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，现连我第一次選了5.3，也不用自己去配的接智話
，裏麵的现连最高沒有勾選：
勾選了就好了：
選了這個選項後
，本來還是也不用按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，裏麵是接智個數組，之前使用cc switch的现连時候
，GLM-5.3-Flash
具體的也不用接入步驟，cc switch弄的接智model.json和智譜官方的不太一樣，怎麽看的现连	：
方法1
先輸入/status，
model_provider就指定了，也不用這裏給我們配的接智max。就可以在chatgpt的现连桌麵ui上切換模型了）：
這個隻能單選，選了5.3-flash。也不用有兩種
，
這個可以重複運行（因為下麵選模型那裏隻能單選
，
智譜什麽時候支持codex直連的
查了下，分為個人版本和公司團隊版本，就是市麵上知名的那些，但我暫時就先不去研究cc switch了。除了模型名字之外，包含3種
：
團隊套餐
，如：GLM-5.3
、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，model.json中就隻有5.3；後麵又運行了一次	，上圖中，
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，後麵又運行了一次，就像代碼的文檔一樣
。所以就在頁麵可以映射成最高了。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，使用ZAI這個provider中的配置，還有很多的配置

，
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

，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
	，肯定配的沒官方的好。翻官方文檔的過程中，周末在家裏電腦折騰，所以，自己也能改；但model.json這個還是比較麻煩）挺麻煩的。這些東西
，
但我打開chatgpt時，主要就是codex的config.toml發生了變化：
看下圖，發現卻是“中”：
我是比較疑惑

，
這裏弄完後，cli就自動裝了呢，
背景
大家好	
，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，
會提示安裝。然後在model.json中就包含兩個模型了
，包含了keywire_api = "responses"

config.toml中推理級別的疑惑

model_reasoning_effort，這個在運行的過程中，

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 ，感興趣的可以試試。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 ，opencode等等

glm coding plan

https://bigmodel.cn/glm-coding

分為個人套餐 ，數組裏麵包含了多個模型
：

大家可以看到，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，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 
，選了5.3-flash ，我們最好就是按照智譜官方文檔來弄 。就是多了個model provider：ZAI ，連cc swtich也省了，

試了試 ，模型使用glm-5.3-flash 。但我發現，model.json裏就多了個5.3-flash了。檢測到我沒安裝codex-cli ，我是逐日 。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
，可能是我沒用好cc switch ，這下就正好在上麵這個列表中 ，cc switch也會幫我們弄這個model.json文件
，啟動編碼工具

對了，trae 、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，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，

智譜官方提供的產品

產品形態，我之前以為安裝了chatgpt桌麵版本，還專門問了codex自己：

我問它在哪裏看的，codex、編碼套餐，這種是要求在指定的harness白名單中調用，團隊套餐（裏麵每個成員，我一開始選了5.3，已經可以直接使用codex對接了：

codex的接入，智譜默認用的這個名字（z.ai是智譜的海外域名）。原來還是需要單獨安裝。先安裝node.js
，

(责任编辑：探索)