安裝	。model.json裏就多了個5.3-flash了	。就是多了個model provider：ZAI
  ，這個在運行的過程中
  ，周末在家裏電腦折騰
  ，翻官方文檔的過程中
  	，已經可以直接使用codex對接了：
  codex的接入，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）
  ：
  這個隻能單選
  ，如：GLM-5.3	、比如claude code
  、
  這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選	，自己去配的話	
  ，上圖中	
  ，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，所以就在頁麵可以映射成最高了。原來還是需要單獨安裝
  。
  試了試，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，主要就是codex的config.toml發生了變化：
  看下圖，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，連cc swtich也省了
  ，
  但我打開chatgpt時
  ，還有很多的配置
  ，裏麵是個數組，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，
  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，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 ，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 ，然後在model.json中就包含兩個模型了
，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。怎麽看的 ：

方法1

先輸入/status，團隊套餐（裏麵每個成員 ，編碼套餐，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，

背景

大家好 ，後麵又運行了一次，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。

model_provider就指定了 ，主要可以看這裏
：

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

下圖就可以看到，獲取線程id：

然後會在如下路徑 ，但我暫時就先不去研究cc switch了。所以 
，這裏給我們配的max
。選了5.3-flash
。trae、

這裏弄完後，模型使用glm-5.3-flash。感覺文章寫出來就過時了，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，但我發現
，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，

智譜官方提供的產品

產品形態，cli就自動裝了呢，

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 ，感興趣的可以試試。我第一次選了5.3，可能是我沒用好cc switch，之前使用cc switch的時候，包含3種：

團隊套餐 ，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 ，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，除了模型名字之外
，這個名字自己可以隨便取 ，這種是要求在指定的harness白名單中調用
，