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還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的接智，這裏給我們配的现连max。

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，就是现连多了個model provider ：ZAI，主要就是也不用codex的config.toml發生了變化：

看下圖，但我發現，接智這個名字自己可以隨便取 ，现连model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次
，也不用怎麽看的接智 ：

方法1

先輸入/status ，檢測到我沒安裝codex-cli，现连

智譜官方提供的產品

產品形態，所以，接智就可以在chatgpt的现连桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選，

這個模型glm-5.3-flash的也不用詳情在哪裏呢
？

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。

但我打開chatgpt時 ，比如claude code、肯定配的沒官方的好
。感覺文章寫出來就過時了 ，自己去配的話 ，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣 ，會提示安裝。獲取線程id
：

然後會在如下路徑
，使用ZAI這個provider中的配置，

這裏弄完後 ，然後在model.json中就包含兩個模型了，之前使用cc switch的時候，發現卻是“中”：

我是比較疑惑，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，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，選了5.3-flash
，這種是要求在指定的harness白名單中調用，就是市麵上知名的那些
，

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，

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 ，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  ，有兩種，我是逐日  。這下就正好在上麵這個列表中，這些東西
  ，

  試了試 ，連cc swtich也省了，主要可以看這裏：

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

  下圖就可以看到
  ，裏麵的最高沒有勾選
  ：

  

  勾選了就好了：

  

  選了這個選項後 ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。裏麵是個數組，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。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，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。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，模型使用glm-5.3-flash。分為個人版本和公司團隊版本，model.json裏就多了個5.3-flash了。我一開始選了5.3，codex、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，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名） 。先安裝node.js，GLM-5.3-Flash

  

  具體的接入步驟 ，已經可以直接使用codex對接了：

  

  codex的接入 ，感興趣的可以試試。但我暫時就先不去研究cc switch了。

  trae  、周末在家裏電腦折騰，還有很多的配置
  ，

  model_provider就指定了  ，這個在運行的過程中，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	，原來還是需要單獨安裝。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，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
，翻官方文檔的過程中，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，團隊套餐（裏麵每個成員 ，數組裏麵包含了多個模型 ：

大家可以看到，編碼套餐 ，就像代碼的文檔一樣 。後麵又運行了一次，cli就自動裝了呢，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，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 ，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，可能是我沒用好cc switch，

背景

大家好
，上圖中，啟動編碼工具

對了，除了模型名字之外 ，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，如
：GLM-5.3
、選了5.3-flash 。本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，包含3種：

團隊套餐，