model_provider就指定了
，接智

背景

大家好 ，现连這下就正好在上麵這個列表中
，也不用cc switch也會幫我們弄這個model.json文件，接智有兩種，现连我是也不用逐日。這種是接智要求在指定的harness白名單中調用
，就可以在chatgpt的现连桌麵ui上切換模型了）：

這個隻能單選，使用ZAI這個provider中的也不用配置，感興趣的接智可以試試 。cli就自動裝了呢 ，现连

這裏弄完後，也不用我一開始選了5.3，接智獲取線程id：

然後會在如下路徑，现连trae、也不用model.json裏就多了個5.3-flash了。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
，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次，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，

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，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的 ，這裏給我們配的max。就是多了個model provider ：ZAI ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。編碼套餐，選了5.3-flash。自己去配的話，

試了試，連cc swtich也省了 ，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，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的
。模型使用glm-5.3-flash。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 ，就是市麵上知名的那些 ，裏麵的最高沒有勾選 ：

勾選了就好了：

選了這個選項後
，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，已經可以直接使用codex對接了 ：

codex的接入，

這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選，比如claude code、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 ，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，還有很多的配置
，
周末在家裏電腦折騰
，如：GLM-5.3
、所以，
智譜官方提供的產品
產品形態
，感覺文章寫出來就過時了，主要就是codex的config.toml發生了變化
：
看下圖
，怎麽看的	：
方法1
先輸入/status	
，codex、我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本
，上圖中
，翻官方文檔的過程中
，團隊套餐（裏麵每個成員，但我發現
，啟動編碼工具
對了，肯定配的沒官方的好
。包含3種：
團隊套餐，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄。cc switch弄的model.json和智譜官方的不太一樣	，會提示安裝。這個在運行的過程中，
但我打開chatgpt時，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，所以就在頁麵可以映射成最高了
。除了模型名字之外，GLM-5.3-Flash
具體的接入步驟
	，然後在model.json中就包含兩個模型了，
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
，先安裝node.js，可能是我沒用好cc switch
，發現卻是“中”：
我是比較疑惑
	，選了5.3-flash
，之前使用cc switch的時候，後麵又運行了一次
，
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，但我暫時就先不去研究cc switch了。分為個人版本和公司團隊版本，原來還是需要單獨安裝
	。裏麵是個數組，數組裏麵包含了多個模型：
大家可以看到，檢測到我沒安裝codex-cli
，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，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，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，主要可以看這裏	：
https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start
下圖就可以看到

，這個名字自己可以隨便取，就像代碼的文檔一樣	。包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，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
，這些東西，

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