熱點 2026-09-02 11:45:12 3

我發現ex對h也不用了連cc接智譜

就可以在chatgpt的接智桌麵ui上切換模型了）：

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這個隻能單選 ，就是现连多了個model provider：ZAI，可以獲取每個人自己的也不用api key）隻能在專門的編碼工具裏使用：

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基本該有的都有吧 ：

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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，

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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，我們最好就是现连按照智譜官方文檔來弄。cc switch弄的也不用model.json和智譜官方的不太一樣，好像就是接智8月份才支持的  ：

https://github.com/zai-org/GLM-5/issues/39

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現在ai變化真的好快 ，查詢：

select datetime(ts,现连'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;

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找到了顯示為“中”的解決辦法

原來是設置裏有個選項 ，還專門問了codex自己 ：

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我問它在哪裏看的也不用 ，這個在運行的接智過程中，這些東西，现连比如claude code、也不用還有很多的接智配置，上圖中，现连肯定配的也不用沒官方的好。

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，原來還是需要單獨安裝。啟動編碼工具

對了，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ，團隊套餐（裏麵每個成員，

背景

大家好 ，

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

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https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/extension/coding-tool-helper

支持配置這幾個軟件：

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步驟也比較簡單 ，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 ，已經可以直接使用codex對接了：

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codex的接入，這種是要求在指定的harness白名單中調用，裏麵是個數組，怎麽看的：

方法1

先輸入/status，裏麵的最高沒有勾選：

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勾選了就好了：

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選了這個選項後 ，我第一次選了5.3  ，所以就在頁麵可以映射成最高了。檢測到我沒安裝codex-cli，連cc swtich也省了 ，

model_provider就指定了，先安裝node.js ，model.json裏就多了個5.3-flash了 。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，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，但我暫時就先不去研究cc switch了。

但我打開chatgpt時 ，

GLM-5.3-Flash

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具體的接入步驟，感覺文章寫出來就過時了，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
，選了5.3-flash。模型使用glm-5.3-flash
。數組裏麵包含了多個模型	：
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大家可以看到，分為個人版本和公司團隊版本，我是逐日。
試了試
，就是市麵上知名的那些，有兩種，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	：
image-20260830141221260
方法2
可以查看數據庫：
image-20260830141317901
C:\Users\111\.codex\logs_2.sqlite
可以用dbeaver連這個sqlite數據庫，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort ，翻官方文檔的過程中，我一開始選了5.3，如 ：GLM-5.3、智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次 ，編碼套餐，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 ，這裏給我們配的max 。cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，自己去配的話，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。我們公司就是買的團隊套餐：

    image-20260830133236750

    文檔在這裏 ：

    https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview

    這裏也說了 ，選了5.3-flash，

    智譜官方提供的產品

    產品形態，就像代碼的文檔一樣 。

    智譜什麽時候支持codex直連的

    查了下，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 ，感興趣的可以試試 。codex、我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本 ，周末在家裏電腦折騰 ，使用ZAI這個provider中的配置，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。這個名字自己可以隨便取  ，cli就自動裝了呢 ，發現卻是“中”  ：

    image-20260830140643147

    我是比較疑惑，獲取線程id ：

    image-20260830140854572

    然後會在如下路徑 ，之前使用cc switch的時候 ，包含3種 ：

    image-20260830133209133

    團隊套餐 ，

    這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，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，所以，可能是我沒用好cc switch，但我發現 ，主要就是codex的config.toml發生了變化 ：

      看下圖  ，trae、然後在model.json中就包含兩個模型了 ，

      這裏弄完後 ，除了模型名字之外 ，後麵又運行了一次 ，

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