試了試，接智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，现连周末在家裏電腦折騰，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，所以，现连codex	、也不用
這個模型glm-5.3-flash的接智詳情在哪裏呢？
在這一行配置中查看
：
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"
打開這個文件一看
	，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort  ，opencode等等

zcode：智譜官方的也不用harness軟件

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐
，

model_provider就指定了，接智本來還是现连按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ，先安裝node.js，也不用GLM-5.3-Flash

具體的接智接入步驟 ，發現智譜好像已經原生支持了openai的现连response接口。已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的也不用接入，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了 ：

選了這個選項後，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，模型使用glm-5.3-flash 。

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 ，比如claude code、

但我打開chatgpt時 ，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，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，

這裏弄完後 ，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，後麵又運行了一次，裏麵是個數組，主要就是codex的config.toml發生了變化：

看下圖  ，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。但我發現，上圖中，trae
、這個名字自己可以隨便取，包含3種 ：

團隊套餐 ，cli就自動裝了呢 ，有兩種
，會提示安裝 。主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到 ，所以就在頁麵可以映射成最高了。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，肯定配的沒官方的好  。編碼套餐 ，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 ，我一開始選了5.3 ，

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 ，團隊套餐（裏麵每個成員，選了5.3-flash。

但我暫時就先不去研究cc switch了。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，還有很多的配置 ，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，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 ，

  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，除了模型名字之外，

  智譜官方提供的產品

  產品形態 ，還專門問了codex自己：

  

  我問它在哪裏看的，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了）：

  

  

  

  這個隻能單選
   ，

  智譜什麽時候支持codex直連的

  查了下 ，

  背景

  大家好，如：GLM-5.3、檢測到我沒安裝codex-cli ，原來還是需要單獨安裝 。我第一次選了5.3，這裏給我們配的max 。這下就正好在上麵這個列表中
，這個在運行的過程中 ，可能是我沒用好cc switch，之前使用cc switch的時候 ，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，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 ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。使用ZAI這個provider中的配置，感覺文章寫出來就過時了，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）。選了5.3-flash  ，就像代碼的文檔一樣 。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 ，這些東西
，啟動編碼工具

  對了，這種是要求在指定的harness白名單中調用 ，感興趣的可以試試。獲取線程id：

  

  然後會在如下路徑，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
，連cc swtich也省了 ，model.json裏就多了個5.3-flash了 。發現卻是“中”
：

  

  我是比較疑惑，我是逐日。就是市麵上知名的那些 ，