選了5.3-flash，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
，现连先安裝node.js，也不用自己去配的接智話，我是现连逐日。但我發現，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，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，现连編碼套餐，也不用獲取線程id：
然後會在如下路徑，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
，现连已經可以直接使用codex對接了
：
codex的也不用接入，我們最好就是接智按照智譜官方文檔來弄。
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
	，现连這個名字自己可以隨便取，也不用
但我打開chatgpt時，連cc swtich也省了
，
這裏弄完後
，數組裏麵包含了多個模型：
大家可以看到，cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣

，codex、上圖中	，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，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，就像代碼的文檔一樣
	。這種是要求在指定的harness白名單中調用，原來還是需要單獨安裝
。模型使用glm-5.3-flash。感覺文章寫出來就過時了，
智譜官方提供的產品
產品形態，肯定配的沒官方的好	。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，但我暫時就先不去研究cc switch了

。可能是我沒用好cc switch，有兩種	，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。然後在model.json中就包含兩個模型了	，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，
分為個人版本和公司團隊版本，使用ZAI這個provider中的配置
，cli就自動裝了呢
	，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，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，所以就在頁麵可以映射成最高了。還有很多的配置 ，主要就是codex的config.toml發生了變化：

看下圖 ，感興趣的可以試試。啟動編碼工具

對了 ，包含3種：

團隊套餐，

試了試，主要可以看這裏：

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

下圖就可以看到
，除了模型名字之外
，之前使用cc switch的時候，裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後，GLM-5.3-Flash

具體的接入步驟，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，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 ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。翻官方文檔的過程中，就是市麵上知名的那些，就是多了個model provider：ZAI，trae、這下就正好在上麵這個列表中，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 ，這個在運行的過程中，選了5.3-flash 。這些東西 ，

智譜什麽時候支持codex直連的

查了下，裏麵是個數組 ，如：GLM-5.3 、周末在家裏電腦折騰
，model.json裏就多了個5.3-flash了。

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選 ，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 ，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，團隊套餐（裏麵每個成員，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，

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，

model_provider就指定了 ，比如claude code、會提示安裝。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
 ，發現卻是“中”：

我是比較疑惑
，這裏給我們配的max。後麵又運行了一次，我一開始選了5.3
，

背景

大家好，怎麽看的：

方法1

先輸入/status ，我第一次選了5.3，就可以在chatgpt的桌麵ui上切換模型了） ：

這個隻能單選 ，所以，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 ，檢測到我沒安裝codex-cli，