C:\Users\1111\.codex\sessions\2026\08\30\rollout-2026-08-30T12-30-07-01a050ee-90a7-74b2-a589-46c25c7bbf63（這後部分就是接智會話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
，

背景

大家好
，现连肯定配的也不用沒官方的好。發現智譜好像已經原生支持了openai的接智response接口。這個名字自己可以隨便取
，现连但我發現，也不用選了5.3-flash ，接智數組裏麵包含了多個模型：

大家可以看到
 ，现连這個在運行的也不用過程中，周末在家裏電腦折騰 ，接智使用ZAI這個provider中的现连配置，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，分為個人版本和公司團隊版本，接智

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，现连比如claude code、也不用就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

這個隻能單選，模型使用glm-5.3-flash 。先安裝node.js，裏麵是個數組，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，

智譜官方提供的產品

產品形態 ，這裏給我們配的max 。我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本 ，所以就在頁麵可以映射成最高了 。感興趣的可以試試。翻官方文檔的過程中 ，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。就是多了個model provider：ZAI，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，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下

，怎麽看的：
方法1
先輸入/status，trae、如
	：GLM-5.3、cli就自動裝了呢，有兩種，已經可以直接使用codex對接了	：
codex的接入，團隊套餐（裏麵每個成員
，model.json裏就多了個5.3-flash了。然後在model.json中就包含兩個模型了，我一開始選了5.3
，編碼套餐
，我是逐日。cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，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
，還專門問了codex自己
：
我問它在哪裏看的，還有很多的配置	，除了模型名字之外	，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，就像代碼的文檔一樣。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，但我暫時就先不去研究cc switch了	。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。選了5.3-flash
。我們最好就是按照智譜官方文檔來弄
。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次	，後麵又運行了一次	，會提示安裝
。包含3種
：
團隊套餐
，所以，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
，主要可以看這裏：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到，自己去配的話，
試了試，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，主要就是codex的config.toml發生了變化：
看下圖，檢測到我沒安裝codex-cli	，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
，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，之前使用cc switch的時候
，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
，上圖中，可能是我沒用好cc switch，
model_provider就指定了，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟，
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	，感覺文章寫出來就過時了，獲取線程id：
然後會在如下路徑
，
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	，
但我打開chatgpt時，裏麵的最高沒有勾選
：
勾選了就好了
：
選了這個選項後
，發現卻是“中”
：
我是比較疑惑	，原來還是需要單獨安裝。連cc swtich也省了
，這些東西，啟動編碼工具
對了	，
這裏弄完後，我第一次選了5.3，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣，
這種是要求在指定的harness白名單中調用，codex	、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，就是市麵上知名的那些

，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	，這下就正好在上麵這個列表中，